Список публикаций по ключевому слову: «искусственный интеллект»


Бухгалтерский, управленческий учет и аудит

Дата публикации: 15.10.2025 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Финская Таисия Андреевна , студентка
Стрекалова Светлана Александровна , старший преподаватель
ФГБОУ ВО «Сибирский государственный индустриальный университет» , Кемеровская обл

«Аудит и контроль»

Скачать статью

Статья посвящена актуальной проблеме адаптации системы внутреннего аудита и контроля к вызовам цифровой трансформации бизнеса. Цель – выявить ключевые тенденции и разработать рекомендации по совершенствованию внутреннего аудита в условиях повсеместной автоматизации. В ходе исследования проанализированы статистические данные ведущих международных компаний (McKinsey, Deloitte, PwC), свидетельствующие о активном внедрении цифровых технологий в аудиторскую практику. Подробно рассматриваются инновационные подходы, включая использование предиктивной аналитики, RPA и блокчейна, которые кардинально меняют традиционные методы контроля, повышая его скорость, точность и проактивность. Делается вывод о том, что успешная интеграция новых технологий требует пересмотра стратегий и стандартов внутреннего аудита. В заключении обозначены перспективные направления для дальнейших исследований, такие как применение квантовых вычислений в аудите.

Дата публикации: 30.01.2026 г.
Оцените материал Средняя оценка: 0 (Всего: 0)
Финская Таисия Андреевна , студентка
Стрекалова Светлана Александровна , старший преподаватель
ФГБОУ ВО «Сибирский государственный индустриальный университет» , Кемеровская обл

«Искусственный интеллект и машинное обучение в автоматизации процессов закрытия периода и подготовки отчетности»

Скачать статью

Исследование посвящено разработке алгоритма машинного обучения для автоматизации проверки финансовых данных при закрытии отчетного периода. Актуальность работы обусловлена высокой трудоемкостью и ошибками ручных методов, а также ростом объемов данных и ужесточением регуляторных требований. В качестве решения предлагается ансамблевый алгоритм на основе искусственного интеллекта, способный выявлять аномалии в финансовой отчетности. Экспериментальная апробация показала сокращение времени проверки на 30% при одновременном повышении точности детекции ошибок. Результаты демонстрируют практическую применимость подхода для трансформации процессов финансового контроля и создания интеллектуальных систем отчетности.