ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ ВПРОВАДЖЕННЯ МЕТОДІВ ШІ В СИСТЕМУ УПРАВЛІНСЬКОГО ОБЛІКУ
DOI:
https://doi.org/10.60022/3(6)-16SКлючові слова:
управлінський облік, штучний інтелект, облікова політика, прогнозування продажів, облік і аналіз витрат, економічний ефект, інформаційна система управлінняАнотація
У статті запропоновано методичні підходи до оцінки ефективності впровадження моделей штучного інтелекту в систему управлінського обліку підприємств роздрібної торгівлі. Основну увагу приділено витратній складовій такого впровадження та її обліковому відображенню. Обґрунтовано, що використання ШІ-моделей для прогнозування продажів сприяє підвищенню якості управлінських рішень, оптимізації запасів, зменшенню втрат і переходу до проактивного управління. Визначено основні групи витрат, пов’язаних із впровадженням ШІ, зокрема витрати на персонал, хмарну інфраструктуру, обробку й зберігання даних, розробку, інтеграцію та супровід моделей. Запропоновано підхід до їх групування на поточні та інвестиційні з подальшим відображенням у системі аналітичних рахунків управлінського обліку. Розглянуто особливості оцінювання економічного ефекту, що проявляється через підвищення точності прогнозування, зменшення списань, скорочення дефіциту товарів і прискорення підготовки управлінської звітності. Практичне значення результатів полягає у формуванні підходу до прозорого управління витратами на аналітичні технології та обґрунтування рішень щодо подальшого впровадження ШІ.
Посилання
1. Youssef M. A. E.-A., Mahama H. Does business intelligence mediate the relationship between ERP and management accounting practices? Journal of Accounting & Organizational Change. 2021. Vol. 17, No. 5. P. 686–703. DOI: https://doi.org/10.1108/JAOC-02-2020-0026.
2. Barreto A., Gomes D., Ribeiro J., Scapens R. W. Advancements in management accounting and digital technologies: a systematic literature review. Accounting, Finance & Governance Review. 2025.
3. Dumas M., Fournier F., Limonad L., Marrella A., Montali M., Rehse J.-R., Accorsi R., Calvanese D., De Giacomo G., Fahland D., Gal A., La Rosa M., Völzer H., Weber I. AI-augmented business process management systems: a research manifesto. ACM Transactions on Management Information Systems. 2023.
Vol. 14, No. 1. Article 11. DOI: https://doi.org/10.1145/3576047.
4. Brynjolfsson E., Rock D., Syverson C. The productivity J-curve: how intangibles complement general purpose technologies. American Economic Journal: Macroeconomics. 2021. Vol. 13, No. 1. P. 333–372. DOI: https://doi.org/10.1257/mac.20180386.
5. Agrawal A., Gans J. S., Goldfarb A. Prediction Machines, Updated and Expanded: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Boston : Harvard Business Review Press, 2022.
6. Teslenko P., Barskyi S. Analysis of machine learning models for forecasting retail resources. Technology Audit and Production Reserves. 2024. Vol. 6, No. 2(80).
7. The Impact of Artificial Intelligence on Accounting and Finance / Institute of Management Accountants, Frankfurt School. 2024. URL: https://cpmc.frankfurt-school.de/wp-content/uploads/2024/02/IMA_Impact_of_Ai_Report_Final-1.pdf (дата звернення: 20.04.2026).
8. DOU. Зарплати дата-фахівців: у AI Engineer знижуються, у Data Analyst повернулися до рівня грудня 2024 року. URL: https://dou.ua/lenta/articles/salary-report-data-winter-2026/ (дата звернення:
20.04.2026).
9. Amazon Web Services. Amazon S3 pricing. URL: https://aws.amazon.com/s3/pricing/ (дата звернення: 20.04.2026).
10. Microsoft Azure. Azure Blob Storage pricing. URL: https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/storage/blobs/ (дата звернення: 20.04.2026).
11. Національне положення (стандарт) бухгалтерського обліку 8 «Нематеріальні активи» : наказ Міністерства фінансів України від 18.10.1999 № 242. URL: https://zakon.rada.gov.ua/go/z0750-99 (дата звернення: 20.04.2026).
12. Національне положення (стандарт) бухгалтерського обліку 16 «Витрати» : наказ Міністерства фінансів України від 31.12.1999 № 318. URL: https://zakon.rada.gov.ua/go/z0027-00 (дата звернення:
20.04.2026).
13. Інструкція про застосування Плану рахунків бухгалтерського обліку активів, капіталу, зобов’язань і господарських операцій підприємств і організацій: наказ Міністерства фінансів України від 30.11.1999 № 291. URL: https://zakon.rada.gov.ua/go/z0893-99 (дата звернення: 20.04.2026).
14. Методичні рекомендації щодо облікової політики підприємства : наказ Міністерства фінансів України від 27.06.2013 № 635. URL: https://zakon.rada.gov.ua/go/v0635201-13 (дата звернення: 20.04.2026).
15. Barik T. R. Integration of AI Technology in Cost and Management Accounting Practices to Achieve
Effective Cost Control. URL: https://capdr.org/wp-content/uploads/2024/12/59.-Tushar-Ranjan-Barik.pdf.
16. Liu Y. A machine learning approach to inventory stockout prediction. Journal of Digital Economy. 2025. Vol. 4. https://doi.org/10.1016/j.jdec.2025.06.002
17. Bai Y. Machine Learning Implementation for Demand Forecasting in Retail Context. 2025. URL: https://www.scitepress.org/Papers/2024/132069/132069.pdf (дата звернення: 20.04.2026).
18. Jatte H. Optimization of Forecasting Performance in the Retail Sector. Engineering Proceedings. 2025. URL: https://www.mdpi.com/2673-4591/112/1/37 (дата звернення: 20.04.2026).
19. Łukasz Nogaj. Applications of Artificial Intelligence for Accounting Process Automation and Financial Forecasting. 2025. CENTRAL EUROPEAN REVIEW OF ECONOMICS & FINANCE Vol. 52. No 3 (2025) pp. 35-47 DOI https://doi.org/10.24136/ceref.2025.013
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Марія Михайлівна Шигун, Віктор Олександрович Фурда (Автор)
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Сторінка у Facebook
