Borah S Applied Soft Computing Techniques Theoretical Principles Apps 2025
Borah S Applied Soft Computing Techniques Theoretical Principles Apps 2025 | 30.61 MB
Title: Applied Soft Computing Techniques: Theoretical Principles and Practical Applications
Author: Samarjeet Borah
Description:
ANALIZA FINANSOWA ● SZTUCZNA INTELIGENCJA
Przestępczość gospodarcza stanowi istotny problem zarówno dla gospodarki polskiej, jak i światowej. W 2018 roku straty dla budżetu i sektora prywatnego w Polsce związane z przestępczością gospodarczą wyniosły ok. 5 miliardów złotych. Dlatego bardzo ważną potrzebą jest stworzenie metody, która – na podstawie sprawozdania finansowego – pozwoli ustalić, czy przedsiębiorstwo jest zagrożenie oszustwem finansowym.
Monografia stanowi próbę odpowiedzi na te oczekiwania. Jej celem jest przedstawienie algorytmów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji stosowanych do identyfikacji zmanipulowanych sprawozdań finansowych, a także stworzenie modelu ostrzegającego przed takimi działaniami.
W części opisowej omówiono największe skandale finansowe minionego stulecia oraz wyniki wcześniejszych badań, czyli istniejące modele wykrywania oszustw oraz machinacji w wyniku finansowym.
W części empirycznej autorka przedstawiła wyniki badań własnych oraz własne modele przygotowane dla rynku amerykańskiego i polskiego, które można zastosować do wykrywania zagrożenia oszustwami. Książka zwraca też uwagę na to, jakie elementy sprawozdania finansowego wskazują na potencjalne manipulacje finansowe i zagrożenie oszustwem.
Opisane w monografii narzędzia mogą być stosowane w praktyce gospodarczej do identyfikowania nieuczciwych podmiotów. Modele wykrywania oszustw stanowią istotne uzupełnienie analizy finansowej, podobnie jak modele prognozowania upadłości, i są użytecznym narzędziem ostrze-gania dla przedsiębiorców, inwestorów, księgowych, biegłych rewidentów oraz organów nadzoru finansowego.
DOWNLOAD:
https://rapidgator.net/file/6586bb1b59dc9b51b16bf7c73ae0e807/Borah_S._Applied_Soft_Computing_Techniques._Theoretical_Principles...Apps_2025.rar
https://nitroflare.com/view/66C7E836BE5E9F0/Borah_S._Applied_Soft_Computing_Techniques._Theoretical_Principles...Apps_2025.rar
ANALIZA FINANSOWA ● SZTUCZNA INTELIGENCJA
Przestępczość gospodarcza stanowi istotny problem zarówno dla gospodarki polskiej, jak i światowej. W 2018 roku straty dla budżetu i sektora prywatnego w Polsce związane z przestępczością gospodarczą wyniosły ok. 5 miliardów złotych. Dlatego bardzo ważną potrzebą jest stworzenie metody, która – na podstawie sprawozdania finansowego – pozwoli ustalić, czy przedsiębiorstwo jest zagrożenie oszustwem finansowym.
Monografia stanowi próbę odpowiedzi na te oczekiwania. Jej celem jest przedstawienie algorytmów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji stosowanych do identyfikacji zmanipulowanych sprawozdań finansowych, a także stworzenie modelu ostrzegającego przed takimi działaniami.
W części opisowej omówiono największe skandale finansowe minionego stulecia oraz wyniki wcześniejszych badań, czyli istniejące modele wykrywania oszustw oraz machinacji w wyniku finansowym.
W części empirycznej autorka przedstawiła wyniki badań własnych oraz własne modele przygotowane dla rynku amerykańskiego i polskiego, które można zastosować do wykrywania zagrożenia oszustwami. Książka zwraca też uwagę na to, jakie elementy sprawozdania finansowego wskazują na potencjalne manipulacje finansowe i zagrożenie oszustwem.
Opisane w monografii narzędzia mogą być stosowane w praktyce gospodarczej do identyfikowania nieuczciwych podmiotów. Modele wykrywania oszustw stanowią istotne uzupełnienie analizy finansowej, podobnie jak modele prognozowania upadłości, i są użytecznym narzędziem ostrze-gania dla przedsiębiorców, inwestorów, księgowych, biegłych rewidentów oraz organów nadzoru finansowego.
DOWNLOAD:
https://rapidgator.net/file/6586bb1b59dc9b51b16bf7c73ae0e807/Borah_S._Applied_Soft_Computing_Techniques._Theoretical_Principles...Apps_2025.rar
https://nitroflare.com/view/66C7E836BE5E9F0/Borah_S._Applied_Soft_Computing_Techniques._Theoretical_Principles...Apps_2025.rar
