Статьи, Журналы
Особенности обучения и эксплуатации machine learning моделей в задачах противодействия мошенничеству
Пинчук, А. Особенности обучения и эксплуатации machine learning моделей в задачах противодействия мошенничеству / А. Пинчук // ПЛАС. Платежи. Системы. Карточки. — 2019 — N3. — С.40-43.
Источник
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Ширшова, А. Скоринг для предотвращения заявочного мошенничества: трудности и пути решения / А. Ширшова // Банковское кредитование. — 2016 — N6. — 29-44.
- 2. Разина, О. М. Развитие кросс-канальной информационной системы противодействия мошенничеству в банке / О. М. Разина // Банковское дело. — 2017 — N4. — 66-70.
- 3. Осколкова, Н.А. Актуальные вопросы борьбы с киберпреступностью в банковской сфере / Н.А. Осколкова // Банковское дело. — 2016 — N8. — 77-81.
- 4. Фролова, Н. Кибермошенничество: что делать, когда внутренних систем FDP уже недостаточно? / Н. Фролова // Банковский ритейл. — 2016 — N3. — 96-103.
- 5. Степаненко, Н. С широко открытыми счетами / Н. Степаненко // Коммерсант-Деньги. — 2016 — N47. — 31-33.
- 6. Белов, В. Приоритет "номер ноль" / В. Белов // Банковское обозрение. — 2018 — N5. — С.87-89.
- 7. Булочкин, Д. Мониторинг сомнительных операций / Д. Булочкин // Банковская аналитика. — 2016 — N18. — 58-60.
- 8. Данилина, М. Поднять клиента / М. Данилина, М. Толмачев // Банковское обозрение. — 2018 — N2. — С.62-63.
- 9. Безопасность // ПЛАС. Платежи. Системы. Карточки. — 2017 — N7. — С.54-62.
- 10. Плешков, А. Дропы в России: рекомендации по реальному противодействию / А. Плешков // Международные банковские операции. — 2017 — N3. — С.104-111.
Отзывы читателей
0