ВКР ТУСУР: Сервис сверок под большие массивы данных в банковской сфере

ВКР ТУСУР: Сервис сверок под большие массивы данных в банковской сфере

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

Актуальность темы

Банковская сфера — это мир, где миллионы транзакций происходят ежесекундно. Каждая ошибка в сверке данных — это не просто технический сбой, а прямые финансовые потери, нарушение регуляторных требований и потеря доверия клиентов. Согласно отчету Центрального банка РФ (2024), более 60% инцидентов, связанных с мошенничеством и ошибками расчетов, возникают из-за несовпадений в данных между различными системами: ядром банка, CRM, системами обработки платежей и внешними партнерами.

Традиционные методы сверок — ручной контроль, SQL-скрипты, Excel-таблицы — не справляются с объемами. При сверке миллионов записей за один день такие системы работают часами, а выявленные расхождения часто оказываются «шумом» — ложными срабатываниями, вызванными разницей во временных зонах, форматах дат или типах данных. Банкам нужны не просто «сравнители», а интеллектуальные сервисы, которые понимают контекст: что такое реальное расхождение, а что — нормальное отличие.

Ваша дипломная работа — это создание высокопроизводительного сервиса сверок, использующего алгоритмы машинного обучения для классификации расхождений. Это не просто написание кода. Это решение реальной проблемы крупнейших банков России, которое может быть внедрено в производство. Вы создадите продукт, который сэкономит банкам миллионы рублей и защитит их репутацию — и сделаете это на базе технологий, изучаемых в ТУСУР.

Возникли трудности с выбором технологии обработки больших данных или реализацией ML-модели? Наши эксперты по защите информации помогут! Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.

Если вы еще не определились с архитектурой, ознакомьтесь с полным руководством по написанию ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии Полное руководство по написанию ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии.

Цель и задачи

Цель исследования: Разработать сервис сверок больших массивов данных для банковской сферы, способный автоматически классифицировать расхождения на истинные и ложные с точностью не ниже 90% и обеспечивать обработку до 10 млн записей в час.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи:

• Проанализировать существующие решения для сверок данных в российских банках (например, SAP, Oracle, внутренние разработки)
• Изучить структуру и типы данных, используемых в банковских системах: платежные поручения, остатки счетов, операции по кредитам, данные клиента
• Определить ключевые причины расхождений: временные задержки, форматы, системные ошибки, различия в бизнес-логике
• Разработать архитектуру сервиса: сбор данных, предварительная обработка, сравнение, классификация, отчетность
• Выбрать и реализовать алгоритм машинного обучения (Random Forest, XGBoost, Isolation Forest) для классификации расхождений
• Реализовать модуль обработки больших данных (Apache Spark, Dask)
• Создать веб-интерфейс для настройки правил сверки и просмотра результатов
• Протестировать сервис на реальных или синтетических данных, имитирующих банковские потоки

Объект и предмет исследования

Объект исследования: Процессы управления и контроля целостности данных в банковской сфере, включая системы сверок между различными информационными системами.

Предмет исследования: Методы и технологии разработки высокопроизводительного сервиса сверок больших массивов данных с применением алгоритмов машинного обучения для автоматической классификации расхождений.

Фокус работы — на автоматизации анализа «шума». Как научить систему отличить ошибку в номере счета от того, что одна система считает «поступление» в 23:59, а другая — «в 00:01 следующего дня»? Это не программирование — это инженерия знаний. Именно здесь ваша работа становится научно значимой и коммерчески перспективной.

Примерный план (Содержание) работы

Глава 1. Теоретические основы сверки данных и машинного обучения в банках

• 1.1. Понятие целостности данных в банковской системе: стандарты PCI DSS, ФЗ-152, Банковский секрет
• 1.2. Типы и причины расхождений в данных: временные, форматные, логические, системные
• 1.3. Обзор существующих подходов к сверке: детерминированные, эвристические, статистические
• 1.4. Применение машинного обучения в финансовой аналитике: классификация рисков, обнаружение аномалий
• 1.5. Современные фреймворки для обработки больших данных: Apache Spark, Hadoop, Flink

Глава 2. Проектирование и разработка сервиса сверок

• 2.1. Формирование требований к системе: производительность, точность, безопасность, масштабируемость
• 2.2. Выбор технологического стека: Python + Spark + Scikit-learn + React.js
• 2.3. Проектирование архитектуры: ETL-процесс, хранилище данных, модуль сравнения, модуль классификации
• 2.4. Разработка алгоритма предобработки данных: стандартизация форматов, очистка, нормализация
• 2.5. Создание модели машинного обучения: выбор признаков, обучение на исторических данных, кросс-валидация
• 2.6. Реализация модуля сравнения: параллельная обработка, оптимизация производительности
• 2.7. Разработка веб-интерфейса: настройка профилей сверки, просмотр отчетов, экпорт данных
• 2.8. Интеграция с API банковских систем (опционально)

Глава 3. Тестирование и оценка эффективности

• 3.1. Методика тестирования: генерация синтетических данных, имитация различных типов расхождений
• 3.2. Оценка производительности: время обработки 1 млн, 5 млн, 10 млн записей
• 3.3. Оценка точности классификации: precision, recall, F1-score, ROC-AUC
• 3.4. Анализ снижения нагрузки на сотрудников отдела контроля
• 3.5. Рекомендации по внедрению в реальные банковские системы

Возникли трудности с подготовкой данных или обучением модели ML? Наши эксперты по защите информации помогут! Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом работы станет полнофункциональный сервис сверок с открытым исходным кодом, включающий:

• Модуль сбора и предобработки данных из разных источников (CSV, JSON, API)
• Высокопроизводительный движок сравнения на основе Apache Spark
• ML-модель с точностью классификации расхождений >90%
• Веб-интерфейс для настройки профилей сверки и просмотра отчетов
• Генератор синтетических банковских данных для тестирования
• Отчет с результатами тестирования и рекомендациями по внедрению

Практическая значимость — огромна. Сервис может быть внедрен в банки как часть системы внутреннего контроля, использован в IT-отделах крупных компаний или продан как SaaS-решение. Вы создадите продукт, который снижает операционные риски и экономит сотни тысяч часов рабочего времени сотрудников — и сделаете это на уровне, который ценят и в банках, и в IT-компаниях. Это не просто диплом — это ваш билет в мир FinTech.

Пример введения ВКР ТУСУР

В современной банковской системе информация течет через десятки взаимосвязанных платформ: от ядра банка до систем обработки платежей, CRM, бухгалтерии и внешних партнеров. Любое несоответствие между этими системами — будь то незначительная разница в сумме или ошибка в дате — может привести к серьезным последствиям: от блокировки карт до нарушения регуляторных требований и судебных исков. Однако традиционные методы сверки, основанные на простых сравнениях и ручной проверке, не справляются с масштабом и скоростью современных процессов. Более 70% выявленных расхождений оказывается ложными — следствием временных задержек или различий в форматах, а не реальными ошибками. Это создает колоссальную нагрузку на сотрудников контрольных служб и теряется возможность сосредоточиться на действительно опасных инцидентах.

Целью настоящей магистерской диссертации является разработка сервиса сверок больших массивов данных для банковской сферы, способного автоматически классифицировать расхождения на истинные и ложные с точностью не ниже 90% и обеспечивать обработку до 10 млн записей в час. Объектом исследования являются процессы управления целостностью данных в банковской сфере, предметом — методы и технологии разработки высокопроизводительного сервиса сверок с применением алгоритмов машинного обучения. Для достижения цели используются методы анализа банковских данных, проектирования распределенных систем, машинного обучения и оценки производительности. Научная новизна заключается в создании уникальной архитектуры, которая объединяет мощь Spark для обработки больших данных с адаптивной моделью машинного обучения, обученной на специфике российского банковского сектора. Практическая значимость работы состоит в предоставлении готового решения, которое позволяет банкам сократить время на сверку на 80%, снизить количество ложных срабатываний и повысить эффективность работы контрольных служб, что напрямую влияет на финансовую устойчивость и репутацию организации.

Заключение ВКР ТУСУР Информационные системы и технологии

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы был разработан и протестирован сервис сверок больших массивов данных для банковской сферы. Прототип успешно обработал 10 млн записей за 38 минут, достигнув точности классификации расхождений на уровне 92,5%. Модель машинного обучения показала F1-score 0.91, что значительно превышает показатели традиционных эвристических подходов. Веб-интерфейс позволил пользователям настраивать правила сверки без участия разработчиков, что сократило время подготовки нового профиля с 3 дней до 2 часов.

Разработанный сервис полностью соответствует требованиям методички ТУСУР и демонстрирует высокий уровень профессионализма в области обработки больших данных и машинного обучения. Полученные данные подтверждают, что автоматизация анализа «шума» — это не тренд, а необходимость для банков, стремящихся к цифровой трансформации. Работа может служить основой для дальнейших исследований, включая интеграцию с системами обнаружения мошенничества и создание облачной версии сервиса.

Требования к списку источников

Список литературы должен соответствовать ГОСТ 7.1-2003 и включать не менее 40 источников, из которых минимум 25% (10+) должны быть опубликованы за последние 2 года (2023–2025 гг.). Источники следует разделить на категории: нормативные документы ЦБ РФ, научные статьи по сверке данных, книги по машинному обучению, технические руководства по Spark и Python.

Примеры корректного оформления:

• Центральный банк Российской Федерации. Положение № 731-П «О порядке осуществления банковской деятельности». — Москва, 2024.
• Кузнецов, А.С. Применение машинного обучения для обнаружения аномалий в банковских транзакциях // Информационные технологии. — 2024. — № 3. — С. 45–52.
• Dean, J., Ghemawat, S. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters. — Communications of the ACM, 2023.
• Scikit-learn: Machine Learning in Python. Pedregosa, F. et al. — Journal of Machine Learning Research, 2023.
• Apache Spark Documentation. — URL: https://spark.apache.org/docs/latest/ (дата обращения: 15.05.2025)
• Лобанов, Д.Н. Организация системы внутреннего контроля в коммерческом банке. — М.: Экономика, 2024. — 210 с.

Обязательно включайте источники по регуляторным требованиям ЦБ РФ, статьи по машинному обучению для финансовых данных, технические руководства по Apache Spark и Python (Pandas, Scikit-learn). Все ссылки должны быть упомянуты в тексте работы.

Полезные материалы для написания магистерской диссертации

• Все готовые работы Информационные системы и технологии — образцы структур, кода и анализа
• Методические рекомендации по написанию ВКР ТУСУР по направлению 09.03.01
• Курс "Big Data Analytics with Apache Spark" на Coursera (University of California)
• Руководство по работе с данными в Python (Pandas, NumPy)