 Зміст |
Автори: Сторінки: 87-95
Розширена анотація українською мовою Ця стаття присвячена дослідженню проблем використання безготівкових інструментів для здійснення різного роду платіжних операцій в банках. Актуальність дослідження підтверджується тим, що сучасні економічні відносини передбачають широке використання безготівкових інструментів для здійснення різного роду платіжних операцій, і переваги здійснення такого роду платежів як для банків, так і їх клієнтів є суттєвими. В статті наголошується, що такого роду операції дедалі частіше стають об’єктами злочинних та шахрайських дій з боку третіх осіб, що призводить до фінансових збитків громадян, банків та економіки країни в цілому. Метою статті є аналіз доцільності побудови нейронної мережі для оцінки транзакцій з картковими рахунками для виявлення спроб шахрайства. Автором запропоновано схему взаємодії клієнта з банком, за якої проводиться транзакція з платіжними картками. У роботі зазначено, що фінансова трансакція здійснюється за допомогою модуля верифікації аналізу даних. У статті побудовано нейронна мережа з використанням програмного забезпечення «Statistica»; представлено набір даних, який містить кількість операцій, часові інтервали, ідентифікатори шахрайства. В результаті отримано багатошаровий перцептрон з дев’ятьма входами, п’ятьма прихованими нейронами і двома виходами, які можуть бути використані для прогнозування спроб шахрайства з картковими рахунками клієнтів банку. Констатовано, що побудована нейронна мережа може використовуватись при подальшому аналізі операцій з картками для виявлення потенційних шахрайств з ними. Встановлено, що модель дає високі результати, але потребує подальшого удосконалення з урахуванням нових спостережень та розширення пулу інформаційних даних. За результатами дослідження обґрунтовано необхідність використання інтелектуального аналізу даних в банківській сфері з метою виявлення та попередження шахрайських операцій з картками клієнтів. Особливий наголос в статті автор надає необхідності створення модуля моніторингу операцій в автоматизованій банківській системі, в якому необхідно реалізувати алгоритм нейронної мережі, що в цілому сприятиме досягненню максимального економічного ефекту. Підкреслюється, що використання такого модуля дозволить проводити автоматичну перевірку операцій на етапі їх ініціювання клієнтом або потенційним зловмисником; в процесі перевірки здійснюватиметься відбір операцій у відповідності з ознаками шахрайства. Дослідження емпірично підтверджує та теоретично доводить, що запропонований алгоритм нейронної мережі дозволить оцінити фінансові трансакції на предмет шахрайських дій. В подальшому автором планується розробити архітектуру модуля моніторингу операцій в автоматизованій банківській системі та удосконалити нейронну мережу за рахунок проведення її навчання на нових даних. Ключові слова: банк, шахрайство, безготівкові інструменти, кредитна картка, аналіз даних, моделювання, нейронна мережа, Statistica. Класифікація JEL: C45, D85, G21, L86. Цитувати як: A. Subeh M., Yarovenko H. (2017).Data Mining of Operations with Card Accounts of Bank Clients. Financial Markets, Institutions and Risks, 1(4), 87-95. DOI: 10.21272/fmir.1(4).87-95.2017 Список використаних джерел
|
