НАПРЯМКИ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ПРИ АНАЛІЗІ ПРИБУТКУ ПІДПРИЄМСТВА

Анотація

У сучасних умовах військової агресії, економічної нестабільності, та високої конкуренції, здатність підприємства не лише генерувати, але й оптимально розподіляти прибуток стає вирішальним чинником його фінансової стійкості та інвестиційної привабливості. Багато вітчизняних підприємств, зокрема роздрібні торговельні мережі, обмежуються традиційними підходами до аналізу прибутку, орієнтуючись на ретроспективні узагальнені показники, що не дозволяє здійснювати оперативне та стратегічне управління рентабельністю на рівні окремих структурних підрозділів. Штучний інтелект став ключовим фактором аналітичної трансформації в сучасних підприємствах, переосмисливши спосіб, яким організації збирають, обробляють та інтерпретують фінансову інформацію. Його інтеграція в системи аналізу прибутку дозволяє компаніям управляти величезними обсягами даних, виявляти приховані закономірності в динаміці витрат і доходів, а також прогнозувати фінансові результати з рівнем точності, недосяжним за допомогою традиційних статистичних методів. Інструменти ШІ, такі як машинне навчання, глибокі нейронні мережі та прогнозна аналітика, надають підприємствам можливість виявляти ранні ознаки коливань прибутковості, оптимізувати цінові стратегії та виявляти неефективність у розподілі ресурсів. Дослідження щодо впровадження ШІ має на меті дослідити основні обмеження та ризики, пов'язані із застосуванням ШІ для аналізу прибутку, зосередившись на якості даних, алгоритмічній упередженості, прозорості моделей та дотриманні етичних і регуляторних стандартів. Методологія дослідження поєднує аналітичний огляд та порівняльний аналіз міжнародних і українських досліджень щодо прийняття фінансових рішень на основі ШІ, акцентуючи увагу на технологічних, управлінських та етичних аспектах впровадження. Результати дослідження показують, що, хоча ШІ істотно підвищує точність, швидкість та об'єктивність оцінки прибутковості, підприємства все ще стикаються з проблемами недостатньої інтеграції даних, нерозбірливості складних моделей та потенційного ризику.