شبکه پویا و علم داده در برنامه های کاربردی امور مالی، امنیت و استانداردسازی امور مربوط به مالیات و IFRS

این مقاله تلاقی پویا علم شبکه و تجزیه و تحلیل داده ها را در حوزه مالی، امنیت و برنامه های کاربردی استانداردسازی، به طور خاص با تمرکز بر مالیات و استانداردهای بین المللی گزارشگری مالی (IFRS) بررسی می کند. با بررسی روابط پیچیده بین نهادهای مالی و تراکنش ها، ما چارچوبی مبتنی بر داده را پیشنهاد می کنیم که از تحلیل شبکه و تکنیک های پیشرفته علم داده برای افزایش شفافیت، امنیت و انطباق در سیستم های مالی استفاده می کند.علم شبکه ابزارهای قدرتمندی را برای مدل سازی شبکه های مالی پیچیده، ثبت تعاملات بین نهادهایی مانند شرکت ها، موسسات مالی و نهادهای نظارتی ارائه می کند. تحقیق ما از روش های تحلیل شبکه پیشرفته برای شناسایی بازیگران کلیدی و ریسک های سیستمیک در این شبکه ها استفاده می کند. علاوه بر این، ما از الگوریتم های یادگیری ماشین و مدل های آماری برای کشف الگوها و روابط پنهان در داده های مالی، کمک به کشف تقلب، ارزیابی ریسک و انطباق با مقررات استفاده می کنیم.در زمینه مالیات و IFRS، ما نشان می دهیم که چگونه چارچوب ما می تواند تحلیل و تفسیر صورت های مالی را ساده سازی کند و از پایبندی به استانداردهای حسابداری جهانی و بهترین شیوه ها اطمینان حاصل کند. با خودکارسازی استخراج و پردازش داده ها از اسناد مالی، فرآیندهای حسابرسی کارآمد و گزارش دهی مالیاتی را تسهیل می کنیم.از طریق مطالعات تجربی و برنامه های کاربردی دنیای واقعی، تحقیقات ما بینش های ارزشمندی را در مورد پتانسیل علم شبکه و تجزیه و تحلیل داده ها در پرداختن به چالش های معاصر در امور مالی و مالیاتی ارائه می دهد. یافته های ما به گفتمان جاری در مورد نوآوری های مالی، مقررات و سیاست گذاری کمک می کند، با پیامدهایی برای پزشکان، تنظیم کننده ها و محققان در این زمینه.

کلیدواژه ها:

داده کاوی ، برنامه های کاربردی امور مالی ، الگوریتم استخراج کارآمد ، IFRS ، امنیت و استانداردسازی