Проектування та розробка інформаційної системи моніторингу санкційних ризиків у банківських операціях

Abstract

Науковим ядром роботи є дослідження та застосування методів обробки текстової інформації на основі математичної моделі нечіткої логіки. Досліджено проблему ідентифікації підсанкційних осіб за умови наявності у платіжних документах друкарських помилок, зміненого порядку слів та різної транслітерації. Для вирішення цього завдання реалізовано алгоритм на базі метрики подібності рядків. У ході дослідження експериментально визначено та обґрунтовано оптимальне порогове значення чутливості алгоритму на рівні 85%, що забезпечує необхідний баланс між гарантованим виявленням ризикових транзакцій та мінімізацією хибних спрацьовувань. Додатково досліджено та інтегровано механізм багаторівневої перевірки, що включає семантичний аналіз стоп-слів у призначенні платежу.

The scientific core of the work is the research and application of text information processing methods based on a fuzzy logic mathematical model. The problem of identifying sanctioned individuals under the conditions of typographical errors, altered word order, and different transliteration in payment documents is investigated. To solve this task, an algorithm based on a string similarity metric has been implemented. During the research, the optimal sensitivity threshold of the algorithm at the level of 85% was experimentally determined and justified, which provides the necessary balance between the guaranteed detection of risky transactions and the minimization of false positives. Additionally, a multi-level verification mechanism was investigated and integrated, which includes a semantic analysis of stop words in the payment details.