Технология machine learning может использоваться не только во благо, но и во вред. К примеру, необдуманное применение этой технологии может в разы усложнить решение некоторых задач. Такое мнение озвучил руководитель информационной безопасности Национальной системы платежных карт (НСПК) Артем Гутник на форуме RAIF 2019, который проходит в рамках форума «Открытые инновации» в Сколково.

Принимая участие в дискуссии на тему «Использование технологий machine learning для борьбы с мошенничеством», Гутник отметил, что в отношении machine learning необходимо обращать внимание на плюсы и минусы технологии.

По мнению Гутника, существует особый класс задач, с которым machine learning справляется намного лучше традиционных методов и алгоритмов. Например, при анализе пользовательское поведения - machine learning помогает определить мошеннические действия.

Он уверен, что machine learning нашел хорошее применение при обнаружении нетранзакционного, то есть бизнесового фрода. Здесь применение данной технологии эффективно и незаменимо, считает эксперт НСПК.

Гутник также обратил внимание, что использовать и постоянно совершенствовать свои антифрод-системы должны абсолютно все участники платежного рынка. Именно такой подход позволит обеспечить максимальный уровень безопасности.