The use of machine learning algorithms in anti-money laundering and counter terrorism financing monitoring systems in correspondent banking
Makine öğrenmesi algoritmalarının muhabir bankacılık işlemlerinde karaparanın aklanması ve terörizmin finansmanıyla mucadele sistemlerinde kullanımı
- Tez No: 764280
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. CEMAL OKAN ŞAKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bankacılık, Mühendislik Bilimleri, Banking, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 53
Özet
Bu tezde, muhabir bankacılık işlemleri icin özelleştirilmiş, kara para aklama ve terörizmin finansmanı ile mücadele alanında kullanılacak bir işlem izleme programı öneriyoruz. Yaygın olarak kullanılan senaryo tabanlı sistemlerin arkasındaki mantık, yapay zeka tabanlı sistemler ile karşılaştırılmakta ve her ikisi için de bütünsel bir bakış açısı getirilmektedir. Son yıllarda derin öğrenme algoritmalarında çeşitli alanlarda önemli ölçüde gelişme kaydedilmesine rağmen, muhafazakar bankacılık sektöründe ve özellikle finansal güvenlik departmanlarında, anomalilerin oluşmasındaki gerçek nedeni belirlemedeki zorluklar nedeniyle bu sistemler hala“güvenli seçenek”değildir. Ancak, kara para ve terörizmin finansmanı ile bağlantılı anomali tespiti için kullanılan geleneksel yöntemler yerine, belirtilen algoritmalar yalnızca daha doğru bir tespit ve risk kapsamı sağlamakla kalmaz, aynı zamanda analist için çok boyutlu bir tablo sunar. Bu nedenle, makine öğrenmesinin avantajlarından yararlanan aynı zamanda basitçe açıklanabilir, birleşik bir model oluşturulmaya çalışılmıştır.Deneysel sonuçlar optimize edilmiş¸ parametreler ile her bir modelin geleneksel senaryo tabanlı çözümlerden daha iyi performans gösterdiğini kanıtlamıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we propose a transaction monitoring program for anti-money laundering and counter-terrorism financing which is specified for Correspondent Banking transactions. We compare the logic behind commonly used scenario-based systems with the AI- based systems and provide a holistic view for both. Despite the significant improvement of deep learning algorithms in various domains in recent years, it is still not a 'safe option' in the conservative Banking sector and especially in financial security departments, mainly due to track-back difficulties in determining the real cause of the anomalies. However, instead of the traditional methods used for money laundering and terrorism financing related anomaly detection, specified algorithms provide not only better detection and risk coverage but also multi-dimensional understanding for the analyst. For that reason, we try to build a combined model which takes advantage of machine learning but keeps it simply explainable with the help of customized features.
Benzer Tezler
- Deniz ticaret endekslerini zaman serisi modelleri kullanarak tahminleme
Forecasting maritime trade indexes by using the time series models
KAAN KOYUNCU
Doktora
Türkçe
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU
- Otomotiv kabloları ve seçimi, denetimli öğrenme yöntemi ile kablo malzemesi seçimi
Cables used in automotive and their selection, cable material selection with supervised learning method
HALE YAZGI GÜNBATI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN KALENDERLİ
- Missile evasion maneuver generation with model-free deep reinforcement learning
Modelden bağımsız derin pekiştirmeli öğrenme ile füzeden kaçınma manevraları
MUHAMMED MURAT ÖZBEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
- Androıd kötücül yazılımlarından koruma sistemlerinin değerlendirilmesi ve görüntü işleme algoritmalarını yapay zekâ teknikleri ile melezleştirerek yeni bir algılama yaklaşımının geliştirilmesi
Evaluating the robustness of android anti-malware systems and developing a novel detection approach based on hybridizing image processing algorithms with artificial intelligence techniques
HALİT BAKIR
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL MURAT ÜNVER
- Derin öğrenme yöntemi ile optik uydu görüntülerinden gemi tespiti
Ship detection by optical satellite images with deep learning method
OSMAN DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MESUT KARTAL