Математичне моделювання виявлення фінансових порушень у системі економічного форензіка для забезпечення безпеки підприємства в умовах цифрової економіки

dc.contributor.authorПілецька, Саміра Тимофіївна
dc.contributor.authorКолесников, Сергій Олексійович
dc.date.accessioned2026-02-12T13:34:05Z
dc.date.available2026-02-12T13:34:05Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractУ сучасному динамічному економічному середовищі, що характеризується стрімкою цифровізацією фінансової сфери та експоненційним зростанням обсягів транзакційних даних, традиційні методи виявлення фінансових правопорушень (шахрайства, маніпуляцій у звітності, відмивання коштів) стають дедалі менш ефективними. Класичні підходи економічного форензіка, орієнтовані переважно на ретроспективний аналіз первинної документації та коефіцієнтний аналіз, не здатні забезпечити своєчасну та достовірну ідентифікацію складних, прихованих схем зловживань у режимі реального часу. Метою статті є розробка та апробація математичної моделі для виявлення порушень у фінансових даних підприємства як елементу сучасної системи економічного форензіка в умовах цифровізації. Запропоновано концептуальний підхід, що позиціонує економічний форензік як самостійну область знань, спрямовану на забезпечення юридичної легітимності фінансового аналізу та посилення кіберфінансової безпеки підприємства. Особливу увагу приділено розробці математичної моделі для автоматизованого виявлення фінансових порушень. Модель базується на принципах неконтрольованого та напівконтрольованого навчання. Ключовим елементом є використання відстані Махаланобіса для кожної транзакції, що дозволяє обчислювати ступінь відхилення конкретної операції від «нормального» розподілу, враховуючи кореляції між численними фінансовими показниками та їхню дисперсію. Формалізований підхід передбачає побудову метричного простору транзакцій, визначення центру тяжіння нормальної поведінки та коваріаційної матриці, а також встановлення порогового значення для ідентифікації аномалій. Завдяки динамічному оновленню оцінок, модель здатна виявляти статистичні викиди та структурні зміни в поведінкових патернах. Крім відстані Махаланобіса, дослідження розглядає застосування інших методів машинного навчання (кластеризації — k-means, DBSCAN; виявлення аномалій — Z-score, Isolation Forest, автоенкодери), а також обробки природної мови (NLP) для аналізу неструктурованих даних (контрактів, листування), що дозволяє виявляти підозрілі формулювання та зміни в комунікації. Дослідження також акцентує увагу на викликах впровадження таких моделей, зокрема проблемах інтерпретації результатів (хибнопозитивні спрацьовування), обмеженій прозорості «чорних скриньок» алгоритмів, а також необхідності дотримання регуляторних та етичних аспектів (захист даних, GDPR) та значних інвестицій у технологічну інфраструктуру та кваліфікований кадровий потенціал. Висновки. Дослідження підтверджує, що математичне моделювання та цифрові інструменти є ключовим напрямком розвитку економічного форензіка, надаючи підприємствам ефективні механізми для зміцнення фінансової безпеки та забезпечення сталого розвитку в умовах динамічної цифрової економіки.
dc.identifier.citationПілецька С. Т., Колесников С. О. Математичне моделювання виявлення фінансових порушень у системі економічного форензіка для забезпечення безпеки підприємства в умовах цифрової економіки. Вісник економічної науки України. 2025. № 1 (48). С. 165-169. https://doi.org/10.37405/1729-7206.2025.1(48).165-169
dc.identifier.urihttps://www.venu-journal.org/2025-148-26-2/
dc.identifier.urihttps://dr.csbc.edu.ua/handle/123456789/1250
dc.publisherАкадемія економічних наук України, Інститут економіки промисловості НАН України
dc.subjectSOCIAL SCIENCES::Business and economics::Economics
dc.subjectSOCIAL SCIENCES::Business and economics
dc.subjectSOCIAL SCIENCES::Business and economics::Business studies
dc.subjectLAW/JURISPRUDENCE::Financial law
dc.titleМатематичне моделювання виявлення фінансових порушень у системі економічного форензіка для забезпечення безпеки підприємства в умовах цифрової економіки
dc.typeArticle
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
26-Piletska.pdf
Size:
373.08 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description: