Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
7 results
Search Results
Item Використання машинного навчання для створення текстової інформації на основі аналізу фінансових звітів компаній(Сумський державний університет, 2023) Півень, А.В.; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaДоповідь розглядає використання машинного навчання та глибинного навчання для аналізу фінансових звітів компаній. Застосування алгоритмів машинного навчання у фінансовому секторі включає автоматизацію аналізу даних, покращення якості аналізу, генерацію текстових звітів та прогнозування фінансових тенденцій. Розроблений модуль дозволяє швидко та ефективно аналізувати фінансові звіти, забезпечуючи конкурентні переваги компаніям.Item Роль та ефективність використання нейронної мережі у вдосконаленні аналізу, класифікації та управління відгуками на товари(Сумський державний університет, 2023) Кільдей, А.Д.; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaУ сучасному інформаційному суспільстві важливо розвивати ефективні методи аналізу та класифікації текстової інформації, зокрема в контексті відгуків на товари. Ця робота розглядає роль та ефективність використання нейронних мереж у вдосконаленні аналізу, класифікації та управління відгуками. Зокрема, досліджуються методи обробки природної мови, машинного та глибокого навчання для створення моделей класифікації відгуків на товари. Робота також вказує на важливість збору чистих та репрезентативних даних, а також на етапи підготовки текстових даних для досягнення високої точності та ефективності моделей.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 Застосування штучного інтелекту для прогнозування детермінант світових кібертурнірів(Вісник Хмельницького національного університету, 2021) Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Грек, К.А.Стрімкий розвиток інформаційних технологій та їх впровадження у повсякденне життя людей призвело до популяризації кіберспортивних турнірів, як один із видів спорту. Привернута увага не тільки гравців, а і спонсорів, інвесторів та дослідників, змушує більш серйозно ставитися до цього молодого виду спорту. Таким чином постає питання більш детального аналізу та прогнозу показників ефективності для майбутнього розвитку даної сфери. Основною метою проведеного дослідження є побудова прогнозної нейромережевої моделі для прогнозування детермінант світових кібертурнірів. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали моделі штучної нейронної мережі (багатошаровий персептрону MLP-архітектури з використанням алгоритму BFGS, радіальна базисна функція RBF-архітектури з використанням алгоритму RBFT. Об’єктом дослідження обрано 9 детермінант світових кібертурнірів. Побудова прогнозної моделі в статті здійснено в наступній логічній послідовності: визначено регресійна залежність кожної з детермінант від часового фактору та визначено прогнозне значення, навчання нейронних мереж за сформованою вибіркою показників, прогнозування значень детермінант світових кібертурнірів на період 2021-2025 рр. на основі побудованих нейронних мереж. Проведені розрахунки засвідчили, що до 2025 року більшість із зазначених детермінант збільшиться в порівнянні з поточним періодом. Результати проведеного дослідження можуть бути корисними для майбутніх інвесторів, кіберспортивним федераціям, а також науковцям, які займаються дослідженням даної сфери.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 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 Розроблення моделі бізнес-процесу автоматизованого моніторингу фінансових операцій банком для протидії легалізації кримінальних доходів(Сумський державний університет, 2021) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; 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 SerhiiovychРеабілітація банківського сектору безпосередньо залежить від загального рівня довіри до них, через фінансові та нефінансові аспекти. Проте за останні 5 років значно розширилася кількість та типологія шахрайських дій, що наразі включають крадіжку персональних даних та встановлення контролю за рахунками жертв, кібератаки, шахрайство з безкартковими операціями та схеми з авторизацією пуш-платежів. Системи управління ризиками шахрайства нового покоління повинні бути спроможні працювати в умовах постійної цифрової трансформації, виявляти нові, досі невідомі ризики шахрайських дій, використовувати переваги технологій та зменшувати витрати на забезпечення дотримання законодавства. У статті розроблено загальну архітектуру автоматизованої інформаційної системи фінансового моніторингу, що складається з 4 рівнів: внутрішній фінансовий моніторинг економічних агентів (рівень 1), банківський фінансовим моніторингом (Клієнт-банк – рівень 2), державний фінансовим моніторингом (рівень 3), правоохоронні й розвідувальні органи ( рівень 4). Крім того, розроблено модель із застосуванням програмного продукту Bizagi Studio та сучасної нотації BPMN 2.0 автоматизованого моніторингу бізнес-процесу фінансових операцій через систему «Клієнт-Банк», що розкриває мету та тематику дослідження. Релевантні критерії перевірки змісту фінансових операцій складають 10 факторів, що є уніфікованими для різних економічних агентів та 13 перевірочних критеріїв, реалізованих безпосередньо на другому рівні перевірки у системі «Клієнт-Банк».