Розробка програмних засобів виявлення шахрайських схем у фінансових операціях

Abstract

Роботу присвячено огляду та аналізу методів і технологій, що використовуються для виявлення аномалій у фінансових операціях з метою запобігання шахрайству та підтримки фінансової безпеки клієнтів і банківських установ. Основними завданнями є дослідження та порівняння різних підходів, визначення їх ефективності та розробка рекомендацій щодо використання нейронних мереж у практичному застосуванні для виявлення шахрайства. У роботі представлено детальний аналіз та дослідження методів виявлення шахрайства, в тому числі з використанням нейронних мереж, у банківській сфері. Дослідження охоплює розвиток цифрових фінансових послуг, аналіз викликів та ризиків шахрайства з банківськими картками, а також розглядає технологічні вразливості та кіберзагрози, які можуть загрожувати фінансовій безпеці. Дослідження та аналіз показують, що використання нейронних мереж є ефективним засобом виявлення шахрайства в банківській сфері. Глибоке навчання дозволяє моделям адаптуватися до різних шаблонів і виявляти аномалії, що робить їх важливим інструментом у сучасному фінансовому середовищі. Виконання роботи базується на таких технологіях, як Python, бібліотеки: Numpy, Sklearn, PyTorch.