Многомерные искусственные нейронные сети бухгалтерского учета

Аннотация

Искусственные нейронные сети оказывают существенное влияние на бизнес-процессы благодаря возможностям автоматизации и интеграции данных. Однако неограниченное применение автоматизированных процедур сопряжено с рисками, которые в наибольшей степени проявляются в сфере бухгалтерского учета. Многомерные системы бухгалтерского учета находятся под воздействием экспертных систем, нейронных сетей, генетических алгоритмов и интеллектуальных агентов.

Методология исследования основана на смешанном подходе, сочетающем количественные и качественные методы. Для получения данных о принятии приложений искусственных нейронных сетей и их прогнозируемом влиянии на многомерный бухгалтерский учет был проведен опрос среди специалистов в области бухгалтерского учета и аудита. Для анализа взаимосвязи между уровнем принятия технологий и формальными результатами применялись статистические методы, включая корреляционный и регрессионный анализ.

Результаты исследования показали, что использование генетических алгоритмов является одним из наиболее значимых и эффективных приложений искусственных нейронных сетей, способствующих повышению качества учетной информации. В то же время влияние экспертных систем, нейронных сетей и интеллектуальных агентов на качество учетных данных не выявило статистической значимости. Положительный эффект генетических алгоритмов может быть обусловлен профессиональной и технологической средой в Астане, которая пока не достигла уровня зрелости, необходимого для широкого внедрения более сложных технологий искусственного интеллекта, но способствует развитию практических инструментов анализа.

Исследование завершается формулировкой ряда рекомендаций, ключевыми из которых являются углубление понимания и расширение практики применения технологий искусственных нейронных сетей в бухгалтерском учете и аудите.

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, аналитические системы, нейронные сети, генетические алгоритмы, интеллектуальные агенты.