Dirbtinio intelekto taikymo bankų sektoriuje tyrimas

Abstract

Baigiamajame magistro darbe nagrinėjamas dirbtinio intelekto taikymas bankų sektoriuje, vertinama jo svarba ir galimos rizikos. Pateikiami pagrindiniai pavyzdžiai, kokiose srityje bankų sektoriuje dirbtinis intelektas naudojamas, kokios perspektyvos ateičiai. Išnagrinėti paplitę algoritmai, kurie yra naudojami sukčiavimo atpažinimo uždaviniams spręsti. Pateikti sukčiavimo metodų vertinimai, lyginami mašininio mokymosi ir giliojo mokymosi algoritmai pagal tai, kuris metodas atpažįsta sukčiavimą geriausiai. Apskaičiuojama metodų finansinė nauda. Išnagrinėjus teorinius ir praktinius dirbtinio intelekto taikymo bankų sektoriuje aspektus, pateikiamos baigiamojo darbo išvados ir siūlymai.

The thesis describes the artificial intelligence concept in the financial sector considering its importance and risk. The use of artificial intelligence and perspectives for the future are presented in the thesis. Common algorithms which are the main tasks of fraud detection are tested and modified. Provide fraudulent methodological assessments, compare machine learning and deep learning initial priorities. The financial benefits of methods are calculated. After analyzing theoretical and practical artificial intelligence application in the banking sector, presenting conclusions and solutions.