УДК 005.334:004.657
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.06.04.001
Авторы
София Миргалимовна Сюркова,
Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н.Туполева — КАИ, Казань, Российская Федерация
Алёна Владимировна Богомолова,
Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Томск, Российская Федерация
Азат Ранисович Шагиахмитов,
Казанский кооперативный институт — филиал АНОО ВО ЦС РФ «Российский университет кооперации», Казань, Российская Федерация
Аннотация
В условиях цифровой трансформации корпоративной среды возрастающее значение приобретают технологии обработки больших данных (Big Data), оказывающие системное воздействие на методологию и практику управления корпоративными финансами. Статья раскрывает сущностные характеристики больших данных в финансовом контексте, описывает ключевые направления их прикладного применения, включая прогнозирование денежных потоков, управление ликвидностью, оценку рисков и бюджетное моделирование. Рассматриваются источники и структуры финансово значимых данных, включая корпоративные ИТ-системы, открытые базы, транзакционные и неструктурированные массивы. Описан функционал аналитических и программных решений, обеспечивающих обработку и интерпретацию таких данных: платформы бизнес-аналитики, технологии машинного обучения, облачные сервисы. Акцент сделан на институциональных и инфраструктурных ограничениях цифровизации финансовых процессов, а также на потенциальных эффектах повышения устойчивости, точности и проактивности финансового управления на основе Big Data.
Ключевые слова
большие данные, корпоративные финансы, бизнес-аналитика, цифровизация, машинное обучение, прогнозирование, бюджетирование, управление ликвидностью, информационные системы, финансовое моделирование
