Інформаційно-аналітичне забезпечення бізнес-процесів ухвалення інвестиційних рішень

Автор(и)

  • Наталія Миколаївна Внукова Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця; Науково-дослідний інститут правового забезпечення iнновацiйного розвитку Національної академії правових наук України, Україна https://orcid.org/0000-0002-1354-4838
  • Інна Іллівна Алексєєнко Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна https://orcid.org/0000-0002-8803-1615
  • Світлана Валеріївна Лелюк Харківський національний університет імені Семена Кузнеця , Україна https://orcid.org/0000-0001-5264-7998
  • Євгенія Олегівна Малишко Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна https://orcid.org/0000-0002-6691-1785
  • Володимир Васильович Чернишов Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, Україна https://orcid.org/0000-0002-8866-0075

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.304688

Ключові слова:

алгоритм бізнес-процесу, інвестиційна привабливість, інформаційно-аналітичне забезпечення

Анотація

Об’єктом дослідження є бізнес-процеси прийняття інвестиційного рішення на основі визначення стану інвестиційної привабливості підприємства.

Для підтримки ухвалення інвестиційних рішень в умовах швидкоплинного і динамічного середовища розроблено інформаційно-аналітичне забезпечення алгоритму з використанням інтелектуальних інформаційних систем. Актуальність дослідження обґрунтовується безупинним розвитком процесів діджиталізації, зокрема і в фінансовій сфері. Традиційний підхід до відтворення технології ухвалення управлінських рішень доповнено інструментами та методами інтелектуальних інформаційних систем. Зокрема, моделювання цільової предметної області за допомогою UML дозволило визначити основні вимоги до проєктованого інформаційно-аналітичного забезпечення (ролі користувачів, доступні опції, типи зв'язків і логіка взаємодії між ними). SQL-запити до інформаційної бази даних пришвидшують процес обробки та отримання необхідних вибірок даних. Інструменти бізнес-аналітики (BI) використовуються для створення інтерактивних звітів, які надають доступ до оперативних фінансових даних. На етапі прийняття інвестиційних рішень ці інструменти дозволяють вивчати широкий спектр аналітичних даних за результатами оцінки інвестиційної привабливості підприємства, отриманими на попередньому етапі розробленого алгоритму. Моніторинг основних показників інвестиційної привабливості підприємства здійснюється на основі дашборду, інформаційної панелі (дисплея) з графіками, таблицями та рисунками, які наочно відображають динаміку та темпи зміни досліджуваних показників. Результати використання алгоритмічного інформаційно-аналітичного забезпечення дозволяють оперативно готувати та приймати інвестиційні рішення. Наглядний опис проєктованого інформаційно-аналітичного забезпечення, візуальний контент результатів інвестиційного аналізу обґрунтованість рішень за рахунок використання достовірної ретроспективної інформації з агрегованої бази даних

Біографії авторів

Наталія Миколаївна Внукова, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця; Науково-дослідний інститут правового забезпечення iнновацiйного розвитку Національної академії правових наук України

Доктор економічних наук, професор

Кафедра митної справи і фінансових послуг

Провідний науковий співробітник

Інна Іллівна Алексєєнко, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра фінансів

Світлана Валеріївна Лелюк, Харківський національний університет імені Семена Кузнеця

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра фінансів

Євгенія Олегівна Малишко, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра фінансів

Володимир Васильович Чернишов, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра фінансів

Посилання

  1. Antoniuk, B. P. (2022). Osnovy alhorytmizatsii ta prohramuvannia. Ch. 1. Lutsk: Vezha-druk, 36. Available at: https://evnuir.vnu.edu.ua/bitstream/123456789/21329/1/ОАтП_ВСЕ02.pdf
  2. Number of fintechs worldwide from 2018 to 2024, by region. Available at: https://www.statista.com/statistics/893954/number-fintech-startups-by-region/
  3. Lei, X., Mohamad, U. H., Sarlan, A., Shutaywi, M., Daradkeh, Y. I., Mohammed, H. O. (2022). Development of an intelligent information system for financial analysis depend on supervised machine learning algorithms. Information Processing & Management, 59 (5), 103036. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2022.103036
  4. Shiralkar, K., Bongale, A., Kumar, S., Bongale, A. M. (2023). An intelligent method for supply chain finance selection using supplier segmentation: A payment risk portfolio approach. Cleaner Logistics and Supply Chain, 8, 100115. https://doi.org/10.1016/j.clscn.2023.100115
  5. Hlibko, S., Vnukova, N., Davydenko, D., Pyvovarov, V., Avanesian, V. (2023). The Use of Linguistic Methods of Text Processing for the Individualization of the Bank’s Financial Servise. Proceedings of the 7th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems. Volume III: Intelligent Systems Workshop, 157–167. Available at: https://ceur-ws.org/Vol-3403/paper13.pdf
  6. Königstorfer, F., Thalmann, S. (2020). Applications of Artificial Intelligence in commercial banks – A research agenda for behavioral finance. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 27, 100352. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100352
  7. Nalyvaichenko, K. (2013). Vplyv informatsiynykh system na efektyvnist investytsiynykh protsesiv na pidpryiemstvakh. Visnyk ekonomichnoi nauky Ukrainy, 2, 105–108. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Venu_2013_2_28
  8. Liu, X., Yuan, X., Zhang, R., Ye, N. (2022). Risk Assessment and Regulation Algorithm for Financial Technology Platforms in Smart City. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, 1–13. https://doi.org/10.1155/2022/9903364
  9. Back, C., Morana, S., Spann, M. (2023). When do robo-advisors make us better investors? The impact of social design elements on investor behavior. Journal of Behavioral and Experimental Economics, 103, 101984. https://doi.org/10.1016/j.socec.2023.101984
  10. Cioranu, C., Cioca, M., Novac, C. (2015). Database Versioning 2.0, a Transparent SQL Approach Used in Quantitative Management and Decision Making. Procedia Computer Science, 55, 523–528. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.07.030
  11. Rao, A., Khankhoje, D., Namdev, U., Bhadane, C., Dongre, D. (2022). Insights into NoSQL databases using financial data: A comparative analysis. Procedia Computer Science, 215, 8–23. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.12.002
  12. Pavaloaia, V.-D., Strimbei, C. (2015). Experiments and Results by Modeling the Financial Domain with UML. Procedia Economics and Finance, 20, 510–517. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(15)00103-3
  13. Karampure, R., Wang, C. Y., Vashi, Y. (2021). UML sequence diagram to axiomatic design matrix conversion: a method for concept improvement for software in integrated systems. Procedia CIRP, 100, 457–462. https://doi.org/10.1016/j.procir.2021.05.104
  14. Ding, D., Shen, Y., Jiang, J., Yuan, Q., Xiu, T., Ni, K., Liu, C. (2023). Data collection and information security analysis in sports teaching system based on intelligent sensor. Measurement: Sensors, 28, 100854. https://doi.org/10.1016/j.measen.2023.100854
  15. World investment report 2023. Available at: https://unctad.org/publication/world-investment-report-2023
  16. Kovalenko, A. G. (2013). Modern aspects of attractive investment analyses of enterprise. Efektyvna ekonomika, 7. Available at: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=2165
  17. Kolodchak, O. M. (2013). Intelektualnyi analiz danykh. Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Kompiuterni systemy ta merezhi, 773, 49–58. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VNULPKSM_2013_773_11
Інформаційно-аналітичне забезпечення бізнес-процесів ухвалення інвестиційних рішень

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-06-28

Як цитувати

Внукова, Н. М., Алексєєнко, І. І., Лелюк, С. В., Малишко, Є. О., & Чернишов, В. В. (2024). Інформаційно-аналітичне забезпечення бізнес-процесів ухвалення інвестиційних рішень. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(13 (129), 23–33. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.304688

Номер

Том 3 № 13 (129) (2024): Трансфер технологій: промисловість, енергетика, нанотехнології

Розділ

Трансфер технологій: промисловість, енергетика, нанотехнології

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Nataliya Vnukova, Inna Aleksieienko, Svitlana Leliuk, Yevheniia Malyshko, Volodymyr Chernyshov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.