Застосування машинного навчання в контексті підготовки фахівців в сфері трансферу технологій та безпеки фінансових транзакціях - Угрин, Д. І.; Ушенко, Ю.О.; Томка, Ю.Я.; Павлов, С.В.; Талах, М.В.; Д’яченко, Л.І.; Газдюк, К.П. (Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї, 2026)
Стаття присвячена актуальній проблемі виявлення шахрайських аномалій у фінансових транзакціях за допомогою методів машинного навчання. В умовах стрімкої цифрової трансформації фінансових систем та зростання обсягів транзакцій традиційні методи виявлення шахрайства стають неефективними, що підкреслює нагальну потребу впровадження автоматизованих та адаптивних рішень. Дослідження базується на поетапному підході, що включає підготовку та обробку даних, побудову та навчання моделей класифікації, а також оцінку їх ефективності. Було проведено порівняльний аналіз семи популярних алгоритмів машинного навчання: лінійної регресії, дерев рішень, випадкового лісу (Random Forest), нейронних мереж, градієнтного бустингу (Gradient Boosting), XGBoost та SVC. Ключові результати дослідження показали, що ансамблеві методи демонструють найвищу ефективність у виявленні шахрайства: Random Forest, Gradient Boosting та XGBoost виявилися найбільш доцільними для задач виявлення шахрайства, демонструючи стабільно високі результати. Це особливо важливо з огляду на типовий дисбаланс класів (невелика кількість шахрайських транзакцій порівняно з легітимними) у реальних фінансових даних. Ефективність моделей значно перевершує інші розглянуті алгоритми, що вказує на їхню здатність виявляти складні, неочевидні закономірності в даних. Було підтверджено критичну важливість правильного налаштування гіперпараметрів моделей та урахування дисбалансу класів для досягнення максимальної точності та повноти виявлення шахрайських транзакцій. Це дозволяє уникнути перенавчання на домінуючому класі та підвищити чутливість системи до рідкісних, але важливих шахрайських випадків. Практична значущість дослідження полягає в тому, що запропонований підхід дозволяє фінансовим установам значно підвищити операційну ефективність, мінімізувати фінансові втрати та зміцнити довіру клієнтів. Впровадження таких систем забезпечує комплексний та адаптивний захист фінансової системи у сучасному динамічному цифровому середовищі. Результати дослідження підтверджують ефективність машинного навчання як потужного інструменту для боротьби з фінансовим шахрайством.