Исследование решений Fraud Prevention на основе методов Machine Learning для систем платежей

Исследование решений Fraud Prevention на основе методов Machine Learning для систем платежей

Набор открыт
Хочу в этот проект!

Акционерное общество «Национальная система платежных карт» – оператор платежной системы «МИР» (российская национальная платежная система), операционный платежный и клиринговый центр (ОПКЦ) - осуществляет процессинг операций по картам всех платежных систем на территории Российской Федерации, ОПКЦ Системы Быстрых Платежей (СБП) Банка России.

Проект

Исследование решений Fraud Prevention (FP) на основе методов Machine Learning (ML) для систем платежей.

Цель проекта

Проверить эффективность современных методов ML в решении задач FP с разработкой алгоритмов. Разработать и реализовать методику проверки качества работы алгоритмов ML в FP. Выполнить проверку качества работы алгоритмов ML в FP.

Краткая характеристика проекта

Научно-исследовательская и опытно-конструкторская работа.

Организационная модель проекта

  • Руководитель направления.
  • Руководитель проекта.
  • Исполнители – сотрудники компании, включая привлеченных по договорам ГПХ.
  • Внешние подрядчики.

Планы развития на ближайшие 1-2 года

  • Исследование эффективности современных методов ML в задачах Fraud Prevention.
  • Разработка и апробирование алгоритмов FP на безе методов ML.
  • Создание тестового и сертификационного стенда, разработка методики и, в последствии, стандарта проверки качества решений ML в решениях Fraud Prevention в системах платежей.
  • Проведение тестовых и сертификационных испытаний решений ML в FP.

Роль и задачи для студентов

Работа в команде с участием внешних подрядчиков поставщиков решений машинного обучения и фродмониторинга:

  • Подготовка аналитических отчетов о современных методах и алгоритмах ML.
  • Разработка и апробация инновационных подходов к решению задачи.
  • Участие в создании тестового и сертификационного стендов.
  • Участие в подготовке программы и методики испытаний алгоритмов ML.
  • Участие в проведении испытаний алгоритмов ML на реальных данных систем платежей.

Требования к студентам

  • Базовые знания в области машинного обучения.
  • Хорошие навыки программирования (владение SQL, Python приветствуется).
  • Аналитические способности.
  • Инициативность, готовность к самостоятельной работе.

Контактная информация

Сергей Барковский
Ведущий конструктор Департамента инноваций
barkovskiisl@nspk.ru
+7 903 792 0567