Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Технологии XXI века в юриспруденции; Екатеринбург; Екатеринбург
Год издания: 2025
Ключевые слова: theft, data anomalies, machine learning, suspicious transactions, atypical transactions, falsified accounting statements, хищения, аномалии данных, машинное обучение, подозрительные операции, нетипичные операции, фальсифицированная бухгалтерская отчётность
Аннотация: В статье представлены достижения в области определения фальсифицированных бухгалтерских отчётов и анализа отдельных финансово-хозяйственных операций на признак наличия в них аномалий, содержащих в себе признаки экономических правонарушений. Определено, что вектором развития машинного обучения на современном этапе развития является Показать полностьюобучение моделей без участия человека для получения новых знаний о закономерностях отображения следов хищений в экономической информации. The article presents achievements in the field of identifying falsified accounting reports and analyzing individual financial and business transactions for signs of anomalies in them that contain signs of economic offenses. It is determined that the vector of development of machine learning at the present stage of development is the training of models without human intervention to gain new knowledge about the patterns of displaying traces of theft in economic information.
Журнал: Технологии XXI века в юриспруденции
Номера страниц: 234-239
Место издания: Екатеринбург