Персона:
Сушков, Виктор Михайлович

Загружается...
Profile Picture
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
Организационная единица
Институт финансовых технологий и экономической безопасности
Институт финансовых технологий и экономической безопасности (ИФТЭБ) Национального исследовательского ядерного университета "МИФИ" готовит кадры в интересах национальной системы по противодействию легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма (ПОД/ФТ). Междисциплинарность образования позволит выпускникам ИФТЭБ НИЯУ МИФИ легко адаптироваться на современном рынке труда и в бизнес-среде.
Статус
Фамилия
Сушков
Имя
Виктор Михайлович
Имя

Результаты поиска

Теперь показываю 1 - 10 из 30
  • Публикация
    Только метаданные
    Improving the Methodology for Integrated Testing of Journal Entries by Benford’s Law
    (2024) Leonov, P. Y.; Sushkov, V. M.; Boiko, S. A.; Stepanenkova, M. A.; Леонов, Павел Юрьевич; Сушков, Виктор Михайлович
  • Публикация
    Открытый доступ
    Автоматизация учёта рабочего времени сотрудников с помощью чат-ботов: опыт и перспективы
    (НИЯУ МИФИ, 2025) Федотова, Т. П.; Киселева, В. С.; Сушков, В. М.; Сушков, Виктор Михайлович; Киселева, Вероника Сергеевна
    В статье исследуется практический опыт создания Telegram-бота для автоматизации учёта рабочего времени в вузе. Авторы анализируют традиционные методы учёта, предлагают современное решение на основе Telegram-бота, описывают его архитектуру и функционал. Особое внимание уделено преимуществам бота для образовательных учреждений и перспективам развития подобных систем.
  • Публикация
    Открытый доступ
    Анализ методических подходов к оценке инвестиционной привлекательности регионов РФ
    (НИЯУ МИФИ, 2025) Елсукова, М. В.; Сушков, В. М.; Сушков, Виктор Михайлович
    Существует широкий спектр методик оценки инвестиционной привлекательности регионов, применение которых приводит к различным результатам. В статье проведен сравнительный анализ известных методических подходов к оценке инвестиционной привлекательности регионов РФ, выявлены их преимущества и недостатки, а также предложены рекомендации по выбору методик для инвесторов и органов власти.
  • Публикация
    Только метаданные
    Possibility of Benford’s Law Application for Diagnosing Inaccuracy of Financial Statements
    (2022) Suyts, V. P.; Leonov, P. Y.; Rychkov, V. A.; Ezhova, A. A.; Sushkov, V. M.; Kuznetsova, N. V.; Леонов, Павел Юрьевич; Рычков, Вадим Александрович; Сушков, Виктор Михайлович; Кузнецова, Надежда Владимировна
    © 2022, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.The paper describes a technique for diagnosing data inaccuracy using Benford’s law. The Benford distribution for the first significant digit of a random decimal number is presented graphically and mathematically. The main requirements for data are listed, which are consistent with Benford’s law: the data must refer to one process, there must be no maximum and minimum restrictions in the studied population, artificial introduction of the numbering system is not allowed, and there must be no obvious linking patterns between numbers. When examining the possibility of applying Benford’s law to diagnose inaccuracies in the financial statements of an organization, the costs of two companies for payment of services to suppliers were analyzed. It was found that in the absence of attempts to manipulate reporting, performance indicators are close to theoretically predicted based on Benford’s law. Attempts to manipulate reporting are reflected in corresponding deviations from Benford’s law. The possibility of applying Benford’s law to diagnose unreliability of an organization’s financial statements has been proved.
  • Публикация
    Только метаданные
    A Cluster-Based Approach to Assessing Competition in the Transport Sector
    (2025) Sushkov, V. M.; Leonov, P. Y.; Azernikov, A. D.; Morozova, V. N.; Kazakova, E. G.; Сушков, Виктор Михайлович; Леонов, Павел Юрьевич; Морозова, Варвара Николаевна; Казакова, Елизавета Геннадьевна
  • Публикация
    Только метаданные
    Cryptocurrency Monitoring Tools in Financial Investigations
    (2024) Krasinsky, V. V.; Norkina, A. N.; Leonov, P. Y.; Sushkov, V. M.; Красинский, Владислав Вячеславович; Норкина, Анна Николаевна; Леонов, Павел Юрьевич; Сушков, Виктор Михайлович
  • Публикация
    Открытый доступ
    Разработка собственной LMS-системы: стоит ли идти по пути цифровой независимости?
    (НИЯУ МИФИ, 2025) Шишарина, Е. В.; Сушков, В. М.; Сушков, Виктор Михайлович; Шишарина, Евгения Владиславовна
    В условиях стремительного роста онлайн-образования и цифровизации учебных процессов образовательные учреждения сталкиваются с необходимостью выбора: использовать готовые LMS-системы или инвестировать в разработку собственных программных продуктов. В статье проведен комплексный анализ факторов, влияющих на принятие данного стратегического решения, с учетом рыночной конъюнктуры, конкурентной среды и специфики внутренних бизнес-процессов образовательных учреждений.
  • Публикация
    Только метаданные
    Using Artificial Intelligence Technologies in the Russian Anti-money Laundering System
    (2024) Krasinsky, V. V.; Leonov, P. Y.; Morozov, N. V.; Sushkov, V. M.; Красинский, Владислав Вячеславович; Леонов, Павел Юрьевич; Морозов, Николай Владимирович; Сушков, Виктор Михайлович
  • Публикация
    Только метаданные
    Benford’s Law in Forensic Accounting and Auditing: Challenges and Solutions
    (2026) Sushkov, V. M.; Leonov, P. Y.; Сушков, Виктор Михайлович; Леонов, Павел Юрьевич
  • Публикация
    Открытый доступ
    Оценка масштабов нелегальной торговли дикими животными в системе экономической безопасности
    (НИЯУ МИФИ, 2025) Горбунова, Е. Д.; Сушков, В. М.; Сушков, Виктор Михайлович
    Нелегальная торговля дикими животными представляет серьёзную угрозу экономической безопасности РФ. Количественная оценка масштабов нелегальной торговли является первичным этапом противодействия данному преступлению. В статье проведён анализ статистики объявлений о незаконной продаже диких животных, позволивший выявить ключевые регионы распространения нелегальной торговли, наиболее уязвимые виды животных и используемые онлайн-платформы.