Улучшение обнаружения мошенничества с банковскими картами с помощью квантовых вычислений

Мошенничество с банковскими картами является распространенной и усугубляющейся проблемой в финансовом секторе, требующей инновационных решений для точного и эффективного обнаружения. Традиционные методы обнаружения мошенничества, во многих случаях эффективны, но сегодня они сталкиваются с масштабируемостью и сложностью современных схем мошенничества. Недавние достижения в области квантовых вычислений открыли новые пути для решения этих проблем. В статье представлен квантовый анализ потоков транзакций (QTFA) - инновационная квантовая методология для улучшения обнаружения мошенничества с банковскими картами. QTFA использует принципы квантовой механики, такие как суперпозиция, запутанность и квантовая оптимизация, для моделирования и анализа потоков транзакций в квантовой сети. Представляя транзакции как квантовые состояния, а их отношения как запутанности, QTFA обеспечивает точное обнаружение аномалий с помощью квантовых измерений. Экспериментальные результаты показывают, что QTFA превосходит классические методы машинного обучения, такие как случайные леса и опорные векторные машины (SVM), достигая 98-процентной точности (accuracy), 10-процентного снижения ложных срабатываний и улучшенной полноты (recall). В статье также рассматривается интеграция QTFA в реальные системы, подчеркивается ее потенциал для революционных изменений в обнаружении мошенничества, а также определяются текущие ограничения и направления будущих исследований.