Розробка інтелектуальної системи оцінювання ризику фінансових транзакцій на основі машинного навчання
No Thumbnail Available
Date
2026-05-20
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
Abstract
У кваліфікаційній роботі розроблено інтелектуальну систему оцінювання ризику фінансових транзакцій на основі методів машинного навчання для виявлення потенційно шахрайських операцій у режимі реального часу. Проаналізовано сучасні підходи до fraud detection, спроєктовано архітектуру REST-орієнтованого ML-сервісу та реалізовано програмний прототип системи. Проведено підготовку експериментальних даних, навчання моделей Logistic Regression, Decision Tree та Random Forest, а також їх порівняльне оцінювання за ключовими метриками якості та продуктивності.
This m thesis presents the development of an intelligent financial transaction risk assessment system based on machine learning methods for real-time detection of potentially fraudulent operations. Modern fraud detection approaches were analyzed, a REST-oriented ML service architecture was designed, and a software prototype was implemented. Experimental data preparation, training of Logistic Regression, Decision Tree, and Random Forest models, as well as their comparative evaluation using key quality and performance metrics, were carried out.
Description
Keywords
фінансове шахрайство, оцінювання ризику фінансових транзакцій, машинне навчання, виявлення шахрайських транзакцій, бінарна класифікація, financial fraud, financial transaction risk assessment, machine learning, fraud detection, binary classification
Citation
Сосунович Б. С. Розробка інтелектуальної системи оцінювання ризику фінансових транзакцій на основі машинного навчання : магістер. диплом. робота : 122, Комп’ютерні науки / Сосунович Богдан Сергійович ; наук. керівник Васильєва Л.В. ; КНЕУ ім. Вадима Гетьмана, Навч.-наук. ін-т «Ін-т інформ. технологій в економіці», Каф. комп’ютерних нау. – Київ, 2026. – 72 с.