ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕШЕНИЙ В ОБЛАСТИ ПРОВЕРКИ И МОНИТОРИНГА КОНТРАГЕНТОВ 5
1.1. Информационно – аналитическая система Спарк 5
1.2. Информационно-аналитическая система Контур.Фокус 7
1.3. Информационно-аналитическая система Глобас 9
1.4. Информационно – аналитическая система МБКИ 10
1.5. Преимущества и недостатки рассмотренных информационно- аналитических систем 11
ГЛАВА 2. ФОРМИРОВАНИЕ КОНЦЕПЦИИ СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОГО МОНИТОРИНГА КОНТРАГЕНТОВ БАНКА 14
2.1. Общее описание системы 14
2.2. Описание аудитории предполагаемых пользователей 14
2.3. Бизнес-модель разрабатываемой системы 15
2.4. User story mapping 18
2.5. Требования к системе 20
ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ СБОРА ДАННЫХ И РАЗРАБОТКА АНАЛИТИЧЕСКОГО МОДУЛЯ ПРОТОТИПА СИСТЕМЫ 29
3.1. Технологии сбора данных из открытых источников 29
3.2. Разработка аналитического модуля прототипа системы информационного мониторинга контрагентов Банка 35
3.3. Разработка дашборда для аналитического модуля системы. 48
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 52
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 53
Приложение А – Карта пользовательских историй Приложение Б – Общее описание работы системы
Приложение В – Код разработанных элементов прототипа системы
Актуальность выбранной темы обусловлена потребностью банков в инструментах сбора и обработки информации, которые позволяют отслеживать изменения в деятельности хозяйствующих субъектов, проводят анализ полученной информации, что в свою очередь способствует минимизации рисков заключения сделок с недобросовестными контрагентами.
Проблематика данной темы обусловлена следующим:
- имеющиеся решения в области проверки и анализа контрагентов осуществляют сбор данных не по всем общедоступным источникам, например, не используются социальные сети и сайт Росфинмониторинга;
- системы c более бюджетной стоимостью лицензий не осуществляют анализ собранной информации и оценку риска сотрудничества.
Учитывая вышеизложенное, необходимо разработать систему, позволяющую проводить анализ финансово-хозяйственной деятельности контрагента на текущий момент времени, а также на периодической основе получать оповещения о важных изменениях в деятельности контрагента как физического, так и юридического лица – основываясь на данных, полученных из открытых источников, размещенных в сети Интернет.
Целью данной работы является разработка элементов прототипа системы информационного мониторинга контрагентов банка, позволяющего на основании данных полученных из открытых источников оценить риск сотрудничества с контрагентом.
В соответствии с поставленной целью были выделены следующие задачи:
1. Провести анализ существующих решений в области проверки и мониторинга контрагентов;
2. Сформировать концепцию системы информационного мониторинга контрагентов Банка;
3. Исследовать технологии сбора данных из открытых источников, которые могут быть использованы при разработке прототипа;
4. Разработать аналитический модуль системы, позволяющий на основании модели машинного обучения, моделей прогнозирования банкротства, а также данных из реестра банкротов и недобросовестных поставщиков оценить возможный риск сотрудничества с контрагентом;
5. Разработать дашборд для аналитического модуля системы, позволяющий оценить риск сотрудничества с контрагентом путем ручного ввода показателей, в целях решения задач анализа промежуточной финансовой отчетности.
Объект исследования – процесс сбора и анализа данных, полученных из открытых источников.
Предметом исследования является система информационного мониторинга контрагентов банка.
В первой главе работы проводится анализ существующих решений в области проверки и мониторинга контрагентов.
Во второй главе рассматривается концепция системы информационного мониторинга контрагентов банка, а именно предполагаемая аудитория пользователей, бизнес-модель, карта пользовательских историй, а также требования к функционалу системы.
В третьей главе описываются технологии сбора данных из открытых источников, а также процесс разработки аналитического модуля системы информационного мониторинга контрагентов.
Работа заканчивается заключением, где кратко описываются результаты выполненных работ.
Войти
в кабинет
в кабинет
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
Разработка системы информационного мониторинга контрагентов банка. А также похожие готовые работы: страница 14 #9103769
Артикул: 9103769
- Предмет: Программная инженерия
- Уникальность: 72% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2021 году
- Количество страниц: 72
- Формат файла: docx
1 999p.
1. Готфрид И.А., Сравнительный анализ информационно аналитических систем, применяемых налоговыми органами [Электронный ресурс]/ И.А. Готфрид // статья в электронном научном журнале «Студенческий» № 24(68), часть 3 - 2019 г. – URL: https://sibac.info/archive/journal/student/24%2868_3%29.pdf (дата обращения 02.02.2021)
2. Документация Decision Trees [Электронный ресурс]. - URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html (дата обращения 20.04.2021)
3. Документация LogisticRegression [Электронный ресурс]. – URL:https://scikit- learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html (дата обращения 20.04.2021)
4. Документация Randomforestclassifier [Электронный ресурс]. – URL:https://scikit- learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html (дата обращения 22.04.2021)
5. Документация scikit-learn [Электронный ресурс]. – URL: https://scikit- learn.org (дата обращения 20.04.2021)
6. Документация Selenium [Электронный ресурс]. – URL: https://www.selenium.dev/ (дата обращения 22.04.2021)
7. Документация Streamlit [Электронный ресурс]. – URL: https://streamlit.io/ (дата обращения 22.04.2021)
8. Интерфейс программирования приложений (API) БДИП ФССП России [Электронный ресурс]. – URL: https://api-ip.fssprus.ru/ (дата обращения 22.04.2021)
9. Интерфейс программирования приложений Вконтакте [Электронный ресурс]. – URL: https://vk.com/dev/first_guide (дата обращения 22.04.2021)
10. Калашникова Е.А. Современные модели определения банкротства предприятия [Электронный ресурс]/Е.А. Калашникова//электронный научно- практический журнал Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2019. № 1. - URL: https://ekonomika.snauka.ru/2019/01/16373 (дата обращения: 12.04.2021)
11. Колтайс А.С. Информационно-аналитическая система «Спарк» при обеспечении экономической безопасности предприятия/ А.С. Колтайс, А.А. Конев// материалы к первой Всероссийской научно-практической онлайн- конференции Экономическая безопасность: финансовые, правовые и it- аспекты - 2017 г. – с. 178-182
12. Кораблев, А.Ю. Машинное обучение в бизнесе / А.Ю. Кораблев, Р.Б. Булатов // Азимут научных исследований: экономика и управление. - 2018. - с. 68-72
13. Лобин, М.А. Машинное обучение в экономике / М.А. Лобин, И.А. Филиппова // Вестник УлГТУ. - 2019. - №3. – С. 68-71.
14. Митчелл Р. Скрапинг сайтов с помощью Python/ Р. Митчел. - М.: ДМК Пресс, 2016. – 280 с
15. Официальный сайт «Глобас-i» [Электронный ресурс]. – URL: https://globas.credinform.ru/ru-RU/ (дата обращения 01.02.2021)
16. Официальный сайт «Контур.Фокус» [Электронный ресурс]. – URL: https://focus.kontur.ru/ (дата обращения 01.02.2021)
17. Официальный сайт «МБКИ» [Электронный ресурс]. – URL: http://croinform.ru/ (дата обращения 01.02.2021)
18. Официальный сайт «Спарк» [Электронный ресурс]. – URL: https://www.spark-interfax.ru/ (дата обращения 01.02.2021)
19. Руководство пользователя pandas [Электронный ресурс]. – URL:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html#user- guide (дата обращения 20.04.2021)
20. Свободная энциклопедия Википедия [Электронный ресурс]. – URL: https://ru.wikipedia.org/ (дата обращения 01.03.2021)
21. Стригалева М.А. Проверка и мониторинг контрагентов: практические аспекты обеспечения финансовой безопасности экономических субъектов [Электронный ресурс]/М.А. Стригалева// материалы Международной научно-практической конференции ПРОБЛЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ФИНАНСОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ В XXI в. – 2017 г. – URL: http://www.spbume.ru/file/pages/1197/1-imp_201718_probl_fin_b.pdf#page=349 (дата обращения 02.02.2021)
22. Электронный журнал LIVEJOURNAL [Электронный ресурс]. – URL: https://spark-interfax.livejournal.com/102476.html (дата обращения 01.02.2021)
2. Документация Decision Trees [Электронный ресурс]. - URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html (дата обращения 20.04.2021)
3. Документация LogisticRegression [Электронный ресурс]. – URL:https://scikit- learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html (дата обращения 20.04.2021)
4. Документация Randomforestclassifier [Электронный ресурс]. – URL:https://scikit- learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html (дата обращения 22.04.2021)
5. Документация scikit-learn [Электронный ресурс]. – URL: https://scikit- learn.org (дата обращения 20.04.2021)
6. Документация Selenium [Электронный ресурс]. – URL: https://www.selenium.dev/ (дата обращения 22.04.2021)
7. Документация Streamlit [Электронный ресурс]. – URL: https://streamlit.io/ (дата обращения 22.04.2021)
8. Интерфейс программирования приложений (API) БДИП ФССП России [Электронный ресурс]. – URL: https://api-ip.fssprus.ru/ (дата обращения 22.04.2021)
9. Интерфейс программирования приложений Вконтакте [Электронный ресурс]. – URL: https://vk.com/dev/first_guide (дата обращения 22.04.2021)
10. Калашникова Е.А. Современные модели определения банкротства предприятия [Электронный ресурс]/Е.А. Калашникова//электронный научно- практический журнал Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2019. № 1. - URL: https://ekonomika.snauka.ru/2019/01/16373 (дата обращения: 12.04.2021)
11. Колтайс А.С. Информационно-аналитическая система «Спарк» при обеспечении экономической безопасности предприятия/ А.С. Колтайс, А.А. Конев// материалы к первой Всероссийской научно-практической онлайн- конференции Экономическая безопасность: финансовые, правовые и it- аспекты - 2017 г. – с. 178-182
12. Кораблев, А.Ю. Машинное обучение в бизнесе / А.Ю. Кораблев, Р.Б. Булатов // Азимут научных исследований: экономика и управление. - 2018. - с. 68-72
13. Лобин, М.А. Машинное обучение в экономике / М.А. Лобин, И.А. Филиппова // Вестник УлГТУ. - 2019. - №3. – С. 68-71.
14. Митчелл Р. Скрапинг сайтов с помощью Python/ Р. Митчел. - М.: ДМК Пресс, 2016. – 280 с
15. Официальный сайт «Глобас-i» [Электронный ресурс]. – URL: https://globas.credinform.ru/ru-RU/ (дата обращения 01.02.2021)
16. Официальный сайт «Контур.Фокус» [Электронный ресурс]. – URL: https://focus.kontur.ru/ (дата обращения 01.02.2021)
17. Официальный сайт «МБКИ» [Электронный ресурс]. – URL: http://croinform.ru/ (дата обращения 01.02.2021)
18. Официальный сайт «Спарк» [Электронный ресурс]. – URL: https://www.spark-interfax.ru/ (дата обращения 01.02.2021)
19. Руководство пользователя pandas [Электронный ресурс]. – URL:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html#user- guide (дата обращения 20.04.2021)
20. Свободная энциклопедия Википедия [Электронный ресурс]. – URL: https://ru.wikipedia.org/ (дата обращения 01.03.2021)
21. Стригалева М.А. Проверка и мониторинг контрагентов: практические аспекты обеспечения финансовой безопасности экономических субъектов [Электронный ресурс]/М.А. Стригалева// материалы Международной научно-практической конференции ПРОБЛЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ФИНАНСОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ В XXI в. – 2017 г. – URL: http://www.spbume.ru/file/pages/1197/1-imp_201718_probl_fin_b.pdf#page=349 (дата обращения 02.02.2021)
22. Электронный журнал LIVEJOURNAL [Электронный ресурс]. – URL: https://spark-interfax.livejournal.com/102476.html (дата обращения 01.02.2021)
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
| Тема: | Разработка системы информационного мониторинга контрагентов банка |
| Артикул: | 9103769 |
| Дата написания: | 24.04.2021 |
| Тип работы: | Дипломная работа |
| Предмет: | Программная инженерия |
| Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 72% |
| Количество страниц: | 72 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
В работе представлены только пояснительная записка и листинг программы. Самой программы нет
В работе представлены только пояснительная записка и листинг программы. Самой программы нет
Файлы артикула: Разработка системы информационного мониторинга контрагентов банка. А также похожие готовые работы: страница 14 по предмету программная инженерия
Пролистайте "Разработка системы информационного мониторинга контрагентов банка. А также похожие готовые работы: страница 14" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 27.01.2025
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 72% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
Утром сдавать, а работа еще не написана?
Через 30 секунд после оплаты вы скачаете эту работу!
Сегодня уже купили 47 работ. Успей и ты забрать свою пока это не сделал кто-то другой!
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Разработка инструмента для регистрации значимых бизнес-метрик в потоковых данных
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Разработка модели прогнозирования эффективности контекстной рекламы