Менеджмент і бізнес
e-ISSN 3041-2420 | УДК 33
|
UK

Перспективи використання штучного інтелекту у фінансовому обліку

Таврійський державний агротехнологічний університет імені Дмитра Мотрного
Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»
Таврійський державний агротехнологічний університет імені Дмитра Мотрного

Анотація

Використання можливостей штучного інтелекту в фінансовому обліку підприємств поступово переходить із сфери суто наукових досліджень у практичне використання суб'єктами господарювання. Результати самого популярного напрямку використання штучного інтелекту, а саме машинного навчання в питаннях прогнозування, виявлення помилок та шахрайства стає буденною справою та має величезні позитивні результати. Однак в умовах економіки, яка динамічно розвивається та змінюється, на яку мають вплив економічні, політичні, геополітичні показники, мають особливу цінність нестандартні, оригінальні, нетипові рішення, які базуються не тільки на відомих алгоритмах, а й на професійному судженні та нетиповому баченні фахівця бухгалтерського обліку. Саме це є перспективним напрямом розвитку використання штучного інтелекту, що додає економічну та психологічну складову до технічних та інформаційних процесів

Ключові слова:
бухгалтерський облік; фінансовий облік; штучний інтелект; прогнозування; машинне навчання

Використані джерела

[1] Wilson, R.L., & Sharda, R. (1994). Bankruptcy prediction using neural networks. Decision Support Systems, 11(5), 545-557. doi: 10.1016/0167-9236(94)90024-8.

[2] Lacher, R.C., Coats, P.K., Sharma, S.C., & Fant, L. (1995). A neural network for classifying the financial health of a firm. European Journal of Operational Research, 85(1), 53-65. doi: 10.1016/0377-2217(93)E0274-2.

[3] Kim, K.S. (2005). Examining corporate bankruptcy: an artificial intelligence approach. International Journal of Business Performance Management, 7(3), 241.

[4] Zhai, W., Wu, G., Bao, W., & Niu, L. (2021). Big data analysis of accounting forecasting

based on machine learning. In 2021 6th International Conference on Intelligent Computing and Signal Processing (ICSP) (pp. 399-402), Xi’an: IEEE.

[5] Huang, S.M., Tsai, C.-F., Yen, D.C. & Cheng, Y.-L. (2008), A hybrid financial analysis model for business failure prediction. Expert Systems with Applications, 35(3), 1034-1040. doi: 10.1016/j.eswa.2007.08.040.

[6] Hung, D.N., Ha, H.T.V. & Binh, D.T. (2017). Application of F-score in predicting fraud, errors: experimental research in Vietnam. International Journal of Accounting and Financial Reporting, 7(2), 303-322. doi: 10.5296/ijafr.v7i2.12174.

[7] Shi, L., Xi, L., Ma, X., & Hu, X. (2009). Bagging of Artificial neural networks for bankruptcy prediction. In International Conference on Information and Financial Engineering (pp. 154-156). Singapore: IEEE.

[8] Lu, Y., Zeng, N., Liu, X., & Yi, S. (2015). A new hybrid algorithm for bankruptcy prediction using switching particle swarm optimization and support vector machines. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2015(1), article number 294930. doi: 10.1155/2015/294930.

[9] Antunes, F., Ribeiro, B., & Pereira, F. (2017). Probabilistic modeling and visualization for bankruptcy prediction. Applied Soft Computing, 60, 831-843. doi: 10.1016/j.asoc.2017.06.043.

[10] Rainarli, E. (2019). The comparison of machine learning model to predict bankruptcy: Indonesian stock exchange data, In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (pp. 1-7).  Bristol: IOP Publishing. doi: 10.1088/1757-899X/662/5/052019.

[11] Sehgal, S., Mishra, R.K., Deisting, F., & Vashisht, R. (2021). On the determinants and prediction of corporate financial distress in India. Managerial Finance, 47(10), 1428-1447. doi: 10.1108/MF-06-2020-0332.

[12] Kostopoulos, G., Karlos, S., Kotsiantis, S., & Tampakas, V. (2017). Evaluating active learning methods for bankruptcy prediction. In Brain Function Assessment in Learning (pp. 57-66). Patras: Springer.

[13] Jones, S., & Wang, T. (2019). Predicting private company failure: A multi-class analysis. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. 61, 161-188. doi: 10.1016/j.intfin.2019.03.004.

[14] Uthayakumar, J., Vengattaraman, T., & Dhavachelvan, P. (2020). Swarm intelligence based classification rule induction (CRI) framework for qualitative and quantitative approach: An application of bankruptcy prediction and credit risk analysis. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, 32(6), 647-657. doi: 10.1016/j.jksuci.2017.10.007.

[15] Alexandropoulos, S.-A., Aridas, C.K., Kotsiantis, S., & Vrahatis, M.N. (2019). A deep dense neural network for bankruptcy prediction. In Pädiatrie (pp. 435-444). Cham: Springer Nature Switzerland AG.

[16] Cao, Y., Liu, X., Zhai, J., & Hua, S. (2020). A two-stage Bayesian network model for corporate bankruptcy prediction. International Journal of Finance & Economics, 27(1), 455-472. doi: 10.1002/ijfe.2162.

[17] Jang, Y., Jeong, I., & Cho, Y.K. (2020). Business failure prediction of construction contractors using a LSTM RNN with accounting, construction market, and macroeconomic variables. Journal of Management in Engineering, 36(2), article number 4019039. doi: 10.1061/(ASCE)ME.1943-5479.0000733

[18] Ding, K., Peng, X., & Wang, Y. (2019). A machine learning-based peer selection method withfinancial ratios. Accounting Horizons, 33(3), 75-87. doi: 10.2308/acch-52454.

[19] Soui, M., Smiti, S., Mkaouer, M.W., & Ejbali, R. (2020). Bankruptcy prediction using stacked autoencoders. Applied Artificial Intelligence, 34(1), 80-100. doi: 10.1080/08839514.2019.1691849.

[20] Mai, F., Tian, S., Lee, C., & Ma, L. (2019). Deep learning models for bankruptcy prediction using textual disclosures. European Journal of Operational Research. 274(2), 743-758. doi: 10.1016/j.ejor.2018.10.024.

[21] Sisaye, S. (2021). The influence of non-governmental organizations (NGOs) on the development of voluntary sustainability accounting reporting rules. Journal of Business and SocioEconomic Development, 1(1), 5-23. doi: 10.1108/JBSED-02-2021-0017.

[22] Boussabaine, A.H., & Kaka, A.P. (1998). A neural networks approach for cost flow forecasting. Construction Management and Economics. 16(4), 471-479. doi: 10.1080/014461998372240.

[23] Karaca, I., Gransberg, D.D., & Jeong, H.D. (2020). Improving the accuracy of early cost estimates on transportation infrastructure projects. Journal of Management in Engineering, 36(5), article number 4020063. doi: 10.1061/(ASCE)ME.1943-5479.0000819.

[24] Kuzey, C., Uyar, A., & Delen, D. (2019). An investigation of the factors influencing cost system functionality using decision trees, support vector machines and logistic regression. International Journal of Accounting and Information Management, 27(1), 27-55. doi: 10.1108/IJAIM-04-2017-0052.

[25] Machuga, S.M., Pfeiffer, Jr.R.J., & Verma, K. (2002). Economic value added, future accounting earnings, and financial analysts’ earnings per share forecasts. Review of Quantitative Finance and Accounting, 18(1), 59-73. doi: 10.1023/A:1013814328460.

[26] Asquith, P. and Mullins, D.W. (1983). The impact of initiating dividend payments on shareholders’ wealth. The Journal of Business. 56(1), 77-96.

[27] Barnes, M.B., & Lee, V.C-.S. (2007). Feature selection techniques, company wealth assessment and intra-sectoral firm behaviours. In International Conference on Intelligent Computing 2007. (pp. 134-146). Berlin: Springer-Verlag London Ltd.

[28] Creamer, G., & Freund, Y. (2010). Using boosting for financial analysis and performance prediction: Application to S&P 500 companies, Latin American ADRs and banks. Computational Economics, 36(2), 133-151. doi: 10.1007/s10614-010-9205-3.

[29] Lee, S.Y., Oh, S.Y., Lee, S., & Gim, G.Y. (2021). The firm life cycle forecasting model using machine learning based on news articles. International Journal of Networked and Distributed Computing. 9(1), 1-9. doi: 10.2991/ijndc.k.201218.002.

[30] Cheng, M.-Y., & Roy, A.F. (2011). Evolutionary fuzzy decision model for cash flow prediction using time-dependent support vector machines. International Journal of Project Management, 29(1), 56-65. doi: 10.1016/j.ijproman.2010.01.004.

[31] Bahrami, M., Bozkaya, B., & Balcisoy, S. (2020). Using behavioral analytics to predict customer invoice payment. Big Data, 8(1), 25-37. doi: 10.1089/big.2018.0116.

[32] Vineeth, V.S., Kusetogullari, H., & Boone, A. (2020). Forecasting sales of truck components: a machine learning approach. In Proceedings of 2020 IEEE 10th International Conference on Intelligent Systems (pp. 510-516). Varna: IEEE. doi: 10.1109/IS48319.2020.9200128.

[33] Jang, Y., Jeong, I., & Cho, Y.K. (2020). Business failure prediction of construction contractors using a LSTM RNN with accounting, construction market, and macroeconomic variables. Journal of Management in Engineering, 36(2), article number 4019039. doi: 10.1061/(ASCE)ME.1943-5479.0000733.

[34] Choi, Y. (2021). A study of employee acceptance of artificial intelligence technology. European Journal of Management and Business Economics, 30(3), 318-330.

[35] Rahul, K., Seth, N., & Kumar, U. (2018). Spotting earnings manipulation: using machine learning for financial fraud detection. In SGAI Conferences (pp. 343-356). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-04191-5_29.

[36] Bao, Y., Ke, B.I., Li, B.I., Yu, Y.J., & Zhang, J.I. (2020). Detecting accounting fraud in publicly traded U.S. Firms using a machine learning approach. Journal of Accounting Research, 58(1), 199-235. doi: 10.1111/1475-679X.12292.

[37] Brown, N.C., Crowley, R.M., & Elliott, W.B. (2020). What are you saying? Using topic to detect financial misreporting. Journal of Accounting Research, 58(1), 237-291.

[38] Venkatesh, V., Thong, J.Y.L., & Xu, X. (2016). Unified theory of acceptance and use of technology: a synthesis and the road ahead. Journal of the Association for Information Systems, 17(5), 328-376. doi: 10.17705/1jais.00428.

[39] Bauer, K., Hinz, O., van der Aalst, W., & Weinhardt, C. (2021). Expl(AI)n it to me – explainable AI and information systems research. Business and Information Systems Engineering, 63(2), 79-82. doi: 10.1007/s12599-021-00683-2.

[40] Huttunen, J., Jauhiainen, J., Lehti, L., Nylund, A., Martikainen, M., & Lehner, O. (2019). Big data, cloud computing and data science applications in finance and accounting. ACRN Journal of Finance and Risk Perspectives, 8, 16-30.

[41] Onyshchenko, O., Shevchuk, K., Shara, Y., Koval, N., & Demchuk, O. (2022). Industry 4.0 and accounting: Directions, challenges, opportunities. Independent Journal of Management & Production, 13(3), 161-195. doi: 10.14807/ijmp.v13i3.1993.

ЦИТУВАТИ

Trachova, D., Davydiuk, T., & Demchuk, O. (2023). Prospects for the use of artificial intelligence in financial accounting. Management and Business, 1(2), 171-191.