ОБРОБКА ВЕЛИКИХ ДАНИХ ТРАНЗАКЦІЙ БАНКІВСЬКОЇ СИСТЕМИ ЗАСОБАМИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анотація

Анотація. Стрімка цифровізація банківського сектору та активне впровадження електронних платіжних сервісів призводять до формування значних обсягів транзакційних даних, що надходять у режимі реального часу та характеризуються високою швидкістю, різноманітністю й складною структурою. Ефективна обробка та аналіз таких великих даних є критично важливими для забезпечення фінансової безпеки, підвищення якості обслуговування клієнтів, виявлення шахрайських операцій і підтримки управлінських рішень у банківських системах. Традиційні методи аналізу даних часто не забезпечують необхідної точності та масштабованості в умовах сучасних транзакційних навантажень. У статті розглянуто застосування методів машинного навчання для обробки великих масивів транзакційних даних банківської системи з метою автоматизованого аналізу, класифікації та прогнозування фінансових операцій. Проаналізовано основні підходи машинного навчання, зокрема методи навчання з учителем і без учителя, а також моделі глибокого навчання, які використовуються для виявлення аномалій, детекції шахрайства, сегментації клієнтів і прогнозування фінансових ризиків у середовищах Big Data. Особливу увагу приділено проблемам якості транзакційних даних, включаючи наявність шуму, пропущених значень і дисбалансу класів, а також питанням обчислювальної складності, масштабованості та адаптації алгоритмів машинного навчання до розподілених обчислювальних платформ. Окреслено сучасні тенденції інтеграції методів машинного навчання з системами розподіленої обробки даних і хмарними технологіями, що забезпечують високу продуктивність та обробку даних у реальному часі. Показано, що використання методів машинного навчання в обробці великих даних транзакцій банківської системи дозволяє суттєво підвищити точність аналітичних моделей, оперативність виявлення ризикових операцій і загальну ефективність функціонування банківських інформаційних систем, що робить ці методи важливим інструментом сучасної фінансової аналітики.