ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКИХ УСЛУГ НА ОСНОВЕ AI И BIG DATA - Kamardinov , Y.; Moldashbayeva , L.; Satymbekova , K. (Scientific Journal of Pedagogy and Economics, 2026)
В условиях цифровой трансформации экономики, развития платформенных бизнес-моделей и роста требований к эффективности управления финансовыми ресурсами возрастает необходимость совершенствования бухгалтерского учета в транспортно-логистическом секторе. Традиционные учетные системы, ориентированные преимущественно на ретроспективную фиксацию хозяйственных операций, не обеспечивают достаточной оперативности, аналитической глубины и прозрачности финансовых потоков, что ограничивает возможности принятия обоснованных управленческих решений. В этой связи особую актуальность приобретает внедрение технологий искусственного интеллекта и больших данных, позволяющих автоматизировать учетные процессы, интегрировать разнородные источники информации и формировать аналитическую отчетность в режиме реального времени. Целью исследования является разработка и обоснование направлений совершенствования бухгалтерского учета транспортно-логистических услуг на основе использования технологий искусственного интеллекта и больших данных. Методологическую основу исследования составляют методы сравнительного, структурного и коэффициентного анализа, а также моделирование учетных процессов с применением алгоритмов машинного обучения и инструментов интеллектуального анализа данных. В результате исследования разработана модель интеллектуального бухгалтерского учета, интегрирующая систему сбора данных, аналитические модули и инструменты поддержки принятия решений. Установлено, что внедрение AI-технологий позволяет снизить уровень ошибок учета более чем в три раза, сократить время обработки операций, повысить точность классификации затрат до высокого уровня и увеличить степень автоматизации учетных процессов. Кроме того, выявлено значительное повышение прозрачности финансовых операций, снижение доли непрослеживаемых транзакций и усиление системы внутреннего контроля. Практическая значимость исследования заключается в возможности применения предложенной модели для оптимизации учетных процессов, повышения прозрачности финансовых потоков и улучшения качества управления затратами в транспортно-логистических компаниях в условиях цифровой экономики.