Разработка системы обнаружения финансового мошенничества на основе машинного обучения

АННОТАЦИЯ 2
ВВЕДЕНИЕ 7
1 ФИНАНСОВОЕ МОШЕННИЧЕСТВО: КЛАССИФИКАЦИЯ, МЕТОДЫ И
ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ 10
1.1 Финансовое мошенничество: виды и характеристики 10
1.2 Постановка задачи 13
1.3 Методы и подходы к обнаружению мошенничества 17
1.4 Основные подходы к обнаружению финансового мошенничества на
основе моделей машинного обучения 20
2 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ ОБНАРУЖЕНИЯ
МОШЕННИЧЕСТВА 23
2.1 Обзор современных систем и инструментов 23
2.2 Сравнительный анализ методов 27
3 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ФИНАНСОВОГО
МОШЕННИЧЕСТВА 32
3.1 Общая архитектура системы 32
3.2 API-сервер 36
3.3 База данных 46
3.4 Сервер обработки транзакций 49
3.5 Обучение и настройка моделей для обнаружения мошенничества 54
4 ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМЫ
ОБНАРУЖЕНИЯ ФИНАНСОВОГО МОШЕННИЧЕСТВА 78
4.1 Расчет стоимости разработки системы 78
4.2 Оценка экономических выгоды от установки 80
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 84
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 86
Купить

В современном мире финансовое мошенничество является одной из наиболее актуальных проблем, с которой сталкиваются финансовые учреждения и организации. Финансовые мошенничества могут привести к серьезным финансовым потерям и негативно сказаться на репутации компании. Поэтому разработка эффективной системы обнаружения финансового мошенничества является крайне важной задачей.
Одним из самых эффективных инструментов для борьбы с финансовым мошенничеством является использование моделей машинного обучения. Модели машинного обучения позволяют автоматически обрабатывать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности, которые могут указывать на наличие мошеннической активности.
Актуальность работы «Разработка системы обнаружения финансового мошенничества на основе модели машинного обучения» обусловлена растущей потребностью в эффективных инструментах для предотвращения и выявления финансовых преступлений. Финансовое мошенничество является серьезной угрозой для банков, финансовых учреждений и частных лиц, причиняя значительные убытки и нанося ущерб доверию к системе финансовых операций. В свете стремительного развития технологий и увеличения объемов финансовых транзакций, необходимо разработать новые подходы к обнаружению мошеннической активности. Модели машинного обучения представляют собой мощный инструмент для анализа больших объемов данных и выявления скрытых закономерностей, что позволяет создать эффективную систему обнаружения финансового мошенничества. Такое исследование имеет большую практическую значимость и может существенно повысить уровень безопасности финансовых операций.
Объектом исследования в работе «Разработка системы обнаружения финансового мошенничества на основе модели машинного обучения» является финансовые операции и транзакции, осуществляемые в банковской сфере. Предметом исследования является разработка и применение модели машинного обучения для обнаружения и предотвращения финансового мошенничества. Исследование направлено на создание эффективной системы, способной автоматически анализировать и классифицировать финансовые операции с целью выявления потенциально мошеннических схем и предотвращения финансовых преступлений. Работа имеет практическую значимость, так как разработанная система может быть использована банками и другими финансовыми организациями для повышения безопасности и защиты от финансовых мошенничеств.
Целью данной дипломной работы является разработка системы обнаружения финансового мошенничества на основе машинного обучения. Эта система должна быть способна эффективно выявлять мошеннические действия в финансовых транзакциях, используя современные алгоритмы машинного обучения. Работа будет состоять из следующих глав.
Первая глава «Финансовое мошенничество: классификация, методы и применение машинного обучения» будет посвящена анализу существующих видов финансового мошенничества и актуальности борьбы с ними, постановке задачи к работе, обзору существующих подходов к обнаружению финансового мошенничества. Будут рассмотрены различные алгоритмы и модели машинного обучения, такие как логистическая регрессия, деревья решений, метод опорных векторов, метод ближайших соседей, случайный лес, нейронные сети, а также методы предобработки данных и оценки их качества. Будут изучены преимущества и недостатки каждого метода, а также примеры их применения.
Вторая глава «Анализ существующих систем обнаружения мошенничества» посвящена описанию процесса разработки системы обнаружения мошенничества. Рассматриваются архитектура системы, API-сервер, база данных, сервер обработки транзакций и обучение моделей машинного обучения. Проводится детальный анализ всех этапов разработки и настройки системы.
Третья глава «Разработка системы обнаружения финансового мошенничества». В этой главе оцениваются экономические аспекты разработки и внедрения системы. Проводится расчет стоимости разработки и анализ экономических выгод от установки системы для финансовой организации.
Четвертая глава «Оценка экономической эффективности системы обнаружения финансового мошенничества»
В заключении подводятся итоги работы, делаются выводы о необходимости разработки собственной системы для обнаружения финансового мошенничества на основе машинного обучения, а также о преимуществах и перспективах использования таких систем в финансовых организациях.
Таким образом, данная работа будет посвящена разработке системы обнаружения финансового мошенничества на основе модели машинного обучения. Работа будет включать в себя обзор существующих методов обнаружения финансового мошенничества, построение и обучение модели машинного обучения, разработку системы, экспериментальное исследование ее эффективности, оценку применимости в реальных условиях и заключение.

Купить