ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БУХГАЛТЕРСКОМ УЧЕТЕ УНИВЕРСИТЕТОВ: ПУТИ ПРЕОДОЛЕНИЯ РЕГУЛЯТОРНЫХ БАРЬЕРОВ И ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ
DOI:
https://doi.org/10.25806/fm-2033Статья поступила в редакцию: 17.07.2025
Статья принята к публикации: 28.08.2025
Статья опубликована: 01.09.2025
Ключевые слова:
Ключевые слова: бухгалтерский учет, искусственный интеллект, классификация финансовых операций, численный эксперимент, университет, высшее учебное заведение.Аннотация
Современным трендом является широкое внедрение искусственного интеллекта для обработки информации, в том числе и в сфере финансов. В статье рассматриваются вопросы повышения эффективности применения систем с использованием искусственного интеллекта для автоматизации бухгалтерского учета в университетах.
Автором выдвинута гипотеза, что внедрение искусственного интеллекта в практику бухгалтерского и управленческого учета приведет к скачкообразному росту производительности финансовых служб при сокращении рисков появления фактов недостоверности отчетности при условии принятия мер по адаптации учета для обработки финансовых данных технологиями искусственного интеллекта. Гипотеза нашла подтверждение посредством проведения численного эксперимента.
На основе проведенного исследования сгенерированы предложения, обеспечивающие рост эффективности применения систем искусственного интеллекта. К ним относится тестирование путем оценки качества обучения нейронной сети на верифицированных выборках, сформированных в соответствии с новой версией классификатора, создание централизованных баз данных для разработки и совершенствования программного обеспечения на основе машинного обучения, применяемого для автоматизации бухгалтерского учета.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Список литературы
Murphy B., Feeney O., Rosati P., Lynn T. Exploring accounting and AI using topic modelling // International Journal of Accounting Information Systems. 2025. V. 55. P. 3-18.
Sutton S.G., Holt M., Arnold V. The reports of my death are greatly exaggerated - Artificial intelligence research in accounting // International Journal of Accounting Information Systems. 2016. V. 22. P. 60-73.
Marshall T.E. Cloud-based intelligent accounting applications: Accounting task automation using IBM Watson cognitive computing/ T.E. Marshall, S.L. Lambert // Journal of Emerging Technologies in Accounting. 2018. V.15 № 1. P. 199-215.
Gotthardt M., Koivulaakso D., Paksoy O. Current state and challenges in the implementation of smart robotic process automation in accounting and auditing // ACRN Journal of Finance and Risk Perspectives. 2020. V. 9. № 1. P. 90-102.
Kokina J. The emergence of artificial intelligence: How automation is changing auditing // Journal of Emerging Technologies in Accounting. 2017. V. 14 № 1. P. 115-122.
Rikhardsson P., Thórisson K. R., Bergthorsson G., Batt C. Artificial intelligence and auditing in small- and medium-sized firms: Expectations and applications // AI Magazine. 2022 V. 43. P. 323-336.
Tsai C.-F., J.-W. Wu Using neural network ensembles for bankruptcy prediction and credit scoring // Expert systems with applications. 2008. V. 34. № 4. P. 2639-2649.
Fisher I.E., Garnsey M.R., Hughes M.E. Natural language processing in accounting, auditing and finance: A synthesis of the literature with a roadmap for future research // Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management. 2016. V. 23. № 3. P. 157-214.
Fisher I.E., Garnsey M.R., Goel S., Tam K. The role of text analytics and information retrieval in the accounting domain // Journal of Emerging Technologies in Accounting. 2010. V. l7. № 1. P. 1-24.
Дахел М.С.Д., Агарков Г.А Расширение применения искусственного интеллекта для цифровизации бухгалтерского учета с целью поддержки цифровой трансформации промышленности // Цифровая трансформация в промышленности: тренды, управление, стратегии. Екатеринбург. Изд. ИЭ УрО РАН. 2022. С. 76-84.
