Тест на обнаружение мошенничества с помощью ИИ

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

1. Почему одних лишь фиксированных правил (например, «блокировать сборы на сумму более 5000 долларов США») часто недостаточно для предотвращения мошенничества?
   • Мошенничество носит состязательный характер и постоянно меняется, поэтому правила устаревают.
   • Их слишком дорого писать
   • Банкам запрещено использовать правила
   • Правила действуют только по выходным
2. «Классовый дисбаланс» при обнаружении мошенничества означает тот факт, что:
   • Слишком много банков
   • Мошеннические транзакции составляют лишь небольшую часть всех транзакций.
   • Все клиенты тратят одинаковую сумму
   • Данные хранятся в неправильном файле класса
3. «Ложное срабатывание» при обнаружении мошенничества означает:
   • Настоящее мошенничество было упущено
   • Система потерпела крах
   • Законная транзакция была ошибочно помечена как мошенничество
   • Произошло дублирующее списание
4. What challenge can neighbor-based message propagation create for a fraud GNN?
   • It guarantees every linked account is fraudulent
   • It removes all concept drift from the data
   • It prevents investigators from reviewing transactions
   • Neighbor and hub effects can amplify class-imbalance problems
5. Какой сигнал является примером «скорости» в мониторинге транзакций?
   • Многие платежи происходят в течение нескольких минут
   • День рождения клиента
   • Цвет карты
   • Логотип банка
6. What fraud typology did FinCEN’s 2024 deepfake alert describe?
   • Deepfakes that automatically reverse settled transactions
   • Deepfake media and fraudulent identity documents used to evade identity verification or authentication
   • A rule requiring banks to reject every voice call
   • Synthetic identities that prove a customer committed a crime
7. Why can accuracy be misleading for a highly imbalanced fraud dataset?
   • Accuracy is always equal to recall
   • Fraud labels are never used
   • A model can score high accuracy by predicting the majority legitimate class while missing fraud
   • The test set must contain no legitimate transactions
8. What is one reason a graph model can help identify linked fraud patterns?
   • It removes the need for labels or investigation
   • It proves that connected accounts are criminal
   • It guarantees real-time detection
   • It can represent relationships among accounts, transactions, or devices