ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN CORPORATE FINANCE CONTROL AND MANAGEMENT
https://doi.org/10.35266/2949-3455-2023-4-5
Abstract
A technique has been developed for obtaining data on the financial and economic state of enterprises of a given corporation, conducting their analysis and establishing corporate financial management strategies using mathematical models, numerical methods, and artificial intelligence programs. The technique has been tested on the example of management strategies selection for enterprises of the Abrau-Durso Group, using the recommender program of the IGLA decision support system.
About the Authors
S. O. Kramarov
Surgut State University, Surgut
Russian Federation
Russian Federation
Doctor of Sciences (Physics and Mathematics), Professor, Academician of the Academy of Informatization of Education, Advisor to the President of MIREA ‒ Russian Technological University, Chairman of the Scientific Council of the Southern Branch of the Academy of Informatization of Education
A. N. Kuzminov
Rostov State University of Economics, Rostov-on-Don
Russian Federation
Russian Federation
Doctor of Sciences (Economics), Professor, Chief Researcher
N. A. Rutta
Rostov State University of Economics, Rostov-on-Don
Russian Federation
Russian Federation
Candidate of Sciences (Economics), Docent
L. V. Sakharova
Rostov State University of Economics, Rostov-on-Don
Russian Federation
Russian Federation
Doctor of Sciences (Physics and Mathematics), Professor
E. V. Grebenyuk
Surgut State University, Surgut
Russian Federation
Russian Federation
Master’s Degree Student, Senior Lecturer
References
1. Бамбуров В. А. Применение технологий искусственного интеллекта в корпоративном управлении // Государственная служба. 2018. № 3. С. 23–28.
2. Жидкова М. А., Исраилова С. Н. Основные источники формирования финансовых ресурсов предприятия в цифровой экономике // Экономика и бизнес: теория и практика. 2020. № 4–1. С. 128–132.
3. Фролова В. Б. Влияние цифровых технологий на развитие финансового менеджмента корпораций // Россия: тенденции и перспективы развития : Ежегодник. Материалы XIX Национал. науч. конф. с междунар. участием, 18–19 декабря 2019 г., г. Москва. Т. 15, Ч. 1. М. : ИНИОН РАН, 2020. С. 375–377.
4. TestFirm. URL: https://www.testfirm.ru (дата обращения: 05.04.2023).
5. Audit-IT. Ваш финансовый аналитик. URL: https://www.audit-it.ru/finanaliz/ (дата обращения: 05.04.2023).
6. Щукина Н. А., Горемыкина Г. И. Когнитивное моделирование системы управления рисками процессов POS-кредитования // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019. Т. 7, № 2. С. 237–253.
7. Kosko B. Fuzzy cognitive maps. Int J Man-Machine Studies. 1986;24:65‒75.
8. Хабаров С. П. Интеллектуальные информационные системы. URL: http://www.habarov.spb.ru/new_es/index.htm (дата обращения: 05.04.2023).
9. Roberts F. S., Brown T. A. Signed digraphs and the energy crisis. The American Mathematical Monthly. 1975;82(6):577‒594.
10. Крамаров С. О., Овсянников В. А., Сахарова Л. В. и др. Автоматизированный сбор данных ключевых финансовых показателей предприятий IT-отрасли региона // Вестник кибернетики. 2022. № 3. С. 39–45. DOI 10.34822/1999-7604-2022-3-39-45.
11. Крамаров С. О., Арапова Е. А., Сахарова Л. В. и др. Методика оценки финансово-экономического состояния отрасли региона на основе алгоритма нечетко-множественного агрегирования финансовоэкономических показателей // Вестник Сургутского государственного университета. 2022. № 3. С. 23–34. DOI 10.34822/2312-3419-2022-3-23-34.
12. Исаев Р. А., Подвесовский А. Г. Повышение когнитивной ясности графовых моделей представления знаний и принятия решений с применением визуализации // Эргодизайн. 2021. № 1. С. 27–35. DOI 10.30987/2658-4026-2021-1-27-35.
13. Акишина А. А., Аникьева М. А., Антипина И. В. и др. Национальные интересы и вопросы регионального развития в системе приоритетов международной деятельности российских университетов : коллективная моногр. / под ред. С. О. Крамарова, Н. В. Пелихова, В. И. Скоробогатовой. М. : РИОР, 2021. 266 с.
14. Горемыкина Г. И., Щукина Н. А. Нечеткое когнитивное моделирование системы управления спросом на экспресс-кредиты // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2018. Т. 6, № 3. С. 104–120.
Review
For citations:
Kramarov S.O., Kuzminov A.N., Rutta N.A., Sakharova L.V., Grebenyuk E.V. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN CORPORATE FINANCE CONTROL AND MANAGEMENT. Surgut State University Journal. 2023;11(4):51-66. (In Russ.) https://doi.org/10.35266/2949-3455-2023-4-5
Views:
132
Email this article 