ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ АВТОМАТИЗОВАНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ У ПІДСИСТЕМІ АУДИТУ ПЕРЕДУМОВИ ІНФОРМАЦІЙНІЙ ТЕХНОЛОГІЇ СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ
Ключові слова:
постановка задачі, автоматизований аналіз даних, інформаційна технологія, СППР аудиту, методика узагальнено-множинного відображення інформації, первинний облік
Анотація
Виконати постановку задач аудиту автоматизованого аналізу даних в підсистемі аудиту передумови Положень (стандартів) бухгалтерського обліку в ІТ СППР, які інваріантні щодо особливостей підприємства і будуть складовими методики формалізації інформації при проектуванні ІТ. Визначено особливості обліку даних аудиту передумови за період перевірки в підсистемі первинного обліку. Це дозволило визначити, що пряме відображення даних, підпорядковане передумові багатозначно, а зворотне однозначно, а також, що перевірка передумови не декомпозується в автоматичному режимі на рішення елементарних задач по кожному об'єкту обліку та операції. На підставі методики узагальнено-множинного відображення інформації виконана постановка двох видів задач автоматизованого аналізу даних елементарних задач за період перевірки в підсистемі аудиту передумови. Дані постановки задач інваріантні щодо особливостей підприємства і є підставою для створення наступних елементів методики формалізації інформації в ІТ СППР.Завантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Xinli Hu. Effectiveness of information technology in reducing corruption in China / Xinli, Hu // Electronic Library, 2015 – Vol. 33. – Issue 1. – P. 52–64, doi: https://doi.org/10,1108 / el-11-2012-0148.
2. Ивахненков С. В. Информационные технологии аудита и внутрихозяйственного контроля в контексте мировой интеграции: монография / С. В. Ивахненков – Житомир: ЧП «Рута», 2010. – 432 с.
3. Kirkos E. Data mining techniques for the detection of fraudulent financial statement / E. Kirkos, C. Spathis, Y. Manolopoulos // Expert Syst. Appl., 2007– Vol. 32 Issue 4. - p. 995–1003.9, doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.02.016.
4. Dai J, Vasarhelyi M. A. Imagineering Audit 4.0 / J. Dai, M. A. Vasarhelyi. // Journal of Emerging Technologies in Accounting, 2016 – № 13(1). – P. 1–15.
5. Яремко С.А., Коваленко В.В. Дослідження проблем впровадження сучасних інформаційних систем аудиту в контрольно-ревізійній діяльності / С.А. Яремко, В.В. Коваленко // Комп’ютерно-інтегровані технології освіта наука виробництво - Луцьк, 2014. - № 14 – С. 179–182.
6. Jarrod West. Intelligent Financial Fraud Detection Practices: a comprehensive review / West Jarrod, M Bhattacharya and R Islam // Computers & Security, 2016. – Vol. 57. – P. 47–66. doi: https://doi.org/10.1007 / 978-3-319-23802-9_16
7. Chi-Chen Lin. Detecting the financial statement fraud: The analysis of the differences between data mining techniques and experts’ judgments / Lin Chi-Chen, Chiu An-An, Yan Huang Shaio, C. Yen. David // Knowledge-Based Systems, 2015. – № 89. – P. 459–470, doi: 10.1016 /j.knosys.2015.08.011.
8. Mohiuddin Ahmeda. A survey of anomaly detection techniques in financial domain / A Mohiuddin, N Mahmooda Abdun, Md Rafiqul Islam // Future Generation Computer Systems, 2016. – № 55. – P. 278–288. doi: https://doi.org/10.1016/j.future.2015.01.001
9. Бююль А. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей / А. Бююль, П. Цёфель; пер. с нем. – Спб.: ДиаСофтЮП, 2005. – 608 с.
10. Згуровський М. З. «Системний аналіз: Методологія. Проблеми. Приложения». Монографія 2-е видання, перероблене та доповнене / М. З. Згуровський, Н. Д. Панкратова – Київ, вид-во «Наукова думка», 2016. – 726 с.
11. Андренко Е. А. Методика атрибутивного выборочного исследования в аудите / Е. А. Андренко, С. М. Мордовцев // Бизнес Информ, 2013. – № 2. – С. 200–203.
12. Нескородева, Т. B. Правила и составные части методики обобщенно-множественного отображения информации в подсистеме аналитического учета СППР аудита верхнего уровня/ Т. B. Нескородева // Вісник НТУ «ХПІ». Серія: Системний аналіз, управління та інформаційні технології. – Харків : НТУ «ХПІ», 2017. – № 55 (1276). – С. 31–38.
13. Нескородєва, Т. B. Постановка елементарних задач аудиту передумови положень бухгалтерського обліку в інформаційній технології системи підтримки прийняття рішень / Т. B. Нескородєва // Сучасні інформаційні системи. 2019. Т. 3, № 1 – С. 48–53. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2019.1.08.
2. Ивахненков С. В. Информационные технологии аудита и внутрихозяйственного контроля в контексте мировой интеграции: монография / С. В. Ивахненков – Житомир: ЧП «Рута», 2010. – 432 с.
3. Kirkos E. Data mining techniques for the detection of fraudulent financial statement / E. Kirkos, C. Spathis, Y. Manolopoulos // Expert Syst. Appl., 2007– Vol. 32 Issue 4. - p. 995–1003.9, doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.02.016.
4. Dai J, Vasarhelyi M. A. Imagineering Audit 4.0 / J. Dai, M. A. Vasarhelyi. // Journal of Emerging Technologies in Accounting, 2016 – № 13(1). – P. 1–15.
5. Яремко С.А., Коваленко В.В. Дослідження проблем впровадження сучасних інформаційних систем аудиту в контрольно-ревізійній діяльності / С.А. Яремко, В.В. Коваленко // Комп’ютерно-інтегровані технології освіта наука виробництво - Луцьк, 2014. - № 14 – С. 179–182.
6. Jarrod West. Intelligent Financial Fraud Detection Practices: a comprehensive review / West Jarrod, M Bhattacharya and R Islam // Computers & Security, 2016. – Vol. 57. – P. 47–66. doi: https://doi.org/10.1007 / 978-3-319-23802-9_16
7. Chi-Chen Lin. Detecting the financial statement fraud: The analysis of the differences between data mining techniques and experts’ judgments / Lin Chi-Chen, Chiu An-An, Yan Huang Shaio, C. Yen. David // Knowledge-Based Systems, 2015. – № 89. – P. 459–470, doi: 10.1016 /j.knosys.2015.08.011.
8. Mohiuddin Ahmeda. A survey of anomaly detection techniques in financial domain / A Mohiuddin, N Mahmooda Abdun, Md Rafiqul Islam // Future Generation Computer Systems, 2016. – № 55. – P. 278–288. doi: https://doi.org/10.1016/j.future.2015.01.001
9. Бююль А. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей / А. Бююль, П. Цёфель; пер. с нем. – Спб.: ДиаСофтЮП, 2005. – 608 с.
10. Згуровський М. З. «Системний аналіз: Методологія. Проблеми. Приложения». Монографія 2-е видання, перероблене та доповнене / М. З. Згуровський, Н. Д. Панкратова – Київ, вид-во «Наукова думка», 2016. – 726 с.
11. Андренко Е. А. Методика атрибутивного выборочного исследования в аудите / Е. А. Андренко, С. М. Мордовцев // Бизнес Информ, 2013. – № 2. – С. 200–203.
12. Нескородева, Т. B. Правила и составные части методики обобщенно-множественного отображения информации в подсистеме аналитического учета СППР аудита верхнего уровня/ Т. B. Нескородева // Вісник НТУ «ХПІ». Серія: Системний аналіз, управління та інформаційні технології. – Харків : НТУ «ХПІ», 2017. – № 55 (1276). – С. 31–38.
13. Нескородєва, Т. B. Постановка елементарних задач аудиту передумови положень бухгалтерського обліку в інформаційній технології системи підтримки прийняття рішень / Т. B. Нескородєва // Сучасні інформаційні системи. 2019. Т. 3, № 1 – С. 48–53. doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2019.1.08.
Опубліковано
2019-06-21
Як цитувати
Neskorodieva T. Постановка задач автоматизованого аналізу даних у підсистемі аудиту передумови інформаційній технології системи підтримки прийняття рішень / T. Neskorodieva // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2019. – Т. 3 (55). – С. 126-130. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2019.3.126.
Розділ
Інформаційні технології
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
