УДК 69
DOI: 10.36871/26189976.2026.02-5.001

Авторы

Наталья Викторовна Мандрик,
Кандидат экономических наук, доцент, Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»; Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС», Москва, Россия
Елена Микаиловна Мажигова,
Доцент кафедры «Учёт, анализ и аудит в цифровой экономике», Чеченский государственный университет имени А.А. Кадырова
Лидия Ахмедовна Бекботова,
Доцент факультета экономики и управления, Ингушский государственный университет

Аннотация

В данной статье рассматриваются теоретические и прикладные аспекты математического моделирования рисков бухгалтерских ошибок при внедрении систем искусственного интеллекта в учётные процессы, причём акцент делается на систематизации источников ошибок, обусловленных архитектурными ограничениями больших языковых моделей, и на разработке подходов к количественной оценке этих рисков для целей управления качеством учёта. Актуальность исследования обусловлена фундаментальным противоречием между стремительным распространением ИИ-систем в бухгалтерской практике, обещающих значительное повышение производительности, и сохраняющейся неспособностью современных языковых моделей обеспечивать детерминированную точность при выполнении числовых расчётов и процедурной логики, что создаёт серьёзные риски для достоверности финансовой отчётности, особенно в условиях, когда ошибки, будучи неочевидными и скрытыми за профессиональным форматированием, могут накапливаться и иметь кумулятивный эффект.

Ключевые слова

бухгалтерский учёт
искусственный интеллект
большие языковые модели
риски ошибок

Список литературы

[1] Миславская Н.А., Поленова С.Н. Этические вопросы применения искусственного интеллекта в бухгалтерском учете // Электронная научная библиотека naukaru. – 2021. DOI: 10.24412/naukaru.45480.

[2] Никифорова Н.А. Будущее искусственного интеллекта в бухгалтерском учете // Бухгалтерский учет. – 2025. – № 2. – С. 45–58. DOI: 10.26794/1843-1640-2025-2-45.

[3] Дружиловская Т.Ю. Цифровизация и искусственный интеллект в бухгалтерском учете: достижения и перспективы // Проблемы современной экономики. – 2024. – № 4 (92). – С. 121–125.

[4] Ильясова К.Х., Хамбулатова З.Р., Ильмиева З.Б. Организация как система управления и ее элементы // Естественно-гуманитарные исследования. – 2021. – № 34 (2). – С. 101–103. DOI: 10.24412/2309-4788-2021-10962.

[5] Пименова А.Л., Аншакова А.Ш. Особенности применения искусственного интеллекта в системе бухгалтерского учета и аудита // Проблемы современной литературы. – 2024. – № 4 (92). – С. 126–130.

[6] Поправко И.В. Методологические принципы когнитивного бухгалтерского учета // Региональные проблемы преобразования экономики. – 2025. – № 8. DOI: 10.26726/ rppe2025v8mpoca.

[7] Растегаева Ф.С., Халитова А.З. Технологии «спектра автоматизации» как фактор модификации внутреннего аудита (третьей линии защиты) // Аудит и финансовый анализ. – 2024. – № 5. – С. 78–85.

[8] Сарунова М.П., Нанзия Д., Малыков У.Д., Менкенов А.С. Развитие системы учета и внутреннего контроля в организации в условиях цифровой трансформации // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2026. – № 2. – С. 112–124.

[9] Комина Н.В., Быстримович А.Д., Бычковский И.М. Использование искусственного интеллекта в сфере бухгалтерского учета // Инженерная экономика : сборник материалов 81-й студенческой научно-технической конференции, секция «Инженерная экономика», 07–08 мая 2025 г. – БНТУ, 2025.

[10] Чунихина Т.Н., Золкин А.Л., Матвиевская Т.Б., Маринов А.Д. Исследование потенциала искусственного интеллекта в аудите и бухгалтерском учете // Журнал прикладных исследований. – 2024. – № 4.