Корпоративтік қаржылық тәуекелдерді болжауда жасанды интеллектті қолдану

Аңдатпа

Қазақстанның негізгі салаларында экономикалық тұрақсыздықтың артуы, климаттық құбылмалылық және несие жүктемесінің өсуі жағдайында корпоративтік қаржылық тәуекелдерді дәл болжау өзекті мәселеге айналып отыр. Бұл мақалада ауыл шаруашылығы мен лизинг секторларына ерекше назар аудара отырып, Қазақстан жағдайында қаржылық тәуекелдерді болжау үшін жасанды интеллект (ЖИ) технологияларын қолданудың практикалық мүмкіндіктері қарастырылады. Зерттеу қолжетімді ЖИ құралдарының — ереже-негізделген сараптамалық жүйелердің, спутниктік талдаудың, автоматтандырылған есеп модульдерінің және ЖИ-ге негізделген инвентаризация жүйелерінің — ерте ескерту жүйелерін енгізу және басқарушылық шешімдерді оңтайландырудағы тиімділігін бағалайды. Ғылыми маңыздылығы нақты мысалдарды талдау арқылы қамтамасыз етіледі: мысалы, Farmonaut спутниктік агромониторинг платформасы мен KazAgroFinance компаниясының фототану жүйесі. Бұл технологиялар егін өнімділігі мен құрғақшылық тәуекелдерін дәлірек болжауға, ресурстарды жоспарлауды жақсартуға, инвентаризациядағы қателерді азайтуға және кепіл мүлікті, төлемдерді бақылауды күшейтуге мүмкіндік береді. Әдістеме 2015–2024 жылдар аралығындағы 10 жылдық кезеңде ЖИ енгізілгенге дейінгі және кейінгі қаржылық және операциялық көрсеткіштерді салыстырмалы түрде талдауға негізделген. Күрделі машиналық оқыту модельдерінен айырмашылығы — бұл зерттеу бизнесте нақты қолданылып жатқан түсінікті, интерпретацияға қолжетімді ЖИ шешімдерге назар аударады. Нәтижелер мұндай технологиялардың басқару тиімділігін арттыратынын, тәуекелдерді төмендететінін және корпоративтік тұрақтылықты күшейтетінін растайды. Зерттеу Қазақстан экономикасында ЖИ құралдарын кеңінен енгізуге арналған тәжірибелік ұсынымдармен аяқталады.