Искусственный интеллект с его возможностями автоматизации процессов и агрегации данных оказывает значительное влияние на бизнес. Одно из таких последствий, исходя из этого изменения, относится к области бухгалтерского учета, где широко распространены опасения по поводу неограниченного использования автоматизированных процессов. Целью статьи является всестороннее исследование текущих тенденций и прогнозов, а также анализ потенциального влияния этих технологий на различные сферы человеческой деятельности и общественные процессы. Искусственный интеллект выступает как одна из самых быстроразвивающихся областей современной науки и техники, предоставляя новые возможности для оптимизации производственных процессов, улучшения качества жизни и создания интеллектуальных систем, способных решать сложные задачи без вмешательства человека. Основные методы исследования основаны на общих принципах формулирования и проверки гипотез, логических рассуждениях, а также методах контент-анализа. Это позволило собрать аналитический материал и сделать обзор всей информации, представленной в исследовании. Рассматривая преимущества и недостатки искусственного интеллекта, автор показывает сходства и различия между искусственным интеллектом и человеческим интеллектом. Автор знакомит с историей искусственного интеллекта, чтобы понять последствия его внедрения в сферу бухгалтерского учета. Результаты исследования показали, что будущее бухгалтерского учета в эпоху доминирования искусственного интеллекта предполагает не только автоматизацию и повышение эффективности процессов, но и полную трансформацию роли бухгалтера в организации. Это открывает новые горизонты для профессионалов, готовых адаптироваться к условиям быстро меняющегося цифрового мира.
Идентификаторы и классификаторы
В 2011 г., когда мир начал осознавать возможности искусственного интеллекта (ИИ) и его огромный потенциал, инструмент IBM под названием Watson появился в популярной телевикторине Jeopardy. Компания IBM специально разработала Watson для трехдневного соревнования по Jeopardy, оснастив его программой DeepQA, которая могла запрашивать 200 миллионов страниц информации. Watson одержал победу над двумя самыми успешными участниками шоу, потому что смог обрабатывать большое количество данных. Эта победа, возможно, заставила аудиторию задуматься о том, может ли искусственный интеллект потенциально превзойти даже лучших из нас.
Список литературы
1. Frey C., Osborne M. The future of employment. How susceptible are jobs to computerization? Working Paper. Oxford: Oxford Martin School; 2013. 79 p.
2. Schatsky D., Muraskin C., Gurumurthy R. Cognitive technologies: The real opportunities for business. Deloitte review. 2015;(16):115-129.
3. Gamage P. Big Data: are accounting educators ready? Accounting and Management Information Systems. 2016;15(3):588-604.
4. Gardner H. Frames of mind: The theory of multiple intelligences. Basic Books. New York; 2011, 529 p.
5. Dickson B. Architects of Intelligence: A reflection on the now and future of AI. Nov. 11, 2019. URL: https://bdtechtalks.com/2019/11/11/martin-ford-architects-of-intelligence-ai (accessed on 11.09.2024).
6. Kokina J., Davenport T.H. The emergence of artificial intelligence: How automation is changing auditing. Journal of Emerging Technologies in Accounting. 2017;14(1):115-122.
7. Stewart I., De D., Cole A. Technology and people: The great job-creating machine. Sep. 8. 2016. London. URL: http://www2.deloitte.com/uk/en/pages/finance/articles/technology-andpeople (accessed on 11.09.2024).
8. A future that works: automation, employment and productivity. McKinsey Global Institute, 2017. URL: https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/featured insights/Digital Disruption/Harnessing automation for a future that works/MGI-A-future-that-works-Executive-summary.ashx (accessed on 11.09.2024).
9. Weil G., Pistillo M., S. Van Arsdale, Ikegami J., Onuma K., Okawa M., Osborne A. Insuring emerging risks from AI. 2024, 44 р.
10. Frey C.B., Osborne М. Generative Ai and the future of work: a reappraisal. The Brown Journal of World Affairs. 2023;30(1):1-17.
11. Douglas J. These American workers are the most afraid of A.I. taking their jobs. Nov. 7, 2019. URL: https://www.cnbc.com/2019/11/07/these-american-workers-are-the-most-afraid-of-ai-taking-their-jobs.html (accessed on 11.09.2024).
12. Никифорова Н.А. Анализ состояния нейросетевых моделей в различных сферах их применения. Экономические науки. 2023;4(221):260-265. https://doi.org/10.14451/1.221.260
13. Reuel A., Bucknall B. et al. Open problems in technical AI governance. 2024. 95 p. URL: https://www.researchgate.net/publication/382458935_Open_Problems_in_Technical_AI_Governance (accessed on 11.09.2024).
14. Michalski R. S., Carbonell J. G., T. M. Mitchell T. M. Machine learning: An artificial intelligence approach. Springer Science and Business Media; 2013. 572 р. URL: https://books.google.ru/books/about/Machine_Learning.html?id=-eqpCAAAQBAJ&redir_esc=y (дата обращения: 11.09.2024).
15. Frey C.B., Presidente G., Andres P. Data-biased innovation: Directed technological change and the future of artificial intelligence. The Oxford Martin Working Paper Series on Technological and Economic Change, 21 May 2024, 36 р. URL: https://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/publications/data-biased-innovation-directedtechnological-change-and-the-future-of-artificial-intelligence (accessed on 11.09.2024).
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье рассмотрены основные этапы развития экономического анализа и контроля, а также выделены особенности методологии и методики учетно-контрольных и аналитических процессов в современных условиях ускоренного развития и роста инновационной деятельности экономических субъектов, изменения их организационной структуры, правовых форм и экономических взаимоотношений между ними. Основные тенденции развития учета, анализа и контроля на современном этапе трансформации экономики обоснованы как одна из ключевых функций управления, направленная на обеспечение достоверной, комплексной и достаточной информацией, необходимой для объективной оценки состояния объекта, определения приоритетных направлений его развития и формирования долгосрочных стратегий по основным уровням и направлениям трансформации экономики. Проведена систематизация основных научных подходов к совершенствованию всех стадий учетно-аналитической и контрольной деятельности с учетом методологического единства направлений и этапов этого процесса на разных уровнях управления. Учитывая разнообразие развития учета и формирования отчетности в отдельных сферах деятельности, сравнительный анализ и систематизация направлений их развития в настоящее время весьма актуальны для выбора наиболее результативных направлений их совершенствования и соответствия изменений, происходящих в экономике. Цель статьи — систематизировать научные разработки и практический опыт ведущих организаций России в области учета, анализа, контроля и аудита. В работе дана оценка уровня стандартизации и нормативного регулирования учетно-контрольных процессов, а также обоснованы новые виды аналитической работы в условиях цифровизации экономики и использования новых интеллектуальных методов анализа. Методология. Статья базируется на анализе и оценке научных исследований и практического опыта в области учета, анализа и контроля (аудита). Ориентирована на единство методологий и методик их организации на всех уровнях управления организаций разных организационно-правовых форм, что обеспечивает согласованность и взаимовыгодность их сотрудничества и повышение эффективности экономики страны в целом. Выводы. Изучение и сопоставление основных направлений совершенствования учета, анализа и контроля (аудита) позволяет определить наиболее результативные направления их развития, объективно оценить значение стандартизации этих процессов и выделить специфику, соответствующую особенностям технико-технологической и организационной характеристики разных сфер деятельности и задач, решаемых на разных уровнях управления.
В статье рассмотрена форма счетоводства, созданная Ф. В. Езерским, одним из самых известных русских бухгалтеров. История его тройной русской бухгалтерии составляет предмет исследования как в нашей стране, так и за рубежом. В статье используются просопографический метод и метод архивных исследований. Авторы ставят своей целью анализ работ Ф. В Езерского в сравнении с аналогичными трудами его времени. Показано, что российская тройная бухгалтерия представляет собой вариант двойной записи, при которой собственный капитал представляется как разница между активами и пассивами, аналогично английской бухгалтерии, и они никак не связаны с идеями тройной бухгалтерии Идзири. У происхождения системы Езерского есть два триггера: его опыт работы в военном министерстве в области бюджетного учета и английская система бухгалтерского учета Джонсона. Для ее распространения он создал условия, в которых о ней узнали все. Езерский спровоцировал ученых бухгалтеров на публичную дискуссию вокруг этой системы, публикуя в собственных журналах критику двойной бухгалтерии и защиту своего творения. Знакомство с тройной русской системой счетоводства специалистов-практиков Езерский обеспечил открытием курсов, на которых за 40 лет существования были обучены более 15 тысяч счетных работников. Кроме того, он объединил вокруг себя единомышленников, сторонников и сочувствующих, создав общество бухгалтеров. Его членов привлекали не только возможностью повышать квалификацию, но и проводить свободное время, в том числе с семьями. Разработанная Езерским система стала не только делом его жизни, но и способом зарабатывания денег. Несмотря на славу первопроходца, Езерский не был одинок в отказе от классических регистров итальянской двойной бухгалтерии. Проведенный в статье анализ позволил установить близость системы Езерского к идеям Э. Дегранжа-отца, создателя так называемой американской формы счетоводства. В основе этой системы лежало стремление к упрощению учетных записей путем их выделения во вспомогательные регистры и сокращения числа счетов главной книги. Сам термин «тройная бухгалтерия» был известен и до Езерского. Так назвал свою книгу Р. Рупп, представивший форму счетоводства, весьма схожую с системой Дегранжа. Как и Езерский, Рупп отмечал, что его тройная бухгалтерия необходима для предотвращения ошибок в записях. Это не умаляет заслуг Езерского, ведь в его время нередко различали системы учета не по числу счетов, по которым проводились записи, а по числу регистров, в которых они отражались. Такая особенность присуща и системе Езерского.
В современных условиях наблюдается рост конкуренции в области оказания консультационных и сопутствующих аудиту услуг. В связи с этим аудиторские фирмы стремятся расширить перечень предоставляемых услуг и с учетом требований бизнес-среды развивают новые направления консалтинговой деятельности. В качестве примера такого направления приводится дью-дилидженс, который становится достаточно востребованным и динамично развивается. Самостоятельным направлением является проверка организации на предмет соблюдения ею требований законодательства в сфере защиты окружающей среды, которое реализуется в ходе экологического дью-дилидженса. Анализ экологической благонадежности контрагента позволяет внести важный вклад в обеспечение экономической безопасности организации и снижение предпринимательских рисков. Актуальность рассматриваемой тематики обусловлена необходимостью разработки подходов к проведению экологического дью-дилидженса из-за отсутствия единой методики его осуществления. цель исследования заключается в рассмотрении ключевых особенностей проведения проверки контрагента на предмет его надежности в контексте соблюдения им нормативно-правовых требований природоохранного законодательства. В ходе изучения особенностей осуществления экологического дью-дилидженса были использованы методы синтеза, сравнительного анализа, обобщения. Результатом проведенного исследования является выявление возможностей применения полученной информации о контрагенте как предполагаемом источнике возникновения экологических рисков для определения дальнейших методов их снижения. В качестве выводов определены тренды дальнейшего развития и совершенствования методики проведения экологического дью-дилидженса.
Банк России с 2021 г. активно принимает макропруденциальные меры, направленные на сдерживание роста ипотечной задолженности населения и ухудшение ее структуры в Российской Федерации. Ужесточение этих мер в течение последних трех лет делает крайне актуальным вопрос о фактической эффективности и обоснованности этой политики Банка России. Поэтому целью исследования стал эмпирический анализ тенденций в сфере ипотечного кредитования, сложившихся в России в условиях ужесточения макропруденциальной политики, методами статистического анализа динамических рядов. Для реализации поставленной цели были решены задачи объема и территориальной структуры ипотечной задолженности россиян и основных условий ипотечного жилищного кредитования (процентной ставки и срока кредита) на основе официально опубликованных абсолютных и относительных показателей задолженности россиян по ипотечным жилищным кредитам. В статье изложены результаты исследования динамики объема и условий ипотечного жилищного кредитования населения в период с января 2018 по декабрь 2024 г., с акцентом на роль мероприятий макропруденциальной политики Банка России, таких как повышение ключевой ставки и установление макропруденциальных лимитов по ипотечному кредитованию для высокорисковых кредитов, в замедлении роста ипотечной задолженности. В первой части статьи объясняется важность ипотечного кредитования как механизма удовлетворения базовой потребности в жилье в условиях его низкой доступности. Обсуждается, почему внедрение этого механизма может создать угрозу ипотечного кризиса. Вторая часть посвящена территориальной дифференциации уровня и условий ипотечного жилищного кредитования, а также их ежемесячной динамике за последние пять лет. Приведены результаты статистического анализа влияния макроэкономических факторов на динамику ипотечной задолженности. На основе статистических данных Банка России и Федеральной службы государственной статистики доказана высокая степень территориальной однородности наблюдаемых тенденций в сфере ипотечного жилищного кредитования. Показано, что макропруденциальные лимиты на высокорисковые ипотечные кредиты заставят низкообеспеченные домашние хозяйства отказаться от жилья как базового блага, что приведет к росту социальной напряженности. Результаты статистического анализа эмпирических данных подтвердили значимую положительную связь между динамикой ключевой ставки и уровнем ипотечной задолженности. Это доказывает ошибочность повышения ключевой ставки в контексте замедления роста ипотечной задолженности населения. В статье утверждается, что наблюдаемые события были вызваны не столько ошибочными регуляторными решениями, сколько низкой доступностью жилья и недостатками в структуре финансовой системы. Поэтому, размышляя о совершенствовании регулирования рынка ипотечного кредитования, необходимо выйти за рамки создания индивидуальных стимулов и банковского надзора и обратить внимание на вопросы системной взаимозависимости и прозрачности ипотечного кредитования.
Сегодня большинство стран мира поддержало ряд международных инициатив по противодействию росту выбросов парниковых газов в атмосферу, которые являются существенным фактором глобального изменения климата. В статье рассматриваются вопросы, требующие решения для снижения негативного влияния выбросов парниковых газов и их чрезмерной концентрации на изменение климата. целью исследования является анализ источников, раскрывающих теоретические и правовые аспекты российской и международной практики учета выбросов парниковых газов. Методологической основой работы стали системный подход к рассматриваемой проблеме, сбор фактов, метод «чистого обязательства», метод государственных субсидий. При обосновании конкретных предложений использовались специальные методы: наблюдение, сравнение, метод экспертных оценок. Результатом исследования является развитие методов бухгалтерского учета углеродных единиц, в частности их классификации, последующей оценки и проверки на обесценение.
Актуальность исследования определяется необходимостью адаптации бухгалтерского учета к условиям цифровой трансформации и внедрения технологий больших данных. Понятия «большие данные» и «аналитика больших данных» стали общепринятыми терминами, обозначающими значительные массивы информации, для обработки которой требуется применение инновационных методов анализа и управления данными. Используя аналитические методы, бухгалтеры сталкиваются с рядом трудностей, что ограничивает их широкое применение. Одна из основных сложностей заключается в недостаточной адаптации традиционных бухгалтерских платформ к работе с большими данными. Компании сталкиваются с высокими затратами на их внедрение и поддержку. Дополнительным препятствием к распространению аналитики данных в бухгалтерском учете является консерватизм самой профессии.
Цель исследования — изучение проблем и возможностей использования больших данных в бухгалтерском учете на современном этапе. Для достижения этой цели применялись общенаучные методы, такие как анализ, синтез и абстракция.
Результаты исследования расширяют научную литературу, предоставляя всесторонний анализ по применению больших данных в бухгалтерском учете. Исследуются как преимущества, так и вызовы, с которыми сталкиваются компании при внедрении данных технологий. В условиях продолжающейся цифровой трансформации полное принятие и интеграция BDA требуют преодоления существующих барьеров, включая технические аспекты и готовность профессионалов адаптироваться к новым требованиям.
Издательство
- Издательство
- ФИНУНИВЕРСИТЕТ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 125167, город Москва, Ленинградский пр-кт, д. 49/2
- Юр. адрес
- 125167, город Москва, Ленинградский пр-кт, д. 49/2
- ФИО
- Прокофьев Станислав Евгеньевич (Ректор)
- E-mail адрес
- rector@fa.ru
- Контактный телефон
- +8 (499) 9439580