<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Метод виявлення аномалій у фінансових звітах

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЛановик, А. С.uk
dc.contributor.authorІванчук, Я. В.uk
dc.contributor.authorIvanchuk, Y. V.en
dc.titleМетод виявлення аномалій у фінансових звітахuk
dc.date.issued2025
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationЛановик А. С., Іванчук Я. В. Метод виявлення аномалій у фінансових звітах // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/23671.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/23671
dc.identifier.isbn978-617-8132-48-8
dc.identifier.udc519.6
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/49224
dc.description.abstractЗапропоновано метод виявлення аномалій у фінансових звітах на основі алгоритму машинного навчання Isolation Forest, який дозволяє підвищити точність ідентифікації потенційного шахрайства, помилок обліку та нетипових фінансових операцій. Досліджено вплив параметрів алгоритму на ефективність виявлення аномалій у різних типах фінансових даних .uk
dc.description.abstractA method for detecting anomalies in financial reports based on the Isolation Forest machine learning algorithm is proposed, which allows to increase the accuracy of identifying potential fraud, accounting errors and atypical financial transactions. The influence of the algorithm parameters on the efficiency of detecting anomalies in different types of financial data is studied.en
dc.subjectаномаліїuk
dc.subjectфінансова звітністьuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectIsolation Foresten
dc.subjectвиявлення шахрайстваuk
dc.subjectфінансовий аналізuk
dc.subjectanomaliesen
dc.subjectfinancial reportingen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectfraud detectionen
dc.subjectfinanci alanalysisen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesAbdul Kader, L. Anomaly detection in financial transaction time series data [Master's thesis, Uppsala University]. - Uppsala University, 2023. - 56 с.en
dc.relation.referencesМ. В. Дубініна, І. С. Норова. Особливості виявлення та попередження помилок у фінансовій звітності: стаття Миколаїв, 2013р. - 6 с.uk
dc.relation.referencesAlexander Bakumenko Detecting anomalies in financial data using Machine Learning - Luleå University of Technology Department of Computer Science, Electrical and Space Engineering, 2022. - 68 с.en
dc.relation.referencesWhat is Isolation Forest? [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.geeksforgeeks.org/what-is-isolation-forest/.en
dc.date.accessioned2025-09-12T10:05:32Z
dc.date.available2025-09-12T10:05:32Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
23671.pdf
Розмір:
271,66 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації (2025)