Как граф транзакций помогает банку лучше узнать своего клиента

Привет, Хабр.Каждый раз, когда вы платите картой, банк записывает это событие. Со временем накапливается история: купил кофе — запись, оплатил газ — запись, снял наличные — запись. Банковский ИИ умеет анализировать последовательность событий и делать выводы о человеке: молодой или пожилой, семьянин или одиночка, предпочитает копить или тратить.Но у этого подхода есть недостаток: ИИ-модель рассматривает каждого клиента изолированно, как будто он один на всём белом свете. Однако если посмотреть на всех клиентов и все магазины сразу, то образуется огромная сеть связей: клиент ↔ магазин ↔ другие клиенты, которые ходят в тот же магазин. В науке такую структуру называют двудольным графом.В нашей совместной работе с коллегами из AIRI, ИСП РАН и Математического института имени Стеклова мы показали, что двудольный граф содержит помимо истории платежей множество другой полезной информации. И мы научились добавлять её в существующие модели без их переписывания с нуля.