Ансамблевий метод для виявлення шахрайства в транзакціях
In today's world, bank fraud has become one of the significant threats to the financial stability and security of clients of financial institutions. The development of technologies, in particular in the field of machine learning, opens up wide opportunities for building effective systems for de...
Gespeichert in:
| Datum: | 2024 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University
2024
|
| Online Zugang: | http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/312539 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences |
Institution
Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences| id |
mcmtechkpnueduua-article-312539 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-10-01T07:57:02Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| format |
Article |
| author |
Сидорук, Михайло Лясковська, Соломія |
| spellingShingle |
Сидорук, Михайло Лясковська, Соломія Ансамблевий метод для виявлення шахрайства в транзакціях |
| author_facet |
Сидорук, Михайло Лясковська, Соломія |
| author_sort |
Сидорук, Михайло |
| title |
Ансамблевий метод для виявлення шахрайства в транзакціях |
| title_short |
Ансамблевий метод для виявлення шахрайства в транзакціях |
| title_full |
Ансамблевий метод для виявлення шахрайства в транзакціях |
| title_fullStr |
Ансамблевий метод для виявлення шахрайства в транзакціях |
| title_full_unstemmed |
Ансамблевий метод для виявлення шахрайства в транзакціях |
| title_sort |
ансамблевий метод для виявлення шахрайства в транзакціях |
| title_alt |
An Ensemble Method for the Fraud Detection in Transactions |
| description |
In today's world, bank fraud has become one of the significant threats to the financial stability and security of clients of financial institutions. The development of technologies, in particular in the field of machine learning, opens up wide opportunities for building effective systems for detecting and preventing fraud in the banking sector [1, 2].
Detecting fraudulent transactions is an important task that requires thoughtful and technological solutions. One of these methods is the use of machine learning approaches and methods.
This paper proposes the use of an ensemble method that combines several machine learning models at once. This approach will reduce the probability of false positives and increase classification accuracy. In addition, for the optimal operation of the model, preprocessing of the data will be carried out, in particular, their normalization, balancing of classes, as well as the selection of features. During the research, it is important not only to achieve high accuracy, but also to reduce as much as possible the number of fraudulent transactions that will be mistakenly classified as normal [3]. This is related to the business requirements of the banking sector, as each such transaction causes losses to the system's reputation, as well as direct financial losses.
Within the framework of the study, it is substantiated that the use of this approach gives better classification results than single models due to the compensation of the shortcomings of each of them. The choice of this approach is also due to high practicality, compatibility with financial systems, as well as ease of integration.
This paper analyzes the proposed model, its advantages and disadvantages in comparison with analogues. The ensemble method helps to combine the advantages of simple models and reduce the impact of their shortcomings on the final result. In general, the choice of software should depend on the technical requirements of the project and to obtain better results, different models and approaches should be analyzed. |
| publisher |
Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University |
| publishDate |
2024 |
| url |
http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/312539 |
| work_keys_str_mv |
AT sidorukmihajlo anensemblemethodforthefrauddetectionintransactions AT lâskovsʹkasolomíâ anensemblemethodforthefrauddetectionintransactions AT sidorukmihajlo ansamblevijmetoddlâviâvlennâšahrajstvavtranzakcíâh AT lâskovsʹkasolomíâ ansamblevijmetoddlâviâvlennâšahrajstvavtranzakcíâh AT sidorukmihajlo ensemblemethodforthefrauddetectionintransactions AT lâskovsʹkasolomíâ ensemblemethodforthefrauddetectionintransactions |
| first_indexed |
2025-07-17T10:14:51Z |
| last_indexed |
2025-07-17T10:14:51Z |
| _version_ |
1850409864024555520 |
| spelling |
mcmtechkpnueduua-article-3125392024-10-01T07:57:02Z An Ensemble Method for the Fraud Detection in Transactions Ансамблевий метод для виявлення шахрайства в транзакціях Сидорук, Михайло Лясковська, Соломія In today's world, bank fraud has become one of the significant threats to the financial stability and security of clients of financial institutions. The development of technologies, in particular in the field of machine learning, opens up wide opportunities for building effective systems for detecting and preventing fraud in the banking sector [1, 2]. Detecting fraudulent transactions is an important task that requires thoughtful and technological solutions. One of these methods is the use of machine learning approaches and methods. This paper proposes the use of an ensemble method that combines several machine learning models at once. This approach will reduce the probability of false positives and increase classification accuracy. In addition, for the optimal operation of the model, preprocessing of the data will be carried out, in particular, their normalization, balancing of classes, as well as the selection of features. During the research, it is important not only to achieve high accuracy, but also to reduce as much as possible the number of fraudulent transactions that will be mistakenly classified as normal [3]. This is related to the business requirements of the banking sector, as each such transaction causes losses to the system's reputation, as well as direct financial losses. Within the framework of the study, it is substantiated that the use of this approach gives better classification results than single models due to the compensation of the shortcomings of each of them. The choice of this approach is also due to high practicality, compatibility with financial systems, as well as ease of integration. This paper analyzes the proposed model, its advantages and disadvantages in comparison with analogues. The ensemble method helps to combine the advantages of simple models and reduce the impact of their shortcomings on the final result. In general, the choice of software should depend on the technical requirements of the project and to obtain better results, different models and approaches should be analyzed. У сучасному світі банківське шахрайство стало однією зі значущих загроз фінансовій стабільності та безпеці клієнтів фінансових установ. Розвиток технологій, зокрема в галузі машинного навчання, відкриває широкі можливості для побудови ефективних систем виявлення та запобігання шахрайству в банківській сфері. Виявлення шахрайських транзакцій є важливим завданням, що потребує продуманих та технологічних рішень. Одним з таких методів є використання підходів та методів машинного навчання. В даній роботі пропонується використання ансамблевого методу, який поєднує одразу кілька моделей машинного навчання. Такий підхід дозволить зменшити ймовірність помилкових спрацювань та підвищити точність класифікації. Окрім цього для оптимальної роботи моделі буде проведений препроцесинг даних, зокрема їх нормалізація, балансування класів а також вибір ознак. В ході дослідження важливо не лише досягти високої точності, а й якомога сильніше зменшити кількість шахрайських транзакцій, що будуть помилково класифіковані як нормальні. Це пов’язано з бізнес вимогами банківської сфери, оскільки кожна така транзакція завдає втрат репутації системи а також безпосередньо фінансових збитків. У рамках дослідження обгрунтовано, що використання даного підходу дає кращі результати класифікації, ніж одиночні моделі завдяки компенсації недоліків кожної з них. Вибір даного підходу зумовлений також високою практичністю, сумісністю з фінансовими системами а також простотою інтеграції. В даній роботі проведено аналіз запропонованої моделі, її переваги та недоліки у порівнянні з аналогами. Ансамблевий метод допомагає поєднати переваги простих моделей та зменшити вплив їхніх недоліків на кінцевий результат. В загальному, вибір програмного забезпечення повинен залежати від технічних вимог проекту і для отримання кращих результатів слід аналізувати різні моделі та підходи. Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2024-08-31 Article Article application/pdf http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/312539 10.32626/2308-5916.2024-25.88-96 Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences; 2024: Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences. Issue 25; 88-96 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки ; 2024: Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки. Випуск 25; 88-96 2308-5916 10.32626/2308-5916.2024-25 en http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/312539/303530 |