APPLICATION OF NEURAL NETWORKS IN MONITORING AND FORECASTING FINANCIAL FLOWS

Article Sidebar

Abstract views: 102
PDF Downloads: 55
pdf (rus) (Русский)
Published: Jun 14, 2024
DOI: https://doi.org/10.52928/2070-1632-2024-67-2-16-20
Keywords:
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
Issue
No. 2 (2024)
Section
Экономические науки

Main Article Content

I. MATSIUSH
Euphrosyne Polotskaya State University of Polotsk

Abstract

Recently, artificial intelligence methods are increasingly being turned to in order to achieve more accurate and reliable results when forecasting the economic performance of an organisation. The article considers the existing methods and approaches used with the help of neural networks, and also offers its own approach to the development of artificial intelligence for the purposes of monitoring and forecasting of financial flows of the enterprise. Also risks and limitations of application of neural networks in accounting, forecasting analysis are given.

Article Details

How to Cite
MATSIUSH, I. (2024). APPLICATION OF NEURAL NETWORKS IN MONITORING AND FORECASTING FINANCIAL FLOWS. Vestnik of Polotsk State University. Part D. Economic and Legal Sciences, (2), 16-20. https://doi.org/10.52928/2070-1632-2024-67-2-16-20
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Author Biography

I. MATSIUSH, Euphrosyne Polotskaya State University of Polotsk

канд. экон. наук

Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

References

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/.