Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
5 results
Search Results
Item Машинне навчання для забезпечення кібербезпеки у сфері фінансових послуг(ВВП «Мрія», 2025) Яровенко, Ганна Миколаївна; Yarovenko, Hanna MykolaivnaУ навчальному посібнику розглянуто актуальне поєднання методів машинного навчання та завдань кібербезпеки у фінансовому секторі з огляду на досвід ЄС та потреб України в умовах зростання цифрових загроз. Видання охоплює вісім ключових тем, які комплексно поєднують теорію з практикою: кожен розділ містить теоретичний матеріал, практичні завдання та приклади алгоритмів машинного навчання мовою Python. Посібник формує навички роботи з даними, побудови, навчання, оцінювання якості та удосконалення моделей, орієнтованих на виявлення загроз та підвищення кіберзахисту у фінансовому секторі. Видання має виразну прикладну спрямованість і призначене передусім для студентів бакалаврату спеціальності 051 – Економіка, зокрема освітньої програми «Економічна кібернетика та бізнес-аналітика». Воно також стане у пригоді студентам інших спеціальностей, аспірантам, викладачам і практикам у галузях фінансів, бізнес-аналітики та кібербезпеки.Item Artificial intelligence technologies in banking: challenges and opportunities for anti-money laundering in the context of EU regulatory initiatives(Emerald Publishing Limited, 2025) Горобець, Надія Сергіївна; Horobets, Nadiia Serhiivna; Рєзнік, Олег Миколайович; Rieznik, Oleh Mykolaiovych; Maliyk, V.; Vyhivskyi, I.; Bobrishova, L.Purpose AI capabilities enable banks for more effective anti-money laundering (AML). Regulatory initiatives, including the Sixth Anti-Money Laundering Directive (AMLD6) and the AI Act, impose various requirements on AI-systems developers and users. Therefore, this paper aims to discuss the challenges banks face in the AML framework when implementing AI-systems, as well as the need to balance legal compliance with AI’s technological potential. Design/methodology/approach The discussion on the challenges of AI adoption in banking, considering regulatory initiatives and the search for balance between legal constraints and AI’s technological capabilities, is based on a critical approach. Findings The AI Act provides developers and users with clear requirements and obligations to minimize the negative consequences of AI development. The rapid pace of digital transformation underscores the need for effective global AML standards. Despite ongoing advancements in AI regulation and AML efforts, the challenge of aligning legal requirements – particularly in terms of explainability, confidentiality, impartiality and data security of AI-systems – with the AI’s technological capabilities in the banking sector remains unresolved. The necessity for the EU to develop specific regulations for AI use in finance has been emphasized. Originality/value The paper highlights the key challenges in balancing regulatory compliance with the AI’s technological capabilities used by banks to detect transactions potentially related to money laundering. The focus is placed on current regulatory initiatives, as well as the experience of leading countries in implementing AI-based AML tools.Item Протидія кібершахрайству у фінансовому секторі: практика ЄС(ВВП «Мрія», 2024) Яровенко, Ганна Миколаївна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Боженко, Вікторія Володимирівна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Пахненко, Олена Михайлівна; Pakhnenko, Olena MykhailivnaУ монографії розглянуті актуальні виклики цифрової економіки, пов’язані із зростанням кібершахрайства у фінансовій сфері. Визначено природу кібершахрайств, їх різновиди та сучасні виклики, з якими стикається фінансовий сектор в Україні та країнах ЄС. Особлива увага приділяється інституційному забезпеченню протидії шахрайствам, ролі нормативно-правових актів ЄС, таких як GDPR, PSD2, NIS2, та використанню передових технологій на основі штучного інтелекту для моніторингу і захисту фінансових систем. У праці також розглянуто міжнародний досвід боротьби з кіберзлочинністю, включно з діяльністю Europol, ENISA і CERT-EU, та наголошено на важливості фінансової грамотності й підвищення кіберстійкості. Монографія надає рекомендації для ефективного впровадження європейських підходів до кібербезпеки, що можуть бути корисними для науковців, фахівців і студентів у сфері економіки та безпеки.Item Використання машинного навчання для створення текстової інформації на основі аналізу фінансових звітів компаній(Сумський державний університет, 2023) Півень, А.В.; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaДоповідь розглядає використання машинного навчання та глибинного навчання для аналізу фінансових звітів компаній. Застосування алгоритмів машинного навчання у фінансовому секторі включає автоматизацію аналізу даних, покращення якості аналізу, генерацію текстових звітів та прогнозування фінансових тенденцій. Розроблений модуль дозволяє швидко та ефективно аналізувати фінансові звіти, забезпечуючи конкурентні переваги компаніям.Item Роль та ефективність використання нейронної мережі у вдосконаленні аналізу, класифікації та управління відгуками на товари(Сумський державний університет, 2023) Кільдей, А.Д.; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaУ сучасному інформаційному суспільстві важливо розвивати ефективні методи аналізу та класифікації текстової інформації, зокрема в контексті відгуків на товари. Ця робота розглядає роль та ефективність використання нейронних мереж у вдосконаленні аналізу, класифікації та управління відгуками. Зокрема, досліджуються методи обробки природної мови, машинного та глибокого навчання для створення моделей класифікації відгуків на товари. Робота також вказує на важливість збору чистих та репрезентативних даних, а також на етапи підготовки текстових даних для досягнення високої точності та ефективності моделей.