СИСТЕМА АВТОМАТИЗАЦИИ ДОКУМЕНТООБОРОТА И МОНИТОРИНГА ИНЦИДЕНТОВ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Аннотация
Автоматизация документооборота - ключевой элемент оптимизации процессов и повышения эффективности. Автоматизация документооборота на базе искусственного интеллекта улучшает управление инцидентами экономической безопасности, оптимизируя рабочие процессы и снижая затраты. Переход на автоматизированный документооборот в России связан со сложной нормативно-правовой базой и масштабными затратами на внедрение на предприятиях. Автоматизация помогает соблюдать требования законодательства и снижает риски юридических и финансовых последствий. Интеграция цифровых подписей повышает эффективность утверждения документов. Внедрение систем автоматизации поддерживает национальные цели цифровой трансформации. Автоматизация документооборота сокращает зависимость от бумажных процессов и способствует созданию централизованных цифровых хранилищ. Внедрение систем автоматизации документооборота требует стратегического подхода и тщательного планирования. Автоматизация документооборота обеспечивает экономию времени, сокращение ошибок и повышение соответствия нормативным стандартам. В статье рассмотрены теоретические основы BPM, интеграция цифровых технологий и нормативные аспекты, специфичные для России. Предложенная система сочетает мониторинг с ИИ и IoT, обеспечивает обработку данных в реальном времени, автоматизирует создание юридических документов и отчетов. Система автоматизации рабочих процессов базируется на интеграции данных, технологиях искусственного интеллекта и seamless-решениях. Система объединяет технологии мониторинга, алгоритмы распознавания лиц и анализа поведения, централизованную базу данных и модуль связи. Система формирует отчеты и юридические документы, заверенные QES, и обеспечивает взаимодействие с правоохранительными органами и службами безопасности. Результаты внедрения: снижение операционных расходов на 30–40% и уменьшение потерь на 50%. Система соответствует стандартам цифровой трансформации и поддерживает модернизацию национальной экономики
Список литературы
1. Rynok SED/ECM-sistem v Rossii: analiticheskiy otchet TAdviser [Market of EDMS/ECM systems in Russia: analytical report of TAdviser], TAdviser.ru, 2023. Available at: https://www.tadviser.ru/a/ 465353 (accessed 10 December 2024).
2. TSifrovaya ekonomika Rossiyskoy Federatsii. Ofitsial'nyy sayt Ministerstva tsifrovogo razvitiya, svyazi i massovykh kommunikatsiy Rossiyskoy Federatsii. Available at: https://digital.gov.ru (accessed 10 December 2024).
3. Kirchmer M. High-Performance Through Business Process Management: Strategy Execution in a Digi-tal World. Springer, 2021, 235 p.
4. Mergel I., Edelmann N., Haug N. Defining digital transformation: Results from a systematic literature review, Government Information Quarterly, 2022, Vol. 39, No. 4, pp. 101550.
5. vom Brocke J., Mendling J., Rosemann M. (eds.). Business Process Management Cases: Digital Inno-vation and Business Transformation in Practice. Springer, 2021, 768 p.
6. Federal'nyy zakon № 402-FZ "O bukhgalterskom uchete" [Federal Law No. 402-FZ "On Accounting"].
7. Federal'nyy zakon № 152-FZ "O personal'nykh dannykh" [Federal Law No. 152-FZ "On Personal Da-ta"].
8. Anagnostopoulos I. FinTech and RegTech: Impact on regulators and banks, Journal of Economics and Business,2020, Vol. 100, pp. 105832.
9. Federal'nyy zakon № 125-FZ "Ob arkhivnom dele" [Federal Law No. 125-FZ "On Archival Affairs"].
10. SIEM i Log Management: obzor resheniy dlya upravleniya bezopasnost'yu [SIEM and Log Manage-ment: an overview of security management solutions]. Cloudnetworks.ru. Available at: https://cloudnetworks.ru/inf-bezopasnost/siem-log-management/ (accessed 10 December 2024).
11. Lacity M.C., Willcocks L.P. Robotic Process Automation and Risk Mitigation. Palgrave Macmillan, 2020, 213 p.
12. Richards M. Fundamentals of Software Architecture: An Engineering Approach. O'Reilly Media, 2020, 412 p.
13. Weske M. Business Process Management: Concepts, Languages, Architectures. 3rd ed. Springer, 2020, 03 p.
14. van der Aalst W.M. et al. Object-Centric Process Mining: Dealing with Divergence and Conver-gence in Data, ACM Transactions on Management Information Systems, 2023, Vol. 14, No. 2, pp. 1-35.
15. Mansar S. L., Reijers H.A. Best Practices in Business Process Redesign, Business Process Management Journal, 2023, Vol. 15, No. 4, pp. 38-50.
16. Koci V., Horalek J., Kuchar M. A review of license plate recognition methods based on deep learning, IEEE Access, 2023, Vol. 11, pp. 54311-54330.
17. Syed R., Suriadi S., Adams M., Bandara W. A systematic literature review of the challenges of imple-menting Robotic Process Automation (RPA), Communications of the Association for Information Sys-tems, 2020, Vol. 47, No. 1, pp. 12.
18. Top Strategic Technology Trends 2024, Gartner, 2023. Available at: https://www.gartner.com/ en/information-technology/insights/top-technology-trends (accessed 10 December 2024).
19. Gartner. BPM Trends. Available at: https://www.gartner.com (accessed 10 December 2024).
20. Casino F., Dasaklis T. K., Patsakis C. A systematic literature review of blockchain-based applications: Current status, classification and open issues, Telematics and Informatics, 2020, Vol. 52, pp. 101412
