Please use this identifier to cite or link to this item:
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/89707
Or use following links to share this resource in social networks:
Tweet
Recommend this item
Title | Моделювання ризику шахрайства з банківськими платіжними картками |
Authors |
Кільдей, А.Д.
|
ORCID | |
Keywords |
шахрайство банк платіжні картки Data Mining кластеризація fraud bank payment cards Data Mining clustering |
Type | Bachelous Paper |
Date of Issue | 2022 |
URI | https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/89707 |
Publisher | Сумський державний університет |
License | Copyright not evaluated |
Citation | Кільдей А. Д. Моделювання ризику шахрайства з банківськими платіжними картками : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 051 - економіка / наук. кер. О. В. Кузьменко. Суми : Сумський державний університет, 2022. 51 с. |
Abstract |
Швидкі темпи модернізації банківського сектору, поява нових платіжних систем і методів розрахунків стали базою для появи різноманітних форм шахрайства, що потребують правового регулювання та визначення 49 можливих шляхів боротьби з такими злочинами. Зі збільшенням частки шахрайства у фінансовому секторі наслідки несе як надавач платіжних послуг, так і безпосередньо користувач. Один із найбільших наслідків є зниження довіри громадян до фінансових установ, що в подальшому перешкоджає використанню грошей суспільства як інвестиційного інструменту для розвитку національної економіки. У роботі класифіковано шахрайства за методом вчинення, проаналізовано основні тенденції шахрайства з платіжними картками в Україні та світі, а також сформовано систему та окремі пропозиції щодо удосконалення протидії шахрайствам в фінансовому секторі. Методом Data Mining (алгоритм k-середніх) проведено експрес-оцінку ризику шахрайств з банківськими платежами. The rapid pace of modernization of the banking sector, the emergence of new payment systems and payment methods have become the basis for the emergence of various forms of fraud that require legal regulation and identify possible ways to combat such crimes. As the share of fraud in the financial sector increases, there are consequences for the payment service provider and the user. One of the biggest consequences is the decline of public confidence in financial institutions, which further hinders the use of public money as an investment tool for the development of the national economy. In the content fraud methods by the method of perpetration are classified, the main trends of fraud with payment cards in Ukraine and the world are analyzed, a system and individual offers for improvement of fraud prevention in the financial sector are formed. The Data Mining method (k-means algorithm) is used to quickly assess the risk of fraud with bank payments. |
Appears in Collections: |
Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ННІ БіЕМ) |
Views
Austria
39
Canada
1
Germany
1622925957
Ireland
1307
Lithuania
1
Moldova
70797360
Mongolia
1
Poland
-1947230599
Russia
42
Saudi Arabia
1
Singapore
1
Ukraine
-496471232
United Kingdom
1622925958
United States
-496471233
Unknown Country
1
Downloads
Canada
1
France
1309
Germany
1947622744
Indonesia
1
Ireland
1304
Lithuania
1
Moldova
70797361
Poland
-451626523
Russia
696514042
Saudi Arabia
80817
South Korea
1
Ukraine
1769926170
United States
-496471234
Unknown Country
1
Files
File | Size | Format | Downloads |
---|---|---|---|
Kildey_bac_rob.pdf | 2.81 MB | Adobe PDF | -758121301 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.