Anomaly Detection for OTC Derivatives
Banker och andra företag handlar en oerhörd stor mängd finansiella kontrakt mellan varandra. Att fel uppstår i dessa kontrakt är oundvikligt, och denna studie undersöker hur AI kan användas för att hitta dessa fel. När två parter gör upp en derivataffär - ett skräddarsytt kontrakt som tillgodoser specifika ändamål - hanteras ofta affären manuellt i separata system hos de olika parterna. Denna proThis thesis explores the use of machine learning to detect anomalies in OTC derivatives. The purpose is to evaluate whether machine learning can be used in a new domain within the financial industry and to investigate whether anomaly detection can enhance the portfolio reconciliation process. The study compares three different approaches to anomaly detection: logistic regression, isolation forest
