Статья опубликована в рамках: CXXXVII Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 06 мая 2024 г.)
Наука: Экономика
Секция: Менеджмент
Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции
дипломов
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В УПРАВЛЕНЧЕСКОМ УЧЕТЕ
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MANAGEMENT ACCOUNTING
Anna Shaikova
student, Department of Applied Informatics and Information Technology, Belgorod State National Research University,
Russia, Belgorod
Olga Pusnaya
scientific supervisor, senior lecturer, Belgorod State National Research University,
Russia, Belgorod
АННОТАЦИЯ
На данный момент один из наиболее популярных способов повышения производительности предприятия – это оптимизация его бизнес-процессов, важную часть которых занимают процессы управленческого учета. Многие из этих процессов практически невозможно автоматизировать с помощью обычных программ, именно по этой причине все растет тенденция применения ИИ-технологий для помощи человеку. В данной статье рассматриваются ИИ-продукты, которые применяются в управленческом учете.
ABSTRACT
At the moment, one of the most popular ways to increase the productivity of an enterprise is to optimize its business processes, an important part of which is occupied by management accounting processes. Many of these processes are almost impossible to automate using conventional programs, which is why the trend of using AI technologies to help humans is growing. This article discusses AI products that are used in management accounting.
Ключевые слова: ИИ, управленческий учет, оптимизация, бизнес-процессы.
Keywords: AI, Management accounting, optimization, business processes.
Управленческий учет – это упорядоченная система выявления, сбора, хранения и представления финансовой и нефинансовой информации из внутренних и внешних источников для принятия управленческих решений по деятельности организации [1]. Этот вид учета дает большой объем разрозненных данных, на обработку которых может уйти время, которое в бизнес-процессах зачастую является наиболее ценным ресурсом. По этой причине на рынке появляется все больше ИИ-решений, помогающих аналитикам, менеджерам и руководителям компаний быстро обрабатывать информацию и принимать обоснованные решения. Ниже приведено несколько программ, предназначенных для анализа данных компании, представления результатов в структурированном виде и генерации рекомендаций [2].
Datarails FP & A Genius – платформа финансового планирования и анализа со встроенным ИИ в виде чат-сервиса, который способен принимать запросы на естественном языке, предоставлять результат в виде графиков, предлагать варианты уточнения запросов и запоминать контекст, что обеспечивает более плавный переход от одного запроса к другому и непрерывность анализа [3].
Domo – это облачное аналитическое программное решение для управления бизнесом. Предназначено для объединения данных из разрозненных источников, их обработки и представления в удобном для человека виде. Встроенный ИИ в виде чата помогает обрабатывать информацию и строить прогнозы. Также имеется возможность тестировать новые модели ИИ в панелях мониторинга [4].
Planful Predict – это набор решений для платформы Planful на основе ИИ, которые помогают управляющему звену принимать решения с большей гибкостью и точностью. Данная технология способна проверять наличие ошибок и отклонений, выявлять закономерности и генерировать рекомендации [5].
Vena Insights – это комплексная платформа бизнес-планирования, позволяющая организациям оптимизировать процессы прогнозирования, принятия решений и создания отчетов. Обладает встроенным Power BI и ИИ от Microsoft. Позволяет настраивать модели машинного обучения [6].
Polymer — это инструмент, который преобразует информацию в структурированную базу данных и визуализирует ее. Сервис дает возможность подключаться к различным источникам данных, обрабатывать их и выводить на панели мониторинга, настраиваемые пользователем [7].
В таблице 1 представлено сравнительные данные о внедренном ИИ в вышеперечисленные программные решения.
Таблица 1
Сравнительные данные платформ
Название |
Наличие чат-бота |
Диаграммы |
Доп. возможности ИИ |
Генерация рекомендаций ИИ |
Наличие демоверсии |
Datarails FP & A Genius |
Да |
Да |
Запоминание контекста запросов Автоматический выбор типа диаграммы |
Не указана |
Нет Доступна демонстрация работы по заявке Только настраиваемые тарифные планы |
Domo |
Да |
Да |
Создание и управление моделями ИИ Возможности тонкой настройки и доп. программирования |
Да |
Доступна обширная бесплатная демоверсия Доступны демо- ролики |
Название |
Наличие чат-бота |
Диаграммы |
Доп. возможности ИИ |
Генерация рекомендаций ИИ |
Наличие демоверсии |
Planful Predict |
Не указано |
Да |
Обнаружение ошибок и аномалий в данных |
Да |
Нет Доступна демонстрация работы по заявке Только настраиваемые тарифные планы |
Vena Insights |
Не указано |
Да |
Обнаружение аномалий в данных Интеграция с Microsoft |
Не указана |
Нет Доступна демонстрация работы по заявке Только настраиваемые тарифные планы |
Polymer |
Да |
Да |
Настраиваемые информационные панели Генерация информационных панелей |
Не указана |
Бесплатная 7-дневная демо версия |
Из приведенной выше таблицы видно, что, не смотря на схожесть платформ, каждая из них имеет свои особенности, подходящие под разные потребности пользователей. Datarails FP & A Genius подходит для глубокого аналитического анализа данных пользователем без специальных знаний. Domo позволяет проводить тонкую настройку алгоритмов ИИ специалистами, обладающими соответствующей квалификацией и, кроме того, поддерживает подключение различных источников данных, что подходит для компаний, хранящих и использующих разнородную информацию. Производители Planful Predict и Vena Insights делают акцент на обнаружении аномалий и ошибок, что может помочь компаниям, работающим со связанными документами и процессами, где один фактор должен соответствовать другому, отслеживать несоответствия. Polymer делает особый упор на представление информации в удобном человеку виде на настраиваемых информационных панелях, что особенно полезно в случаях, когда нужно расположить всю необходимую информацию в одном рабочем пространстве.
Таким образом, благодаря различным инструментам аналитики данных с внедренным ИИ и машинным обучением, управленческий учет постоянно развивается и меняется, его процессы становятся более быстрыми, оптимизированными и индивидуальными, что позволяет компаниям быстро принимать выгодные, своевременные и обоснованные решения.
Список литературы
- Основы управленческого учёта для руководителей: какой он бывает и зачем он нужен [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://skillbox.ru/media/management/osnovy-upravlencheskogo-uchyeta-dlya-rukovoditeley-kakoy-on-byvaet-i-zachem-on-nuzhen/?ysclid=lv8dj21fj8970856622 (дата обращения 02.05.2024)
- Top 12 AI Tools for Financial Analysts: 2024 Edition [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://www.geeksforgeeks.org/top-ai-tools-for-financial-analysts/?ysclid=lvtpq1v4kd480625482 (дата обращения 03.05.2024)
- Datarails FP&A Genius [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://support.datarails.com/hc/en-us/articles/11010434033820-Datarails-FP-A-Genius (дата обращения 04.05.2024)
- Domo [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://www.domo.com/ (дата обращения 03.05.2024)
- Planful Predict [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://planful.com/why-planful/planful-predict/ (дата обращения 16.04.2024)
- Vena Insights is the Intelligent Reporting and Analytics Solution [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://www.venasolutions.com/platform/microsoft/insights#powerBI (дата обращения 05.05.2024)
- Polymer [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://www.polymersearch.com/ (дата обращения 05.05.2024)
дипломов
Оставить комментарий