Максим Поташников. 90+ млн узлов в проде: как графовые нейросети помогают вычислять мошенников

Мошенники больше не действуют в одиночку: они строят многозвенные цепочки дропов, которые не всегда заметны для табличных моделей. Максим и его коллеги внедрили графовые нейросети в антифрод Сбера (90+ млн пользователей / 2+ млрд ребер), чтобы анализировать не только транзакции, но и связи между клиентами. Три ключевых тезиса доклада: Масштаб требует инженерии: как хранить и семплировать граф с миллиардами ребер, чтобы впихнуть в оперативку обучение занимало часы, а не недели. Архитектурный выбор: сравнение различных подходов (BigGraph, GCN и TGN) для задач антифрода — когда важно внимание к соседям, а когда — временная динамика. Бизнес-эффект через технику: как эмбеддинги графа повысили точность классификации и позволили детектировать мошенничество в реальном времени