Создание SentinelGraph: агентской системы искусственного интеллекта для расследования мошенничества с помощью TigerGraph Обнаружение мошенничества часто рассматривается как проблема классификации: «Эта транзакция выглядит мошеннической?» Но расследование настоящего мошенничества сложнее. А...
Создание SentinelGraph: агентской системы искусственного интеллекта для расследования мошенничества с помощью TigerGraph
Обнаружение мошенничества часто рассматривается как проблема классификации:
«Эта транзакция выглядит мошеннической?»
Но расследование настоящего мошенничества сложнее.
Аналитику нужна не просто оценка мошенничества. Им необходимо понять, почему транзакция является подозрительной, какие субъекты с ней связаны, случались ли подобные инциденты раньше, какие доказательства до сих пор отсутствуют и какие действия следует предпринять дальше.
Для задачи 4 HHGOA 2026 я создал SentinelGraph, агентную систему расследования мошенничества, которая использует TigerGraph, поиск на основе графов, рассуждения LLM, память случаев и детерминированный контроль политики для расследования подозрительных транзакций и рекомендации следующих лучших действий.
GitHub: https://github.com/aryangupta060407-web/sentinelgraph
Целью было не просто создать еще один классификатор мошенничества.
Целью было создать ИИ-агента-расследователя.
Что я построил
SentinelGraph — это система расследования мошенничества на базе искусственного интеллекта, разработанная на основе следующего рабочего процесса:
Сигнал мошенничества
↓
Триггер расследования
↓
Получить первоначальные доказательства
↓
Обнаружение схем мошенничества
↓
Память исторического случая
↓
Рассуждения агента
↓
Выберите дополнительные