Використання штучного інтелекту для класифікації корупційних ризиків

dc.contributor.advisorБезкоровайний, Віталій Сергійович
dc.contributor.authorБородавко, О. М.
dc.date.accessioned2025-06-13T06:54:38Z
dc.date.available2025-06-13T06:54:38Z
dc.date.issued2025-04
dc.description.abstractУ сучасній економіці публічні закупівлі залишаються одним із найбільш вразливих до корупції секторів. Впровадження інформаційно-аналітичних систем на основі методів штучного інтелекту відкриває нові можливості для виявлення та попередження корупційних ризиків. У тезах розглянуто підходи до аналізу тендерних даних із використанням алгоритмів машинного навчання, запропоновано концепцію інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень у сфері закупівель. Основна увага зосереджена на інтеграції таких систем у національну економіку та забезпеченні прозорості закупівельних процесів.
dc.identifier.citationБородавко О. М. Використання штучного інтелекту для класифікації корупційних ризиків [Електронний ресурс] / Бородавко О. М. // Сучасні інформаційні технології та системи в управлінні : зб. матеріалів VІ Міжнар. наук.-практ. конф. молодих вчених, аспірантів і студентів, 10–11 квіт. 2025 р. / М-во освіти і науки України, М-во з питань стратег. галузей промисловості України, Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана [та ін.] ; [редкол.: О. М. Помазун (голова) та ін.]. – Електрон. текст. дані. – Київ : КНЕУ, 2025. – С. 230–232. – Назва з титул. екрану.
dc.identifier.isbn978-966-926-542-5
dc.identifier.urihttps://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/50883
dc.language.isouk
dc.publisherКиївський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
dc.subjectпублічні закупівлі
dc.subjectкорупційні ризики
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectінформаційно-аналітичні системи
dc.subjectприйняття рішень
dc.titleВикористання штучного інтелекту для класифікації корупційних ризиків
dc.typeArticle
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
sit_25-230-232.pdf
Size:
221.71 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Collections