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: 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 Austria
39
Canada Canada
1
Germany Germany
1622925957
Ireland Ireland
1307
Lithuania Lithuania
1
Moldova Moldova
70797360
Mongolia Mongolia
1
Poland Poland
-1947230599
Russia Russia
42
Saudi Arabia Saudi Arabia
1
Singapore Singapore
1
Ukraine Ukraine
-496471232
United Kingdom United Kingdom
1622925958
United States United States
-496471233
Unknown Country Unknown Country
1

Downloads

Canada Canada
1
France France
1309
Germany Germany
1947622744
Indonesia Indonesia
1
Ireland Ireland
1304
Lithuania Lithuania
1
Moldova Moldova
70797361
Poland Poland
-451626523
Russia Russia
696514042
Saudi Arabia Saudi Arabia
80817
South Korea South Korea
1
Ukraine Ukraine
1769926170
United States United States
-496471234
Unknown Country 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.