Искусственный интеллект и бухгалтерия: новые горизонты исследований

Автор: Денис Аветисян

В статье предложен систематизированный подход к изучению влияния искусственного интеллекта на бухгалтерский учет и перспективы развития исследований в этой области.

Предлагается классификационная схема и исследовательская повестка для адаптации бухгалтерских исследований к эре искусственного интеллекта.

Несмотря на растущий интерес к применению искусственного интеллекта в различных областях, его интеграция в бухгалтерские исследования требует систематизированного подхода. В статье ‘Artificial Intelligence and Accounting Research: A Framework and Agenda’ предложен фреймворк, классифицирующий исследования на основе фокуса (бухгалтерский или AI-центричный) и методологии, что позволяет сориентироваться в быстро меняющемся ландшафте. Данный анализ выявляет возможности для ученых, позволяя им стратегически позиционировать свои сильные стороны и адаптироваться к новым требованиям, включая трансформацию самого исследовательского процесса. Какие изменения в образовании потребуются для подготовки специалистов, способных эффективно использовать ИИ и сохранять конкурентоспособность в будущем?

Бухгалтерский учет в эпоху перемен: необходимость искусственного интеллекта

Традиционные методы бухгалтерских исследований, несмотря на свою устоявшуюся практику, сталкиваются со значительными трудностями при анализе современных финансовых данных. Объем и сложность информации, генерируемой в эпоху цифровой экономики, экспоненциально возрастают, что делает невозможным эффективную обработку и извлечение ценных выводов с использованием устаревших подходов. Ручной анализ, основанный на статистических выкладках и экспертных оценках, требует огромных временных затрат и подвержен субъективным ошибкам. Современные финансовые отчеты содержат неструктурированные данные, такие как текстовые комментарии и новостные статьи, которые сложно поддаются традиционным методам анализа. В результате, исследователи испытывают затруднения в выявлении скрытых закономерностей, прогнозировании финансовых рисков и принятии обоснованных управленческих решений. Поэтому, необходимость в инновационных методах, способных эффективно обрабатывать большие объемы данных и выявлять сложные взаимосвязи, становится все более актуальной.

Современный бухгалтерский учет сталкивается с экспоненциальным ростом объемов и сложности финансовых данных, что требует принципиально новых подходов к их анализу. Традиционные методы исследования зачастую оказываются неэффективными при обработке таких массивов информации, упуская ценные закономерности и возможности для оптимизации. В связи с этим, интеграция искусственного интеллекта становится не просто желательной, а необходимой для раскрытия скрытых инсайтов в финансовых потоках. Использование алгоритмов машинного обучения позволяет автоматизировать процессы выявления аномалий, прогнозирования финансовых результатов и оценки рисков, существенно повышая точность и оперативность принятия управленческих решений. Благодаря ИИ, бухгалтерский учет способен трансформироваться из функции контроля в проактивный инструмент стратегического планирования и повышения эффективности бизнеса.

Бухгалтерский учет, как научная дисциплина, находится на пороге значительных изменений, обусловленных внедрением передовых вычислительных методов. Традиционные подходы к анализу финансовых данных постепенно уступают место алгоритмам машинного обучения и искусственного интеллекта, способным обрабатывать колоссальные объемы информации с беспрецедентной скоростью и точностью. Это позволяет не только автоматизировать рутинные операции, но и выявлять скрытые закономерности, предсказывать финансовые тренды и оптимизировать принятие управленческих решений. Появление новых методов, таких как обработка естественного языка для анализа финансовых отчетов и нейронные сети для прогнозирования рисков, открывает принципиально новые возможности для бухгалтерской науки и практики, способствуя повышению эффективности и прозрачности финансовой отчетности.

Машинное обучение и глубокое обучение: основа новых возможностей

Машинное обучение (МО) предоставляет базовую структуру для обучения компьютеров на основе данных без явного программирования, что является ключевым шагом в автоматизации сложных бухгалтерских задач. В отличие от традиционного программирования, где разработчик задает четкие правила для каждой ситуации, МО позволяет системе самостоятельно выявлять закономерности и принимать решения на основе предоставленных данных. Этот подход особенно полезен в бухгалтерском учете, где существует множество исключений и сложных сценариев, которые трудно учесть в жестко запрограммированном алгоритме. Алгоритмы МО, такие как регрессия, классификация и кластеризация, могут быть использованы для анализа финансовых данных, выявления мошеннических операций, прогнозирования денежных потоков и автоматизации процессов сверки счетов, значительно повышая эффективность и точность бухгалтерского учета.

Глубокое обучение, являясь подмножеством машинного обучения, использует искусственные нейронные сети с множеством слоев для моделирования сложных взаимосвязей в финансовых данных. Многослойные нейронные сети, также известные как глубокие нейронные сети, позволяют алгоритмам выявлять нелинейные зависимости и закономерности, которые сложно обнаружить с помощью традиционных статистических методов. Каждый слой сети выполняет преобразование входных данных, извлекая иерархические признаки, что позволяет модели эффективно обрабатывать большие объемы данных и повышать точность прогнозирования, например, в задачах оценки кредитного риска, обнаружения мошеннических операций и прогнозирования рыночных тенденций. Архитектура сети, количество слоев и нейронов в каждом слое определяются спецификой решаемой финансовой задачи и объемом доступных данных.

Применение методов машинного и глубокого обучения позволяет автоматизировать задачи в бухгалтерском учете, которые ранее требовали значительных трудозатрат и экспертной оценки. К таким задачам относятся, например, автоматическая классификация транзакций, выявление аномалий и мошеннических операций, прогнозирование финансовых показателей и автоматизация сверки данных. Автоматизация снижает вероятность ошибок, связанных с ручным вводом и обработкой информации, а также позволяет бухгалтерам сосредоточиться на более сложных аналитических задачах и стратегическом планировании. Потенциал автоматизации охватывает широкий спектр бухгалтерских процессов, включая обработку счетов, формирование отчетности и аудит.

Генеративный ИИ: новый горизонт для бухгалтерского учета

Генеративные модели искусственного интеллекта, в особенности большие языковые модели (LLM), предоставляют принципиально новые возможности в области создания контента, анализа текстовых данных и моделирования финансовых сценариев. LLM способны генерировать текстовые отчеты, автоматизировать подготовку финансовой документации и создавать синтетические наборы данных для стресс-тестирования. Анализ текстовых данных включает в себя извлечение ключевой информации из неструктурированных источников, таких как новостные статьи и отчеты о прибылях и убытках, для выявления тенденций и рисков. Моделирование финансовых сценариев позволяет прогнозировать влияние различных факторов на финансовые показатели, например, изменение процентных ставок или колебания валютных курсов, что обеспечивает более точное планирование и принятие решений.

Эффективное применение моделей генеративного искусственного интеллекта, в частности, больших языковых моделей, в сфере бухгалтерского учета требует пристального внимания к разработке запросов — процессу, известному как Prompt Engineering. Данный процесс заключается в создании четких, однозначных и структурированных инструкций для модели, определяющих желаемый формат, объем и детализацию ответа. Качество запроса напрямую влияет на точность и релевантность генерируемой информации, поскольку модели интерпретируют инструкции буквально. Неоднозначные или неполные запросы могут приводить к неверным результатам или нежелательному формату вывода. В частности, необходимо учитывать специфику бухгалтерской терминологии, требования к точности данных и необходимость соблюдения нормативных актов при составлении запросов для решения задач, связанных с финансовой отчетностью и анализом.

Внедрение генеративного искусственного интеллекта открывает значительные перспективы для автоматизации формирования отчетности, обнаружения мошеннических операций и повышения точности финансового прогнозирования. Автоматизация отчетности позволяет снизить трудозатраты и повысить скорость предоставления финансовой информации, а также минимизировать ошибки, связанные с ручным вводом данных. В области обнаружения мошенничества, алгоритмы генеративного ИИ способны анализировать большие объемы транзакционных данных и выявлять аномалии, которые могут указывать на подозрительную деятельность. Улучшенное финансовое прогнозирование достигается за счет способности моделей учитывать более широкий спектр факторов и сценариев, что позволяет создавать более точные и надежные прогнозы финансовых показателей, включая анализ временных рядов и моделирование рисков.

Классификация исследований в области ИИ и бухгалтерского учета: новая структура

Предложенная рамка исследования в области искусственного интеллекта и бухгалтерского учета предоставляет систематизированный подход к классификации научных работ, основанный на их направленности и методологических особенностях. Эта система позволяет проводить сравнительный анализ различных исследований, выявляя общие тенденции и уникальные подходы. Классификация осуществляется по двум основным параметрам: фокусу исследования — направлено ли оно на развитие самих технологий искусственного интеллекта или на решение конкретных бухгалтерских задач — и применяемой методологии. Благодаря такому подходу, рамка обеспечивает четкое структурирование и облегчает понимание текущего состояния исследований в данной области, а также способствует выявлению пробелов и перспективных направлений для будущих работ.

Исследование охватило 89 научных публикаций, представленных в ведущих журналах, специализирующихся как на информационных системах в бухгалтерии (AIS), так и на бухгалтерском учете в целом, за период с 2022 по 2025 год. Анализ этих работ позволил выявить устойчивые тенденции в приоритетах исследований, касающихся применения искусственного интеллекта в бухгалтерской сфере. В результате были определены ключевые направления, требующие дальнейшего изучения, а также перспективные возможности для развития этой междисциплинарной области. Выявленные закономерности позволяют исследователям и практикам более эффективно планировать научные проекты и инвестиции в разработку и внедрение инновационных решений, основанных на искусственном интеллекте, в бухгалтерский учет и аудит.

Анализ 89 научных публикаций, посвященных применению искусственного интеллекта в бухгалтерском учете, выявил четкую дифференциацию исследовательских приоритетов между различными типами журналов. Оказалось, что 60 статей были опубликованы в изданиях, специализирующихся на информационных системах (AIS), и акцентировали внимание на самих технологиях искусственного интеллекта, их разработке и совершенствовании. В то же время, 29 публикаций, размещенных в журналах, не связанных напрямую с AIS, были сосредоточены на решении конкретных бухгалтерских задач и вопросов с использованием ИИ. Данное различие подчеркивает, что исследования в журналах AIS в большей степени направлены на техническую сторону вопроса, в то время как издания, ориентированные на бухгалтерский учет, фокусируются на практическом применении ИИ для решения бизнес-задач и улучшения учетных процессов.

Анализ 89 научных работ, опубликованных в ведущих журналах по информационным системам учета и смежных областях в период с 2022 по 2025 год, выявил преобладание исследований, сосредоточенных на развитии самих технологий искусственного интеллекта. Около 58% работ попадают в категорию «ИИ посредством ИИ», что свидетельствует о выраженном акценте на совершенствование алгоритмов, моделей и методов машинного обучения, применяемых в бухгалтерском учете. Данная тенденция указывает на активное стремление исследователей к созданию более эффективных и точных инструментов на базе ИИ, которые, в свою очередь, могут быть использованы для решения специфических задач в области учета и аудита. Фактически, значительная часть текущих исследований направлена не столько на решение конкретных бухгалтерских проблем с помощью ИИ, сколько на расширение границ возможностей самих технологий искусственного интеллекта.

Специальный выпуск журнала International Journal of Accounting Information Systems (IJAIS) активно внедряет предложенную классификационную систему для стимулирования последовательности и результативности исследований в области применения искусственного интеллекта в бухгалтерском учете. Анализ семи статей, включенных в данный выпуск, продемонстрировал практическую применимость данной системы, позволяя сопоставлять различные подходы и выявлять ключевые тенденции в развитии исследований. Данная инициатива направлена на создание более структурированной и взаимосвязанной базы знаний, способствующей углублению понимания возможностей и ограничений искусственного интеллекта в контексте бухгалтерской практики и аудита, а также на определение приоритетных направлений для будущих исследований.

Подготовка будущих специалистов: докторская программа

Эффективная подготовка докторантов имеет решающее значение для формирования глубокой экспертизы в области методологий искусственного интеллекта, применяемых в сфере бухгалтерского учета. Современные исследования показывают, что именно на этом этапе формируется способность к инновациям и адаптации к быстро меняющимся технологическим требованиям. Качественное докторское образование позволяет будущим специалистам не просто осваивать существующие инструменты, но и разрабатывать новые подходы к анализу финансовых данных, автоматизации процессов и повышению точности отчетности. Без достаточного количества квалифицированных докторантов, способных к проведению передовых исследований, развитие искусственного интеллекта в бухгалтерском учете будет замедлено, что негативно скажется на конкурентоспособности и эффективности предприятий.

Для эффективной подготовки специалистов в области применения искусственного интеллекта в бухгалтерском учете необходимо обеспечить доступ к достаточным вычислительным ресурсам и глубокое понимание техник промт-инжиниринга. Современные модели машинного обучения, такие как большие языковые модели, требуют значительных вычислительных мощностей для обучения и применения, что подразумевает доступ к специализированному оборудованию и облачным сервисам. Вместе с тем, простого доступа к ресурсам недостаточно; ключевым навыком становится умение формулировать запросы — промпты — таким образом, чтобы получить от модели наиболее точные и полезные результаты. Освоение принципов промт-инжиниринга позволяет исследователям и практикам эффективно использовать возможности $AI$, минимизировать ошибки и извлекать максимальную ценность из данных.

Инвестиции в подготовку квалифицированных исследователей являются ключевым фактором для дальнейшего развития инноваций в сфере бухгалтерского учета на базе искусственного интеллекта и обеспечения их ответственного применения. Поскольку алгоритмы становятся все более сложными и интегрированными в финансовые процессы, потребность в специалистах, способных не только разрабатывать, но и критически оценивать эти технологии, возрастает экспоненциально. Подготовка таких кадров требует не просто освоения технических навыков, но и глубокого понимания этических соображений, связанных с автоматизацией финансовых операций, а также способности адаптироваться к быстро меняющемуся технологическому ландшафту. Именно поэтому целенаправленное финансирование образовательных программ и научных исследований в данной области представляется необходимым условием для сохранения конкурентоспособности и обеспечения устойчивого развития бухгалтерской отрасли в эпоху цифровой трансформации.

Исследование, представленное в статье, акцентирует внимание на необходимости адаптации методологических подходов в бухгалтерской науке к стремительно развивающимся возможностям искусственного интеллекта. В этом контексте, слова Кена Томпсона: «Простота — это высшая степень совершенства» — особенно актуальны. Стремление к усложнению моделей и методов, без учета их практической применимости и понятности, контрпродуктивно. Эффективное использование генеративных моделей, таких как LLM, требует четкого определения исследовательских вопросов и фокуса на создании действительно ценных знаний, а не на демонстрации технических возможностей. Очевидно, что ясность и лаконичность в формулировках и подходах, являются ключевыми факторами успеха в этой области.

Куда же дальше?

Предложенная классификация, как и любая попытка упорядочить хаос, неизбежно упрощает реальность. Не стоит полагать, что границы между «ориентацией на ИИ» и «ориентацией на бухгалтерию» абсолютно непроницаемы. Настоящая сложность кроется в симбиотических отношениях, где сила одного подхода компенсирует слабость другого. В конечном счете, ценность исследования определяется не его принадлежностью к той или иной категории, а глубиной понимания лежащих в его основе принципов.

Необходимо признать, что представленный каркас — это лишь отправная точка. Будущие исследования должны сосредоточиться на методологических инновациях, позволяющих преодолеть ограничения существующих подходов. Особенно важно разработать методы оценки качества и надежности моделей генеративного ИИ в контексте бухгалтерских задач. Любая автоматизация, лишенная критического осмысления, — это всего лишь замена одной ошибки на другую.

Истинное совершенство, возможно, заключается не в создании всеобъемлющей теории, а в осознании пределов собственного знания. Пусть эта работа послужит не руководством к действию, а приглашением к размышлению. Каждый комментарий — это след недоверия к коду, и только в безмолвном анализе данных кроется истина. Идеальный исследователь исчезает в своей работе, оставляя после себя лишь результаты.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16055.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-21 16:11

🚀 Квантовые новости