Опубликован: 13.09.2021

Оценка усталости человека методом анализа фотографий лица с помощью сверточных нейронных сетей

Байрамов Азат Ильгизович, Фасхутдинов Тимур Русланович, Тимергалин Денис Марселевич, Ямиков Рустем Рафикович, Муртазин Виталий Рудольфович, Никита Алексеевич Туманов
582-603
Аннотация:

Представлены решения проблемы распознавания усталости человека по изображению его лица. Сначала рассмотрены уже существующие алгоритмы, а затем предложена и реализована модель собственной архитектуры. В заключении приведены итоговые показатели работы модели.

Интернет-портал «История земли: геологический ракурс». Высокотехнологичная популяризация научных геологических знаний

Александр Сергеевич Еременко, Вера Викторовна Наумова, Алексей Андреевич Загумённов, Виталий Сергеевич Ерёменко, Анастасия Николаевна Злобина
604-621
Аннотация:

Работа посвящена разработке высокотехнологичного научно-популярного интернет-портала «История Земли: геологический ракурс». Разрабатываемый ресурс ставит своей основной целью популяризацию современных научных геологических знаний с использованием научно-популярного мультимедиа-контента и программного инструментария для интерактивного взаимодействия с ним. Интернет-ресурс предназначен для школьников и студентов, а также широкого круга пользователей интернета.

Генерация трехмерных синтетических датасетов

Влада Владимировна Кугуракова, Виталий Денисович Абрамов, Даниил Иванович Костюк, Регина Айратовна Шараева, Рим Радикович Газизов, Мурад Рустэмович Хафизов
622-652
Аннотация:

Работа посвящена описанию процесса разработки универсального инструментария для генерации синтетических данных для обучения разных нейронных сетей. Используемый подход показал свою успешность и эффективность в решении различных задач, в частности, обучения нейросети для распознавания покупательского поведения внутри магазинов через камеры наблюдения и пространств устройствами дополненной реальности без использования вспомогательных инфракрасных камер. Обобщающие выводы позволяют спланировать дальнейшее развитие технологий генерации трехмерных синтетических данных.

Система информационного мониторинга контрагентов

Дмитрий Леонидович Кузьмин, Карен Альбертович Григорян
653-666
Аннотация:

В условиях всевозрастающих информатизации, автоматизации и цифровизации бизнеса возникают новые схемы недобросовестных действий со стороны как юридических, так и физических лиц. В связи с этим остро встает проблема быстрого, эффективного и качественного выявления информации о потенциальном либо действующим контрагенте, решение которой позволит оперативно принять правильные управленческие решения.


В статье предложен один из способов решения данной проблемы – разработка системы информационного мониторинга контрагентов, которая позволит оперативно выявлять и анализировать информацию об их деятельности.

Извлечение данных из сканированных документов со сходной структурой

Рустем Дамирович Саитгареев, Булат Рифатович Гиниатуллин, Владислав Юрьевич Топоров, Артур Александрович Атнагулов, Фарид Радикович Аглямов
667-688
Аннотация:

На текущий момент времени значительная часть передаваемых и хранимых данных не структурирована. Количество неструктурированных данных растет большими темпами каждый год, несмотря на то, что по таким данным трудно производить поиск, к ним нельзя совершать запросы и в целом их обработка не автоматизирована. В то же время наблюдается развитие систем электронного документооборота.


Настоящая работа предлагает инструмент для извлечения данных из фотографий бумажных документов, принимая во внимание их структуру и разметку. Представлены результаты разных испытанных подходов, включая нейронные сети и алгоритмический метод, а также проведен анализ полученных результатов.

Применение методов скоринговой оценки кредитных рисков в мониторинге корпоративного заемщика

Ольга Андреевна Тазенкова
689-709
Аннотация:

Предложен метод оценки риска дефолта корпоративного заемщика на этапе мониторинга на основе скоринговой оценки. Приведено доказательство гипотезы в том, что скоринговые методы оценки кредитных рисков возможны к применению не только на этапе первичной оценки потенциального заемщика при принятии решения о кредитовании, но и на этапе его мониторинга при сопровождении сделки. Мониторинг представляет собой периодическую проверку кредитного качества корпоративного заемщика, с кем заключен кредитный договор. Это делается с целью своевременного выявления негативных сигналов, а также своевременного реагирования на угрожающие тенденции в деятельности заемщика.


Некоторые кредитные организации экономят на мониторинге, полагаясь на систему принятия решения, считая ее безупречной. Однако данная экономия может оказаться фатальной ошибкой, так как многое в течение «жизни» предприятия со временем изменяется. Этому способствуют как внешние факторы (политические, экономические), так и внутренние (неверная стратегия развития организации, неспособность оценить собственные кредитные возможности, недобросовестные контрагенты).


Предлагаемый метод представляет собой систему автоматических риск-сигналов, которые прошли проверку на предсказательную способность, исключая ручные процедуры. В предлагаемое решение включены маркеры (риск-сигналы), которые имеют предсказательную способность выше средней, что может привести к дефолту корпоративного заемщика. Дополнительно применена цветовая маркировка – красный, желтый, зеленый, которая позволяет визуализировать критичность выявленного риск-сигнала в зависимости от предсказательной способности – наглядное представление рисков заемщика с целью облегчения интерпретации.


Анализ разработанного метода показал, насколько возможно ускорить процесс проведения мониторинга, что позволит обеспечить оперативность реагирования на выявленные риск-сигналы, а также спрогнозировать вероятное ухудшение кредитного качества заемщика в кредитном или гарантийном портфеле без ущерба для качества оценки риска.

Процессный подход и построение базы данных по управлению непрофильными активами кредитной организации

Марат Хайдарович Шакиров
710-753
Аннотация:

Проведен анализ развития интеллектуальных систем в кредитных организациях (далее – Банках).


Предложен метод выстраивания сквозного управленческого учета в подразделении кредитной организации, специализирующегося на работе с непрофильными активами. На базе процессного подхода предложен алгоритм внедрения в работу подразделения базы данных для формирования ключевых индикаторов производительности и контроля.


Описаны ключевые этапы работы подразделения, атрибутный состав сущностей (множества), поступающих, обогащаемых и передаваемых на каждом этапе работы подразделения. Методом моделирования процесса выстроены ролевая модель, права доступа и редактирования для сотрудников. Предложены источники данных (справочники) для оптимизации и унификации процесса наполнения базы данных (кортежа). Предложен способ обращения к базе данных в надстройке Power Query Microsoft Excel, которая позволяет собирать данные из файлов всех основных типов данных, обрабатывать и дорабатывать полученные данные. На языке Python на основе данных построены математические и финансовые модели анализа данных (логистическая регрессия, дерево решений и метод дисконтированных денежных потоков) с целью прогнозирования расходов, сроков экспозиции активов и принятия решения об оптимальной стоимости постановки имущества на баланс Банка и цены реализации. На основе библиотек (matpotlib, seaborn, plotly) предложены варианты визуализации данных для менеджмента. На примере подразделения Банка описаны положительные эффекты и возможности, которые открываются перед менеджментом разного уровня в решении повседневных задач и планирования деятельности подразделения. Предложено техническое задание по разработке витрины реализации непрофильных активов на сайте Банка как среды накопления внешних данных для принятия гибких менеджерских решений.