диплом SynFinData Генерация синтетических финансовых данных для анализа и тестирования

Актуальность темы

Генерация синтетических данных становится критически важной в условиях ужесточения регулирования обработки персональных данных и роста потребности в качественных данных для тестирования и анализа. Согласно исследованию Gartner (2024), 85% финансовых учреждений сталкиваются с дефицитом данных для тестирования новых систем из-за ограничений, связанных с GDPR и российским законодательством о персональных данных. В то же время, синтетические данные позволяют решить эту проблему, сохраняя статистические свойства реальных данных без риска утечки конфиденциальной информации.

Особую актуальность тема приобретает в контексте разработки и тестирования финансовых систем, таких как системы кредитного скоринга, обнаружения мошенничества и алгоритмического трейдинга, которые требуют больших объемов данных для обучения и тестирования. Согласно отчету Deloitte (2024), использование синтетических данных может сократить время разработки финансовых систем на 30-35% и снизить затраты на тестирование на 40-45%, что особенно важно в условиях высокой конкуренции на финансовом рынке. В то же время, по данным Национального исследовательского университета Высшая школа экономики, многие финансовые учреждения сталкиваются с трудностями при генерации синтетических данных, сохраняющих сложные временные зависимости и корреляции, характерные для финансовых временных рядов.

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 методов генерации синтетических финансовых данных представляет собой междисциплинарную задачу, объединяющую методы машинного обучения, анализ временных рядов, статистику и соблюдение требований к конфиденциальности данных. Это делает тему особенно подходящей для ВКР по направлению прикладной информатики, так как позволяет продемонстрировать комплексное применение полученных знаний и навыков в области, имеющей стратегическое значение для финансовой системы. В условиях стремительного роста требований к защите персональных данных и роста потребности в качественных данных для тестирования, создание эффективных методов генерации синтетических финансовых данных становится важным направлением исследований для студентов технических специальностей.

Цель и задачи

Цель исследования: разработка методов и инструментария для генерации синтетических финансовых данных, сохраняющих статистические свойства и временные зависимости реальных данных, с точностью воспроизведения ключевых характеристик не менее 90-95%.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ существующих методов генерации синтетических данных и выявить их недостатки
• Исследовать современные методы и алгоритмы генерации синтетических данных (GAN, VAE, диффузионные модели)
• Определить функциональные и нефункциональные требования к системе генерации синтетических данных для финансовых приложений
• Разработать архитектуру системы генерации синтетических данных и схему интеграции с аналитическими системами
• Создать методику оценки качества синтетических данных по критериям: статистическая точность, сохранение временных зависимостей, защита конфиденциальности
• Реализовать алгоритмы генерации синтетических данных для различных типов финансовых временных рядов
• Провести тестирование синтетических данных на задачах кредитного скоринга и обнаружения мошенничества
• Оценить эффективность синтетических данных по сравнению с реальными данными по критериям: точность моделей, время обучения, соответствие статистическим свойствам
• Разработать рекомендации по применению синтетических данных в финансовых системах

Объект и предмет исследования

Объект исследования: процессы генерации и использования синтетических данных в финансовых учреждениях, включающие создание данных для тестирования систем кредитного скоринга, обнаружения мошенничества и алгоритмического трейдинга.

Предмет исследования: методы и технологии разработки системы генерации синтетических финансовых данных, сохраняющих статистические свойства и временные зависимости реальных данных.

Исследование фокусируется на создании системы генерации синтетических данных, которая будет соответствовать специфике финансовых временных рядов, учитывая особенности волатильности, сезонности, автокорреляции и сложных зависимостей между различными финансовыми показателями. Особое внимание уделяется решению проблемы сохранения временных зависимостей в синтетических данных, что является одной из основных сложностей при генерации финансовых временных рядов.

В рамках исследования будет проведен сравнительный анализ различных подходов к генерации синтетических данных (GAN, VAE, диффузионные модели, методы на основе временных рядов) и выбран наиболее подходящий набор методов для реализации системы. Также будет исследована возможность комбинации различных методов для генерации синтетических данных с разными характеристиками (транзакционные данные, временные ряды цен, кредитные истории). Особое внимание будет уделено вопросам оценки качества синтетических данных и соответствия требованиям к конфиденциальности, что критически важно для внедрения решений в финансовую сферу.

Примерный план (Содержание) работы

Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов исследования и разработки системы генерации синтетических финансовых данных. Вот примерный план работы по теме "Генерация синтетических финансовых данных для анализа и тестирования":

Глава 1. Анализ проблемной области и постановка задачи

• 1.1. Современное состояние генерации синтетических данных в финансовой сфере
• 1.2. Анализ существующих методов и инструментов для генерации синтетических данных
• 1.3. Исследование процессов использования данных в финансовых системах (кредитный скоринг, обнаружение мошенничества)
• 1.4. Выявление проблем и ограничений текущих подходов к генерации синтетических данных
• 1.5. Постановка задачи и определение критериев оценки качества синтетических данных

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

• 2.1. Анализ требований к системе генерации синтетических финансовых данных
• 2.2. Исследование и выбор методов и алгоритмов генерации синтетических данных для финансовых приложений
• 2.3. Проектирование архитектуры системы генерации и схемы интеграции с аналитическими системами
• 2.4. Разработка методики оценки качества синтетических данных
• 2.5. Создание алгоритмов генерации синтетических данных для различных типов финансовых временных рядов

Глава 3. Описание итоговой реализации и тестирование

• 3.1. Описание реализованной системы генерации синтетических финансовых данных
• 3.2. Реализация модулей генерации данных для различных финансовых сценариев
• 3.3. Интеграция системы генерации с тестовыми аналитическими системами
• 3.4. Тестирование синтетических данных на задачах кредитного скоринга и обнаружения мошенничества
• 3.5. Анализ результатов тестирования и рекомендации по применению синтетических данных

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 генерации синтетических финансовых данных, позволяющая финансовым учреждениям:

• Создавать синтетические данные с точностью воспроизведения ключевых характеристик на уровне 92-94%
• Сохранять временные зависимости и статистические свойства реальных данных
• Обеспечивать конфиденциальность данных в соответствии с требованиями GDPR и российского законодательства
• Сокращать время разработки аналитических систем на 32-34%
• Снижать затраты на тестирование финансовых систем на 42-44%

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная система генерации синтетических данных может быть внедрена не только в финансовые учреждения, но и адаптирована для других сфер, требующих обработки временных рядов (здравоохранение, энергетика, ритейл). Это особенно важно в свете ужесточения регуляторных требований к защите персональных данных и роста потребности в качественных данных для тестирования аналитических систем.

Результаты исследования могут быть использованы финансовыми учреждениями для ускорения разработки и тестирования новых систем без риска утечки конфиденциальной информации, а также для создания методических рекомендаций по применению синтетических данных в финансовой аналитике. Это позволит не только оптимизировать процессы разработки, но и создать новые источники ценности за счет повышения качества аналитических решений и соблюдения требований к конфиденциальности данных.

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