СИСТЕМА АВТОМАТИЗАЦИИ АНАЛИЗА ФИНАНСОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРЕДПРИЯТИЯ

Разработка системы автоматизированного анализа финансовых результатов является важнейшим направлением в современном бизнесе.

Данная тема является особенно актуальной в условиях быстро развивающейся рыночной экономики и обусловлена ростом объемов информации за счет развития информационных технологий и электронных систем учета.

Усовершенствование систем анализа финансовых результатов позволит управленческому персоналу оперативно обрабатывать массивы данных, выявлять слабые места своей организации и своевременно их устранять, своевременно минимизировать последствия изменений внешних и внутренних факторов, влияющих на итоговые результаты предприятия. Благодаря этому, предприятие сможет занять наиболее выигрышные позиции по сравнению с конкурентами и захватить большую часть рынка в рамках своих видов деятельности.

Так же еще одним из преимуществ автоматизации обработки данных можно назвать снижение рисков человеческого фактора, а именно ошибок при проведении расчетов, случайное искажение суммовых показателей. Благодаря этому преимуществу, проведенный анализ позволит сделать наиболее верные выводы о текущем финансовом состояние, принять обоснованные решения, которые будут способствовать повышению благосостояния предприятия, привлекательности для инвесторов и акционеров, а также увеличению стоимости организации на рынке.

Технологии в области машинного обучения и искусственного интеллекта постоянно развиваются, что позволяет создавать более эффективные и точные системы автоматизированного анализа финансовых результатов.

Таким образом, тема "Разработка системы автоматизированного анализа финансовых результатов" остается актуальной благодаря постоянному росту объема данных, необходимости в ускорении принятия решений и повышению точности анализа, а также развитию технологий для автоматизации бизнес-процессов.

Автоматизированный анализ финансовых данных представляет собой мощный инструмент, позволяющий компании упростить процесс обработки, анализа и интерпретации имеющейся информации о хозяйственной деятельности субъекта, выявить закономерности и тенденции, а также составить наиболее точный прогноз.

Основные этапы автоматизированного анализа заключаются в:

• сбор и обработка исходных данных;
• выявление закономерностей с помощью сложных алгоритмов;
• интерпретация полученных результатов и их визуализация.

Такой комплексный подход позволяет получить на выходе важную информацию, основанную на объективном анализе, для дальнейшего управления деятельностью предприятия.

Существует несколько классификаций автоматизированного анализа финансовых результатов, некоторые из них представлены в таблице1.

Таблица 1.

Классификация автоматизированного анализа финансового результата

Таким образом, на основе таблицы 1, можно сказать, что каждый вид классификации имеет свои особенности и преимущества, что позволяет выбрать наиболее подходящий метод в зависимости от конкретных потребностей и ресурсов организации.

Традиционная методология анализа финансовых данных, основанная на ручном обобщении и статистических моделях, имеет свои преимущества. Однако, эти методы, хотя и эффективны для простых задач, часто оказываются недостаточно гибкими при работе с сложными системами и не способны адаптироваться к изменениям в данных.

Современные подходы, основанные на машинном обучении и нейронных сетях, превосходят традиционные в области обработки неструктурированных данных, адаптивности к изменениям в системе и высокой точности прогнозов. Однако эти методы также имеют свои ограничения, включая необходимость больших объемов данных для обучения и сложность объяснения принятых решений.

Наиболее частой практикой в крупных организациях является совмещение традиционных и современных методов анализа данных, используя сильные стороны каждого из них. Такой подход позволяет компаниям получить более комплексное представление о своих финансовых результатах и принимать обоснованные решения на основе объективной информации.

В современной практике существует несколько видов инструментов, способствующих автоматизированному анализу финансовых результатов. Среди них выделяют:

• программные инструменты. Наиболее распространенными являются: табличная система Excel, позволяющая использовать формулы и создавать макросы; платформа MATLAB, включающая в себя пакет вычислительных программных продуктов; и прочие инструменты;
• специализированные платформы. Среди финансовых аналитиков чаще всего применяются такие платформы, как: Tableau и QlikView, которые позволяет создавать интерактивные отчеты и дашборды на основе представленных финансовых данных предприятия; Power BI, используемый для визуализации текущего финансового состояния организации.

При выборе инструмента для автоматизации анализа, компания должна учитывать особенности своей деятельности, объемом данных, необходимый уровень детализации и имеющейся финансовый ресурс.

Рассмотрев существующий инструментарий автоматизации процесса анализа финансовых результатов, а также изучив значительные преимущества от их внедрения в процесс управления предприятием и его финансовыми показателями, можно сказать, что автоматизация процессов сбора, обработки и анализа информации о хозяйственной деятельности организации, и факторов, влияющих на нее, является ключевым моментом в оптимизации процесса и повышение эффективности и точности принимаемых управленческих решений.

Автоматизированный анализ финансовых данных, в условиях активного внедрения современных технологий в бизнес-процессы организаций, становится все более важным инструментом, позволяющим:

• оперативно обрабатывать массивы данных;
• выявлять проблемы и своевременно их устранять;
• минимизировать последствия внешних и внутренних факторов;
• снизить риск человеческого фактора;
• повышать точность анализа и принятия решений.

На основе приведенной информации, можно сформулировать следующие рекомендации для современных предприятий, заинтересованных в повышение эффективности, оперативности и точности от сбора и анализа исходных данных об итогах деятельности предприятия, а также принятия наиболее объективных управленческих решений для повышения благосостояния компании и ее стоимости на рынке:

• внедрите комплексный подход к автоматизации анализа;
• применять комбинированные методы обработки данных, включающие традиционные статистические методы и современные технологии с применением искусственного интеллекта для получения наиболее полной картины финансового состояния;
• при выборе инструментов для автоматизации учитывать специфику деятельности, объем данных и необходимый уровень детализации;
•  регулярно обновлять систему анализа финансовых данных;
• комбинировать автоматизацию с профессиональным суждением компетентных сотрудников для обеспечения комплексного подхода к принятию решений.

Применение этих рекомендаций позволит организациям получить максимальную пользу от анализа финансового состояния и факторов, виляющих на него, повысить прозрачность финансовых процессов и сделать принятие решений более обоснованным.