Повышение экономической безопасности при расширенном применении современных информационных систем проверки контрагентов

Актуальность исследования

Актуальность исследования обусловлена несколькими ключевыми тенденциями в современном экономическом и технологическом ландшафте. В условиях глобализации и цифровизации экономических процессов, компании сталкиваются с увеличением объема и разнообразия взаимодействий с контрагентами. Это, в свою очередь, влечет за собой усиление потенциальных рисков, связанных с финансовыми мошенничествами, банкротствами и другими формами экономических преступлений, что делает применение эффективных инструментов для их оценки и управления крайне важным.

Сложность современных схем мошенничества требует от бизнеса не только внимательности, но и применения передовых технологических решений для проверки и аудита контрагентов, чтобы минимизировать финансовые потери и защитить репутацию компании. Кроме того, повышение требований к корпоративной прозрачности и ответственности со стороны регуляторов и общественности ставит перед компаниями задачу усиления контроля за взаимодействием с партнерами и поставщиками.

Цель исследования

Целью исследования, посвященного повышению экономической безопасности через расширенное применение современных информационных систем проверки контрагентов, является комплексный анализ возможностей, которые предоставляют эти технологии для защиты бизнеса от различных рисков. Исследование стремится выявить основные угрозы экономической безопасности, возникающие при взаимодействии с контрагентами, и исследовать, каким образом передовые информационные системы могут способствовать их идентификации и минимизации. Основное внимание уделяется анализу существующих решений в области проверки контрагентов, с акцентом на инновационные подходы, включая искусственный интеллект и машинное обучение, и их способность улучшать процессы дилигендности.

Материалы и методы исследования

Изучением вопросов, посвященных повышению экономической безопасности при применении современных информационных систем проверки контрагентов, занимались такие ученые, как В.И. Авдийский, В.М. Безденежных, В.Е. Лихтенштейн, Г.В. Росс и другие.

Методами исследования являются: метод кейс-исследования, метод теоретического и практического анализа, метод сравнительного анализа.

Результаты исследования

В условиях глобализированной экономики и ускоренной цифровизации бизнес-процессов, вопросы экономической безопасности предприятий выходят на передний план. Ключевую роль в минимизации финансовых рисков и защите корпоративных активов играет процедура дилигендности, которая предполагает всесторонний анализ потенциальных бизнес-партнеров и поставщиков перед вступлением в деловые отношения. С развитием информационных технологий, особенно в сфере искусственного интеллекта и анализа больших данных, возможности для проведения глубокого и всестороннего аудита значительно расширились.

Глубокая проверка контрагентов основывается на комплексном подходе к сбору и анализу информации, что позволяет организациям получить полное представление о потенциальных рисках. Этот процесс включает в себя некоторые аспекты, например, финансовый анализ, оценка финансовой устойчивости и платежеспособности контрагента, включая изучение балансов, отчетов о прибылях и убытках, а также истории кредитных операций. Юридическая проверка – это изучение юридического статуса компании, наличия судебных исков, арбитражных процедур и других правовых вопросов, которые могут повлиять на сотрудничество. Анализ рыночной репутации, отзывов клиентов и партнеров, а также пресс-публикаций, чтобы выявить потенциальные репутационные риски [1, c. 82].

Развитие технологий в области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) открыло новые горизонты в аналитике данных, особенно в контексте верификации и анализа контрагентов в бизнесе. Эти технологии обеспечивают глубокое понимание и оценку потенциальных рисков, связанных с финансовыми операциями и партнерскими отношениями.

Современные информационные системы, оснащенные ИИ и МО, способны анализировать огромные объемы данных, которые невозможно обработать вручную. Это включает в себя не только структурированные данные, такие как финансовые отчеты и судебные записи, но и неструктурированные данные из новостных лент и социальных сетей. Алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать закономерности и корреляции, которые остаются невидимыми для человеческого глаза, предоставляя более полное представление о финансовом состоянии и поведении потенциальных партнеров. Искусственный интеллект может автоматически анализировать финансовые отчеты, выявляя признаки финансовой нестабильности или манипуляций с отчетностью. Алгоритмы могут оценивать показатели ликвидности, рентабельности и долговой нагрузки, сравнивая их с отраслевыми стандартами и историческими данными, чтобы выявить потенциальные риски [2, c. 341].

Системы, оснащенные ИИ, могут сканировать и анализировать судебные документы и записи, чтобы выявить текущие или прошлые юридические проблемы, связанные с контрагентом. Это включает в себя анализ судебных исков, арбитражных решений и других правовых документов, которые могут указывать на потенциальные риски или недобросовестное поведение.

ИИ и МО также позволяют проводить мониторинг и анализ информации из новостных лент и социальных сетей в реальном времени. Это позволяет выявлять информацию о репутационных рисках, общественном мнении и других факторах, которые могут повлиять на решение о сотрудничестве с контрагентом.

Преимущества использования ИИ и МО в анализе и проверке контрагентов включают в себя повышенную скорость и точность анализа, возможность обработки больших объемов данных и выявление сложных взаимосвязей между различными показателями и факторами. Интеграция современных информационных систем в процессы дилигендности позволяет достичь нескольких ключевых преимуществ:

1. Ускорение процесса проверки. Автоматизация сбора и анализа данных сокращает время, необходимое для оценки контрагентов [5, c. 118].
2. Повышение точности анализа. Использование алгоритмов машинного обучения способствует выявлению неочевидных связей и рисков, которые могут быть упущены при традиционном подходе.
3. Снижение затрат. Автоматизация процессов дилигендности может значительно снизить трудозатраты и, соответственно, затраты на проверку контрагентов.
4. Повышение гибкости и масштабируемости. Современные системы позволяют легко адаптироваться к изменяющимся бизнес-требованиям и масштабироваться в соответствии с ростом компании.

Несмотря на значительные преимущества, интеграция современных информационных систем для проверки контрагентов также представляет определенные трудности. Среди них – соблюдение нормативных требований и этических стандартов, а также необходимость постоянного обновления и адаптации систем к изменяющемуся регуляторному и технологическому процессам, необходимость обеспечения качества и актуальности данных, защита конфиденциальности и персональных данных [3, c. 132].

Роль современных информационных систем в повышении экономической безопасности через дилигендность контрагентов продолжает расти. Перед компаниями открываются новые возможности для защиты своих интересов и минимизации рисков, что в конечном итоге способствует устойчивому развитию и конкурентоспособности на рынке [4, c. 273].

Выводы

Интеграция передовых технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в процессы анализа и проверки контрагентов представляет собой значительный шаг вперед в укреплении экономической безопасности компаний. Эти технологии обеспечивают глубокий и многоаспектный анализ больших объемов данных, что позволяет выявить не только очевидные, но и скрытые риски, связанные с финансовым состоянием, юридическими аспектами и репутацией потенциальных бизнес-партнеров.

Применение ИИ и МО в этом контексте способствует значительному улучшению точности и скорости проверок, делая процесс более эффективным и менее затратным по сравнению с традиционными методами. Автоматизация сбора и анализа информации из разнообразных источников, включая финансовые отчеты, судебные документы, новостные ленты и социальные сети, предоставляет компаниям комплексное представление о потенциальных контрагентах, что является ключом к принятию обоснованных и взвешенных решений в бизнесе. Тем не менее, необходимо учитывать и возникающие сложности.

Применение ИИ и МО в проверке контрагентов открывает новые возможности для повышения экономической безопасности компаний, позволяя им эффективно управлять рисками и принимать обоснованные решения. Это направление развития технологий продолжит играть ключевую роль в совершенствовании бизнес-процессов и повышении устойчивости компаний к внешним и внутренним угрозам.