AI-ОРІЄНТОВАНІ МОДЕЛІ КОРПОРАТИВНОГО УПРАВЛІННЯ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СТІЙКОСТІ ТА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТІ ПІДПРИЄМСТВ У ЦИФРОВІЙ ЕКОНОМІЦІ
Анотація
У статті досліджено теоретико-методологічні та прикладні аспекти формування AI-орієнтованих моделей корпоративного управління в умовах цифрової трансформації економіки. Обґрунтовано доцільність використання штучного інтелекту для підвищення стійкості та результативності підприємств в умовах зростання складності бізнес-процесів і невизначеності зовнішнього середовища. Запропоновано концептуальну та математичну модель інтеграції аналітичних, прогностичних, управлінських, контрольних і ESG-орієнтованих підсистем у межах єдиного цифрового управлінського контуру. Доведено, що застосування AI сприяє зменшенню інформаційної асиметрії, підвищенню точності прогнозування, оптимізації ресурсів і своєчасному виявленню ризиків. Практичне значення дослідження полягає у можливості використання запропонованої моделі для створення інтелектуальних управлінських платформ, спрямованих на забезпечення довгострокової стабільності та конкурентоспроможності підприємств.
Посилання
Ouabouch B., Yahyaoui T. Artificial intelligence and corporate governance: A review of recent literature. 2025. URL: https://www.researchgate.net/publication/388360020 (дата звернення: 17.02.2026).
Samara H. H. Artificial intelligence and machine learning in corporate governance. 2025. URL: https://www.researchgate.net (дата звернення: 18.02.2026).
AI and Corporate Governance. 2025. URL: https://www.researchgate.net (дата звернення: 18.02.2026).
Ustahaliloğlu M. K. Artificial Intelligence in Corporate Governance. SSRN Electronic Journal. 2025. URL: https://ssrn.com (дата звернення: 18.02.2026).
Shaban O. S. AI-Driven Financial Transparency and Corporate Governance: Enhancing Accounting Practices with Evidence from Jordan // Sustainability. 2025. Vol. 17, No. 9. Art. 3818. URL: https://www.mdpi.com/2071-1050/17/9/3818 (дата звернення: 19.02.2026).
Zhou X. Artificial intelligence, corporate information governance and ESG performance: Quasi-experimental evidence from China. 2025.
Yu X. Artificial Intelligence and Corporate ESG Performance: A Mechanism Analysis Based on Corporate Efficiency and External Environment // Sustainability. 2025. Vol. 17, No. 9. Art. 3819. URL: https://www.mdpi.com (дата звернення: 18.02.2026).
Oehmichen Jana, Geist Lucas, Weck Michelle. (2025). AI and ESG. Annals of Corporate Governance. 2025. № 9. Р. 326-396. URL: https://doi.org/10.1561/109.00000048. (дата звернення: 18.02.2026).
Steingen L. Using Machine Learning to Detect Financial Statement Fraud: A Cross-Country Analysis Applied to Wirecard AG // Journal of Risk and Financial Management. 2025. Vol. 18, No. 11. Art. 605. URL: https://www.mdpi.com/1911-8074/18/11/605 (дата звернення: 18.02.2026).
Nguyen Thanh C., Phan Huy T. Predicting financial reports fraud by machine learning: the proxy of auditor opinions. Cogent Business & Management, 2025. № 12(1). URL: https://doi.org/10.1080/23311975.2025.2510556 (дата звернення: 19.02.2026).
Lokanan Mark, Sharma Satish. Reprint of: The use of machine learning algorithms to predict financial statement fraud. The British Accounting Review. 2025. № 57. URL: https://doi.org/10.1016/j.bar.2025.101560. (дата звернення: 19.02.2026).
Effect of Artificial Intelligence Management System on the Performance of Corporate Governance in Nigeria. 2025. URL: https://www.researchgate.net (дата звернення: 18.02.2026).
Chatjuthamard Pattanaporn, Jiraporn Pornsit, Lee Sang. Artificial intelligence (AI) and corporate governance: Evidence from board size. Journal of Behavioral and Experimental Finance. 2026. № 49. Р. 101-144. URL: https://doi.org/10.1016/j.jbef.2026.101144. (дата звернення: 19.02.2026).
Alajmi A. E. AI as a tool to enhance corporate governance compliance in the public sector in Kuwait. Corporate Governance, 2026. URL: https://doi.org/10.1108/CG-09-2024-0493 (дата звернення: 18.02.2026).
Зеркаль А. В., Балабуха К. Є. Вплив цифрового маркетингу на розвиток підприємств в умовах воєнного часу // Міжнародний науковий журнал "Інтернаука". Серія: "Економічні науки". 2022. №11. https://doi.org/10.25313/2520-2294-2022-11-8431
Brynjolfsson E., McAfee A. The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. New York : W. W. Norton & Company, 2023. 336 p.
Приходченко Л., Балабуха К. Є. (2025). Діджиталізація банківського сектору України як фактор підвищення фінансової стійкості. Актуальні питання економічних наук, (17). https://doi.org/10.5281/zenodo.17594067
Ouabouch, B., Yahyaoui, T. (2025). Artificial intelligence and corporate governance: A review of recent literature. Available at: https://www.researchgate.net/publication/388360020 (accessed 17.02.2026).
Samara, H.H. (2025). Artificial intelligence and machine learning in corporate governance. Available at: https://www.researchgate.net (accessed 18.02.2026).
AI and Corporate Governance. (2025). Available at: https://www.researchgate.net (accessed 18.02.2026).
Ustahaliloğlu, M.K. (2025). Artificial Intelligence in Corporate Governance. SSRN Electronic Journal. Available at: https://ssrn.com (accessed 18.02.2026).
Shaban, O.S. (2025). AI-driven financial transparency and corporate governance: Enhancing accounting practices with evidence from Jordan. Sustainability, 17(9), 3818. Available at: https://www.mdpi.com/2071-1050/17/9/3818 (accessed 19.02.2026).
Zhou, X. (2025). Artificial intelligence, corporate information governance and ESG performance: Quasi-experimental evidence from China.
Yu, X. (2025). Artificial intelligence and corporate ESG performance: A mechanism analysis based on corporate efficiency and external environment. Sustainability, 17(9), 3819. Available at: https://www.mdpi.com (accessed 18.02.2026).
Oehmichen, J., Geist, L., Weck, M. (2025). AI and ESG. Annals of Corporate Governance, 9, 326–396. DOI: 10.1561/109.00000048. Available at: https://doi.org/10.1561/109.00000048 (accessed 18.02.2026).
Steingen, L. (2025). Using machine learning to detect financial statement fraud: A cross-country analysis applied to Wirecard AG. Journal of Risk and Financial Management, 18(11), 605. Available at: https://www.mdpi.com/1911-8074/18/11/605 (accessed 18.02.2026).
Nguyen Thanh, C., Phan Huy, T. (2025). Predicting financial reports fraud by machine learning: The proxy of auditor opinions. Cogent Business & Management, 12(1). DOI: 10.1080/23311975.2025.2510556. Available at: https://doi.org/10.1080/23311975.2025.2510556 (accessed 19.02.2026).
Lokanan, M., Sharma, S. (2025). Reprint of: The use of machine learning algorithms to predict financial statement fraud. The British Accounting Review, 57. DOI: 10.1016/j.bar.2025.101560. Available at: https://doi.org/10.1016/j.bar.2025.101560 (accessed 19.02.2026).
Effect of Artificial Intelligence Management System on the Performance of Corporate Governance in Nigeria. (2025). Available at: https://www.researchgate.net (accessed 18.02.2026).
Chatjuthamard, P., Jiraporn, P., Lee, S. (2026). Artificial intelligence (AI) and corporate governance: Evidence from board size. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 49, 101144. Available at: https://doi.org/10.1016/j.jbef.2026.101144 (accessed 19.02.2026).
Alajmi, A.E. (2026). AI as a tool to enhance corporate governance compliance in the public sector in Kuwait. Corporate Governance. Available at: https://doi.org/10.1108/CG-09-2024-0493 (accessed 18.02.2026).
Zerkal, A.V., Balabukha, K.Ye. (2022). The impact of digital marketing on enterprise development under wartime conditions. International Scientific Journal “Internauka”. Series: Economic Sciences, (11). https://doi.org/10.25313/2520-2294-2022-11-8431. (accessed 18.02.2026).
Brynjolfsson, E., McAfee, A. (2023). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. New York: W. W. Norton & Company, 336 p.
Prykhodchenko, L., Balabukha, K.Ye. (2025). Digitalization of the Ukrainian banking sector as a factor in increasing financial stability. Aktualni pytannia ekonomichnykh nauk, (17). Available at: https://doi.org/10.5281/zenodo.17594067 (accessed 18.02.2026).
Авторське право (c) 2026 Катерина Балабуха
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
