ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ УЧЕТ

THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON MANAGEMENT ACCOUNTING

Dana Arslanova

Master's student, NAO University Narxoz,

Republic of Kazakhstan, Almaty

Gulsagat Andybaeva

Ph.D. in Economics, Assoc. Professor, NAO University Narxoz,

Republic of Kazakhstan, Almaty

АННОТАЦИЯ

 Статья посвящена анализу влияния искусственного интеллекта (далее: ИИ) на управленческий учет. В данной работе рассматриваются преимущества и вызовы, с которыми сталкиваются компании при внедрении инновационных технологий. В XXI веке использование современных технологий, как внедрение ИИ в управленческий учет открывает новые возможности для автоматизации рутинных процессов, улучшения точности прогнозов и оптимизации управления затратами. Раскрыты области управленческого учета, который технологии. Рассмотрены стратегии успешного внедрения ИИ в бизнес или организацию.

ABSTRACT

This article analyzes the impact of artificial intelligence (AI) on management accounting, highlighting the advantages and challenges companies face when implementing these technologies. In the 21st century, integrating AI into management accounting opens up new opportunities for automating routine processes, improving forecasting accuracy, and optimizing cost management. The article discusses the areas of management accounting where AI is being implemented. Examples of companies already using these technologies are provided. Strategies for the successful integration of AI into businesses or organizations are also suggested.

Ключевые слова: искусственный интеллект; управленческий учет; машинное обучение; прогнозирование; автоматизация процессов; управление затратами; роботизированная автоматизация.

Keywords: artificial intelligence; management accounting; machine learning; forecasting; process automation; cost management; robotic automation.

Кризис Пандемии 2019 года – повлиял на все аспекты жизни, каждого человека, чей уголок мира подвергся болезни. Появление новой болезни, описание которой только изучалось, создание лекарств, вакцин до сих пор продолжаются несмотря на инновации в медицине. Увеличение смертности, и возможные риски – стали итогом карантина, его длительность длилась около 2 лет, с периодами послабления и усиления. Технологии стали самым главным инструментом использования в кризис, они могли обеспечить безопасность, способность связи при расстоянии, возможность работы. Кризис 2019 года дал большой толчок развитию технологической индустрии, заинтересованность в которой и вклад в нее произошел повсеместно. Именно в этот период открытие революционной программы искусственного интеллекта, свободной для использования каждым человеком, компанией или организацией – Chat-GPT, стало идеальным.

Словосочетание «искусственный интеллект» или его сокращение «ИИ» можно описать значением – «разум, созданный человеком». Последовательность создания и внедрения начинается с 1950-х годов, однако известен легендарный момент, когда история запечатлела возможность машины имитировать человеческие навыки и улучшать их, –  это шахматный матч «Deep Blue против Гарри Каспарова». Deep Blue  –  шахматный суперкомпьютер, разработанный IBM (International Business Machines). В 1996 году компьютер выиграл у чемпиона мира по шахматам того времени [10, с. 1] «Эксперимент, который может принести пользу людям, игре в шахматы, а также информатике» [4, с. 1]. Для науки это стало победой, постоянной финансовой поддержкой крупных компаний, инвесторов и мотивацией для ученых, в общественное пользование и бесплатный доступ, когда возможности ИИ стали открыты для эксплуатации маленьким, средним и крупным бизнесом со всего мира, он пришел в 2020 году, когда компания OpenAI презентовала ChatGPT-3 [1, c. 5].

Внедрение искусственного интеллекта и его использование охватили все сферы деятельности, от медицины и образования до экологии, медиа и финансов. Этот список можно продолжать, и с каждым годом появляется всё больше областей, где ИИ находит свое применение. Бизнес, финансы и риски  –  одна из основных областей применения ИИ. Управленческий учет  – одна из внутренних сфер финансов, где внедрение и использование ИИ популярны и востребованы. Чтобы понять, как именно ИИ меняет бизнес-процессы, необходимо рассмотреть его структуру, виды и основные функции [5, c. 6].

Искусственный интеллект делят на типы по уровню и функционалу.

1. Уровень

1.1. Слабый ИИ (Narrow AI) – это ИИ, способный выполнять ограниченный набор задач в рамках четко заданных параметров. Он отлично справляется с конкретными задачами, но не может выходить за рамки своих возможностей или «думать» как человек. Слабый ИИ уже используется повсеместно, включая:

• Face ID (распознавание лиц)
• Виртуальные помощники (Siri, Яндекс Алиса, Alexa)
• Модели генеративного ИИ, такие как ChatGPT. Эти технологии делают нашу жизнь удобнее, но работают только в рамках заданных сценариев.

1.2. Сильный ИИ (General AI) –  это концепция машины, которая может мыслить, обучаться и решать задачи так же, как человек, с возможностью адаптации к новым ситуациям. Этот уровень ИИ пока не реализован и остается предметом исследований и экспериментов.

1.3. Супер ИИ (Superintelligence) – гипотетическая форма ИИ, которая превосходит человеческие возможности во всех аспектах, включая творчество, принятие решений и моральное мышление. Этот уровень находится исключительно в области теории и философских рассуждений.

Из всех трех видов, вышеперечисленных по возможностям, только один существует в реальности, а двое следующих лишь существуют в планах, концепциях, гипотезах и исследованиях ученых. Слабый ИИ  –  единственный реальный и используемый сейчас, примерами служат: Face ID, Siri, Яндекс Алиса, ChatGPT и все его версии [9, c. 6].

2. Функционал

2.1. Реактивные машины  –  эти системы выполняют задачи, анализируя текущую ситуацию, но не способны запоминать информацию или использовать прошлый опыт. Пример: Deep Blue  – шахматный компьютер, победивший Гарри Каспарова в 1996 году. Deep Blue анализировал миллионы ходов, но не мог адаптироваться или «обучаться» в процессе игры.

2.2, Интеллект с ограниченной памятью – этот тип ИИ использует накопленные данные для анализа и принятия решений. Современные виртуальные помощники, такие как Siri и Яндекс Алиса, принадлежат к этой категории. Они могут запоминать предпочтения пользователя, улучшая взаимодействие.

2.3. Теория разума  – теория разума предполагает создание ИИ, который сможет понимать и предсказывать эмоции, желания и намерения других. Этот тип ИИ способен взаимодействовать с людьми на более глубоком уровне.

2.4. Самосознание  – этот гипотетический ИИ сможет осознавать себя, свои действия и последствия этих действий.

Последние два, повторяют Сильный ИИ и Супер-ИИ, лишь концепции, находящиеся в разработке.

У искусственного интеллекта существуют подмножества по методу обучения и области:

3. Подмножества

3.1, Машинное обучение (ML): развитие и анализ на основе имеющихся или обновляемых данных. Это основной инструмент для создания развивающегося ИИ.

3.2. Глубокое обучение (DL): система обучается благодаря нейронным связям. Используется в медицине и распознавании лиц.

3.3. Обработка естественного языка (NLP): название  – прямое назначение, интерпретация, распознавание, перевод, изменение. Система его главная цель.

3.4. Роботизированная автоматизация процессов (RPA): программа, помогающая систематизировать, оптимизировать рутинные действия. Данная система используется в бухгалтерском учете, службах поддержки и т.д. [5, c. 9].

Возможности искусственного интеллекта только увеличиваются, обновления в его развитии происходят всегда. Это молодое направление науки, которое движется вперед. Подобно управленческому учету как отдельной науке, она появилась относительно недавно, хотя корни ее теории и использования можно найти в записях времен Вавилона, Шумера, Америки XVII века. Зарождение науки началось в XIX веке, в период второй промышленной революции, когда произошел рост инновационных технологических открытий, быстрой индустриализации и массового производства. Старая система управления, ведения учета уже не справлялась с объемами и скоростью, для повышения эффективности требовались изменения. Крупные производства на сотни-тысячи людей и огромными денежными потоками требовали создания новых иерархических систем, передачи информации, на основе которой принимались решения. Были созданы разные отделы, возглавляемые менеджерами. В 1919 году в США был создан Национальный институт по бухгалтерии затрат, это стало началом объединения в области управленческого учета [6, c. 166].

Управленческий учет – это сбор информации внутри организации. Информация может быть финансовой и нефинансовой, она предоставляется менеджерам, руководителям организации, на основе которой принимаются решения. Повышается эффективность, производится стратегическое планирование на будущее.

Управленческий учет охватывает несколько областей:

• Бюджетирование и прогнозирование – согласно имеющейся финансовой информации, составление расчетов по ожидаемым доходам, расходам в определенный период времени.
• Оценка производительности – с использованием инструментов, позволяющих оценивать эффективность работы сотрудников, таких как KPI.
• Управление затратами – прибыль – это основная цель любого бизнеса, для ее повышения происходит контроль и снижение по возможности расходов, используются методы расчета себестоимости по видам деятельности, стандарт-кОстинг и другие виды анализа.
• Поддержка принятия решений – используя всю ранее перечисленную информацию, менеджеры и руководство принимают решения, касающиеся повышения, премий, наказаний, изменений поставок, энергосбережения, автоматизации и т.д.

В крупных корпорациях, где необходимо работать с непрерывным потоком информации, внедрение искусственного интеллекта способствует накоплению значительных объемов данных. Эти данные требуют обработки с использованием методов управленческого учета. Применение ИИ для анализа и систематизации результатов стандартного бухгалтерского учета становится важным этапом в процессе цифровизации бизнеса.

• Улучшенный анализ данных.

При работе с большими объемами информации вероятность ошибок из-за человеческого фактора может составлять до 15 % [2]. Использование искусственного интеллекта позволяет минимизировать эти ошибки, облегчает рабочие процессы, повышает точность анализа и обеспечивает своевременное выполнение задач.

• Автоматизация рутинных задач.

Простые задачи, отнимающие значительное количество времени у сотрудников, могут выполняться машинами. При этом, введя определенные данные, машина самостоятельно продолжит работу. Это позволит сотрудникам сосредоточиться на более важных задачах, повышая общую производительность.

• Финансовый мониторинг в реальном времени.

Искусственный интеллект обеспечивает постоянный контроль финансовой отчетности, отслеживает изменения и выявляет ошибки. В случае несанкционированных действий ИИ оперативно фиксирует подозрительные активности, делая процесс отчетности прозрачным и безопасным.

• Прогнозирование, аналитика и управление рисками.

Различные отделы компании могут использовать искусственный интеллект для анализа своей деятельности. Например:

• Маркетинговый отдел может отслеживать тренды и популярные товары на рынке, а также анализировать количество упоминаний бренда в сети.
• Отдел кадров с помощью ИИ способен анализировать требования компании, искать подходящих кандидатов и формировать списки на основе данных из социальных сетей и профессиональных платформ.

Компании, внедряющие ИИ на 2024 год

Большая Четверка Аудиторских и Консалтинговых компаний (KPMG, Deloitte, PricewaterhouseCoopers, Ernst & Young)

1. Deloitte – внедрение искусственного интеллекта и инноваций используют дроны, роботизируют инвентаризацию, входит в финансовый мониторинг в режиме реального времени.
2. PricewaterhouseCoopers – создание программ на основе искусственного интеллекта, занимающиеся анализом финансовой и аудиторской отчетности, повышения качества анализа.
3. Ernst & Young – повышение прозрачности и наблюдение за рисками-Helix GLAD-программа, созданная для данной аудиторской компании, она анализирует бухгалтерскую отчетность, выявляет нарушения и анализ.
4. KPMG – сотрудничает с MindBridge, приложение использующее последние возможности наблюдения за сетью интернета, выявляющая сделки с высоким риском или низким [8].

Искусственный интеллект имеет три области действия: описание, прогнозирование и предписание. Описание – изучение предоставленных данных; прогнозирование – использование информации для предсказания возможного вероятного будущего; предписание – разработка рекомендаций, перед поставленной задачей. При работе организации возьмем три важных аспекта: финансовый учет, управленческий учет, и управленческий контроль.  Искусственный интеллект будет производить алгоритмы с информацией: ассоциация, классификация, группировка, исследование, оценка, прогнозирование, оптимизация, анализ шаблонов (Рисунок 1).

Рисунок 1. Действия ИИ, области применения и алгоритмы ИИ

Рисунок составлен на основании изученной литературы [3, c. 7].

По таблице можно увидеть, что работа ИИ с данными, облегчит работы, особенно в области управленческого контроля. Однако внедрение искусственного интеллекта требует его обслуживание и итоговое решение принимается человеком. Даже когда происходит автоматизация, роль человека как наблюдающего, проверяющего и принимающего решения на разных этапах работы останется незаменимой [11].

На данный момент времени внедряются в университетах разных стран программы по работе с Искусственным интеллектом.

Пример. Казахско-Британский Технический университет открыл новый курс называемый «Введение в инструменты искусственного интеллекта в управлении проектами». В университете Казну существует программа «Искусственный интеллект» при бакалавриате. Еще в 2019 году в Назарбаевском университете был открыт Институт Умных Систем и Искусственного Интеллекта. Он занимается исследованием и внедрением ИИ на территории Казахстана [12]. Итак, внедрение искусственного интеллекта в управленческий учет, неизбежная необходимость на нынешний момент времени, речи о замене людского труда нет. Возможности, которые искусственный интеллект дает в будущем слишком перспективны. Вероятно, не все компании, но крупные и средние организации в настоящий период времени будут «экспериментировать» с ней. Маленький же бизнес будут рассматривать лишь в перспективе, когда технологии станут более доступными, точными и дешёвыми для использования.

Список литературы:

1. Anonymous History of artificial intelligence // Anonymous [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence  (дата обращения: 01.12.2024).
2. Cognitive Technologies Вероятность ошибки человеческий фактор // Cognitive Technologies [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://toposhibok.ru/veroyatnost-oshibki-chelovecheskij-faktor/ (дата обращения: 01.12.2024).
3. Dan Marius Coman, Constantin Aurelian Ionescu, Anișoara Duică, Mihaela Denisa Coman, Marilena Carmen Uzlau, Sorina Geanina Stanescu and Violeta State. Digitization of Accounting: The Premise of the Paradigm Shift of Role of the Professional Accountant // Applied Science. – 2022. – № 12(7). – Р. 3359. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.mdpi.com/2076-3417/12/7/3359\ (дата обращения: 03.11.2024).
4. Doggers P. Kasparov On Facing Deep Blue: 'I Was Part Of Something Really Unique' / Peter Doggers // Chess.com [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: https://www.chess.com/news/view/kasparov-interview-deep-blue-ibm-chess960 (дата обращения: 01.12.2024).
5. Fotache G.,  Bucsă R.-C. The Integration of Artificial Intelligence in Managerial Accounting: A Literature Review // Economy Transdisciplinarity Cognition Bacau.  – Vol. 27. – Iss. 1. –  2024. – Рр. 5–15.
6. Maina Waweru N. The origin and evolution of management accounting: a review of the theoretical framework // Problems and Perspectives in Management. – 2010. – № 8(3-1).
7. McKinley L. The Evolution of Auditing: AI's Role in the Big Four Accounting Firms [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.linkedin.com/pulse/evolution-auditing-ais-role-big-four-accounting-firms-liam-mckinley-hdxoe  (дата обращения: 03.11.2024).
8. Nazarbayev University 2024 Институт Умных Систем и Искусственного Интеллекта [Электронный ресурс]. – Режим доступа:  https://issai.nu.edu.kz/ru/home-rus/  (дата обращения: 03.11.2024).
9. Qi “Susie” Duong. The Impact of Artificial Intelligence on Accounting and Finance : a Global Perspective E // Institute of Management Accountants [Электронный ресурс]. – Режим доступа:URL:https://cpmc.frankfurt-school.de/wp-content/uploads/2024/02/IMA_Impact_of_Ai_Report_Final-1.pdf  (дата обращения: 01.12.2024).
10. Richard E. Korf Does Deep-Blue use AI? // AAAI Technical Report WS-97-04 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cdn.aaai.org/Workshops/1997/WS-97-04/WS97-04-001.pdf (дата обращения: 01.12.2024).
11. Silvana Secinaro, Davide Calandra, Federico Lanzalonga, Paolo Pietro Biancone. The Role of Artificial Intelligence in Management Accounting: An Exploratory Case Study [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/378499336_The_Role_of_Artificial_Intelligence_in_Management_Accounting_An_Exploratory_Case_Study (дата обращения: 03.11.2024).