ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ МОНИТОРИНГЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ ФИНАНСОВЫХ ПОТОКОВ

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Просмотров аннотации: 102
Загрузок PDF: 55
pdf (rus)
Опубликован: июн 14, 2024
DOI: https://doi.org/10.52928/2070-1632-2024-67-2-16-20
Ключевые слова:
искусственный интеллект, прогнозирование, мониторинг, финансовые потоки, машинное обучение, модели прогнозирования, нейронные сети, цифровая экономика artificial intelligence, forecasting, monitoring, financial flows, machine learning, forecasting models, neural networks, digital economy
Выпуск
№ 2 (2024)
Раздел
Экономические науки

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

И. В. МАТЮШ
Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой

Аннотация

В последнее время все чаще обращаются к методам искусственного интеллекта с целью достижения более точных и надежных результатов при прогнозировании экономических показателей организации. В статье рассматриваться существующие методы и подходы, применяемые с помощью нейронных серей, также предлагается собственный подход к разработке искусственного интеллекта для целей мониторинга и прогнозирования финансовых потоков предприятия. Приводятся риски и ограничения применения нейронных сетей в бухгалтерском учете, анализе и прогнозировании.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
МАТЮШ, И. В. (2024). ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ МОНИТОРИНГЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ ФИНАНСОВЫХ ПОТОКОВ. Вестник Полоцкого государственного университета. Серия D. Экономические и юридические науки, (2), 16-20. https://doi.org/10.52928/2070-1632-2024-67-2-16-20
Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Биография автора

И. В. МАТЮШ, Полоцкий государственный университет имени Евфросинии Полоцкой

канд. экон. наук

Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

Библиографические ссылки

Салита С.В., Рахманая И.А. Формирование информационной системы мониторинга финансовых потоков в системе государственного финансового контроля // Сб. науч. работ ГОУ ВПО «ДОНАУИГС». Сер.: Экономика. – 2021. – № 21. – С. 215–223.

Струну Е.Л. Управленческий учёт: преимущества и проблемы внедрения на российских предприятиях [Электронный ресурс] // Междисциплинарный диалог: современные тенденции в общественных, гуманитарных, естественных и технических науках. – 2014. – С. 268–278. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlencheskiy-uchyot-preimuschestva-i-problemy-vnedreniya-na-rossiyskih-predpriyatiyah/viewer.

Пантелеева Т.А., Арустамов Э.А., Максаев А.А. Возможности искусственного интеллекта в управлении кадровыми ресурсами в условиях свободного предпринимательства [Электронный ресурс] // Интернет-журнал «Отходы и ресурсы». – 2019. – № 3. – URL: https://resources.today/PDF/10ECOR319.pdf. – DOI: https://doi.org/10.15862/10ECOR319.

Боровская Е.В., Давыдова Н.А. Основы искусственного интеллекта: учеб. поссобие. – 4-е изд., электрон. – М.: Лаборатория знаний, 2020. – 130 c.

Белов Р.А. Использование искусственного интеллекта в бухгалтерском учете и аудите: новые возможности и вызовы // Научные высказывания. – 2023. – № 8(32). – С. 51–55. – URL: https://nvjournal.ru/article/Ispolzovanie_iskusstvennogo_intellekta_v_buhgalterskom_uchete_i_audite_novye_vozmozhnosti_i_vyzovy/.