Система информационного мониторинга контрагентов

Main Article Content

Дмитрий Леонидович Кузьмин
Карен Альбертович Григорян

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.

Article Details

Как цитировать
Кузьмин, Д. Л., & Григорян, К. А. (2021). Система информационного мониторинга контрагентов. Электронные библиотеки, 24(4), 653-666. https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-4-653-666

Библиографические ссылки

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.
URL: https://vk.com/dev/first_guide
8. 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.
9. Кораблев А.Ю. Машинное обучение в бизнесе // Азимут научных исследо-ваний: экономика и управление. 2018. С. 68–72.
10. Лобин М. А. Машинное обучение в экономике // Вестник УлГТУ. 2019. №3. С. 68–71.
11. Митчелл Р. Скрапинг сайтов с помощью Python. М.: ДМК Пресс, 2016. 280 с.
12. Официальный сайт «Глобас-i». URL: https://globas.credinform.ru/ru-RU
13. Официальный сайт «Контур.Фокус». URL: https://focus.kontur.ru
14. Официальный сайт «Спарк». URL: https://www.spark-interfax.ru/ (дата об-ращения 01.02.2021).
15. Свободная энциклопедия Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/
16. 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
17. 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


Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)