Choice of metadata Статьи ППС
Page 1, Results: 1
Report on unfulfilled requests: 0
1.

Подробнее
32.813
К 12
Қажыкәрім, А. Б.
Архитектура ИИ-верификации данных для снижения BI-рисков в малом и среднем бизнесе [Текст] / А. Б. Қажыкәрім // Материалы 83-й Международной научно-практической конференции «Наука, инновации и искусственный интеллект - движущие силы будущего». - Уральск, 2026. - 12 апреля. - С. 29-36.
ББК 32.813
Рубрики: Искусственный интеллект
Кл.слова (ненормированные):
AI-верификация данных -- entity resolution -- обнаружение аномалий -- BI-риск -- МСБ -- платформы агрегации данных -- Reliability Score
Аннотация: Данная статья посвящена проблеме верификации агрегированных данных о субъектах малого и среднего бизнеса (МСБ) и её связи с управлением рисками систем Business Intelligence (BI). Предлагается концептуальный AI-ориентированный фреймворк массовой верификации данных, формализованный как самостоятельный промежуточный уровень между слоем агрегации и аналитическими BI-системами. Фреймворк объединяет детерминированную проверку согласованности, вероятностное сопоставление сущностей, обнаружение аномалий и временну́ю валидацию. На основе результатов верификации формируется взвешенный показатель надёжности профиля (Reliability Score), обеспечивающий количественную основу для управления BI-рисками. Практическая применимость модели проиллюстрирована на сценарии платформы проверки контрагентов в Республике Казахстан.
Держатели документа:
ЗКУ
К 12
Қажыкәрім, А. Б.
Архитектура ИИ-верификации данных для снижения BI-рисков в малом и среднем бизнесе [Текст] / А. Б. Қажыкәрім // Материалы 83-й Международной научно-практической конференции «Наука, инновации и искусственный интеллект - движущие силы будущего». - Уральск, 2026. - 12 апреля. - С. 29-36.
Рубрики: Искусственный интеллект
Кл.слова (ненормированные):
AI-верификация данных -- entity resolution -- обнаружение аномалий -- BI-риск -- МСБ -- платформы агрегации данных -- Reliability Score
Аннотация: Данная статья посвящена проблеме верификации агрегированных данных о субъектах малого и среднего бизнеса (МСБ) и её связи с управлением рисками систем Business Intelligence (BI). Предлагается концептуальный AI-ориентированный фреймворк массовой верификации данных, формализованный как самостоятельный промежуточный уровень между слоем агрегации и аналитическими BI-системами. Фреймворк объединяет детерминированную проверку согласованности, вероятностное сопоставление сущностей, обнаружение аномалий и временну́ю валидацию. На основе результатов верификации формируется взвешенный показатель надёжности профиля (Reliability Score), обеспечивающий количественную основу для управления BI-рисками. Практическая применимость модели проиллюстрирована на сценарии платформы проверки контрагентов в Республике Казахстан.
Держатели документа:
ЗКУ
Page 1, Results: 1