Трансформация систем бюджетного управления в условиях цифровизации экономики

Настоящая статья представляет собой выдержки из исследования в рамках конкурса студенческих стартапов, проводимого Фондом содействия инновациям в рамках федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства». Основная идея проекта состоит в разработке методики бюджетирования на базе современного программного обеспечения, позволяющей менеджерам оперативно получать информацию для принятия решений. Авторами предлагается обозначить данную систему как «интеллектуальное бюджетное управление» (Intelligent Budgeting). Методологической основой предлагаемой системы являются современные концепции в области бюджетного управления на базе технологий искусственного интеллекта и нейронных сетей. Основные принципы предлагаемой системы: создание системы ценностей и обмен опытом, открытый доступ к информации согласно концепции Data Lake, трансформация централизованных функциональных отделов в сеть взаимосвязанных команд, отсутствие вертикальной иерархии, вместо этого упорядоченная децентрализованная структура, отсутствие конкуренции между функциональными командами, вместо этого сеть взаимосвязей, обмен знаниями, информацией, стимулирование и поощрение инициатив, контроллинг бизнес-процессов на основе отклонений финансовых результатов и KPI команд, осуществление скользящего планирования «с нуля» исходя из объема рынка и производственной программы, взаимодействие человека и искусственного интеллекта. 

1. Хоуп Д., Фрейзер Р. Бюджетирование каким мы его не знаем. Управление за рамками бюджетов. М.: Вершина, 2005. 256 с.

2. Marotta G., Au C.-D. Budgeting in the Age of Artificial Intelligence – New Opportunities and Challenges // International Journal of Artificial Intelligence and Machine Learning. 2022. Vol. 2, Is. 2.

3. Gandomi А., Haider М. Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics // International Journal of Information Management. 2015. Vol. 35, Is. 2. P. 137–144.

4. Kaplan A., Haenlein M. Siri, Siri, in My Hand: Who’s The Fairest in the Land? On The Interpretations, Illustrations, and Implications of Artificial Intelligence // Business Horizons. 2019. Vol. 62, Is. 1. P. 15–25.

5. Olan F., Ogiemwonyi Arakpogun E., Suklan J., Nakpodia F., Damij N., Jayawickrama U. Artificial intelligence and knowledge sharing: Contributing factors to organizational performance // Journal of Business Research. 2022. Vol. 145. P. 605–615.

6. Gomber P., Kauffman R., Parker C., Weber B. On the Fintech Revolution: Interpreting the Forces of Innovation, Disruption, and Transformation in Financial Services // Journal of Management Information Systems. 2018. Vol. 5. P. 220–265.

7. Сахно А.М. Современные технологические решения направленные на повышение эффективности бюджетирования // Аллея науки. 2022. № 6 (69). С. 49.

8. Морозова И.А., Коробейникова О.М., Коробейников Д.А., Глазова М.В. Искусственный интеллект в управленческом учете коммерческих структур: новые возможности // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2020. № 2.

9. Митрофанова Е. Нейробюджетирование: как будут работать финансовые службы будущего. URL: https://ibs.ru/media/media/neyrobyudzhetirovaniekak-budut-rabotat-finansovye-sluzhby-budushchego/ (дата обращения: 24.05.2023).

10. Хмелев А.Г. Нейросетевое моделирование в бюджетной системе промышленных предприятий регионального уровня // Эпомен. 2021. № 60.