Разработка экспертной системы для оценки финансового состояния предприятия

Abstract

В статье рассматривается применение экспертных систем и методов искусственного интеллекта,
в частности алгоритмов искусственных нейронных сетей, для оценки финансового состояния предприятия и
поддержки управленческих решений. Описываются этапы разработки экспертных систем, включая формализацию
знаний, построение базы правил и механизм оценки финансовых показателей. Представлена математическая
модель экспертной системы и основные принципы работы нейронных сетей в контексте обработки и анализа
финансовых данных. Особое внимание уделяется интеграции накопленных знаний с алгоритмами машинного
обучения для повышения точности и обоснованности принимаемых решений. Анализируются преимущества
и ограничения экспертных систем, а также их роль в условиях динамично меняющейся экономической среды.
В статье подчеркивается важность комплексного подхода и постоянного совершенствования технологий для
обеспечения конкурентоспособности и устойчивого развития предприятия.
Особое внимание уделено распространенным методам оценки финансового состояния предприятия, таким как
анализ бухгалтерской отчетности, сравнительный и дискриминантный анализ, а также метод анализа финансовых
коэффициентов. Рассмотрены их преимущества и ограничения, а также интеграция этих методов в экспертные
системы для повышения точности и надежности финансовой оценки. Проведенное исследование позволяет
оценить эффективность применения экспертных систем и алгоритмов искусственных нейронных сетей для
анализа и прогнозирования финансового состояния предприятий, а также их роль в автоматизации и улучшении
процесса принятия управленческих решений.