ellibsЭлектронные библиотекиRussian Digital Libraries Journal1562-5419Казанский (Приволжский) федеральный университет10.26907/1562-5419-2021-24-4-653-666ellibs-291Research ArticleСтатьиСистема информационного мониторинга контрагентовSystem of Information Monitoring of ContractorsКузьминД. Л.KuzminD. L.to_kdima@mail.ruГригорянК. А.GrigorianK. A.karigri@yandex.ruКазанский (Приволжский) Федеральный университетKazan (Volga region) Federal University202128082021244653666Copyright © Кузьмин Д.Л., Григорян К.А., 20212021Кузьмин Д.Л., Григорян К.А.Kuzmin D.L., Grigorian K.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ellibs.elpub.ru/jour/article/view/291

В условиях всевозрастающих информатизации, автоматизации и цифровизации бизнеса возникают новые схемы недобросовестных действий со стороны как юридических, так и физических лиц. В связи с этим остро встает проблема быстрого, эффективного и качественного выявления информации о потенциальном либо действующим контрагенте, решение которой позволит оперативно принять правильные управленческие решения. В статье предложен один из способов решения данной проблемы – разработка системы информационного мониторинга контрагентов, которая позволит оперативно выявлять и анализировать информацию об их деятельности.

In the context of ever-increasing informatization, automation and digitalization of business, new schemes of unfair actions by both legal entities and individuals are emerging. In this regard, there is an acute problem of quick, effective and high-quality identification of information about a potential or current counterparty, which will allow you to quickly make the right management decisions. The article describes one of the ways to solve this problem - the development of a system of information monitoring of counterparties, which will allow you to quickly identify and analyze information about their activities.

разработка системы информационного мониторинга контрагентовтехнологии сбора данных из открытых источникованализ данных с помощью моделей машинного обученияdevelopment of a system for information monitoring of counterpartiestechnologies for collecting data from open sourcesdata analysis using machine learning modelsReferencesГотфрид И.А. Сравнительный анализ информационно аналитических систем, применяемых налоговыми органами // Электронный научный журнал «Студенче-ский». 2019. № 24(68), часть 3 С. 8–9. URL: https://sibac.info/archive/journal/student/24%2868_3%29.pdfГотфрид И.А. Сравнительный анализ информационно аналитических систем, применяемых налоговыми органами // Электронный научный журнал «Студенче-ский». 2019. № 24(68), часть 3 С. 8–9. URL: https://sibac.info/archive/journal/student/24%2868_3%29.pdfДокументация Decision Trees. URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.htmlДокументация Decision Trees. URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.htmlДокументация LogisticRegression. URL:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.htmlДокументация LogisticRegression. URL:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.htmlДокументация Randomforestclassifier. URL:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.htmlДокументация Randomforestclassifier. URL:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.htmlДокументация scikit-learn. URL: https://scikit-learn.orgДокументация scikit-learn. URL: https://scikit-learn.orgДокументация Selenium. URL: https://www.selenium.dev/Документация Selenium. URL: https://www.selenium.dev/Интерфейс программирования приложений Вконтакте.Интерфейс программирования приложений Вконтакте.URL: https://vk.com/dev/first_guideURL: https://vk.com/dev/first_guideКолтайс А.С. Информационно-аналитическая система «Спарк» при обес-печении экономической безопасности предприятия // Всероссийская научно-практическая онлайн-конференция «Экономическая безопасность: финансовые, правовые и it-аспекты». 2017. С. 178–182.Колтайс А.С. Информационно-аналитическая система «Спарк» при обес-печении экономической безопасности предприятия // Всероссийская научно-практическая онлайн-конференция «Экономическая безопасность: финансовые, правовые и it-аспекты». 2017. С. 178–182.Кораблев А.Ю. Машинное обучение в бизнесе // Азимут научных исследо-ваний: экономика и управление. 2018. С. 68–72.Кораблев А.Ю. Машинное обучение в бизнесе // Азимут научных исследо-ваний: экономика и управление. 2018. С. 68–72.Лобин М. А. Машинное обучение в экономике // Вестник УлГТУ. 2019. №3. С. 68–71.Лобин М. А. Машинное обучение в экономике // Вестник УлГТУ. 2019. №3. С. 68–71.Митчелл Р. Скрапинг сайтов с помощью Python. М.: ДМК Пресс, 2016. 280 с.Митчелл Р. Скрапинг сайтов с помощью Python. М.: ДМК Пресс, 2016. 280 с.Официальный сайт «Глобас-i». URL: https://globas.credinform.ru/ru-RUОфициальный сайт «Глобас-i». URL: https://globas.credinform.ru/ru-RUОфициальный сайт «Контур.Фокус». URL: https://focus.kontur.ruОфициальный сайт «Контур.Фокус». URL: https://focus.kontur.ruОфициальный сайт «Спарк». URL: https://www.spark-interfax.ru/ (дата об-ращения 01.02.2021).Официальный сайт «Спарк». URL: https://www.spark-interfax.ru/ (дата об-ращения 01.02.2021).Свободная энциклопедия Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/Свободная энциклопедия Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/Стригалева М.А. Проверка и мониторинг контрагентов: практические аспекты обеспечения финансовой безопасности экономических субъектов // Ма-териалы международной научно-практической конференции «Проблемы обеспе-чения финансовой безопасности и эффективности экономических систем в XXI в.». 2017. URL: http://www.spbume.ru/file/pages/1197/1-imp_201718_probl_ fin_b.pdf#page=349Стригалева М.А. Проверка и мониторинг контрагентов: практические аспекты обеспечения финансовой безопасности экономических субъектов // Ма-териалы международной научно-практической конференции «Проблемы обеспе-чения финансовой безопасности и эффективности экономических систем в XXI в.». 2017. URL: http://www.spbume.ru/file/pages/1197/1-imp_201718_probl_ fin_b.pdf#page=349Суханов А.А. Анализ сбора социальных данных из сети Интернет// International Scientific Review. 2017. № 1. URL: https://scientific-conference.com/images/PDF/2017/32/analiz-sposobov-sbora-sotsialnykh.pdfСуханов А.А. Анализ сбора социальных данных из сети Интернет// International Scientific Review. 2017. № 1. URL: https://scientific-conference.com/images/PDF/2017/32/analiz-sposobov-sbora-sotsialnykh.pdf

The authors declare that there are no conflicts of interest present.