Нейросеть научилась распознавать письменный обман - «Финансы и Банки»

Ученые Мадридского университета имени Карла III и Кардиффского университета разработали инструмент VeriPol, позволяющий выявлять письменный обман.
В ходе исследования была составлена база данных из 1 тыс. заявлений о краже, поданных в полицию Испании, которые впоследствии были проанализированы нейросетью и помечены как заведомо ложные обращения.
При анализе заявлений были проанализированы неточности и несостыковки в поданных обращениях, включая список украденного, отсутствие ключевых деталей, описание происшествия и нападавшего.
Точность определения достоверности написанного превышает 80%.
Испытание технологии в тестовом режиме проходило в двух испанских городах в июне 2017 года — всего за одну неделю было выявлено 25 случаев ложных обращений в Мурсии и 39 случаев в Малаге. После обнаружения недостоверности дела были закрыты.
Для сравнения, каждый июнь 2008–2016 годов силами сотрудников правоохранительных органов недостоверными признавались (и впоследствии закрывались) в среднем 3,33 дела в Мурсии и 12,14 случая в Малаге.
По мнению ученых, использование VeriPol позволит полиции сэкономить время и трудовые ресурсы, которые тратятся на расследование заведомо ложных происшествий.