Інтеграція штучного інтелекту в інформаційні системи бухгалтерського обліку: виклики та перспективи

Abstract

Резюме. В умовах стрімкої цифровізації бізнес-процесів традиційні облікові інформаційні системи вже не відповідають вимогам до оперативності, гнучкості, точності та аналітичної глибини. Інтеграція штучного інтелекту дозволяє перейти до нової моделі облікових інформаційних систем, орієнтованих на аналітику, прогнозування та інтегровану підтримку прийняття рішень у режимі реального часу. У статті досліджено теоретико-прикладні аспекти інтеграції технологій штучного інтелекту (ШІ) в облікові інформаційні системи, що в умовах цифрової трансформації виступає одним із ключових напрямів модернізації бухгалтерського обліку. Розглянуто переваги застосування ШІ в обліковій практиці, серед яких: автоматизація стандартних бухгалтерських процедур, формування звітності в реальному часі, виявлення шахрайства та аномалій, розширення можливостей аналітики та прогнозування, оптимізація витрат на персонал, підвищення продуктивності працівників, підтримка управлінських рішень, посилення конкурентоспроможності компаній. Акцентовано, що впровадження інтелектуальних алгоритмів сприяє формуванню нової парадигми бухгалтерського обліку від функції обробки інформації до функції стратегічного аналітичного забезпечення. Водночас обґрунтовано, що процес інтеграції ШІ супроводжується низкою викликів і загроз, які потребують системного вивчення. У статті запропоновано структуровану класифікацію викликів за змістовими групами та надано аналітичний опис кожної з них. До ключових викликів віднесено: складність технічної інтеграції інтелектуальних систем у наявну облікову інфраструктуру, високі початкові інвестиції, дефіцит фахівців з відповідною цифровою компетентністю, відсутність законодавчого регулювання алгоритмів ШІ, ризики порушення конфіденційності облікових даних та ефект «чорної скриньки», що ускладнює перевірку результатів. Акцентовано увагу на тому, що ефективна інтеграція ШІ в облікові системи повинна здійснюватися поетапно, з урахуванням технічної, нормативної, етичної та організаційної готовності підприємства. У межах дослідження сформульовано науково обґрунтовані висновки про необхідність комплексного підходу до впровадження ШІ, що передбачає інвестиційне, кадрове, правове та управлінське забезпечення процесу цифрової трансформації облікової функції. Результати дослідження можуть бути використані як теоретична база для подальших емпіричних досліджень, а також як практичний інструментарій для розробки стратегії цифровізації облікової системи підприємства.

A vállalati folyamatok gyors digitalizációjának körülményei között a hagyományos számviteli információs rendszerek már nem felelnek meg az időszerűség, rugalmasság, pontosság és analitikai mélység iránti követelményeknek. A mesterséges intelligencia (MI) integrációja lehetővé teszi az olyan új típusú számviteli információs rendszerekre való áttérést, amelyek az elemzésre, előrejelzésre és a valós idejű döntéstámogatásra összpontosítanak. A cikk elméleti és gyakorlati szempontból vizsgálja a mesterséges intelligencia technológiáinak számviteli információs rendszerekbe történő integrációját, amely a digitális átalakulás kontextusában a számvitel modernizációjának egyik kulcsfontosságú irányát képviseli. A MI alkalmazásának előnyei kerültek áttekintésre a számviteli gyakorlatban, mint például: a standard számviteli eljárások automatizálása, a valós idejű jelentéskészítés, a csalás és anomáliák felismerése, az analitika és előrejelzés lehetőségeinek bővítése, a személyzeti költségek optimalizálása, a dolgozók termelékenységének növelése, a döntéshozatal támogatása, a vállalatok versenyképességének erősítése. Kiemelésre került, hogy az intelligens algoritmusok bevezetése elősegíti az új számviteli paradigma kialakulását, amely a számviteli információk feldolgozásáról a stratégiai analitikai támogatás funkciójára terjed ki. Ugyanakkor indoklásra került, hogy az MI integrációs folyamatát számos kihívás és veszély kíséri, amelyek rendszerszerű kutatást igényelnek. A tanulmány tartalomalapú kategóriák szerint strukturált osztályozást javasol ezekre a kihívásokra, és mindegyik csoporthoz analitikus leírást ad. A kulcsfontosságú kihívások közé tartozik: az intelligens rendszerek technikai integrációjának bonyolultsága a meglévő számviteli infrastruktúrába, a magas kezdeti beruházások, a megfelelő digitális kompetenciával rendelkező szakemberek hiánya, a MI algoritmusok jogszabályi szabályozásának hiánya, a számviteli adatok bizalmas kezelésének kockázatai, valamint a „feketedoboz effektus”, amely megnehezíti az eredmények ellenőrzését. A kutatás hangsúlyozza, hogy a MI hatékony integrációját fokozatosan kell megvalósítani, figyelembe véve a vállalkozás technikai, szabályozási, etikai és szervezeti felkészültségét. A kutatás keretében tudományos alapú következtetések fogalmazódtak meg a MI bevezetéséhez szükséges komplex megközelítésről, amely magában foglalja a digitális transzformációs folyamat befektetési, személyzeti, jogi és irányítási támogatását. A kutatás eredményei elméleti alapot nyújtanak a jövőbeli empirikus kutatásokhoz, valamint gyakorlati eszközként szolgálhatnak a vállalat számviteli rendszerének digitalizálására vonatkozó stratégia kidolgozásában.

Abstract. In the context of the rapid digitalisation of business processes, traditional accounting information systems no longer meet the requirements for timeliness, flexibility, accuracy, and analytical depth. The integration of artificial intelligence (AI) facilitates the transition to a new model of accounting information systems, centred on advanced analytics, forecasting, and real-time decision support. This article explores both the theoretical foundations and practical implications of integrating AI technologies into accounting information systems, identifying this process as a key vector of modernisation within the broader digital transformation of the accounting domain. The benefits of applying AI in accounting practices are analysed, including the automation of routine procedures, real-time reporting, detection of fraud and anomalies, enhanced analytical and forecasting capabilities, optimisation of personnel costs, increased employee productivity, support for managerial decision-making, and improved organisational competitiveness. The implementation of intelligent algorithms is shown to promote the evolution of accounting from a primarily data-processing function to one of strategic analytical support. Concurrently, it is argued that AI integration is accompanied by a series of complex challenges and risks that warrant systematic investigation. The article proposes a structured classification of these challenges according to thematic categories and provides a critical analysis of each. Key obstacles include the technical complexity of integrating AI systems into existing accounting infrastructures, high initial investment costs, a shortage of professionals with relevant digital skills, a lack of comprehensive legislative regulation for AI algorithms, risks to data confidentiality, and the "black box" nature of many AI models, which hinders transparency and result verification. The study underscores the importance of a phased and context-sensitive approach to the adoption of AI in accounting, one that accounts for the technical, regulatory, ethical, and organisational preparedness of an enterprise. The findings support the need for a holistic implementation framework, incorporating financial investment, human resource development, legal alignment, and strategic management in order to enable a secure and effective digital transformation of the accounting function. The results of this study provide a theoretical foundation for further empirical research and offer practical guidance for organisations seeking to develop and implement a strategy for the digitalisation of their accounting systems.