Моделювання інтелектуальної системи підтримки внутрішнього аудиту суб’єкта господарювання

Заголовок (англійською): 
Modeling of the intelligent support system for the internal audit of the business entity
Автор(и): 
Гнатченко Д. Д.
Автор(и) (англ): 
Hnatchenko D.
Ключові слова (укр): 
інтелектуальна система підтримки внутрішнього аудиту (ІСПВА); суб’єкт господарювання; кроки алгоритму ІСПВА
Ключові слова (англ): 
intelligent internal audit support system (ISPA); entity; steps of the ISPVA algorithm
Анотація (укр): 
У даній статті розглянуті основні аспекти розробки інтелектуальної системи підтримки внутрішнього аудиту (ІСПВА) суб’єкту господарювання. Наведена коротка концептуальна характеристика алгоритму розроблення систем підтримки внутрішнього аудиту, зі констатацією основних труднощів при виборі компонентів. Розробка інтелектуальної системи підтримки внутрішнього аудиту є важливою і необхідною задачею, так як внутрішній аудит виконує важливу роль у забезпеченні ефективного управління та контролю суб’єкта господарювання. Інтелектуальна система може допомогти збільшити ефективність аудиторських процесів та забезпечити більш точні результати автоматизації та застосування аналітичних інструментів. З плином часу суб’єкт господарювання накопичує все більше даних, і їх аналіз стає вкрай складним завданням. Інтелектуальна система може швидко обробляти великі обсяги даних, виявляти тенденції, аномалії та ризики, що дозволяють прийняти більш обґрунтовані рішення також вона може виявляти незвичайні транзакції або нестачі, які можуть свідчити про можливість шахрайства або помилки, може надавати аудиторам цінну інформацію та аналітику для прийняття обґрунтованих рішень щодо покращення процесів управління та забезпечення дієвих контрольних механізмів. Це допоможе попередити можливості фінансових збитків і зберегти репутацію суб’єкта господарювання. Розгляд деяких кроків алгоритму ІСПВА проходить на основі короткого порівняльного аналізу методів математичного забезпечення.
Анотація (англ): 
The main aspects of the development of an intelligent internal audit support system (ISPSA) of a business entity are considered. A brief conceptual description of the algorithm for the development of internal audit support systems is given, with a statement of the main difficulties in the selection of components. The development of an intelligent internal audit support system is an important and necessary task, as internal audit plays an important role in ensuring effective management and control of a business entity. An intelligent system can help increase the efficiency of audit processes and provide more accurate results of automation and application of analytical tools. Over time, a business entity accumulates more and more data, and their analysis becomes an extremely difficult task. An intelligent system can quickly process large amounts of data, identify trends, anomalies, and risks that allow for more informed decisions; it can also identify unusual transactions or shortages that may indicate the possibility of fraud or error; it can provide auditors with valuable information and analytics to make informed decisions decisions on improving management processes and ensuring effective control mechanisms. This will help prevent the possibility of financial losses and preserve the reputation of the business entity. Consideration of some steps of the ISPVA algorithm is based on a brief comparative analysis of mathematical support methods.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 54, 2023
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems, number 54, 2023
Мова статті: 
Українська
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
114-121.pdf
Дата публікації: 
06 Октябрь 2023
Номер збірника: 
54
Розділ: 
ТЕХНОЛОГІЯ УПРАВЛІННЯ РОЗВИТКОМ
Університет автора: 
Державний торговельно-економічний університет, Київ
Литература: 
  1. Алборов Р. А., Селезнева И. А., Селезнева И. П. Учет затрат и контроль эффективности производства продукции: монографія. Київ : Знання, 2000. 165 с.
  2. Каменська Т. О. Внутрішній аудит. Сучасний погляд: монографія. Нац. акад. статистики, обліку та аудиту. Київ : ДП «Інформ.-аналіт. Агенство», 2010. 499 с.
  3. Cheng, Y., Jafari M. Vision-based online process control in manufacturing applications. Int. J. Automation science and engineering. 2008. V. 5. № 1. P. 140–153.
  4. Machine Vision: Technologies and Global Markets, Report IAS010C [Electronic resource] / BCC Research. 2013. Available at: //www/URL: http://www.bccresearch.com/marketresearch/instrumentation-and-sensors/machine-vision-technologies-ias010d.html.
  5. Wnuk, M. Remarks on hardware implementation of image processing algorithms. Int. J. of Applied Mathematics and Computer Science. 2008. V. 18, № 1. P. 105–110.
  6. Tsai, D. A machine vision approach for detecting and inspecting circular parts. Int. J. Advanced Manufacturing Technology. 1999. V. 15. P. 217–221.
  7. Цюцюра С. В., Чернишев Д. О., Никодюк Д. В. Розроблення методу покращення машинного зору. Управління розвитком складних систем. 2020. № 41. С. 187 – 193, dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2020.41.187-193.
References: 
  1. Alborov R. A., Selezneva I. A., Selezneva I. P. (2000). Cost accounting and production efficiency control: monograph. Kyiv: Znannia. 165 p.
  2. Kamenska T. O. (2010). Internal audit. Modern view: monograph. National Acad. statistics, accounting and auditing. Kyiv: SE "Inform.-analyt. Agency". 499 p.
  3. Cheng, Y., Jafari M. (2008).Vision-based online process control in manufacturing applications. Int. J. Automation science and engineering. V. 5. № 1. P. 140–153.
  4. Machine Vision: Technologies and Global Markets, Report IAS010C [Electronic resource] / BCC Research. 2013. Available at: //www/URL: http://www.bccresearch.com/marketresearch/instrumentation-and-sensors/machine-vision-technologies-ias010d.html.
  5. Wnuk, M. (2008). Remarks on hardware implementation of image processing algorithms. Int. J. of Applied Mathematics and Computer Science. V. 18, № 1. P. 105–110.
  6. Tsai, D. (1999). A machine vision approach for detecting and inspecting circular parts. Int. J. Advanced Manufacturing Technology. V. 15. P. 217–221.
  7. Tsiutsiura, Svitlana, Chernyshev, Denys, & Nykodiuk, Dmytro, (2020). Machine vision improvement method development. Management of development of complex systems, 41, 187 – 193, dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2020.41.187-193.