Новые технологии в бухгалтерском учете: искусственный интеллект для автоматизации и обнаружения ошибок

В настоящее время в учетной системе широко применяются программные продукты, которые определяют новые направления совершенствования бухгалтерами навыков работы с IT-технологиями. Актуальным является изучение новых технологий, которые необходимы для анализа финансовой информации компаний. Целью исследования является исследование современных технологий, используемых в бухгалтерском учете, которые основаны на искусственном интеллекте. В научной статье углублено понятие искусственного интеллекта и его использования в бухгалтерском учете; рассмотрены основные механизмы использования новых технологий в учете; определены перспективы развития специальности бухгалтера. В данном исследовании изучены современные информационно-аналитические проблемы в учете бухгалтерских операций. При написании научной статьи использованы различные методы, в частности систематизация, сравнение и сопоставление. Оригинальность и ценность исследования заключаются в выявлении современных тенденций автоматизации бухгалтерского учета. Новизна исследования определяется перспективами развития направлений деятельности профессии бухгалтера в свете все большего использования автоматизации учета и изучением основных возможностей и отрицательных моментов применения программных продуктов учета. Практическая значимость проведенного исследования характеризуется последующей выработкой решений в области внедрения совершенствованных и автоматизированных систем учета. В заключение отмечены новые возможности информационных технологий для ведения бухгалтерского учета, выделены положительные стороны использования искусственного интеллекта.

1. O’Leary D., Kingston J. Artificial intelligence in business II: Development, integration and organizational issues. The Knowledge Engineering Review. 2012, no. 9(1), pp. 1–19. DOI: 10.1017/S026988890000655X.

2. Bonnie G. Buchanan. Artificial intelligence in finance. Hanken School of Economics Department of Finance, Statistics and Economics. Helsinki, Finland. 2015. Р. 50.

3. Athey S. Machine learning and causal inference for policy evaluation / In Proceedings of the 21th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2015, pp. 5–6.

4. Guo L., Shi F., Tu J. Textual analysis and machine leaning: Crack unstructured data in finance and accounting // The Journal of Finance and Data Science. 2016, no. 2(3), pp. 153–170.

5. Рожнова О.В. Гармонизация учета, аудита и анализа в условиях цифровой экономики // Учет. Анализ. Аудит. – 2018. – № 5(3). – C. 16–23.

6. Егорова С.Е., Богданович И.С. Перспективы применения информационных технологий в бухгалтерском учете в условиях глобализации бизнеса // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. – 2019. – № 12(6). – С. 38–48. DOI: 10.18721/JE.12603.

7. Garifova L.F. Infonomics and the value of information in the digital economy // Procedia Economics and Finance. 2015, no. 23, pp. 738–743.

8. Антоненкова А.В., Неделькин А.А. Принципы организации учетно-аналитических процедур и модели документооборота в корпоративных информационных системах // Transportbusinessin Russia. 2012, no. 6, pp. 28–31.

9. Акмаров П.Б., Князева О.П. Перспективы и проблемы использования информационных технологий в автоматизации бухгалтерского учета // Научный журнал КубГАУ. – 2017. – № 130(06). – C. 139–154.

10. Shi F. Intelligence artificielle en comptabilité // BetterStudy. 2019. URL: https://blog.betterstudy.ch/intelligence-artificielle-en-comptabilite (дата обращения: 15.12.2021)

11. Siegel J. Trends in Accounting: Disruptive Technology Provides New Potential for Accounting Teams // FloQast. 2020. URL: https://floqast.com/blog/disruptive-technology-provides-new-potential-for-accounting-teams/ (дата обращения: 01.12.2022)

12. Мельник М.В. Развитие контрольных функций в системе управления экономическими субъектами // Труд и социальные отношения. – 2017. – № 28(1). – C. 3–16.

13. Булыга Р.П. Трансформация профессий бухгалтера и аудитора под влиянием «фактора информатизации» // Учет. Анализ. Аудит. – 2017. – № 1. – С. 6–23.

14. Одинцова Т.М., Рура О.В. Развитие видов, объектов и методов бухгалтерского учета в условиях цифровой экономики и информационного общества // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. – 2018. – № 11(4). – С. 120–131.

15. Бойко И.П., Евневич М.А., Колышкин А.В. Экономика предприятия в цифровую эпоху // Российское предпринимательство. – 2017. – № 18(7). – С. 1127–1136.

16. Горелов Н.А., Кораблева О.Н. Проблемы производительности в контексте формирования наукоемкой цифровой экономики // Российское предпринимательство. – 2017. – № 18(19). – С. 2749–2758.

17. Damerji H., Salimi A. Mediating effect of use perceptions on technology readiness and adoption of artificial intelligence in accounting // Accounting Education. 2021, no. 30(2), pp. 107–130. DOI: 10.1080/09639284

18. Losbichler H. Limits of artificial intelligence in controlling and the ways forward: a call for future accounting research // Journal of Applied Accounting Research. 2021. ISSN: 0967-5426. (acceced: 13 January 2021) URL: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/JAAR-10-2020-0207/full/html

19. Цивенко М.Ю. Трансформации профессии бухгалтера в условиях развития «цифровой экономики» // Молодой ученый. – 2017. – № 48. – С. 100–102.

20. Noordin N.A. The Use of Artificial Intelligence and Audit Quality: An Analysis from the Perspectives of External Auditors in the UAE // The Journal of Risk Financial Manag. 2022, no. 15(8). pp. 339. URL: https://doi.org/10.3390/jrfm15080339

21. Anca Antoaneta Vărzaru. Assessing Artificial Intelligence Technology Acceptance in Managerial Accounting // Department of Economics, Accounting and International Business. University of Craiova, Romania. 2022, no. 11(14), pp. 22–56. URL: https://doi.org/10.3390/electronics11142256