Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Интеллектуальная инженерная экономика и Индустрия 6.0 (ИНПРОМ-2025); Санкт-Петербург; Санкт-Петербург
Год издания: 2025
Идентификатор DOI: 10.18720/IEP/2025.2/45
Ключевые слова: falsification of financial statements, neural networks, фальсификация финансовой отчетности, нейронные сети
Аннотация: В статье исследованы методы и модели к процедуре обнаружения фальсификации финансовой отчетности компаний в зарубежной и отечественной практике. Выявлены их преимущества и недостатки. Сделан вывод о необходимости интеграции нескольких моделей и методов для повышения точности выявления нарушений в отчетности. Для автоматизации процеПоказать полностьюссов анализа данных предложено практическое применение нейронных сетей. В результате эксперимента сгенерированы выводы, которые строго соответствуют заранее заданным критериям и отражают реальное состояние анализируемых данных. The article discusses various methods and models used to detect financial statements fraud in both foreign and domestic companies. It highlights the advantages and disadvantages of each method and concludes that a combination of several models is necessary to improve the accuracy of detecting fraudulent activities. Neural networks were suggested as a way to automate the data analysis process. The results obtained from the analysis are then compared with predetermined criteria to ensure that they accurately reflect the actual state of the data being analyzed.
Журнал: Интеллектуальная инженерная экономика и Индустрия 6.0 (ИНПРОМ-2025)
Номера страниц: 178-181
Место издания: Санкт-Петербург