• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Fraud Activity Detection in Intrabank Transactions Using Social Network Analysis Techniques

Student: Garist Vladislav

Supervisor: Henry I. Penikas

Faculty: Faculty of Economic Sciences

Educational Programme: Economics: Research Programme (Master)

Year of Graduation: 2018

Россия традиционно является одной из стран-лидеров по объему теневой экономики по отношению к ВВП (46% в 2017 году по данным независимой ассоциации аудиторов ACCA, [1]). С одной стороны, постоянное ужесточение требований со стороны регуляторов к раскрытию информации финансовыми институтами не позволяет безнаказанно проводить неправомерные операции из-за возрастающего риска быть выявленными. С другой стороны, стремительное развитие информационных технологий приводит к тому, что внутренним службам риск- менеджмента становится все сложнее отслеживать нежелательные финансовые транзакции. Помимо налоговых махинаций и других экономических преступлений в структуре теневой экономики ярко выделяется так называемый «черный рынок». Незаконную торговлю товарами и услугами можно представить в виде социальной сети, которая, предположительно, обладает узлами и связями со своими уникальными паттернами поведения. В данной работе приводится попытка выявления этих паттернов с применением методов анализа социальных сетей (Social Network Analysis). Исследование проводится по транзакционным данным внутри крупной российской платежной системы. Представляя транзакции в виде ребер графа, вершинами которого являются уникальные идентификаторы пользователей, выделяются аномальные сетевые подмножества. Для валидации принадлежности того или иного подмножества к группе мошенников дополнительно проводится тематический анализ текстовых комментариев к платежам. Предлагаемый подход, основанный на выделении неправомерных групп пользователей с применением методов сетевого анализа, призван дополнить локальные методики, которые используются службами риск-менеджмента и комплайенс контроля внутри компаний финансового сектора.

Student Theses at HSE must be completed in accordance with the University Rules and regulations specified by each educational programme.

Summaries of all theses must be published and made freely available on the HSE website.

The full text of a thesis can be published in open access on the HSE website only if the authoring student (copyright holder) agrees, or, if the thesis was written by a team of students, if all the co-authors (copyright holders) agree. After a thesis is published on the HSE website, it obtains the status of an online publication.

Student theses are objects of copyright and their use is subject to limitations in accordance with the Russian Federation’s law on intellectual property.

In the event that a thesis is quoted or otherwise used, reference to the author’s name and the source of quotation is required.

Search all student theses