Дисертації | Dissertations

Постійне посилання зібрання

https://ur.knute.edu.ua/handle/123456789/46

Переглянути

Перегляд Дисертації | Dissertations за Автор "Гнатченко, Дмитро Дмитрович"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Інтелектуальна система підтримки внутрішнього аудиту суб’єкта господарювання
    (Державний торговельно-економічний університет, 2025) Гнатченко, Дмитро Дмитрович
    Гнатченко Д.Д. Інтелектуальна система підтримки внутрішнього аудиту суб’єкта господарювання. – Кваліфікаційна наукова робота на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії в галузі знань «Інформаційні технології» за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Державний торговельно-економічний університет, Київ, 2025. Дисертація є комплексним дослідженням, присвяченим розробці теоретичних, методичних та прикладних засад побудови інтелектуальної системи підтримки внутрішнього аудиту суб’єкта господарювання (ІСПВА СГ). У роботі досліджено сучасні підходи до автоматизації процесів аудиту та обґрунтовано доцільність застосування гібридних методів моделювання для підвищення ефективності управління ризиками й прийняття управлінських рішень в умовах цифрової трансформації економіки. Інтелектуальна система підтримки внутрішнього аудиту реалізує гібридний підхід, що поєднує логіко-правилові структури, методи машинного навчання, нечітку логіку та метаевристичні алгоритми оптимізації. Розроблено формалізовану математичну модель обчислювального ядра, яка забезпечує класифікацію об’єктів за рівнем ризиковості, прогнозування відхилень у фінансових та операційних показниках, а також формування обґрунтованих аудиторських висновків і рекомендацій. Створено програмний прототип ІСПВА на мові Python із використанням сучасних бібліотек (Pandas, Scikit-learn, XGBoost, DEAP), що забезпечує автоматизовану обробку даних, побудову функцій ризику, оптимізацію вагових коефіцієнтів за допомогою генетичних алгоритмів та інтерактивну візуалізацію результатів. Архітектура системи побудована за мікросервісним принципом, що гарантує масштабованість, модульність і гнучку інтеграцію з корпоративними інформаційними системами підприємства. Результати обчислювальних експериментів засвідчили високу ефективність ІСПВА: середня точність класифікації ризиків становить 92,3%, а 3 F1-міра перевищує 0,89 для критичних категорій ризику. Система дозволяє здійснювати аналіз даних у реальному часі, виявляти приховані закономірності, формувати комплексні аудиторські висновки та підтримувати прийняття управлінських рішень на стратегічному рівні. Практична реалізація ІСПВА забезпечує адаптацію системи до потреб підприємств різного масштабу. Програмний інструментарій придатний для використання у малому й середньому бізнесі з можливістю масштабування на великі корпоративні структури. Результати дисертаційної роботи пройшли апробацію на підприємствах торговельної сфери, що підтверджено відповідними актами впровадження.