Browsing by Author "Павленко, Єгор Вікторович"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Аналіз використання модернових embedding-моделей для автоматичного пошуку підсанкційних осіб на прикладі санкційного списку OFAC SDN
    (Видавничий дім «Гельветика», 2025) Павленко, Єгор Вікторович; Гнатушенко, Володимир Володимирович
    UKR: У статті досліджується ефективність використання сучасних текстових ембединґів і варіацій їх навчання для «наївного» автоматичного пошуку підсанкційних осіб у фінансових транзакціях на прикладі санкційного списку OFAC SDN. Зростання вимог до комплаєнс-процедур та недоліки традиційних методів скринінгу (низька точність, обмежена масштабованість, фрагментарність даних) підкреслюють актуальність дослідження. Авторами запропоновано архітектуру системи, яка інтегрує векторні бази даних з API для Google Embeddings та Gemini API, використовуючи «наївний» підхід до обробки даних без складних процедур попередньої підготовки даних. Проведено експериментальну валідацію із застосуванням чотирьох стратегій векторизації (Stringified JSON, Stringified Non-Empty, Flattened Key-Value, Flattened Non-Empty) та різних типів завдань для ембединґ-моделей. Було порівняно результати з існуючими системами скринінгу, включаючи власну реалізацію OFAC. Отримані дані свідчать, що хоча «наївний» підхід забезпечує впевнені результати для подальшої обробки людиною або LLM (у рамках RAG-систем), але для повністю автоматизованих транзакційних систем, що працюють за пороговим значенням, потрібна більш складна попередня підготовка даних. Показано, що традиційні fuzzy-matching-алгоритми (Soundex, Jaro-Winkler), які застосовані у пошуку на сайті OFAC, забезпечують високу точність для імен, що точно збігаються із записами у санкційному списку. Проте їх ефективність знижується за транслітерації та варіацій у транслітерації, при цьому діапазони показників для істинно позитивних і хибнопозитивних результатів перекриваються, що ускладнює визначення єдиного граничного значення. Дослідження підкреслює потенціал модернових ембединґів для підвищення точності та масштабованості санкційного скринінгу, але вказує на необхідність подальшої оптимізації.