Miidu, Karl-Martin, juhendajaChakraborty, Roshni, juhendajaPaavel, KristjanTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut2024-10-042024-10-042024https://hdl.handle.net/10062/105152Tehingute jälgimine on finantssüsteemides oluline, et tagada vastavus regulatiivsetele standarditele ja vältida finantskuritegusid. Käesolev lõputöö arendab Wise'i jaoks tehingute märgistamise süsteemi, keskendudes kahtlaste tehingute tuvastamisele ja kategoriseerimisele, et tõhustada rahapesuvastast (AML) võitlust. Kavandatav süsteem parandab Wise'i operatiivseid protsesse ja olemasolevat tehingute jälgimist, kasutades tulevikus dünaamilisi ja kohanemisvõimelisi masinõppetehnikaid, et paremini tuvastada ja lahendada uusi finantskuritegevuse strateegiaid. Rakendus hõlmab uut taustsüsteemi (ingl backend) arhitektuuri ja olemasoleva teenusega integreeritud kasutajaliidest, mis võimaldab tõhusat tehingute märgistamist. Kuigi keskendutakse AML nõuetele, on süsteem kavandatud selliselt, et seda saaks kohandada ka teiste finantskuritegevuse meeskondade poolt Wise'is.enAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estoniahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/Transaction monitoringAMLmachine learningfinancial crimesWiseTehingute jälgiminemasinõpefinantskuriteodbakalaureusetöödinformaatikainfotehnoloogiainformaticsinfotechnologyThesis