Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
13 results
Search Results
Item Survival Analysis Methods for Assessing the Anti-Money Laundering System Effectiveness(Sofia Technical University, Sofia, Bulgaria, 2023) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Крухмаль, Олена Валентинівна; Крухмаль, Елена Валентиновна; Krukhmal, Olena Valentynivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Гордієнко, Віта Павлівна; Гордиенко, Вита Павловна; Hordiienko, Vita Pavlivna; Pasemko, G.; Taran, O.; Smigunova, O.V.У статті зібрано та систематизовано статистичну інформацію для оцінки ефективності системи протидії відмиванню доходів 25 банків з 12 країн. Ефективність системи протидії відмиванню доходів оцінювалася на основі застосування методу аналізу виживання шляхом побудови таблиць виживання для банків, які потрапили під санкції, визначення ймовірності прийняття рішення про необхідність застосування санкцій до банків, множинних оцінок Каплана-Мейєра, формалізації функція миттєвого ризику рівня небезпеки. Ефективність системи протидії відмиванню грошей порівнюється на основі аналізу виживання в групах банків по всьому світу. Відповідні фактори вплинули на оцінку ефективності системи протидії відмиванню доходів, одержаних злочинним шляхом, на основі застосування методу головних компонентів шляхом побудови осипної діаграми та визначення факторних навантажень показників бази статистичних вхідних даних у дослідженні. Побудовано пропорційну інтенсивність регресійної моделі Кокса залежності ефективності системи протидії відмиванню коштів від незалежних факторів.Item Проблеми формування інформаційної бази оцінювання ризику легалізації кримінальних доходів в сучасних умовах розвитку фінансової системи України(Сумський державний університет, 2020) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Васильєва, Тетяна Анатоліївна; Васильева, Татьяна Анатольевна; Vasylieva, Tetiana Anatoliivna; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Скринька, Лілія Олегівна; Скрынька, Лилия Олеговна; Skrynka, Liliia OlehivnaПроцес легалізації кримінальних доходів в Україні набув таких масштабів, що може впливати як на внутрішньоекономічні процеси в державі, так й на її міжнародний рейтинг та імідж. Загалом обсяги операцій з легалізації кримінальних доходів оцінюються від 2 до 5 % світового ВВП (1-2 трлн. дол. США на рік). В реаліях вітчизняної фінансової системи загальний обсяг фінансових операцій, визнаних Державною службою фінансового моніторингу як ризиковані, в Україні становить від 10 до 15% ВВП. У той же час, тільки 1% світових нелегальних фінансових потоків повертаються державними органами контролю до бюджету. Ця проблема стоїть особливо гостро в умовах поточного погіршення макроекономічної ситуації та зростаючої економічної кризи, що спостерігається як у світі, так і в Україні.Item Predictive modeling of the outcomes of cyber sport matches using Data Mining technologies(Хмельницький національний університет, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Hrytsenko, A.K.Кіберспортивна галузь є високорозвиненою міждисциплінарною сферою, в якій широко використовуються технології машинного навчання та штучного інтелекту. В статті досліджено питання застосування технологій Data Mining з метою прогнозування результатів кіберспортивних матчів. Розглянута методика прогнозного моделювання. На основі кореляційного аналізу визначено вхідні змінні для прогнозування результатів матчів онлайн гри League of Legends. В пакеті SAS Enterprise Miner побудовано прогнозні моделі у вигляді дерева рішень, логістичної регресії та нейронної мережі. На основі аналізу показників якості прогнозних моделей обгрунтовано використання нейронної мережі в складі предиктора результатів кіберспортивних матчів. Метою даного предиктора є надання гравцям порад про те, яким чином змінити стратегію гри, в якій вони зазнають поразки.Item An approach to managing innovation to protect financial sector against cybercrime(Czestochowa University of Technology, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Kubálek, J.; Боженко, Вікторія Володимирівна; Боженко, Виктория Владимировна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Vida, I.Ensuring the cybersecurity management is an ever-increasing challenge for the financial institutions and the national financial regulators. The main purpose of the research is to improve cybersecurity management through analyzing large data volumes of information which helps to identify potential cyber threats at an early stage. The factors of the rapid cybercrime growth via supervised learning models with associated learning (SVM) were identified and evaluated in the paper. The object of research is 21 EU countries. The paper presents the results of an empirical analysis, which showed that the cyber threats are caused by the growth of using online banking (0.49), improvement of internet user skills (0.42), expansion of activities online (0.41). The results of the research can be useful for financial institutions, national regulators and cybersecurity professionals.Item Роль та місце українських кібергравців в світовому кіберспорті(Вісник Хмельницького національного університету, 2021) Бойко, Антон Олександрович; Бойко, Антон Александрович; Boiko, Anton Oleksandrovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr SerhiiovychВ статі проаналізовано сучасний стан світової індустрії кіберспорту та визначені основі закономірності її розвитку протягом 2002-2020 рр. Досліджено роль кіберспорту в сучасному українському суспільства, а також встановлено рівень його поточного розвитку. З’ясовано місце вітчизняного кіберспорту у світовому кіберсередовищі. Ідентифіковані основні проблеми розвитку українського кіберспорту та проаналізовані інструменти досягнення перспективних планів його динамічного становлення.Item Прогнозне моделювання результатів кіберспортивних матчів із використанням технологій data mining(Комп’ютерні системи та інформаційні технології, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Гриценко, АОстаннім часом в Україні активно розвивається індустрія кіберспорту. Кіберспорт сприяє розвитку розумових здібностей у використанні інформаційних технологій. Кіберспорт – це змагання з комп’ютерних ігор. Вона охоплює велику кількість населення та широкий спектр професій. Індустрія кіберспорту включає не лише гравців, а й розробників ігор, менеджерів команд, організаторів турнірів, маркетологів, стрімінгових компаній, численних спонсорів та державних установ. У багатьох країнах світу кіберспорт має державну підтримку, змагання високого рівня та відповідні освітні програми. У 2020 році кіберспорт був визнаний офіційним видом спорту в Україні, а в серпні 2021 року Україна вперше прийняла Чемпіонат Європи з кіберспорту. Особливо слід відзначити роль штучного інтелекту та технологій машинного навчання у розробці комп’ютерних онлайн-ігор. Кіберспортивна галузь є високорозвиненою міждисциплінарною сферою, в якій широко використовуються технології машинного навчання та штучного інтелекту. В статті досліджено питання застосування технологій Data Mining з метою прогнозування результатів кіберспортивних матчів. Розглянута методика прогнозного моделювання. На основі кореляційного аналізу визначено вхідні змінні для прогнозування результатів матчів онлайн гри League of Legends. В пакеті SAS Enterprise Miner побудовано прогнозні моделі у вигляді дерева рішень, логістичної регресії та нейронної мережі. На основі аналізу показників якості прогнозних моделей обгрунтовано використання нейронної мережі в складі предиктора результатів кіберспортивних матчів. Метою даного предиктора є надання гравцям порад про те, яким чином змінити стратегію гри, в якій вони зазнають поразки.Item Бібліометричний аналіз досліджень кіберзлочинності в умовах цифровізації фінансового сектору економіки держави(Хмельницький національний університет, 2019) Золковер, А.О.; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaРозвиток інформаційних технологій змінює всі усталені процеси функціонування як економіки в цілому, так і фінансового сектору зокрема. У той же час, цифровізація фінансового сектори створила сприятливі умови для розвитку кіберзлочинності, так здійснення фінансових злочинів перейшло з реального у віртуальний простір та зосередилось на викраданні інформації про банківські рахунки й банківські карти, зломи паролів, шахрайство з банкоматами та інше. У статті проведено бібліометричний аналіз наукових публікацій, присвячених проблемі кіберзлочинності в умовах цифровізації фінансового сектору економіки України. В результаті побудови графіків динаміки публікацій бази даних Scopus встановлено зростаючи тенденції публікативної активності науковців в сфері кіберзлочинності. Найвищу активність у вирішенні проблем пов’язаних з кіберзлочинами проявляють науковці США та Великобританії, як передових країн в сфері електронної комерції.Item Удосконалення системи фінансового моніторингу: автоматизація процесу верифікації клієнтів банку(Видавничий дім «Гельветика», 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana Vitaliivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr SerhiiovychРозвиток інформаційних технологій та активізація процесів залучення фінансових посередників до схем легалізації кримі- нальних доходів вимагає від банків систематично удосконалювати внутрішню систему фінансового моніторингу та концен- трації увагу саме на клієнтах. Одним із найбільш простих, проте одним з найбільш актуальних із погляду протидії легалізації кримінальних доходів є процес оцінювання рівня недійсності клієнта. Проте це не стільки його фінансова спроможність, скільки репутація та рівень ймовірності причетності до легалізації кримінальних доходів. В останні часи особливо актуаль- ною є оцінка приналежності клієнта банку до політично значущої особи. Тому процес ідентифікації та верифікації клієнтів є дуже важливим, а його раціональна автоматизація може вивільнити час спеціалістам банку на здійснення процесу перевірки клієнта, який неможливо провести онлайн.Item Проблеми формування інформаційної бази оцінювання ризику легалізації кримінальних доходів в сучасних умовах розвитку фінансової системи України(Сумський державний університет, 2020) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Васильєва, Тетяна Анатоліївна; Васильева, Татьяна Анатольевна; Vasylieva, Tetiana Anatoliivna; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Скринька, Л.О.Процес легалізації кримінальних доходів в Україні набув таких масштабів, що може впливати як на внутрішньоекономічні процеси в державі, так й на її міжнародний рейтинг та імідж. Загалом обсяги операцій з легалізації кримінальних доходів оцінюються від 2 до 5 % світового ВВП (1-2 трлн. дол. США на рік). В реаліях вітчизняної фінансової системи загальний обсяг фінансових операцій, визнаних Державною службою фінансового моніторингу як ризиковані, в Україні становить від 10 до 15% ВВП. У той же час, тільки 1% світових нелегальних фінансових потоків повертаються державними органами контролю до бюджету. Ця проблема стоїть особливо гостро в умовах поточного погіршення макроекономічної ситуації та зростаючої економічної кризи, що спостерігається як у світі, так і в Україні.Item Удосконалення системи фінансового моніторингу: автоматизація процесу верифікації клієнтів банку(Видавничий дім «Гельветика», 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana Vitaliivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr SerhiiovychРозвиток інформаційних технологій та активізація процесів залучення фінансових посередників до схем легалізації кримі- нальних доходів вимагає від банків систематично удосконалювати внутрішню систему фінансового моніторингу та концен- трації увагу саме на клієнтах. Одним із найбільш простих, проте одним з найбільш актуальних із погляду протидії легалізації кримінальних доходів є процес оцінювання рівня недійсності клієнта. Проте це не стільки його фінансова спроможність, скільки репутація та рівень ймовірності причетності до легалізації кримінальних доходів. В останні часи особливо актуаль- ною є оцінка приналежності клієнта банку до політично значущої особи. Тому процес ідентифікації та верифікації клієнтів є дуже важливим, а його раціональна автоматизація може вивільнити час спеціалістам банку на здійснення процесу перевірки клієнта, який неможливо провести онлайн.