SWOT-АНАЛИЗ ИНТЕГРАЦИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УПРАВЛЕНЧЕСКУЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

SWOT ANALYSIS OF THE INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE INTO MANAGEMENT ACTIVITIES

Ekaterina Pomazan

master's student, St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation

Russia, St. Petersburg

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются преимущества и недостатки внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в управленческий учет. Актуальность исследования связана с растущими требованиями к автоматизации процессов и качеству принятия решений в современной экономике. Исследование акцентирует внимание на важности стратегического подхода к интеграции ИИ, выявляя риски, что открывает новые горизонты для дальнейших исследований в данной области. По результатам исследования были предложены рекомендации для организаций, стремящихся эффективно внедрить ИИ в свои процессы. Сделан вывод, что ИИ способен стать практическим инструментом и эффективно использоваться в сочетании с традиционными приемами и методами в управленческом учете.

ABSTRACT

The article discusses the advantages and disadvantages of the introduction of artificial intelligence (AI) in management accounting. The relevance of the research is related to the growing requirements for automation of processes and the quality of decision-making in the modern economy. The study focuses on the importance of a strategic approach to integration and identifying risks, which opens up new horizons for further research in this area. Based on the results of the study, recommendations were proposed for organizations seeking to effectively implement AI in their processes. It is concluded that AI can become a practical tool and be effectively used in combination with traditional techniques and methods in management accounting.

Ключевые слова: Искусственный интеллект, управленческий учет, автоматизация, принятие решений, инновации, клиентский опыт, технологии.

Keywords: Artificial intelligence, management accounting, automation, decision-making, innovation, customer experience, technology.

С увеличением объема данных разработка и внедрение искусственного интеллекта (ИИ), особенно методов машинного обучения, представляет собой важный шаг в эволюции современных технологий. Технологии ИИ тесно связаны с аналитикой, и стремительное развитие цифровых технологий, а также рост объемов обрабатываемых данных открывают новые перспективы для их применения во всех сферах. Это включает нейронные сети, генетические алгоритмы, мягкие вычисления и другие средства, основанные на обработке данных. [1, 2].

Основная цель управленческого учета заключается в том, чтобы предоставить информацию, актуальную для всех уровней менеджмента компаний, что способствует эффективному и целенаправленному процессу принятия решений [3]. Увеличение объема данных и важность их точной и оперативной интерпретации создают предпосылки для внедрения цифровых технологий, которые помогают получить ясное представление о бизнес-процессах и рыночных тенденциях, а также способствуют своевременному принятию стратегических управленческих решений [4].

Внедрение ИИ в управленческий учет способствует трансформации традиционных управленческих систем, позволяя автоматизировать рутинные задачи, значительно повышать аналитические возможности организаций, улучшать их адаптивность к изменениям внешней среды и ускорять реализацию бизнес-процессов. [3].

Управленческий учет играет критически важную роль в проектном менеджменте, обеспечивая систематический подход к сбору, анализу и интерпретации финансовой информации, необходимой для успешного выполнения проектов. В этом контексте управленческий учет не только способствует более качественному планированию и контролю ресурсов, но также обеспечивает прозрачность в процессах принятия решений [4].

Тем не менее, несмотря на явные преимущества, интеграция ИИ несет в себе определенные риски и вызовы. Вопросы предвзятости алгоритмов, зависимость от технологий и нехватка квалифицированных кадров стали важными аспектами, требующими внимания. [5]. Настоящая статья направлена на выявление и анализ ключевых положительных и отрицательных сторон внедрения искусственного интеллекта в управленческий учет.

Сильные стороны

1) Универсальный поток данных

Технологии ИИ позволяют создавать новый уровень анализа данных, обеспечивая доступ к информации в реальном времени и способствуя созданию конкурентных преимуществ.

2) Снижение затрат

ИИ автоматизирует рутинные процессы, что позволяет оптимизировать бизнес-процессы и сокращать затраты на обработку и анализ данных.

3) Улучшение прогнозирования

ИИ способен анализировать большие базы данных и учитывать множество переменных, что повышает точность прогнозов результатов.

4) Повышение продуктивности

Системы на базе ИИ могут значительно улучшать отбор и обработку информации, освобождая время для более важных стратегических задач.

 Слабые стороны

1) Проблемы с качеством данных

Риски, связанные с недостаточной точностью и полнотой данных, могут привести к ошибкам в отчетах и аналитике.

2) Предвзятость алгоритмов

ИИ может унаследовать существующие предвзятости из данных, что может негативно сказаться на принятии решений.

3) Сложности в интеграции систем

Внедрение ИИ может требовать значительных усилий для интеграции с существующими системами, что может замедлить процесс.

4) Необходимость в профессиональных навыках

Работники могут столкнуться с необходимостью обучения новым навыкам для эффективного использования ИИ, что требует времени и ресурсов.

 Возможности

1) Обоснованные решения

Интеграция ИИ позволяет принимать более обоснованные решения на основе анализа больших объемов данных и выявления скрытых закономерностей.

2) Функциональная и профессиональная трансформация

Роль управленческих бухгалтеров перерастает в стратегическую, с акцентом на анализ данных и принятие решений.

3) Расширение рынков и услуг

Использование ИИ может позволить компаниям предлагать новые услуги и продукты, нацеленные на специфические потребности клиентов.

4) Улучшение клиентского опыта

ИИ может помочь в создании персонализированного подхода к клиентам за счет более точного анализа их потребностей и предпочтений.

 Угрозы

1) Потеря контроля

Чрезмерная зависимость от ИИ может привести к игнорированию человеческого фактора в принятии решений, создавая риск неправильных выводов.

2)  Проблемы безопасности и конфиденциальности данных

Растущий объем обрабатываемых данных может привести к уязвимостям, связанным с кибератаками и утечками информации.

3) Регуляторные риски

Законы и нормы, касающиеся использования ИИ, могут быть изменены, что повлияет на бизнес-модели компаний и подходы к управлению.

4) Обострение конкуренции

Быстрое внедрение ИИ другими компаниями создаст необходимость постоянно адаптироваться и улучшать технологии, чтобы оставаться конкурентоспособным.

В данной статье представлен SWOT –анализ с взвешенной оценкой показателей (табл.1)

Таблица 1

SWOT –анализ данных с взвешенной оценкой

Интеграция искусственного интеллекта в управленческий учет может стать мощным инструментом для организаций, стремящихся повысить свою эффективность и конкурентоспособность. На основании проеденного анализа предложен ряд рекомендаций:

1. Инвестиции в качество данных

Организациям необходимо уделить внимание улучшению качества данных. Рекомендуется разработка метрик качества данных, проведение аудита текущих данных в соответствии с метриками, внедрение мероприятий по верификации данных перед их использованием в процессе обучения моделей ИИ.

2. Управление рисками предвзятости алгоритмов

Перед организациями стоит необходимость учитывать потенциальные угрозы, связанные с предвзятостью алгоритмов, для минимизации рисков необходимо разработать и внедрить механизмы контроля и проверки выводов алгоритмов для справедливого использования данных.

3. Реагирование на изменения

В рамках современной экономике встает вопрос обострения конкурентной борьбы важно разработать механизмы, для быстрого реагирования на изменения на рынке и в технологиях; обеспечивать мониторинг тенденций в области ИИ и внедрять новые разработки, для сохранения конкурентоспособности.

4. Реагирование на изменения

В рамках современной экономике встает вопрос обострения конкурентной борьбы важно разработать механизмы, для быстрого реагирования на изменения на рынке и в технологиях; обеспечивать мониторинг тенденций в области ИИ и внедрять новые разработки, для сохранения конкурентоспособности.

5. Обучение сотрудников

При внедрении систем ИИ требуется обучение и развитие новых профессиональных навыков у персонала, что будет способствовать повышению его эффективности. Также целесообразной будет мотивация персонала для непрерывного обучения и адаптацию к изменениям.

6. Обеспечение безопасности данных

Увеличение зависимости от ИИ подразумевает возрастание требований к безопасности данных. Перед организациями остро встанет задача по разработке стратегии управления рисками кибербезопасности, соответствующую современным вызовам. Также необходимо создание и внедрение протоколы защиты данных.

7. Стратегический подход к внедрению ИИ

При внедрении ИИ в управленческий учет организациям необходимо разработать подробную стратегию. Важно определить конкретные цели, сосредоточенные на автоматизации процессов и повышении качества принимаемых решений. Также целесообразно провести оценку текущих процессов для выявления тех, которые могут быть оптимизированы с использованием технологий искусственного интеллекта.

Интеграция искусственного интеллекта в управленческий учет становится важным фактором повышения эффективности и качества решений в организациях. SWOT-анализ выявил сильные стороны, такие как улучшение аналитических возможностей и снижение затрат, а также слабые стороны, включая проблемы с качеством данных и необходимость переобучения персонала. При этом существуют значительные возможности для трансформации услуг, но также и угрозы, связанные с безопасностью данных и регуляторными рисками. Для успешного внедрения ИИ требуется стратегический подход, учитывающий все вышеперечисленные аспекты.

Список литературы:

1. Дорожная карта развития «сквозной» цифровой технологии «Нейротехнологии и искусственный интеллект»// Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. URL: https://digital.gov.ru/ru/documents/6658/ (дата обращения: 30.09.2024).
2. Рыбак, В.А. Методы и алгоритмы поддержки принятия решений для управления рациональным природопользованием: специальность 05.13.01 "Системный анализ, управление и обработка информации" : автореферат диссертации на соискание учёной степени доктора технических наук / Рыбак Виктор Александрович. – Минск, 2023. – 60 с.
3. Бобрышев А. Н., Агафонова Н. П. Применение бюджетирования как ключевого элемента управленческого учета в системе проектного менеджмента //Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. – 2020. – №. 2. – С. 3-12.
4. Морозова И. А. и др. Искусственный интеллект в управленческом учете коммерческих структур: новые возможности //Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. – 2020. – №. 2. – С. 32-38.
5. Платов А. В., Новичкова И. А., Хореева Н. К. ДИДЖИТАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО УЧЕТА В РАМКАХ КОНЦЕПЦИИ ПРОЦЕССНОГО УПРАВЛЕНИЯ //Экономика Профессия Бизнес. – 2023. – №. 3. – С. 60-66.
6. Указ Президента РФ "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации" от 10.10.2019 № 490 // Официальный сайт президента России. — 2019 г. — с изм. и допол. в ред. от 15.02.2024.
7. Vărzaru A. A. Assessing artificial intelligence technology acceptance in managerial accounting //Electronics. – 2022. – Т. 11. – №. 14. – С. 2256.