Журнал "Проблеми економіки" № 3, 2025

Permanent URI for this collection

https://dr.csbc.edu.ua/handle/123456789/714

Browse

Browsing Журнал "Проблеми економіки" № 3, 2025 by Author "Caprian, Iurie"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    A Hybrid Modular Architecture for Fraud Detection Using Offline and Online Machine Learning Models
    (Науково-дослідний центр індустріальних проблем розвитку НАН України, 2025) Caprian, Iurie; Капріан, Юрій
    У цій статті пропонується гібридна та модульна архітектура для виявлення шахрайства, яка інтегрує як офлайн-, так і онлайн-моделі машинного навчання для розв'язання проблем у динамічних середовищах фінансових транзакцій. Фреймворк поєднує високопродуктивні офлайн-моделі, включаючи XGBoost, LightGBM та глибокі нейронні мережі, з легкими та адаптивними навчальними моделями онлайн (наприклад, дерево Хоффдінга, адаптивний метод випадкових лісів), що дозволяє точно виявляти шахрайство як в історичних наборах даних, так і у потокових транзакціях у реальному часі. Ключовий методологічний внесок полягає у балансуванні прогнозної продуктивності, чутливості та інтерпретації, що досягається за допомогою механізму зваженої оцінки ризиків та єдиної економічно чутливої системи оцінювання, яка узгоджує технічні показники з відчутними фінансовими наслідками. Архітектура підкреслює модульність і масштабованість, сприяючи постійній адаптації за допомогою виявлення дрейфу концепцій і перенавчання на основі зворотного зв'язку. Її реалізація у контейнерному середовищі з відкритим кодом забезпечує відтворюваність, надійність і безперебійне розгортання у фінансових екосистемах виробничого рівня, навіть за великих обсягів транзакційних навантажень. Запропонована система ефективно усуває розрив між передовими дослідженнями машинного навчання та операційними вимогами, забезпечуючи гнучке, інтерпретоване та операційно життєздатне рішення для сучасного виявлення шахрайства. Крім цього, це дослідження консолідує попередню роботу автора з інтелектуальних систем виявлення шахрайства, розширюючи попередній внесок у вибір моделей, інтерпретацію штучного інтелекту та економічну оцінку хибно позитивних результатів у банківських контекстах. Майбутні напрямки досліджень включають інтеграцію реляційних ознак на основі графів для виявлення мережевого шахрайства, застосування навчання з підкріпленням для адаптивної оптимізації рішень і використання методів федеративного навчання для підвищення конфіденційності даних в установах. Загалом запропонована структура являє собою масштабований, прозорий та адаптивний підхід, який розвивається разом із новими стратегіями боротьби з шахрайством, забезпечуючи розгортання системи з практичною та фінансовою значущістю.