Utilizarea inteligenței artificiale pentru monitorizarea și prognozarea degradării sistemelor bancare

Abstract

Исследование посвящено разработке и внедрению модели интеллектуального мониторинга и прогнозирования деградации банковских информационных систем с применением алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Актуальность темы обусловлена возрастающей зависимостью банковского сектора от стабильной работы информационных систем и необходимостью своевременного выявления признаков их деградации для предотвращения критических сбоев и снижения финансовых рисков. Цель исследования – разработать и экспериментально оценить модель интеллектуального мониторинга, способную заблаговременно идентифицировать деградацию производительности банковских систем и предупреждать сбои. Задачи исследования: − анализ существующих методов мониторинга банковских систем, выявление их ограничений; − изучение современных алгоритмов машинного обучения для интеллектуального анализа состояния систем; − разработка и реализация модели на основе алгоритмов логистической регрессии, дерева решений и случайного леса; − экспериментальная проверка модели на данных реальной банковской системы; − формулирование практических рекомендаций по внедрению разработанного решения в банковской сфере. Объект исследования – банковские информационные системы, в частности, core banking системы. Предмет исследования – методы и модели искусственного интеллекта и машинного обучения для мониторинга и прогнозирования деградации банковских систем. Работа состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы и приложений. В первой главе представлен обзор текущих методов мониторинга и выявлены проблемы традиционного подхода. Во второй главе разработана модель интеллектуального мониторинга с применением алгоритмов ИИ. В третьей главе проведена экспериментальная оценка разработанной модели, подтверждена её эффективность и даны рекомендации по практическому внедрению. Исследование завершается общими выводами и предложениями для дальнейших исследований темы.

Cercetarea este dedicată dezvoltării și implementării unui model inteligent pentru monitorizarea și prognozarea degradării sistemelor informaționale bancare utilizând algoritmi de inteligență artificială și învățare automată. Actualitatea temei este determinată de dependența tot mai mare a sectorului bancar de stabilitatea sistemelor informaționale și necesitatea depistării precoce a semnelor de degradare pentru prevenirea avariilor critice și reducerea riscurilor financiare. Scopul cercetării – dezvoltarea și evaluarea experimentală a unui model inteligent de monitorizare capabil să identifice anticipat degradarea performanței sistemelor bancare și să prevină incidentele. Obiectivele cercetării: − analiza metodelor existente de monitorizare a sistemelor bancare și identificarea limitărilor acestora; − studierea algoritmilor moderni de învățare automată pentru analiza inteligentă a stării sistemelor; − dezvoltarea și implementarea unui model bazat pe algoritmii regresiei logistice, arborilor de decizie și random forest; − testarea experimentală a modelului folosind datele reale ale sistemului bancar; − elaborarea recomandărilor practice pentru implementarea soluției dezvoltate în sectorul bancar. Obiectul cercetării – sistemele informaționale bancare, în special sistemele core banking. Subiectul cercetării – metodele și modelele de inteligență artificială și învățare automată pentru monitorizarea și prognozarea degradării sistemelor bancare. Lucrarea constă din introducere, trei capitole, concluzii, bibliografie și anexe. În primul capitol este prezentată o analiză a metodelor actuale de monitorizare și sunt identificate problemele abordării tradiționale. În capitolul doi este dezvoltat un model inteligent de monitorizare utilizând algoritmi AI. În capitolul trei este realizată evaluarea experimentală a modelului, confirmată eficiența acestuia și elaborate recomandări pentru implementarea practică. Cercetarea se finalizează cu concluzii generale și propuneri pentru studii ulterioare.

The research focuses on the development and implementation of an intelligent monitoring and forecasting model for the degradation of banking informationеуф systems using artificial intelligence and machine learning algorithms. The topicality of the research is due to the increasing dependence of the banking sector on the stable operation of information systems and the necessity for early detection of degradation signs to prevent critical failures and reduce financial risks. The purpose of the research – to develop and experimentally evaluate an intelligent monitoring model capable of identifying system performance degradation in advance and preventing failures. Research tasks: − analysis of existing methods of banking system monitoring and identification of their limitations; − study of modern machine learning algorithms for intelligent system analysis; − development and implementation of a model based on logistic regression, decision tree, and random forest algorithms; − experimental verification of the model using real banking system data; − formulation of practical recommendations for implementing the developed solution in the banking sector. Research object – banking information systems, specifically core banking systems. Research subject – artificial intelligence and machine learning methods and models for monitoring and forecasting the degradation of banking systems. The work comprises an introduction, three chapters, conclusion, bibliography, and appendices. The first chapter presents an overview of current monitoring methods and identifies the issues with traditional approaches. The second chapter develops an intelligent monitoring model using AI algorithms. The third chapter experimentally evaluates the developed model, confirms its effectiveness, and provides recommendations for practical implementation. The research concludes with general findings and suggestions for further studies on the topic.