Пошук академічних текстів

Реєстраційний номер

0825U004217, Дисертація доктора філософії

На здобуття

Доктор філософії

Дата захисту

Статус

Запланована

Назва роботи

Інтелектуальна система підтримки внутрішнього аудиту суб’єкта господарювання

Здобувач

Гнатченко Дмитро Дмитрович,

Керівник Палагута Катерина Олексіївна
Опонент Соколов Володимир Юрійович
Опонент Капітон Алла Мирославівна
Рецензент Гамалій Володимир Федорович
Рецензент Власенко Лідія Олександрівна

Опис

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 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. Об’єктом дослідження є процеси внутрішнього аудиту в інформаційному середовищі підприємства, що пов’язані з оцінкою економічних ризиків, аналізом даних і підтримкою управлінських рішень. Предметом дослідження є сукупність методів, моделей, алгоритмів і архітектурних підходів до побудови інтелектуальної системи підтримки внутрішнього аудиту суб’єкта господарювання, а також математичне та програмне забезпечення її обчислювального ядра. У роботі застосовано комплекс загальнонаукових, математичних, формальних і прикладних методів, які доповнювали один одного на різних етапах дослідження. Аналітичний метод використано для обґрунтування концептуальних засад цифровізації внутрішнього аудиту та формування вимог до інтелектуальної підтримки аудиторського процесу. Методи формалізації та математичного моделювання забезпечили побудову моделі оцінки ризику із застосуванням логічного виведення, логістичної регресії, нечіткої логіки та параметричного аналізу. Системний підхід і принципи архітектурного проєктування використано для створення архітектури ІСПВА, зокрема із застосуванням модульного проєктування та мікросервісної інфраструктури. Алгоритмічні методи та машинне навчання реалізовано у програмному прототипі ІСПВА через класифікаційні моделі (логістична регресія, XGBoost, Random Forest), агрегацію результатів та генетичний алгоритм для оптимізації вагових коефіцієнтів. Методи комп’ютерного експерименту та статистичного аналізу використано для перевірки ефективності моделі та оцінки точності її роботи. Наукова новизна отриманих результатів полягає у розвитку теоретико-методичних засад та розробці прикладного інструментарію побудови інтелектуальної системи підтримки внутрішнього аудиту суб’єкта господарювання (ІСПВА СГ) в умовах цифровізації обліково-аналітичного середовища підприємства, що забезпечує підвищення точності оцінки економічних ризиків та ефективності прийняття управлінських рішень.

Дата реєстрації

2025-12-04

Додано в НРАТ

2025-12-04