ВОЗМОЖНОСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АНАЛИЗЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ КОЭФФИЦИЕНТОВ КОМПАНИЙ

CAPABILITIES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE ANALYSIS OF CORPORATE ECONOMIC RATIOS

Anelya Umbetbaeva

Student, Higher School of "Finance and Accounting," Turan University, Republic of Kazakhstan, Almaty

Gulnara Demeuova

Scientific Advisor, Doctor of Economics, Associate Professor,

Higher School of "Finance and Accounting," Turan University, Republic of Kazakhstan, Almaty

АННОТАЦИЯ

В условиях высокой конкуренции и постоянных изменений рыночной среды возрастает актуальность применения искусственного интеллекта в бизнес-анализе. В связи с этим особое внимание уделено задачам автоматизации финансовых вычислений, повышению точности прогнозов и оперативному выявлению рисков. Исследование посвящено вопросам адаптивного и эффективного принятия стратегических решений с использованием инструментов ИИ. Научная новизна исследования заключается в анализе возможностей ИИ с целью устойчивой адаптации бизнеса в стремительных изменениях экономической среды.

ABSTRACT

In the context of high competition and constant changes in the market environment, the relevance of applying artificial intelligence in business analysis is increasing. Special attention is therefore given to the automation of financial calculations, improving forecast accuracy, and promptly identifying risks. This study focuses on adaptive and effective strategic decision-making using AI tools. The scientific novelty of the research lies in analyzing the potential of AI to ensure sustainable business adaptation amid rapidly changing economic conditions.

Ключевые слова: Искусственный интеллект (ИИ), коэффициенты,  бизнес-анализ

Keywords: Artificial intelligence (AI), economic ratios,  business analytics

Современные предприятия сталкиваются с необходимостью оперативного и точного анализа своего финансового состояния и эффективности деятельности. Для этого широко используются экономические коэффициенты, такие как ликвидность, рентабельность, оборачиваемость активов и долговая нагрузка. Традиционные методы расчета этих показателей требуют значительных временных затрат, ручной обработки данных и подвержены человеческим ошибкам. Искусственный интеллект (ИИ) позволяет автоматизировать этот процесс, обеспечивая более точные и оперативные вычисления, а также предоставляя глубокий аналитический взгляд на ключевые экономические показатели компании [1, c.45].

Использование ИИ в вычислении экономических коэффициентов предоставляет значительные преимущества. Во-первых, автоматизация расчетов позволяет обрабатывать огромные объемы финансовых данных за минимальное время. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать бухгалтерские отчеты, движения денежных средств, операционные расходы и другие показатели в режиме реального времени, что делает финансовую аналитику более динамичной и актуальной. Во-вторых, ИИ снижает вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором. Автоматизированные системы способны проверять данные на наличие аномалий, некорректных вводов и несоответствий, что повышает достоверность расчетов [1, c.53]

Применение искусственного интеллекта в бизнес-анализе не ограничивается простым расчетом коэффициентов. Современные алгоритмы способны выявлять сложные взаимосвязи между экономическими показателями и прогнозировать будущие финансовые тенденции. Например, анализ коэффициента рентабельности активов в сочетании с данными о рыночных условиях и динамике затрат позволяет прогнозировать возможное снижение прибыльности и рекомендовать корректирующие меры. Это дает руководителям компаний возможность принимать обоснованные стратегические решения, ориентируясь не только на текущие финансовые показатели, но и на вероятные сценарии их изменения [2, c.120].

ИИ также значительно упрощает процесс оценки финансовой устойчивости компании. В традиционной аналитике оценка ликвидности и платежеспособности требует анализа множества финансовых документов, включая баланс, отчет о прибылях и убытках и отчет о движении денежных средств. Искусственный интеллект позволяет автоматически интегрировать и анализировать эти данные, выявлять тренды и предупреждать о возможных рисках. Например, системы на основе машинного обучения могут анализировать структуру обязательств компании и выявлять потенциальные угрозы кассовых разрывов, что позволяет заблаговременно предпринять меры по управлению ликвидностью [2, c.123].

Одним из важных аспектов комплексного бизнес-анализа является оценка оборачиваемости активов и эффективности использования ресурсов. Традиционные методы расчета оборачиваемости запасов, дебиторской задолженности и основных средств требуют сложной обработки данных и учета множества факторов. Искусственный интеллект способен учитывать динамику потребительского спроса, сезонные колебания и даже влияние макроэкономических условий, создавая точные модели прогноза. Например, ритейлеры могут использовать ИИ для анализа оборачиваемости товарных запасов и оптимизации закупочной стратегии, что позволяет сократить затраты на хранение и избежать товарного дефицита.

Кроме того, использование ИИ в управлении компанией выходит за рамки стандартного финансового анализа. Искусственный интеллект может интегрироваться с различными бизнес-процессами, такими как управление персоналом, маркетинговая аналитика и операционная эффективность. Например, анализ коэффициента производительности труда в сочетании с данными о рабочем графике, текучести кадров и удовлетворенности сотрудников позволяет выявлять проблемные зоны в управлении персоналом и предлагать стратегии их решения. Это делает управление компанией более адаптивным и эффективным [2, c. 125].

Еще одним ключевым преимуществом ИИ является его способность к самообучению. В отличие от традиционных систем, которые требуют постоянной настройки и обновления, алгоритмы машинного обучения могут адаптироваться к изменяющимся условиям бизнеса и экономической среды. Например, если в отрасли происходят значительные изменения (кризис, рост инфляции, новые законодательные требования), ИИ-алгоритмы могут пересматривать методы расчета коэффициентов и предлагать наиболее актуальные модели анализа.

Несмотря на все преимущества, внедрение ИИ в вычисление экономических коэффициентов и управление компанией сопряжено с определенными вызовами. Во-первых, необходима качественная и структурированная база данных, так как работа ИИ напрямую зависит от полноты и достоверности входных данных. Во-вторых, использование сложных алгоритмов может затруднять интерпретацию результатов, что требует обучения персонала и адаптации бизнес-процессов под новые аналитические системы. Наконец, существует вопрос кибербезопасности, поскольку автоматизированные системы работают с конфиденциальными финансовыми данными и требуют надежной защиты от несанкционированного доступа [2, c.127].

Примеры успешного внедрения ИИ в анализ экономических коэффициентов подтверждают его эффективность. Например, международные корпорации, такие как Deloitte и PwC, используют искусственный интеллект для автоматизированного аудита и финансового анализа, сокращая время обработки данных и повышая точность расчетов. Банки и инвестиционные компании применяют ИИ для оценки кредитоспособности заемщиков, анализируя не только финансовые коэффициенты, но и поведенческие факторы, рыночные тренды и макроэкономические риски. Производственные предприятия используют алгоритмы машинного обучения для оптимизации затрат и управления активами, повышая эффективность бизнес-процессов.

Автоматизация расчетов, снижение ошибок, возможность прогнозирования и адаптивность к изменениям делают ИИ незаменимым инструментом для современных компаний. Внедрение этих технологий позволяет не только повышать точность финансового анализа, но и обеспечивать устойчивое развитие бизнеса в условиях неопределенности и высокой конкуренции [3, c.167].

Список литературы:

1. Кузнецов, С. В. Методы и модели искусственного интеллекта в финансовой аналитике / С. В. Кузнецов, О. И. Петрова // Финансовый менеджмент. – 2020. – №4. – С. 45–53.
2. Петров, А. И. Использование нейросетевых технологий в управлении рисками предприятия / А. И. Петров, Е. С. Иванова // Вестник экономических наук. – 2021. – №2. – С. 120–127.
3. Смирнов, А. В. Цифровые технологии и искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и риски / А. В. Смирнов, Е. В. Николаева. – М.: Инфра-М, 2022. – 238 с.