УДК 69
DOI: 10.36871/26189976.2026.02-5.006
Авторы
Елена Микаиловна Мажигова,
Доцент кафедры «Учёт, анализ и аудит в цифровой экономике», Чеченский государственный университет имени А.А. Кадырова
Валерий Валентинович Косулин,
Кандидат технических наук, доцент, Казанский государственный энергетический университет,
Любовь Васхановна Бузуртанова,
Кандидат экономических наук, доцент факультета экономики и управления, Ингушский государственный университет
Аннотация
В статье исследуются теоретические и прикладные аспекты применения искусственного интеллекта и методов математического моделирования для автоматической классификации хозяйственных операций в системе бухгалтерского учёта, причём акцент делается на анализе ключевых алгоритмических подходов – от гибридных нейросетевых архитектур и глубокого обучения до Retrieval-Augmented Generation (RAG) и графовых моделей, – используемых для обработки многомерных данных о транзакциях, распознавания паттернов и принятия решений о корректной корреспонденции счетов. Актуальность исследования обусловлена фундаментальным противоречием между экспоненциальным ростом объёма цифровых транзакций, сложностью их структуры и многообразием типов, с одной стороны, и сохраняющейся высокой долей ручного труда и субъективных ошибок в процессах разноски и классификации, что создаёт серьёзные риски для достоверности финансовой отчётности и оперативности управленческих решений, особенно в условиях требований к закрытию месяца в сжатые сроки. В отличие от работ, сосредоточенных на описании отдельных инструментов или технологических аспектов внедрения ИИ, настоящее исследование делает акцент на систематизации современных математических и алгоритмических моделей, применяемых для классификации хозяйственных операций, включая гибридные модели, сочетающие глубокие нейронные сети с градиентным бустингом, рекуррентные архитектуры для последовательностей транзакций, графовые модели для учёта связей между сущностями, а также подходы на основе векторных представлений и генеративных языковых моделей.
Ключевые слова
искусственный интеллект
классификация хозяйственных операций
бухгалтерский учёт
глубокое обучение
Список литературы
[1] Абдураимова Э.Д., Ахтемова А.Р. Современные цифровые и информационные технологии в бухгалтерском учете // Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета. – 2025. – № 4. – С. 18–24.
[2] Аманниязов А., Реджепова М., Назаров С., Оразалыев Б. Автоматизация бухгалтерского учета с применением облачных технологий и искусственного интеллекта // Наука через призму времени. – 2026. – № 1. – С. 84–86.
[3] Амелишко В.В. Искусственный интеллект и машинное обучение в бухгалтерском учете и статистике // Матрица научного познания. – 2025. – № 12, ч. 1. – С. 123–127.
[4] Внедрение искусственного интеллекта в бухгалтерский учет / под ред. Т.Г. Ляпиной // Библиографический бюллетень «Цифровизация бухгалтерского учета». – Екатеринбург : Уральский государственный экономический университет, 2026. – Вып. 1. – С. 12–18.
[5] Искусственный интеллект в бухгалтерском учете / Смоленский государственный университет. – Смоленск : Изд-во СмолГУ, 2024. – 26 с.
[6] Искусственный интеллект в учете и экономике : рабочая программа дисциплины / Смоленский государственный университет. – Смоленск, 2024. – 32 с.
[7] Классификация хозяйственных операций с использованием ИИ / авт.-сост. А.И. Петров // Цифровые технологии в бухгалтерском учете: сборник научных трудов. – Москва, 2025. – С. 56–67.
[8] Маккаева Р.С.А., Ильясова К.Х. Теоретические основы экономического анализа // Юность и Знания – Гарантия Успеха – 2025 : Сборник научных статей 12-й Международной молодежной научной конференции. В 4-х томах. – Курск, 2025. – С. 188–190.
[9] Мякинькая В.В., Журавлевич А.В. Искусственный интеллект в бухгалтерии: трансформация профессии в эпоху цифровизации // Белорусский экономический журнал. – 2025. – № 3. – С. 45–52.
[10] Основные направления применения искусственного интеллекта в бухгалтерском учете // Вестник Керченского государственного морского технологического университета. – 2024. – № 3. – С. 86–91.
