Optimalizace systému pro odhalování praní špinavých peněz pomocí strojového učení. – Vítězslav Slavík
Vítězslav Slavík
Master's thesis
Optimalizace systému pro odhalování praní špinavých peněz pomocí strojového učení.
Optimisation of transaction monitoring system using machine learning
Abstract:
Tato práce se zabývá optimalizací systémů monitorování podezřelých transakcí. Hlavním cílem je vytvořit automatizovanou metodu kalibrace systému založenou na strojovém učení. Optimalizovaná konfigurace může mít zásadní dopad na efektivitu systémů a vygenerovaný počet falešně pozitivních upozornění. V první části práce jsou položeny teoretické základy praní špinavých peněz a shrnuty nástroje, které …moreAbstract:
This thesis deals with the calibration of systems monitoring suspicious transactional activity. The main goal is to create an automated method of calibration based on machine learning. The optimised configuration has a huge impact on the system's efficiency and the volume of generated false positives. The first part contains the theoretical foundations of money laundering and describes AML practices …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 29. 8. 2022
Identifier:
https://vskp.vse.cz/eid/88043
Thesis defence
- Date of defence: 14. 9. 2022
- Supervisor: Václav Zeman
- Reader: Marek Dudáš
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola ekonomická v Prazehttps://vskp.vse.cz/eid/88043
Vysoká škola ekonomická v Praze
Master programme / field:
Aplikovaná informatika / Znalostní a webové technologie
Theses on a related topic
-
Predikce kriminality s využitím strojového učení
Tomáš Michalík -
Comparison of methods for clustering convolutional neural network intercomputation values with respect to explainability
Adrián Bindas -
Explaining convolutional neural network using clustering methods
Adam Bajger -
Extension of neural network architecture
Roman KALIVODA -
Artificial Neural Network for Precipitation Nowcasting
Vladimíra Hežeľová -
Automatic Human Pose Estimation using Neural Network
Jakub STRAKA -
Predicting company market values using artificial neural network (ANN) modelling
Jindřich Brejcha -
Loosely Symmetric Neural Network Implementation
Lucie Formánková