Optimalizace systému pro odhalování praní špinavých peněz pomocí strojového učení

Název práce: Optimalizace systému pro odhalování praní špinavých peněz pomocí strojového učení
Autor(ka) práce: Slavík, Vítězslav
Typ práce: Diplomová práce
Vedoucí práce: Zeman, Václav
Oponenti práce: Dudáš, Marek
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Tato práce se zabývá optimalizací systémů monitorování podezřelých transakcí. Hlavním cílem je vytvořit automatizovanou metodu kalibrace systému založenou na strojovém učení. Optimalizovaná konfigurace může mít zásadní dopad na efektivitu systémů a vygenerovaný počet falešně pozitivních upozornění. V první části práce jsou položeny teoretické základy praní špinavých peněz a shrnuty nástroje, které banky používají k zamezení této činnosti. Poté jsou popsány problémy spojené s použitím monitorovacích systémů a jejich dopad na byznys. Další část práce se týká řešení jednoho z hlavních problémů, nízké efektivity. Jsou navrženy 2 metody, na bázi optimalizace nákladů a logistické regrese. Obě slouží k nalezení optimální konfigurace systému. Poslední dvě části popisují implementaci těchto metod a evaluaci na příkladových datech.
Klíčová slova: finanční kriminalita; systém monitorování transakcí; kalibrace prahů; analýza nákladů; strojové učení; neuronové sítě
Název práce: Optimisation of transaction monitoring system using machine learning
Autor(ka) práce: Slavík, Vítězslav
Typ práce: Diploma thesis
Vedoucí práce: Zeman, Václav
Oponenti práce: Dudáš, Marek
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
This thesis deals with the calibration of systems monitoring suspicious transactional activity. The main goal is to create an automated method of calibration based on machine learning. The optimised configuration has a huge impact on the system's efficiency and the volume of generated false positives. The first part contains the theoretical foundations of money laundering and describes AML practices. The second part describes the issues the banks face when using monitoring systems and their implications on the business. The third part includes the analysis of the efficiency problems. It follows with the design of two methods, cost analysis and logistic regression. Both of them serve to find the optimal configuration of the system's scenarios. The final parts of the thesis focus on the implementation of said methods and their evaluation.
Klíčová slova: anti-money laundering; threshold calibration; scenario optimization; cost analysis; machine learning; neural network; financial crime; transaction monitoring

Informace o studiu

Studijní program / obor: Aplikovaná informatika/Znalostní a webové technologie
Typ studijního programu: Magisterský studijní program
Přidělovaná hodnost: Ing.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra informačního a znalostního inženýrství

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 2. 11. 2020
Datum podání práce: 29. 8. 2022
Datum obhajoby: 14. 9. 2022
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/74966/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: