Розмір шрифта: 

У дослідженні розглянуто проблеми та можливості впровадження технологій великих даних (Big Data) і машинного навчання (Machine Learning) для автоматизованого моніторингу корупційних ризиків. Особливу увагу приділено аналізу відкритих державних даних, які використовуються для створення предиктивних систем контролю. Описано практичну ефективність методів аналізу графів у виявленні прихованих зв’язків та алгоритмів детекції аномалій для ідентифікації підозрілих фінансових операцій. Наголошено, що впровадження передових аналітичних систем є ключовим фактором переходу від реактивного реагування на правопорушення до їх проактивного запобігання.


USE OF BIG DATA AND AI ALGORITHMS AS AUTOMATED MONITORING TOOLS IN THE CORRUPTION PREVENTION SYSTEM
Abstract
The study examines the problems and opportunities of implementing Big Data and Machine Learning technologies for automated monitoring of corruption risks. Particular attention is paid to the analysis of open government data used to create predictive control systems. The practical effectiveness of graph analysis methods in identifying hidden connections and anomaly detection algorithms for identifying suspicious financial transactions is described. It is emphasized that the implementation of advanced analytical systems is a key factor in the transition from reactive response to offenses to their proactive prevention.

Big Data; штучний інтелект; антикорупційний моніторинг; машинне навчання; відкриті реєстр; Big Data; artificial intelligence; anti-corruption monitoring; machine learning; open registries.