Dirbtinio intelekto taikymo įmonių finansinėje apskaitoje įvertinimas
Krukonienė, Justina |
Recenzentas / Rewiewer | |
Darbo gynimo komisijos pirmininkas / Thesis Defence Board Chairman | |
Bikas, Egidijus | Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member |
Baigiamajame magistro darbe yra nagrinėtas dirbtinio intelekto (DI) taikymo įmonių finansinėje apskaitoje vertinimas. Teorinėje darbo dalyje atliekama mokslinės literatūros analizė bei mokslinių šaltinių sisteminimas - apibrėžiama DI samprata, išskiriamos rūšys, pritaikymo galimybės ir grėsmės, nustatomi dirbtinio intelekto taikymą lemiantys veiksniai. Tyrimo metodologijoje pasiūlyta taikyti du metodus: pirmiausia, siekiant nustatyti tris svarbiausius veiksnius, taikomas analitinės hierarchijos proceso (AHP) metodas, tada remiantis struktūruotais interviu, atliekamas vertinimas, kokią įtaka turėjo dirbtinio intelekto taikymas finansinėje apskaitoje. Empirinio tyrimo metu išskirti svarbiausi veiksniai, lemiantys DI sprendimų pritaikymą. Remiantis interviu metu gautais duomenimis įvertintas dirbtinio intelekto poveikis kaštų mažinimui, darbo našumo didinimui ir duomenų saugumui. Tyrimo rezultatai rodo, kad DI technologijų diegimas reikšmingai prisideda prie finansinių procesų efektyvumo didinimo, ypač didesnėse įmonėse. Išanalizavus teorinius ir praktinius dirbtinio intelekto taikymo aspektus pateikiamos galutinės baigiamojo darbo išvados, rekomendacijos bei galimos tolimesnės tyrimų kryptys.Darbą sudaro 6 dalys: įvadas; trys pagrindinės dalys; išvados; literatūros sąrašas.Darbo apimtis - 64 psl. be priedų, 18 paveikslų, 9 lentelės, 71 bibliografinių šaltinių.Atskirai pridedami darbo priedai
The final master's thesis explores the evaluation of Artificial Intelligence (AI) applications in corporate financial accounting. The theoretical part includes a review of scientific literature and the synthesis of academic sources, focusing on defining AI concepts, identifying its types, examining its potential applications and risks, and determining the factors influencing its adoption. The research methodology suggests the application of two methods: first, the Analytical Hierarchy Process (AHP) method is used to identify the three most important factors; second, based on structured interviews, an assessment is carried out to evaluate the impact of AI application in financial accounting. The empirical research identifies the key factors influencing the adoption of AI solutions. Using data gathered from interviews, the impact of AI on cost reduction, increased work efficiency, and data security is evaluated. The results indicate that the implementation of AI technologies significantly contributes to improving financial process efficiency, particularly in larger companies. After analyzing the theoretical and practical aspects of AI application, the final conclusions, recommendations, and potential directions for future research are presented.Structure: introduction; three main chapters; conclusions; references.The thesis comprises 64 p. without appendices, 18 pictures, 9 tables, 71 bibliographic entries.The appendices are provided separately.