Застосування алгоритмів нечіткого байєсівського логіко-імовірнісного моделювання при створенні кросплатформного програмного забезпечення фінансового моніторингу

DOI: 10.31673/2412-9070.2026.017413

Анотація

Пропонується модель підтримки прийняття рішень у галузі фінансового моніторингу на основі нейромережевої реалізації байєсівської логіко-імовірнісної моделі нечіткого висновку. Розглядається випадок Z-чисел, компоненти яких є нечітким розширенням імовірнісних розподілів, що дозволяє враховувати два типи невизначеності – нечіткість і випадковість, а також достовірність отриманої інформації. Наводиться приклад роботи описаної моделі підтримки прийняття рішень за умов невизначеності змішаного характеру, що підтверджує її ефективність. Запропоновано концептуальні за сади конструкції гнучкої моделі програмного забезпечення, що використовує сімнадцять базисних сценаріїв як критерії достовірності, що з успіхом інтегрується з різноманітними банківськими продуктами (операційним днем банку), вирішує питання різнопланового тестування та виявлення зловживань у банківській практиці. Описано розроблений кросплатформний додаток.

Ключові слова: логіко-ймовірна модель Байєса; фінансовий моніторинг; критеріальний алгоритм; нейромережева модель; нечітка логіка; кросплатформне програмування.