2023 № 3 Економічні науки
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/66633
Переглянути
Документ ChatGPT як інноваційний помічник в управлінні фінансовою стійкістю(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Гаврик, Аліна Андріївна; Назарова, Тетяна ЮріївнаДосліджено роботу штучної інтелектуальної системи, яка базується на моделі глибокого навчання Generative Pre–trained Transformer. Зазначено, що вивчення штучного інтелекту в сучасному світі є одним з найважливіших та найшвидше розвиваючихся напрямків технологій. Розглянуто останні наукові праці та виділено ключові результати науковців. Проаналізовано основні принципи роботи системи та її можливості використання в оцінці фінансової стійкості підприємств. Зауважено зростання світового обсягу інвестицій в сферу розвитку штучного інтелекту та машинного навчання в останнє десятиліття та прогнозне значення збільшення інвестиції в найближчі роки.. Розглянуто основні способи впливу ChatGPT на фінанси та його здатність обробляти складні фінансові запити. Представлено практичне використання моделі та обгрунтовано можливості її функціонування в пошуку рішень і допомоги в аналізі фінансової стійкості. Надано основну інформацію щодо методів покращення фінансової стійкості підприємства через аналіз фінансових даних та прогнозування різних сценаріїв. Використано ChatGPT для аналізу фінансової стійкості підприємства на прикладі неіснуючої компанії, згенерованої штучним інтелектом. Розкрито аналіз показників фінансової стійкості з розрахунками, що підтвердили фінансову стійкість підприємтсва з можливими ризиками до врахування. Виявлено переваги та недоліки моделі та зроблено висновки щодо доцільності використання її в реальних умовах. Визначено, що використання ChatGPT для аналізу фінансової стійкості підприємства потребує обережності та врахування досліджених проблем. Надано рекомендації, щодо покращення роботи алгоритму машинного навчання для виявлення специфічних фінансових термінів та їх зв'язків, а також для зниження шуму в текстах та вдосконалення функцій з графічним представленням даних.