Методы компьютерного зрения для распознавания данных финансово-кредитной организации

ФИО студента: Котенко Николай Владимирович

Программа: Бизнес-информатика (Магистратура)

Год защиты: 2019

Данная работа представляет собой описание исследования, проведенное в рамках автоматизации деятельности внутреннего аудита финансовой организации. В рамках одной из проверок была предпринята попытка разработки алгоритма распознавания текстовой информации, содержащейся в скан-копиях документов, подтверждающих доход клиента. Потребность в таком инструменте обусловлена необходимостью анализировать большие объемы данных для проверки корректности ручного ввода информации сотрудниками Банка. В работе сформулированы цели и задачи исследования. Первая глава содержит теорию внутреннего аудита и постановку задач аудиторской проверки, в рамках которой проводилось текущее исследование. Вторая глава посвящена обзору доступных методов/подходов компьютерного зрения и бизнес-логику разработанного решения. В третьей главе изложены результаты исследования и техническая реализация алгоритма распознавания.

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ