доцент кафедры корпоративных финансов и корпоративного управления, кандидат экономических наук, доцент
The detection and prevention of bank fraud is an essential aspect of modern times, as it helps to prevent financial losses and maintain customer trust. Fraudulent actions can lead to significant financial losses not only for banks, but also for their customers. Banks are responsible for ensuring the safety and security of their clients' funds and assets, and any fraudulent activity can damage their reputation and undermine customer confidence. The article reveals patterns and anomalies indicating fraudulent activities. The article evaluates the application of machine learning methods to detect fraudulent transactions. The article suggests measures that contribute to the effective implementation of machine learning methods for detecting fraudulent transactions in the banking sector.
Актуальность темы обусловлена тем, что обнаружение и предотвращение банковского мошенничества является важнейшим аспектом современности, поскольку оно помогает предотвратить финансовые потери и сохранить доверие клиентов. Мошеннические действия могут привести к значительным финансовым потерям не только для банков, но и для их клиентов. Банки несут ответственность за обеспечение безопасности и сохранности средств и активов своих клиентов, а любые мошеннические действия могут нанести ущерб их репутации и подорвать доверие клиентов. В результате исследования выявлены закономерности и аномалии, указывающие на мошеннические действия, была проведена оценка применения методов машинного обучения для выявления мошеннических транзакций, а также разработаны мероприятия, способствующие эффективному внедрению методов машинного обучения для обнаружения мошеннических транзакций в банковском секторе.