Mokslo Taikomieji Tyrimai Lietuvos Kolegijose (Dec 2024)
Dirbtinio intelekto naudojimo ir poveikio apskaitai galimybių tyrimas
Abstract
Tobulėjant šiuolaikinėms technologijoms, vystosi ir dirbtinis intelektas (DI), kuris į kiekvieną darbo sritį atneša naujovių, susijusių su jo pritaikymu. Apskaitos srityje pastebimos DI integravimo galimybės, kurios galėtų dar labiau automatizuoti darbuotojų darbą, pateikti gilesnius analizės rezultatus, tačiau atsiranda ir naujų iššūkių – tiek peržiūrint apskaitos skyriaus procesus, tiek keliant apskaitininkų kvalifikaciją. Visos šios naujovės tapo ypač aktualios finansų ir verslo valdymo sistemoms (VVS) bei privertė jų kūrėjus sparčiai tobulėti aršioje konkurencinėje kovoje dėl kuo našesnio, efektyvesnio, labiau išvystyto dirbtinio intelekto integravimo į kuriamus produktus. Remiantis šiuo išoriniu kontekstu, straipsnyje iškeltas klausimas – kokias DI panaudojimo galimybes siūlo finansų ir verslo valdymo sistemos, naudojamos Lietuvoje? Tyrimo tikslas – išanalizuoti viešai prieinamą informaciją apie DI pritaikymą finansų sferoje ir susisteminti naujas verslo valdymo sistemų DI teikiamas galimybe Lietuvoje. Tyrimo objektu pasirinktos viešai skelbiamos dirbtinio intelekto funkcionavimo galimybės finansų ir verslo valdymo sistemose bei jų įtaka apskaitos procesams. Straipsnio uždaviniai: atlikus literatūros apžvalgą, išgryninti dirbtinio intelekto sąvoką ir pagrindinius elementus; susisteminti verslo valdymo sistemų DI siūlomas naujoves apskaitai, akcentuojant galimus apskaitos procesų pasikeitimus bei apskaitininko kvalifikacijos tobulėjimo elementus. Metodai: mokslinės, teorinės literatūros ir kitų informacinių šaltinių analizė ir sisteminimas. Tyrimas atskleidė, kad dar ne visos programos sparčiai taiko DI naujoves. Atlikus tyrimą, nustatyta, kad finansinių operacijų įvedimas, duomenų analizės ir ataskaitų pateikimo variantų vertinimas bei kontrolės pagilinimas šiuo metu būtų esminiai apskaitos procesų patobulinimai. Tiesa, šios naujovės kelia iššūkius ir apskaitininkų kvalifikacijos tobulinimui – tai ne tik naujų funkcijų įsisavinimas sistemose, bet ir gilesnės analitinės žinios, gebėjimas suprasti ir kritiškai įvertinti DI teikiamą informaciją.
Keywords
