Система информационного мониторинга контрагентов
https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-4-653-666
Аннотация
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.
Об авторах
Д. Л. Кузьмин
Казанский (Приволжский) Федеральный университет
Россия
Россия
К. А. Григорян
Казанский (Приволжский) Федеральный университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Готфрид 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.pdf
2. Документация Decision Trees. URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html
3. Документация LogisticRegression. URL:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html
4. Документация Randomforestclassifier. URL:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html
5. Документация scikit-learn. URL: https://scikit-learn.org
6. Документация Selenium. URL: https://www.selenium.dev/
7. Интерфейс программирования приложений Вконтакте.
8. URL: https://vk.com/dev/first_guide
9. 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.
10. Кораблев А.Ю. Машинное обучение в бизнесе // Азимут научных исследо-ваний: экономика и управление. 2018. С. 68–72.
11. Лобин М. А. Машинное обучение в экономике // Вестник УлГТУ. 2019. №3. С. 68–71.
12. Митчелл Р. Скрапинг сайтов с помощью Python. М.: ДМК Пресс, 2016. 280 с.
13. Официальный сайт «Глобас-i». URL: https://globas.credinform.ru/ru-RU
14. Официальный сайт «Контур.Фокус». URL: https://focus.kontur.ru
15. Официальный сайт «Спарк». URL: https://www.spark-interfax.ru/ (дата об-ращения 01.02.2021).
16. Свободная энциклопедия Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/
17. 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=349
18. Суханов 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
Рецензия
Для цитирования:
Кузьмин Д.Л., Григорян К.А. Система информационного мониторинга контрагентов. Электронные библиотеки. 2021;24(4):653-666. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-4-653-666
For citation:
Kuzmin D.L., Grigorian K.A. System of Information Monitoring of Contractors. Russian Digital Libraries Journal. 2021;24(4):653-666. (In Russ.) https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-4-653-666
Просмотров:
52
Послать статью по эл. почте 