Моделі машинного навчання для виявлення шахрайства у фінансових транзакціях - Шершень, О. О. (My University, 2025)
Метою роботи є порівняльний аналіз ефективності моделей машинного навчання для виявлення фінансового шахрайства з урахуванням особливостей транзакційних даних. У дослідженні застосовано методи навчання з учителем, зокрема логістичну регресію та Random Forest, а також метод попередньої обробки даних у вигляді undersampling для усунення класової незбалансованості. У результаті дослідження було побудовано дві моделі виявлення шахрайських транзакцій, виконано їх порівняльну оцінку та встановлено перевагу ансамблевого підходу; новизна полягає у практичній перевірці впливу дисбалансу класів на точність моделей та доцільності використання ансамблевих рішень у фінансовому контексті. Отримані результати рекомендовано використовувати для побудови автоматизованих систем моніторингу фінансових транзакцій у банках, фінтех-компаніях і платіжних сервісах. Розроблений підхід може бути адаптований для роботи з реальними потоками транзакцій у режимі реального часу.
Keywords: ансамблевий метод; фінансове шахрайство; логістична регресія; класова незбалансованість