По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 330.88; ВАК 5.2.3.11 DOI:10.33920/sel-11-2512-01

Проблемы применения искусственного интеллекта в решении учетно-аналитических задач

Князева О. П. кандидат экономических наук, доцент кафедры бухгалтерского учета, финансов и аудита ФГБОУ ВО «Удмуртский государственный аграрный университет», 426069, г. Ижевск, ул. Студенческая, д. 11, E-mail: knyazevaop@ yandex.ru
Акмаров П. Б. заведующий кафедрой экономической кибернетики и информационных технологий, канд. экон. наук, профессор ФГБОУ ВО «Удмуртский государственный аграрный университет», 426069, г. Ижевск, ул. Студенческая, д. 11, E-mail: izgsha_ur@ mail.ru
Кондратьев Д. В. заведующий кафедрой менеджмента и права ФГБОУ ВО «Удмуртский государственный аграрный университет», 426069, г. Ижевск, ул. Студенческая, д. 11, E-mail: kondratiev@mail.ru
Джикия М. К. доцент кафедры статистики и кибернетики ФГБОУ «РГАУ — МСХА им. Тимирязева», 127550, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49, E-mail: marydzhikia@list.ru, ORCID: 0000-0001-8600-013X
Алборов Г. Р. кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической кибернетики и информационных технологии ФГБОУ ВО «Удмуртский государственный аграрный университет», 426069, г. Ижевск, ул. Студенческая, д. 11, E-mail: g.r.alborov@mail.ru

В статье проведен всесторонний анализ критических вопросов, связанных с использованием искусственного интеллекта в бухгалтерском учете и финансовой отчетности, с выделением его потенциальных преимуществ и проблем, выделены основные направления использования искусственного интеллекта при решении учетно-аналитических задач, исследованы нормативные и правовые последствия внедрения искусственного интеллекта в бухгалтерском учете и финансовой отчетности с учетом требования соответствия и определены потенциальные риски, а также выявлена оценка готовности организаций к внедрению технологий искусственного интеллекта, систематизированы критические вопросы внедрения искусственного интеллекта при решении учетных задач и способы снижения потенциальных угроз в этих сферах

Литература:

1. Suleiman Jamal Mohammad, Amneh Khamees Hamad, Hela Borgi, Phung Anh Thu, Muhammad Safdar Sial, Ali Abdallah Alhadidi. How Artificial Intelligence Changes the Future of Accounting Industry // International Journal of Economics and Business Administration. 2020. Vol. VIII, Is. 3. P. 478-488

2. Индикаторы цифровой экономики: 2024: статистический сборник / В.Л. Абашкин, Г.И. Абдрахманова, К.О. Вишневский, Л.М. Гохберг и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. — C. 199-217.

3. Развитие ИИ до 2030 года — как будет развиваться искусственный интеллект следующие 5 лет? ) [Электронный ресурс]. URL: https://serverflow.ru/blog/ stati/razvitie-ii-do-2030-goda-kak-budet-razvivatsya-iskusstvennyy-intellektsleduyushchie-5-let/ (дата обращения 10.10.2025).

4. Андык А.С. Использование искусственного интеллекта в бухгалтерском учете и аудите: новые возможности. / Наука и мир — 2023. — Т.4, №4. — С.175-181.

5. Князева О.П. Проблемные аспекты использования искусственного интеллекта для организации учета в сельском хозяйстве / О.П. Князева, П.Б. Акмаров, Г.Р. Алборов // Бухучет в сельском хозяйстве. — 2024. — №10. — С. 668-676.

6. Интегральная оценка уровня цифровизации производства в сельском хозяйстве / П. Б. Акмаров, Г.Р. Алборов, О.П. Князева, Д.В. Кондратьев // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. — 2024. — №5. — С. 63-67.

7. Удалова З.В., Удалов А.А., Влияние Индустрии 4.0 на будущее бухгалтерского учета. / Бухучет в сельском хозяйстве. 2023. №5. С.21-27.

8. Акмаров П.Б. Перспективы цифровой трансформации аграрной экономики / П. Б. Акмаров, О.П. Князева // Современная аграрная экономика: концепции и модели инновационного развития : Материалы I Международной научнопрактической конференции, посвященной памяти д.э.н., профессора Л.М. Рабиновича, Казань, 25–26 февраля 2022 года. — RUS: Казанский государственный аграрный университет, 2022. — С. 30-34.

9. Князева О.П. Приоритетные направления цифровой трансформации аграрной экономики России / О.П. Князева, П.Б. Акмаров, С.В. Стремоусов // Бухучет в сельском хозяйстве. — 2025. — Т. 22, №5(261). — С. 316-326.

10. Интегральная оценка уровня цифровизации производства в сельском хозяйстве / П. Б. Акмаров, Г.Р. Алборов, О.П. Князева, Д. В. Кондратьев // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. — 2024. — №5. — С. 63-67.

11. Мосунова Е.Л. Цифровизация учета животных на выращивании и откорме / Е.Л. Мосунова, И.Е. Тришканова, М.К. Джикия // Инновационные решения стратегических задач агропромышленного комплекса: материалы Международной научно-практической конференции, посвященной 80-летию Удмуртского ГАУ. В 3-х томах, Ижевск, 28 февраля — 05 марта 2023 года. Том 1. — Ижевск: Удмуртский государственный аграрный университет, 2023. — С. 239-242.

12. Хоружий Л.И. Выявление и минимизация асимметричной информации в учетноаналитической системе / Л.И. Хоружий, Ю.Н. Катков // Бухучет в сельском хозяйстве. 2014. №4. С. 40-47.

13. Хоружий Л.И. Аналитические инстументы управления устойчивым развитием в молочном скотоводстве. / Л.И. Хоружий, Н.Ю. Трясцина, М.К. Джикия, Н.А. Трясцин // Бухучет в сельском хозяйстве. 2023. №9. С. 550-559.

14. Хоружий Л.И. Перспективы профессии бухгалтера и аудитора в эпоху тотальной информатизации / Л.И. Хоружий // Бухучет в сельском хозяйстве. 2017. №5-6. С. 7-11.

1. Suleiman Jamal Mohammad, Amneh Khamees Hamad, Hela Borgi, Phung Anh Thu, Muhammad Safdar Sial, Ali Abdallah Alhadidi. How Artificial Intelligence Changes the Future of Accounting Industry // International Journal of Economics and Business Administration. 2020. Vol. VIII, No. 3, pp. 478-488

2. Digital Economy Indicators: 2024: Statistical Digest / V.L. Abashkin, G.I. Abdrakhmanova, K.O. Vishnevsky, L.M. Gokhberg, et al.; National Research University Higher School of Economics. — Moscow: ISSEK HSE, 2024. — pp. 199-217.

3. AI Development to 2030 — How Will Artificial Intelligence Develop in the Next 5 Years? [Electronic resource]. URL: https://serverflow.ru/blog/stati/razvitie-ii-do-2030goda-kak-budet-razvivatsya-iskusstvennyy-intellekt-sleduyushchie-5-let/ (accessed 10.10.2025).

4. Andyk A.S. Using Artificial Intelligence in Accounting and Auditing: New Opportunities. / Science and the World — 2023. — Vol. 4, No. 4. — pp. 175-181.

5. Knyazeva, O.P. Problematic Aspects of Using Artificial Intelligence to Organize Accounting in Agriculture / O.P. Knyazeva, P.B. Akmarov, G.R. Alborov // Accounting in Agriculture. — 2024. — No. 10. — Pp. 668-676. 6. Integrated assessment of the level of digitalization of production in agriculture / P.B. Akmarov, G.R. Alborov, O.P. Knyazeva, D.V. Kondratyev // Economy of agricultural and processing enterprises. — 2024. — No. 5. — pp. 63-67.

6. Udalova Z.V., Udalova A.A., The impact of Industry 4.0 on the future of accounting. / Accounting in agriculture. — 2023. — No. 5. — pp. 21-27.

7. Akmarov, P.B. Prospects for digital transformation of the agricultural economy / P.B. Akmarov, O.P. Knyazeva // Modern agrarian economy: concepts and models of innovative development: Proceedings of the I International scientific and practical conference dedicated to the memory of Doctor of Economics, Professor L.M. Rabinovich, Kazan, February 25–26, 2022. — RUS: Kazan State Agrarian University, 2022. — pp. 30–34.

8. Knyazeva, O.P. Priority Areas of Digital Transformation of the Russian Agricultural Economy / O.P. Knyazeva, P.B. Akmarov, S.V. Stremousov // Accounting in Agriculture. — 2025. — Vol. 22, No. 5(261). — pp. 316–326.

9. Integral Assessment of the Level of Digitalization of Production in Agriculture / P.B. Akmarov, G.R. Alborov, O.P. Knyazeva, D.V. Kondratyev // Economy of Agricultural and Processing Enterprises. — 2024. — No. 5. — pp. 63–67.

10. Mosunova E.L. Digitalization of accounting of animals for growing and fattening / E.L. Mosunova, I.E. Trishkanova, M.K. Dzhikiya // Innovative solutions to strategic tasks of the agro-industrial complex: materials of the International scientific and practical conference dedicated to the 80th anniversary of the Udmurt State Agrarian University. In 3 volumes, Izhevsk, February 28 — March 5, 2023. Volume 1. — Izhevsk: Udmurt State Agrarian University, 2023. — P. 239-242.

11. Khoruzhiy L.I. Identification and Minimization of Asymmetric Information in the Accounting and Analytical System / L.I. Khoruzhiy, Yu.N. Katkov // Accounting in Agriculture. 2014. No. 4. Pp. 40-47.

12. Khoruzhiу, L.I. Analytical Tools for Sustainable Development Management in Dairy Farming. / L.I. Khoruzhii, N.Yu. Tryascina, M.K. Dzhikiya, and N.A. Tryascin // Accounting in Agriculture. 2023. No. 9. Pp. 550-559.

13. Khoruzhiy L.I. Prospects for the Profession of Accountant and Auditor in the Era of Total Informationization / L.I. Khoruzhiy // Accounting in Agriculture. 2017. No. 5-6. Pp. 7-11.

Искусственный интеллект (ИИ) становится всё более распространённым в различных отраслях. Одной из таких областей, переживших значительные преобразования благодаря ИИ, является бухгалтерский учёт и финансовая отчётность.

Поскольку организации продолжают накапливать огромные объёмы экономических данных, эффективная и точная обработка приобретает первостепенное значение. ИИ предлагает решение, используя передовые алгоритмы и возможности машинного обучения для анализа сложной финансовой информации с беспрецедентной скоростью [1]. Автоматизируя рутинные задачи, такие как ввод данных, сверка и формирование отчётов, ИИ повышает производительность и минимизирует ошибки, обычно связанные с ручными процессами.

Программное обеспечение на базе ИИ может предоставлять ценную информацию посредством предиктивной аналитики, позволяя организациям принимать более точные решения на основе больших данных (BigData). Благодаря возможности выявлять закономерности и тенденции в больших наборах данных, алгоритмы ИИ могут обнаруживать аномалии или потенциальные риски мошенничества, которые могут остаться незамеченными аналитиками-людьми.

Исследования ученых и аналитиков подтверждают, что в последние годы в России среди различных направлений информационных технологий, с наибольшими темпами развивается сфера применения искусственного интеллекта [2]. Именно финансовый сектор и связанная с ним торговля привлекают наибольшее число решений на базе ИИ (табл. 1).

Россия по уровню развития искусственного интеллекта занимает среднее положение среди развитых стран и, по предварительным оценкам примерно 7% организаций страны в той или иной мере применяют эту технологию.

Хотя преимущества внедрения ИИ в бухгалтерскую практику многочисленны, необходимо признать некоторые критические проблемы, связанные с его внедрением. Вопросы безопасности, связанные с защитой конфиденциальных финансовых данных, должны быть тщательно решены, чтобы обеспечить надежность и предотвратить несанкционированный доступ.

Для Цитирования:
Князева О. П., Акмаров П. Б., Кондратьев Д. В., Джикия М. К., Алборов Г. Р., Проблемы применения искусственного интеллекта в решении учетно-аналитических задач. Бухучет в сельском хозяйстве. 2025;12.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: