Fraud Detection Based on Collection and Analysis of Banking System Data and Unstructured Data

Все больше и больше банков используют анализ структурированной информации для получения актуальной информации о состоянии бизнеса и принятия оперативных решений. Использование технологии интеллектуального анализа данных позволяет Банку более эффективно оценивать возможные риски и увеличивать число выявления случаев мошенничества. Глубокое знание внутренней специфики в сочетании с использованием международного опыта противодействия мошенничеству, а также использование передовых технологий позволяют создать эффективную аналитическую платформу для противодействия мошенничеству, которая отвечает требованиям менеджмента и владельцев современных банков , Разработка технологий обработки больших данных может сыграть ключевую роль в предотвращении и обнаружении мошенничества. Область исследования магистерской диссертации - обнаружение мошенничества в банке на основе всех доступных данных. Это может быть хорошо структурированная база данных или куча файлов, хранящихся в хранилище данных. Одной из важнейших проблем является то, как извлекать данные, которые следует анализировать, из разных банковских систем, определять объекты, которые необходимо исследовать и использовать для аналитической модели и как управлять этими аналитическими процессами в реальном времени. Цель диссертации - проанализировать существующие методы защиты и смоделировать решение по обнаружению мошенничества на основе анализа всех имеющихся данных.