Ábrázolható-e a gazdálkodás világa és látszik-e az ábrán a csalás? Vágujhelyi Ferenc informatikai elnökhelyettes
|
|
- Anikó Balla
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Ábrázolható-e a gazdálkodás világa és látszik-e az ábrán a csalás? Vágujhelyi Ferenc informatikai elnökhelyettes
2 A minimum információ 2
3 Nézzünk ki: a revízió Ez a folyószámla az adózó bevallásaira és befizetéseire épül. A világ itt még azonos az adózó által lefestettel. Magyarul az adóhivatal még nem lát, nem hall és nem kérdez.. Legyen hát szemünk, fülünk és szánk! A hagyományos módszer a revízió. CSAKHOGY ez lassú és drága, így okosan kell adózót választani. A kiválasztás kockázat elemzésre épül. A kockázatelemzés VISZONT......az adózó adataira (mivel csak az áll még rendelkezésre). Egy ügyesen felépített csalási lánc aligha látszik kockázatosnak. Így soha nem lesz revízióra kiválasztva! Következtetés: saját független adatforrások kellenek. 3
4 Több és valós idejű adat 1. Hagyjuk meg a bevallást, DE jelentést minden tranzakcióról. Pl: tételes áfabevallás, munkavállalás, pénztárgép, EKÁER. 2. Hivatalok közti adatcsere. Pl: jegyzői kereskedelmi engedélyek, EU-s hivatalok ÁFA adatcseréje (VIES). Export-import vámadatok. 3. Valós idejű (és online) adatok. Online számlázás, mint web service, online könyvelés... Time: 06:31:25 Reg ID: AB15C Weigh (kg): 7640 EMPTY! Freq: 5x today 4. Automatikus adatforrások Online pénztárgépek, automaták, Trade Control Rendszer (frsz., súly)... 4
5 Miért is? Konzisztencia ellenőrzés 5
6 Hol tartunk? Fejlesztés, a szemlélet változása A kiválasztás bevalláson és adónemen alapul Adózói életút komplex elemzése Adózói kapcsolatok elemzése Tételes ÁFA Online pénztárgép Traffic Control System Az adattárház technológia felgyorsította a fejlesztést 6
7 Gráf analizis: hol húzzák a hasznot? 7
8 Miért kell ennyi adat? Azért, hogy csalásra utaló információt keressünk. Mit akarunk a csalással? Felderíteni! Az informatikai módszerek alkalmazásához definiálnunk kell a keresett fogalmat! 8
9 Mit keresünk? a költségvetés kárára, anyagi haszonért végzett, törvénytelen, nem általánosan gyakorolt (nem gyakori), jól átgondolt (megtervezett), észrevétlenül végrehajtott (rejtett), időben kibontakozó (jellemző az időbeli viselkedése) általában alaposan megszervezett bűncselekményt, azaz a csalást. 9
10 deviancia észlelése megalapozott Mi a felderítés? I Elkövetés időpontja Megakadályozni Szankcionálni tudás Jogi bizonyíthatóság Kockázatkezelés Mintaelemzés előkészítés időpont befejezett csalás t 10
11 Mi az informatika szerepe? Támogatja a szakembert: a revizort, a pénzügyőrt vagy a bűnügyi nyomozót. Hogyan támogatja? 1. Fejleszti és üzemelteti a kiszolgáló informatikai rendszereket. 2. Feldolgozza, elemzi vagy elemzésre előkészíti az adatokat. a) adattárház b) gépi tanulás A csalás definíciójának kiegészítése: és tevékenységének az informatikai rendszerekben nyoma van. 11
12 Adóbevallás Tételes ÁFA Kincstár EU VIES vám onl. pénztárgép Traffic Control banki tranzakc, személy ny.t. foglalkoztatás keresk. eng. cégjegyzék ingatlan, jármű pénzmosás jel. Social Media Hűségprogramok online számla Miből dolgozunk? (példák) Súly Súly Felbontás Valós idő 12
13 Az ügyes csaló feladata: nem elég csalni, becsületesnek is kell látszani! itt látszani itt lenni 13
14 Az adatbányászat eszközrendszere Leíró elemzések, vizualizáció Stat Riport Grafika Stat MI Mat Riport Szegmentáció Mintavételezés Adatbázis Stat Riport Grafika Stat MI Mat Leíró elemzések Vizualizáció Matematikai statisztika Mesterséges intelligencia Matematika Stat MI Mat Modellezés 14
15 Regresszió REGRESSZIÓ: Magyarázó változók (OK) és az eredményváltozó (OKOZAT) közötti sztochasztikus kapcsolatot számszerűsíti Fundamentális okok feltárása Szigorú követelmény rendszer A modell formája: egyenlet Értelmezhető paraméterek, súlyok, score-ok Logisztikus regresszió: Modell kategóriás változóra, Valószínűségek predikciója Lineáris regresszió: Folytonos változó predikciója 15
16 Megoldható a nyomtalan csalás? Ha a csalásra létrehozott hálózatnak tetszőlegesen sok erőforrás áll a rendelkezésére, azaz bármennyi megbízható tisztségviselő, alkalmazott, különböző székhely, telephely, bármennyi áru, és a csalárd tevékenység elfedésére alkalmas törvényes tevékenység áll rendelkezésére, és ismertek a hatóságok által alkalmazott elemzési módszerek, akkor megfelelő szakértelemmel rövid ideig sikeres bűnszervezet működtethető. Ilyenkor minden ismert minta megjelenését elkerülhetik. A gépi tanulási módszerek is "nem deviáns" klaszterbe sorolják őket. A feladatot mégsem oldották meg! 16
17 A rejtőzködés korlátja sok erőforrás: veszteségbe fordítja a tevékenységet kevés erőforrás: a) felismerhető minta (mintaillesztés) b) kontrollált gépi tanulás a cél elárul: költségvetés megkárosítása haszon realizálása önmagában mintaképző 17
18 Sikeres és sikertelen rejtőzködés 18
19 Hamis mintafelismerés NASA október április Mi a téves minták elfogadható aránya? gépi határozat 0% kockázatkezeléshez kiválasztás 50% jövőbeni viselkedés becslése 80% 19
20 Mit tesz az informatika? Attribútum vektor mindenből és mindenkiből Súlyozások, normalizálások, linearizálás Összehasonlítások (pl. bezárt szög: összeadjuk az almát a körével) 0, , , Kapcsolatok elemzése: csalás-terjedés erőforrások elemzésével Gráfminták keresése, időbeni változása Machine learning Kontroll!!! 20
21 Mi kell még? 1. Még több adat! 2. Adat külföldről (legalább az EU-ból!) Adatvédelem 1. Egyéni 2. Nemzetgazdasági anonim (attribútumaival nem azonosítható) gazdálkodó anonim (attribútumaival nem azonosítható) erőforrás azonosítható erőforrás azonosítható gazdálkodó 21
22 Szabályozás: fair anonimitás Nemzeti Közösségi anonimitás kölcsönös ESETI feloldása 22
23 Jelenlegi és jövőbeli(?) adatforrások beültetett RFID chip Bevallások e-pénz Online pénztárgép Magánszféra hiánya Bankok pénzmosásjelentése Online foglalkoztatói jel. EU VIES Social media CCTV Online számlázás Ingatlan, jármű központi nyilv. Traffic Control (közút/légi/vízi) Suspicious transaction reports Ellenőrzött online ker. Bevándorlási adatok Ellenőrzött online szerencsejáték vám helyi ker. engedélyek központi nyilv. 23
24 Anonim adatbázisok? Partner1 User1? Partner1? Partner1 User2 User3 24
25 Hol a határ? Új veszélyek jelentkeznek. A teljes gazdaság elemi adataival még nincs tapasztalatunk. A verseny majd abból áll, hogy szerezz meg mindent a versenytársról? Ha a teljes adatbázis kompromittálódik, mik a következmények? Egyes nagy cégek már rendelkeznek hasonló adatbázisokkal. 25
26 Köszönöm a figyelmet
Online pénztárgépek. Vágujhelyi Ferenc informatikai elnökhelyettes
Online pénztárgépek Vágujhelyi Ferenc informatikai elnökhelyettes Mi marad ki ebből az előadásból A múlt: hogyan csaltak a régi gépekkel? Kihívások a jelenlegi rendszerben Alternatív (és elvetett) megoldások
RészletesebbenKiemelt adózók ellenőrzési irányai, tapasztalatai
Kiemelt adózók ellenőrzési irányai, tapasztalatai Herczegh Zsolt igazgató NAV Kiemelt Adó- és Vámigazgatósága Nemzeti Adókonzultáció 2017. szeptember 29. A kiemelt adózói kör jellemzői KAVIG hatáskörébe
RészletesebbenVIZSGÁLATA. Készítette: Tóth Zsuzsanna
L Ü G L E T Á N C Y E K VIZSGÁLATA Készítette: Tóth Zsuzsanna Láncértékesítésen alapuló csalás lényege Olyan értékesítés, amelyben a szereplők fiktív ügyleteket szerveznek a haszon egymás közötti elosztásával
RészletesebbenFehér Tamás, Hofgesang Péter T-Systems Magyarország. Adócsalók a RADAR képernyőjén
Fehér Tamás, Hofgesang Péter T-Systems Magyarország Adócsalók a RADAR képernyőjén Adatbányászat A sör és pelenka elhelyezésétől a twitterezők hangulatának elemzéséig NAV-előzmények Igény Egy olyan rendszer
RészletesebbenThe nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Adatelemzés intelligens módszerekkel Hullám Gábor Adatelemzés hagyományos megközelítésben I. Megválaszolandó
RészletesebbenTartalom. Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben.
Tartalom Jó hogy jön Jucika, maga biztosan emlékszik még, hányadik oldalon van a Leszállás ködben. Előszó 1. Az adatbányászatról általában 19 1.1. Miért adatbányászat? 21 1.2. Technológia a rejtett információk
RészletesebbenKivonat Kunszentmárton Város Önkormányzata Képviselő-testületének november 26-án tartott soros ülésének jegyzőkönyvéből. kmf.
Kivonat Kunszentmárton Város Önkormányzata Képviselő-testületének 2015. november 26-án tartott soros ülésének jegyzőkönyvéből. 354/2015.(XI.26.) határozat a 2016. évi belső ellenőrzési terv elfogadásáról
RészletesebbenLáncügyletek ellenőrzésének tapasztalatai, ellenőrzés irányai. Czinege Attila a NAV Központi Irányításának ellenőrzési szakfőigazgatója
Láncügyletek ellenőrzésének tapasztalatai, ellenőrzés irányai Czinege Attila a NAV Központi Irányításának ellenőrzési szakfőigazgatója 2016. Évi ellenőrzési irányok Szemléletváltás az ellenőrzési irányokban
RészletesebbenA célkereszt. azaz, hogyan segíti a NAV a jó adózókat, hogyan hasznosítja hatékonyan a rendelkezésére álló adatokat
A célkereszt azaz, hogyan segíti a NAV a jó adózókat, hogyan hasznosítja hatékonyan a rendelkezésére álló adatokat Dr. Sors László államtitkár a Nemzeti Adó-és Vámhivatal vezetője Új utakon a NAV SZOLGÁLTATÓ
RészletesebbenAz Adó- és Pénzügyi Ellenőrzési Hivatal Kiemelt ellenőrzési feladatai
Az Adó- és Pénzügyi Ellenőrzési Hivatal Kiemelt ellenőrzési feladatai 2010. október 1. Ellenőrzési megállapítások alakulása 2005-2010.08. (milliárd Ft) 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 468 443
RészletesebbenHamisítás, kalózkodás a szellemi tulajdon vizein Budapest, 2008. november 20. Magyar Szabadalmi Hivatal
Vigyázat hamisítják! emarks projekt intelligens informatikai megoldás a hamisítás kiszűrésére Vadász Ágnes Hamisítás, kalózkodás a szellemi tulajdon vizein Budapest, 2008. november 20. 1 Hamisítási esetek
RészletesebbenFEJLESZTŐBŐL SIKERES ÜGYVEZETŐ
FEJLESZTŐBŐL SIKERES ÜGYVEZETŐ ü BÉKEI BALÁZS Mo.ó: Tu4 ül i. valaki, aki mia. pár év múlva büszke leszek arra, hogy ma i. adok elő, DE sem ő, sem én nem tudjuk ki az. ü 2014. augusztus 28. 9:00 Milyen
RészletesebbenAz Adó- és Pénzügyi Ellenőrzési Hivatal évi ellenőrzési irányelve február 18.
Az Adó- és Pénzügyi Ellenőrzési Hivatal 2010. évi ellenőrzési irányelve 2010. február 18. Ellenőrzési megállapítások alakulása 2005-2009. (milliárd Ft) 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 468 443
RészletesebbenFoglalkoztatási modul
Foglalkoztatási modul Tóth Krisztián Országos Nyugdíjbiztosítási Főigazgatóság A mikroszimulációs nyugdíjmodellek felhasználása Workshop ONYF, 2014. május 27. Bevezetés Miért is fontos ez a modul? Mert
RészletesebbenElektronikus számlázás. Czöndör Szabolcs
Elektronikus számlázás Czöndör Szabolcs Számlázási módszerek Jogszabály Menedzsment E-számla Informatika NAV Elektronikus számla fogalma ÁFA tv. 259. (5)elektronikus számla: az e törvényben előírt adatokat
RészletesebbenA légkördinamikai modellek klimatológiai adatigénye Szentimrey Tamás
A légkördinamikai modellek klimatológiai adatigénye Szentimrey Tamás Országos Meteorológiai Szolgálat Az adatigény teljesítének alapvető eszköze: Statisztikai klimatológia! (dicsérni jöttem, nem temetni)
RészletesebbenGyakorlati kérdések az adóellenőrzésekkel kapcsolatban
Az áfacsalás elleni küzdelem jövője, avagy milyen következtetések vonhatóak le a külföldi tapasztalatokból 2015. november 10. Farkas Gábor menedzser I. Az áfacsalás számokban - bevezetés az államháztartás
RészletesebbenA BLOCKCHAIN TECHNOLÓGIA A BIZTOSÍTÁSBAN MABISZ KONFERENCIA Dr. Kocsis Gergely Ügyvezető RowanHill Global Kft.
A BLOCKCHAIN TECHNOLÓGIA A BIZTOSÍTÁSBAN MABISZ KONFERENCIA 2017 Dr. Kocsis Gergely Ügyvezető RowanHill Global Kft. Tartalom A Blockchain kifejlesztésének okai Blockchain technológia bemutatása Blockchain
RészletesebbenMKKV ügyfelek adósminősítő modelljének fejlesztése RapidMiner a TakarékBankban Frindt Anna Magyar Takarékszövetkezeti Bank Zrt. 1 Budapest, 2011.10.06. A Takarékbank és a Takarékszövetkezetek/Bankok 1989
Részletesebben30 MB INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR
INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR 30 MB DOMBORA SÁNDOR ADATVAGYON KEZELÉSE (JOGI KERETEK, ADATVAGYON ÉPÍTÉSE, ADATVAGYON FELHASZNÁLÁSA, ADATOK VIZUALIZÁCIÓJA, ELŐREJELZÉS, GÉPI TANULÁS, KÖZÖSSÉGI HÁLÓK, BIZTONSÁG)
RészletesebbenTermék- és tevékenység ellenőrzés tervezése
Termék- és tevékenység ellenőrzés tervezése Tirián Attila NÉBIH Rendszerszervezési és Felügyeleti Igazgatóság 2016. November 15. Élelmiszerlánc-biztonsági Stratégia Időtáv 2013. október 8-tól hatályos
RészletesebbenStatisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban
Statisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban Varga Domonkos (I.évf. PhD hallgató) 2014 május A prezentáció felépítése 1) Alapfogalmak 2) A gépi tanulás, mintafelismerés alkalmazási
RészletesebbenAlter Róbert Báró Csaba Sensor Technologies Kft
Közúti forgalomelemzés kamerával e_traffic Alter Róbert Báró Csaba Sensor Technologies Kft Előadás témái Cégbemutató Videó analitikai eljárások Forgalomszámláló eszközök összehasonlítása e_traffic forgalomelemző
Részletesebbentársadalomtudományokban
Gépi tanulás, predikció és okság a társadalomtudományokban Muraközy Balázs (MTA KRTK) Bemutatkozik a Számítógépes Társadalomtudomány témacsoport, MTA, 2017 2/20 Empirikus közgazdasági kérdések Felváltja-e
RészletesebbenGyors sikerek adatbányászati módszerekkel
Gyors sikerek adatbányászati módszerekkel Kezdő adatbányászati workshop Petrócziné Huczman Zsuzsanna 2015.10.13. Bemutatkozás BME, műszaki informatika szak, adatbányászati szakirány Citibank Data Explorer
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,
RészletesebbenMit mond a XXI. század emberének a statisztika?
Mit mond a XXI. század emberének a statisztika? Rudas Tamás Magyar Tudományos Akadémia Társadalomtudományi Kutatóközpont Eötvös Loránd Tudományegyetem Statisztika Tanszék Nehéz a jövőbe látni Változik
RészletesebbenModellkiválasztás és struktúrák tanulása
Modellkiválasztás és struktúrák tanulása Szervezőelvek keresése Az unsupervised learning egyik fő célja Optimális reprezentációk Magyarázatok Predikciók Az emberi tanulás alapja Általános strukturális
RészletesebbenAz élelmiszeriparban feltárt jogsértések hatása az élelmiszerbiztonságra. Dr. Helik Ferenc
Az élelmiszeriparban feltárt jogsértések hatása az élelmiszerbiztonságra Dr. Helik Ferenc Háttér A XXI. század kezdetén a figyelemreméltó társadalmi és technikai haladás ellenére a fogyasztókban egyre
Részletesebbenc adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora
1. MELLÉKLET: Alkalmazott jelölések A mintaterület kiterjedése, területe c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora C(0) reziduális komponens varianciája C R (h) C R Cov{} d( u, X )
RészletesebbenAz adatvagyon fogalma Adatok kezelésének jogi keretei Adatvagyon építése Adatvagyon használata, publikálása Adatok vizualizációja Előrejelzés
Tartalom Az adatvagyon fogalma Adatok kezelésének jogi keretei Adatvagyon építése Adatvagyon használata, publikálása Adatok vizualizációja Előrejelzés adatokból, gépi tanulás Közösségi hálók Adatvagyon
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus
RészletesebbenMÉG MINDIG OFFSHORE. Előadó: Dr. Fülöp Péter ügyvéd, adótanácsadó Budapest, 2010. november 9.
MÉG MINDIG OFFSHORE Előadó: Dr. Fülöp Péter ügyvéd, adótanácsadó Budapest, 2010. november 9. tőke Multi cég Magyar leányvállalat Osztalék adómentes tőke Tulajdonos magánszemély Magyar középvállalkozás
RészletesebbenÁFA TANÁCSADÁS. ARKCONSULTING Kft.
ÁFA TANÁCSADÁS Általános forgalmi adó Általános forgalmi adó 2014 ÁLTALÁNOS FORGALMI ADÓ A hozzáadottértékadó az egyik legfontosabb adónem, mely az összes EUtagállamban, illetve a világ számos országában
RészletesebbenÚj szemlélet, valós eredmények a NAV-nál
A FEJLŐDÉS ÚTJÁN Új szemlélet, valós eredmények a NAV-nál Nemzeti Adókonzultáció 2017 Tállai András a Nemzetgazdasági Minisztérium államtitkára a Nemzeti Adó-és Vámhivatal vezetője Növekvő adóbevételek
RészletesebbenE L Ő T E R J E S Z T É S Kismaros Község Önkormányzat Pénzügyi, Ügyrendi és Településfejlesztési Bizottságának november 14-i ülésére
Kismarosi Közös Önkormányzati Hivatal 2623 Kismaros, Kossuth Lajos út 22., Tel.: 27/639-131; Fax: 27/639-108, E-mail: jegyzo@kismaros.hu E L Ő T E R J E S Z T É S Kismaros Község Önkormányzat Pénzügyi,
RészletesebbenA szak specializációi
A szak specializációi Specializációk A specializációválasztás során a hallgatónak preferenciasorrendet kell megjelölnie, legalább két specializáció megadásával. A specializációkra történő besorolás a hallgatók
RészletesebbenGépi tanulás és Mintafelismerés
Gépi tanulás és Mintafelismerés jegyzet Csató Lehel Matematika-Informatika Tanszék BabesBolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007 Aug. 20 2 1. fejezet Bevezet A mesterséges intelligencia azon módszereit,
RészletesebbenAz adózás digitalizációjának hatása a szakértői munkára. Dr. Kovács Ferenc igazságügyi adó- és járulékszakértő
Az adózás digitalizációjának hatása a szakértői munkára Dr. Kovács Ferenc igazságügyi adó- és járulékszakértő Mindannyian robotok leszünk?...vagy már azok vagyunk, csak nem tudunk róla? Szakértői munka
RészletesebbenNemzeti Adókonzultáció szeptember
Nemzeti Adókonzultáció 2017. szeptember 28-29. Koncepcióváltás NAV szervezeti struktúrájának átalakítása Adózói magatartás, adózói életút alapján differenciált adóhatósági fellépés Új szemléletű ellenőrzési
RészletesebbenAdatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció
RészletesebbenEgyetemi szintű Közgazdasági programozó matematikus szak nappali tagozat (GEEP)
Egyetemi szintű Közgazdasági programozó matematikus szak nappali tagozat (GEEP) Tárgykód Félév Tárgynév Ea. Gy. Köv. Kr. GEIAL211N 1 Programozás alapjai I. 2 2 G 5 - METES001GE1 1 Testnevelés 0 2 A 0 GEMAN151N
RészletesebbenMesterséges Intelligencia (Hasonlóságelemzés) alkalmazása az információvédelem területén. Csizmadia Attila CISA
Hasonlóságelemzés Digitális nyomelemzőit biztonsági alkalmazása Mesterséges Intelligencia (Hasonlóságelemzés) alkalmazása az információvédelem területén Csizmadia Attila CISA 2. Információvédelem jelentősége
RészletesebbenCEBS Consultative Paper 10 (folytatás) Krekó Béla PSZÁF, 2005. szeptember 15.
CEBS Consultative Paper 10 (folytatás) Krekó Béla PSZÁF, 2005. szeptember 15. 1 3.3.3 Minősítési rendszerek és a kockázatok számszerűsítése Minősítések hozzárendelése PD, LGD, CF meghatározása Közös vizsgálati
RészletesebbenNév KP Blokk neve KP. Logisztika I. 6 LOG 12 Dr. Kovács Zoltán Logisztika II. 6 Logisztika Dr. Kovács Zoltán
Név KP Blokk neve KP Felelıs vizsgáztató Kombinatorikus módszerek és algoritmusok 5 MAT 10 Dr. Tuza Zsolt Diszkrét és folytonos dinamikai rendszerek matematikai alapjai 5 Matematika Dr. Hartung Ferenc
RészletesebbenDÖNTÉSTÁMOGATÓ TERÜLETI MODELLEZÉS A GYAKORLATBAN
DÖNTÉSTÁMOGATÓ TERÜLETI MODELLEZÉS A GYAKORLATBAN http://www.interreg-danube.eu/approved-projects/attractive-danube 26.09.2018 A projekt a Duna Transznacionális Programból, az Európai RegionálisFejlesztési
RészletesebbenA MODELLALKOTÁS ELVEI ÉS MÓDSZEREI
SZENT ISTVÁN EGYETEM GÖDÖLLŐ MECHANIKAI ÉS GÉPTANI INTÉZET A MODELLALKOTÁS ELVEI ÉS MÓDSZEREI Dr. M. Csizmadia Béla egyetemi tanár, az MMK Gépészeti Tagozatának elnöke Budapest 2013. október. 25. BPMK
RészletesebbenEgy Zrt. 2008-2009-2010. üzleti évének átfogó ellenőrzése keretében tett Áfa megállapítási jogeset
Egy Zrt. 2008-2009-2010. üzleti évének átfogó ellenőrzése keretében tett Áfa megállapítási jogeset A vállalkozás jellemzői Magyar tulajdonú vágóhíd és húsipari termékeket előállító cég, saját élősertést
RészletesebbenSTATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás
ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 9. Előadás Binomiális eloszlás Egyenletes eloszlás Háromszög eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell 2/62 Matematikai statisztika
RészletesebbenAdótudatosság a versenyképesség érdekében
Adótudatosság a versenyképesség érdekében Szalayné Ostorházi Mária főigazgató Nemzeti Adó- és Vámhivatal Észak-magyarországi Regionális Adó Főigazgatósága 2013. november 20. 1 Miről lesz szó? Kutatás eredményei
RészletesebbenE L Ő T E R J E S Z T É S a évi belső ellenőrzési tervről
Polgármesteri Hivatal Jegyzőjétől 4150 Püspökladány, Bocskai u. 2. E L Ő T E R J E S Z T É S a 2014. évi belső ellenőrzési tervről A Magyarország helyi önkormányzatairól szóló 2011. évi CLXXXIX. törvény
RészletesebbenLogisztikai szimulációs módszerek
Üzemszervezés Logisztikai szimulációs módszerek Dr. Juhász János Integrált, rugalmas gyártórendszerek tervezésénél használatos szimulációs módszerek A sztochasztikus külső-belső tényezőknek kitett folyamatok
RészletesebbenMűködési kockázatkezelés fejlesztése a CIB Bankban. IT Kockázatkezelési konferencia 2007.09.19. Kállai Zoltán, Mogyorósi Zoltán
Működési kockázatkezelés fejlesztése a CIB Bankban IT Kockázatkezelési konferencia 2007.09.19. Kállai Zoltán, Mogyorósi Zoltán 1 A Működési Kockázatkezelés eszköztára Historikus adatok gyűjtése és mennyiségi
RészletesebbenKiemelt adózók vámszakterületi ellenőrzéseinek változásai. NAV Kiemelt Adó és Vám Főigazgatósága
Kiemelt adózók vámszakterületi ellenőrzéseinek változásai Kiemelt adózók NAV szintű ellenőrzése NAV ellenőrzések fő iránya a hazai és Uniós költségvetési bevételekkel összefüggő kockázatos területek ellenőrzése,
RészletesebbenAz Adózás rendjéről szóló törvény évi változásai
Az Adózás rendjéről szóló törvény 2017. évi változásai Módosító törvények 2016. évi C. törvény 2016. évi CIV. törvény 2016. évi CXXI. törvény 2016. évi CXXV. törvény 2016. évi CXXVII. törvény Képviseleti
RészletesebbenBiometria az orvosi gyakorlatban. Regresszió Túlélésanalízis
SZDT-09 p. 1/36 Biometria az orvosi gyakorlatban Regresszió Túlélésanalízis Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Logisztikus regresszió
RészletesebbenTamásné Czinege Csilla. szakmai helyettes államtitkár Nemzeti Adókonzultáció szeptember 28.
Tamásné Czinege Csilla szakmai helyettes államtitkár Nemzeti Adókonzultáció 2017. szeptember 28. Az igazi közigazgatási szolgáltatás láthatatlan Best services are not visible (keep it simple stupid ) Integrált
RészletesebbenAdók könyvvizsgálatának módszertana
Könyvvizsgálók kötelező szakmai továbbképzése 2015. 3. fejezetének felhasználásával Adók könyvvizsgálatának módszertana Előadó: dr. Adorján Csaba egyetemi adjunktus A Könyvvizsgáló az éves beszámoló könyvvizsgálata
RészletesebbenKézikönyv. Határozott idejű számla könyvelése - értékesítés
Kézikönyv Határozott idejű számla könyvelése - értékesítés Tartalomjegyzék 1 ABAS-ERP UTASÍTÁS ÁTTEKINTÉS... 5 2 VEVŐ - ÜRES... 6 3 VEVŐ - MEGJELENÍTÉS [76372 PARTNER PARTNER KERESKEDŐHÁZ KFT] 7 4 ABAS-ERP
RészletesebbenKihívások a fehér galléros bűnözés kezelésében
www.pwc.com Felelősség szélcsendben és viharban Mi az ellenőrző bizottságok szerepe a társaságirányításban? Kihívások a fehér galléros bűnözés kezelésében Együttműködő partnereink Fejéregyházi Attila 2012.
RészletesebbenA pénzügyi közigazgatás modernizációja. Előadó: Vertetics Ádám, a Magyar Államkincstár Gazdasági Főigazgatója
A pénzügyi közigazgatás modernizációja Előadó: Vertetics Ádám, a Magyar Államkincstár Gazdasági Főigazgatója 2014-ben a Nemzetgazdasági Miniszter a Kincstár elnökének előterjesztésére elfogadta a Modern
RészletesebbenKozkázatelemzés. A 2014. évre vonatkozó belső ellenőrzési tervhez. Hajdúhadház Város Önkormányzata és Intézményei, Polgármesteri Hivatala
Kozkázatelemzés A 2014. évre vonatkozó belső ellenőrzési tervhez. Hajdúhadház Város Önkormányzata és Intézményei, Polgármesteri Hivatala 2013. október 01. Varga Péter belső ellenőr (reg.szám: 5113491)
RészletesebbenTartalomjegyzék 1. Aktuális számviteli kérdések
Tartalomjegyzék 1. Aktuális számviteli kérdések 1.1 Az államháztartás számviteléről szóló kormányrendelet 2016. évtől hatályos változásai 1.1.1. Beszámolási kötelezettség változása 1.1.2. Eredménykimutatás
RészletesebbenFizikus Analízis 1 ea Meteorológus Analízis 1 ea Tanári Analízis 2 ea. Fizikus Analízis 1 gyak Meteorológus Analízis 1 gyak Tanári Analízis 2 gyak
KÖZÖS: BSc-s tantárgy Ekvivalens tantárgy megnevezése szintje kódja megnevezése kódja Bevezető matematika mm1n2bm1 Kizárólag a megfelelően megírt félév eleji teszt ad felmentést. Analizis 1 ea Analízis
RészletesebbenNemzeti Adókonzultáció szeptember 29.
Nemzeti Adókonzultáció 2017 2017. szeptember 29. Az ellenőrzés szemléletváltása 2017. év 2015. év 2016. év Adóellenőrzések, Célellenőrzések Adóellenőrzések Célellenőrzések Adóellenőrzések, célellenőrzések
RészletesebbenKiemelt adóellenőrzési feladatok 2011.
Kiemelt adóellenőrzési feladatok 2011. Dr. Varga Árpád Elnökhelyettes, NAV Sopron, 2011. október Ellenőrzési darabszámok és megállapítások Ellenőrzési darabszámok és megállapítások 2009. év 2010. év 2011.
RészletesebbenVÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak
Vállalkozási VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Tantárgyfelelős: Prof. Dr. Illés B. Csaba Előadó: Dr. Gyenge Balázs Az ökonómiai döntés fogalma Vállalat Környezet Döntések sorozata Jövő jövőre vonatkozik törekszik
RészletesebbenGondolatok a PM módszertan korlátairól, lehetőségeiről amit a felsővezetőknek tudniuk kell! dr. Prónay Gábor
Gondolatok a PM módszertan korlátairól, lehetőségeiről amit a felsővezetőknek tudniuk kell! dr. Prónay Gábor 5. Távközlési és Informatikai Projekt Menedzsment Fórum 2002. április 18. AZ ELŐADÁS CÉLJA néhány
RészletesebbenRostás Sándor szds. MH GEOSZ Műszaki és információs osztály térképész főtiszt (ov. h.)
DITAB-50 az új topográfiai adatbázis Rostás Sándor szds. MH GEOSZ Műszaki és információs osztály térképész főtiszt (ov. h.) Az előadás tartalma 1. Bevezetés 2. Célja 3. Kialakítása 4. Jelenlegi állapot
RészletesebbenA MIDAS_HU eredményeinek elemzése, továbbfejlesztési javaslatok HORVÁTH GYULA 2015. MÁJUS 28.
A MIDAS_HU eredményeinek elemzése, továbbfejlesztési javaslatok HORVÁTH GYULA 2015. MÁJUS 28. 1 A projekt céljai Az Unió ajánlatkérése és az ONYF pályázata a következő célokat tűzte ki: Preparation of
RészletesebbenCsalások, visszaélések felderítésének lehetőségei informatikai eszközökkel
Csalások, visszaélések felderítésének lehetőségei informatikai eszközökkel 1 9/25/2013 Nagy Péter, CISA, ACCA NTC Kft, +36 30 919 3807 Csalások létrejötte A korrupcióra való hajlam alapvető emberi jellemvonás
RészletesebbenAdóalapok védelmére hozott intézkedések Magyarországon szeptember 30. Sopron
Adóalapok védelmére hozott intézkedések Magyarországon 2016. szeptember 30. Sopron Adózás rendje Általános forgalmi adó Változások, hozott intézkedések Adókulcs megemelése 25%-ról 27%-ra, Belföldi összesítő
RészletesebbenMesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Valószínűségi hálók - következtetés Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade Következtetés
RészletesebbenMatematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája
Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:
RészletesebbenHogyan lesz adatbányából aranybánya?
Hogyan lesz adatbányából aranybánya? Szolgáltatások kapacitástervezése a Budapest Banknál Németh Balázs Budapest Bank Fehér Péter - Corvinno Visontai Balázs - KFKI Tartalom 1. Szolgáltatás életciklus 2.
RészletesebbenCsalásfelderítés hálózatokon keresztül. Innovatív BI konferencia, Budapest, 2011. 11. 22.
Csalásfelderítés hálózatokon keresztül Innovatív BI konferencia, Budapest, 2011. 11. 22. Hans Zoltán AEGON Magyarország Szolgáltatás Fejlesztés és Online Irányítás Vezető Benczúr András MTA SZTAKI Informatika
RészletesebbenMegerősítéses tanulási módszerek és alkalmazásaik
MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR Megerősítéses tanulási módszerek és alkalmazásaik Tompa Tamás tanársegéd Általános Informatikai Intézeti Tanszék Miskolc, 2017. szeptember 15. Tartalom
Részletesebben10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK
MATEMATIK A 9. évfolyam 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK KÉSZÍTETTE: CSÁKVÁRI ÁGNES Matematika A 9. évfolyam. 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK Tanári útmutató 2 MODULLEÍRÁS A modul
RészletesebbenHitelezői szerepkör ellátására történő felkészülés a pénzügyi intézmények mindennapjaiban
Hitelezői szerepkör ellátására történő felkészülés a pénzügyi intézmények mindennapjaiban Dr. Gyalog Ágnes agyalog@otpfakt.hu OTP Faktoring Zrt. Adós- adóstárs- kezes- dologi kötelezett a szerződés szerint
RészletesebbenBIG DATA ELEMZÉSEK LEHETŐSÉGEI
BIG DATA ELEMZÉSEK LEHETŐSÉGEI A KÖRNYEZETVÉDELMI MODELLEZÉSBEN Dr. Torma A. 2015.11.13. 2015/11/13 Dr. TORMA A. >> Széchenyi István Egyetem 2 Tartalom 1. A Big Data fogalma 2. Pár érdekes adat a Big Data
RészletesebbenAz új magyar adó- és vámigazgatás
Szegedi Tudományegyetem Állam- és Jogtudományi Kar Közigazgatási Jogi és Pénzügyi Jogi Tanszék Állam- és jog kodifikációs kihívások napjainkban 2012. május 30. Az új magyar adó- és vámigazgatás dr. Gyenge
RészletesebbenNAV szervezete, 2011. évi ellenőrzési irányelv. Dr. Varga Árpád Elnökhelyettes, NAV
NAV szervezete, 2011. évi ellenőrzési irányelv Dr. Varga Árpád Elnökhelyettes, NAV Adóztatás szervezete PM Ell. Főig. Adómegállapító Hivatal TB Illeték, SZF VP APEH 1987. Július 1. APEH 1999. Január 1.
RészletesebbenTudatos kockázatmenedzsment vs. megfelelés
Tudatos kockázatmenedzsment vs. megfelelés Horváth Balázs horvath.balazs@trconsult.hu Ruha Norbert ruha.norbert@trconsult.hu Agenda A korszerű kockázatmenedzsment kihívásai és jellemzői A megfelelés problémaköre
RészletesebbenA Nemzeti Adó- és Vámhivatal ellenőrzési tájékoztatója a 2013. évi ellenőrzési feladatok végrehajtásához
A Nemzeti Adó- és Vámhivatal ellenőrzési tájékoztatója a 2013. évi ellenőrzési feladatok végrehajtásához Dr. Varga Árpád Külső Kapcsolatokért Felelős Elnökhelyettes 2013. február 5. Célkitűzések A NAV
RészletesebbenTeljesen elosztott adatbányászat alprojekt
Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt Hegedűs István, Ormándi Róbert, Jelasity Márk Big Data jelenség Big Data jelenség Exponenciális növekedés a(z): okos eszközök használatában, és a szenzor- és
RészletesebbenLehetőségek a könyvvizsgálati eszköztár bővítésére
Lehetőségek a könyvvizsgálati eszköztár bővítésére Mizsányi Attila osztályvezető NAV Központi Hivatal Ellenőrzési Főosztály Információtechnológiai Osztály 1. Tartalom 1. Bevezetés 2. Hazudni nehéz 3. Az
RészletesebbenA Magyar Államkincstár ellenőrzési feladata és a könyvvizsgálattal történő együttműködés lehetőségei
könyvvizsgálattal történő együttműködés lehetőségei Sebestyén Gabriella osztályvezető, Államháztartási Összefoglaló és Adatszolgáltatási Főosztály 2015. szeptember 3. A Magyar Államkincstár ellenőrzési
RészletesebbenHipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok
STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris
RészletesebbenEgy kereskedelmi tevékenységet végző társaság transzferár kiigazításaival kapcsolatos adóhatósági megállapítások
Egy kereskedelmi tevékenységet végző társaság transzferár kiigazításaival kapcsolatos adóhatósági megállapítások Kiss Tamás Szokásos Piaci Ár-megállapítási és Transzferár Ellenőrzési Főosztály Szokásos
RészletesebbenTejágazati ellenőrzési tapasztalatok
Tejágazati ellenőrzési tapasztalatok Tamásné Czinege Csilla Főigazgató NAV Közép-magyarországi Regionális Adó Főigazgatósága Velence, 2015.11.26 Lefelé irányuló nyomás a társadalmi normák teljesítéséhez
RészletesebbenTérinformatikai támogatás a kistérségi döntés és erőforrás-gazdálkodásban
Térinformatikai támogatás a kistérségi döntés és erőforrás-gazdálkodásban Készítette: Pázmányi Sándor Hajdú-Bihar Megyei Önkormányzat Informatikai Központ 1 A stratégiai területi döntéstámogatási rendszerek
RészletesebbenAz éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban
Az éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat, szepszo.g@met.hu RCMTéR hatásvizsgálói konzultációs workshop 2015. június 23.
RészletesebbenKutatás-fejlesztési eredmények a Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszéken. Dombi József
Kutatás-fejlesztési eredmények a Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszéken Dombi József Mesterséges intelligencia Klasszikus megközelítés (A*, kétszemélyes játékok, automatikus tételbizonyítás,
RészletesebbenA precíziós növénytermesztés döntéstámogató eszközei
A precíziós növénytermesztés döntéstámogató eszközei Harnos Zsolt Csete László "Precíziós növénytermesztés" NKFP projekt konferencia Bábolna 2004. június 7-8. 1 A precíziós mezőgazdaság egy olyan farm
RészletesebbenFőbb változások. Áfa gyűjtő bevezetés
2012.07.06 Főbb változások - Áfa gyűjtő bevezetése - Fordított áfa automatikus könyvelési lehetőség - Fordítottan adózó mezőgazdasági termékek - Termék import áfa kezelés kibővítése Áfa gyűjtő bevezetés
RészletesebbenTudásalapú információ integráció
Tudásalapú információ integráció (A Szemantikus Web megközelítés és a másik irány) Tanszéki értekezlet, 2008. május 14. 1 Miért van szükségünk ilyesmire? WWW: (Alkalmazások) Keresés a weben (pl. összehasonlítás
RészletesebbenAz online golftér. Golfélet naprakészen, könnyedén... 1/16
Az online golftér Golfélet naprakészen, könnyedén... 1/16 Egy üzlet sikere sok mindenen múlik földrajzilag, turisztikailag megfelelő helyszín modern vagy tradicionális a kor igényeinek megfelelő környezet
RészletesebbenA Bankok Bázel II megfelelésének informatikai validációja
A Bankok Bázel II megfelelésének informatikai validációja 2010. november 30. Informatika felügyeleti főosztály: Gajdosné Sági Katalin Gajdos.Katalin@PSZAF.hu Kofrán László - Kofran.Laszlo@PSZAF.hu Bázel
RészletesebbenBesorolása Szerv típus megnevezése. elnök vez. Központi Hivatal Hivatalvezetés / irányítás
13. melléklet a(z) 9/2010. PM utasításhoz 5. számú melléklet az 1/2007. PM utasításhoz Vagyonnyilatkozat-tételi kötelezettséggel betölthető munkakörök Tevékenységi terület Központi Hivatal elnök Központi
RészletesebbenSprint törzsadatok importja a CobraLight program adatbázisába
Sprint törzsadatok importja a CobraLight program adatbázisába Ha a CobraLight számlakészítő program használatba vétele előtt a számlakészítés a Sprint programmal történt, akkor lehetőség van a Sprint program
Részletesebben