Диплом ИИ в финансах

Актуальность темы

Внедрение искусственного интеллекта в финансовую сферу представляет собой один из самых динамичных и перспективных направлений цифровой трансформации финансовых рынков. Согласно исследованию McKinsey (2024), использование ИИ в финансовых учреждениях может сократить операционные издержки на 20-25% и повысить точность прогнозирования рыночных трендов на 30-35%, что особенно важно в условиях высокой волатильности финансовых рынков и ужесточения регуляторных требований.

Особую актуальность тема приобретает в контексте борьбы с мошенничеством и управления финансовыми рисками, которые по данным Ассоциации российских банков, ежегодно приводят к потерям в размере 15-20 млрд рублей. Современные методы анализа данных с использованием ИИ позволяют выявлять аномалии в транзакциях в режиме реального времени, прогнозировать кредитные риски и персонализировать финансовые продукты, что может значительно снизить уровень мошенничества и повысить качество обслуживания клиентов. В то же время, по данным Национального исследовательского университета Высшая школа экономики, внедрение ИИ-решений в российские финансовые учреждения находится на начальном этапе, что создает большой потенциал для развития этой сферы.

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit WhatsApp: +7 (987) 915-99-32 | Телефон: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru| MAX: +7 (987) 915-99-32

Разработка систем ИИ для финансовой сферы представляет собой междисциплинарную задачу, объединяющую методы машинного обучения, анализ временных рядов, обработку больших данных и соблюдение строгих требований к безопасности и регуляторным стандартам. Это делает тему особенно подходящей для ВКР по направлению прикладной информатики, так как позволяет продемонстрировать комплексное применение полученных знаний и навыков в динамично развивающейся области. В условиях стремительного развития технологий ИИ и роста объемов финансовых данных, создание эффективных решений для финансовой сферы становится важным направлением исследований для студентов технических специальностей.

Цель и задачи

Цель исследования: разработка системы искусственного интеллекта для обнаружения мошеннических операций в платежных системах на основе анализа временных рядов транзакций, обеспечивающая повышение точности выявления мошенничества на 25-30% и сокращение ложных срабатываний на 35-40% по сравнению с существующими решениями.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ существующих ИИ-решений в области обнаружения мошенничества и выявить их недостатки
• Исследовать современные методы и алгоритмы машинного обучения для анализа временных рядов финансовых транзакций
• Определить функциональные и нефункциональные требования к системе обнаружения мошенничества для банка "Финанс-Гарант"
• Разработать архитектуру системы ИИ и схему интеграции с существующими платежными системами банка
• Создать методику сбора, обработки и подготовки данных для обучения моделей ИИ
• Реализовать алгоритмы предобработки данных, выявления аномалий и классификации транзакций
• Провести обучение и тестирование моделей на реальных данных платежных транзакций
• Оценить эффективность системы по критериям: точность выявления мошенничества, количество ложных срабатываний, время обработки транзакций
• Разработать рекомендации по внедрению системы в практику банка "Финанс-Гарант"

Объект и предмет исследования

Объект исследования: процессы обнаружения мошеннических операций в платежных системах банка "Финанс-Гарант", включающие анализ транзакций клиентов в режиме реального времени.

Предмет исследования: методы и технологии разработки системы искусственного интеллекта для обнаружения мошеннических операций на основе анализа временных рядов финансовых транзакций.

Исследование фокусируется на создании системы ИИ, которая будет соответствовать специфике работы банка "Финанс-Гарант", учитывая особенности обработки платежных транзакций, требования к скорости обнаружения мошенничества (менее 500 мс на транзакцию) и необходимость интеграции с существующими платежными системами. Особое внимание уделяется решению проблемы несбалансированности данных (количество легитимных транзакций значительно превышает количество мошеннических), которая является одной из основных сложностей при разработке систем обнаружения мошенничества.

В рамках исследования будет проведен сравнительный анализ различных подходов к обнаружению мошенничества с использованием ИИ (классические методы машинного обучения, рекуррентные нейронные сети, автокодировщики, генеративно-состязательные сети) и выбран наиболее подходящий набор алгоритмов для реализации системы. Также будет исследована возможность применения методов ансамблевого обучения для повышения точности выявления мошеннических операций и снижения количества ложных срабатываний. Особое внимание будет уделено вопросам безопасности и соответствия регуляторным требованиям, что критически важно для внедрения ИИ-решений в финансовую сферу.

Примерный план (Содержание) работы

Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов исследования и разработки системы ИИ для обнаружения мошенничества. Вот примерный план работы по теме "ИИ в финансах":

Глава 1. Анализ проблемной области и постановка задачи

• 1.1. Современное состояние применения ИИ в финансовой сфере и обнаружении мошенничества
• 1.2. Анализ существующих ИИ-решений для обнаружения мошеннических операций и их ограничений
• 1.3. Исследование процессов обнаружения мошенничества в платежных системах банка "Финанс-Гарант"
• 1.4. Выявление проблем и ограничений текущих систем обнаружения мошенничества
• 1.5. Постановка задачи и определение критериев оценки эффективности

Глава 2. Результаты работ, выполняемые на этапах анализа, проектирования и разработки

• 2.1. Анализ требований к системе ИИ для обнаружения мошеннических операций
• 2.2. Исследование и выбор методов и алгоритмов машинного обучения для анализа временных рядов транзакций
• 2.3. Проектирование архитектуры системы ИИ и схемы интеграции с платежными системами банка
• 2.4. Разработка методики сбора, обработки и подготовки данных финансовых транзакций
• 2.5. Создание алгоритмов выявления аномалий и классификации транзакций

Глава 3. Описание итоговой реализации и тестирование

• 3.1. Описание реализованной системы ИИ для обнаружения мошеннических операций
• 3.2. Реализация модулей сбора данных, их обработки и анализа
• 3.3. Интеграция системы ИИ с платежными системами банка "Финанс-Гарант"
• 3.4. Тестирование системы на реальных данных платежных транзакций
• 3.5. Анализ результатов тестирования и рекомендации по внедрению

Для более детального понимания структуры и содержания ВКР рекомендуем ознакомиться с Полным руководством по написанию ВКР по ИИ.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом исследования станет система искусственного интеллекта для обнаружения мошеннических операций, позволяющая банку "Финанс-Гарант":

• Повысить точность выявления мошенничества на 27-29%
• Сократить количество ложных срабатываний на 37-39%
• Снизить время обнаружения мошеннических операций до 400 мс
• Автоматизировать обработку до 85% подозрительных транзакций
• Обеспечить соответствие регуляторным требованиям и интеграцию с существующими платежными системами

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная система ИИ может быть внедрена не только в банк "Финанс-Гарант", но и адаптирована для других финансовых учреждений и платежных систем. Это особенно важно в свете роста объемов электронных платежей и увеличения сложности мошеннических схем, что требует постоянного совершенствования систем обнаружения мошенничества.

Результаты исследования могут быть использованы банком "Финанс-Гарант" для повышения безопасности платежных операций и снижения финансовых потерь от мошенничества, а также для создания методических рекомендаций по внедрению ИИ-решений в финансовую сферу. Это позволит не только оптимизировать процессы обнаружения мошенничества, но и создать новые источники ценности за счет повышения доверия клиентов и улучшения качества обслуживания.

Кроме того, разработанная методика может быть использована в учебном процессе финансовых и технических вузов для подготовки специалистов в области финансовой информатики и анализа данных, что соответствует требованиям к современным образовательным программам в сфере финансов и информационных технологий.