Великі дані в управлінні фінансами підприємства
DOI:
https://doi.org/10.26642/ema-2024-3(109)-97-104Ключові слова:
фінансові технології, фінансові дані, фінанси підприємстваАнотація
Стаття присвячена дослідженню ролі великих даних у підвищенні ефективності управління фінансами підприємства. У сучасному бізнес-середовищі забезпечення фінансової безпеки вимагає інтеграції великих даних, штучного інтелекту та інших передових технологій для аналізу та прогнозування фінансових ризиків. Цифровізація стає ключовим елементом для досягнення стратегічної переваги. Метою статті є дослідження ролі великих даних в управлінні фінансами підприємства та потенційних обмежень у їх використанні. Основними завданнями є: аналіз джерел великих даних та існуючих технологічних рішень, оцінка ефективності відповідних рішень у зменшенні фінансових ризиків та розробка рекомендацій щодо їх інтеграції у фінансовий менеджмент підприємств. Використано методи аналізу та синтезу наукової літератури для вивчення впливу технологій на управління фінансовими ризиками та для оцінки ефективності технологічних рішень. Дослідження показало, що інтеграція технологій великих даних у фінансовий менеджмент підприємств значно підвищує ефективність управління ризиками. Використання передових методів аналізу дозволяє більш точно прогнозувати фінансові ризики, знижуючи їхній вплив на діяльність підприємств. Впровадження автоматизованих систем також сприяє зменшенню людських помилок та підвищенню операційної ефективності. Інтеграція великих даних є необхідною для забезпечення фінансової безпеки підприємств у сучасних умовах. Незважаючи на численні переваги, впровадження цих технологій стикається з викликами, такими як технічна складність, кібербезпека та фінансові обмеження. Для максимального використання потенціалу технологій важливо поєднувати їх з експертним людським судженням та забезпечувати комплексний підхід до управління фінансовими ризиками.
Посилання
Ahmed, S., Alshater, M.M., El Ammari, A. and Hammami, H. (2022), «Artificial intelligence and machine learning in finance: A bibliometric review», Research in International Business and Finance, Vol. 61.
Aldridge, I. and Avellaneda, M. (2019), «Neural networks in finance: Design and performance», The Journal of Financial Data Science, Vol. 1, No. 4, рр. 39–62.
Al-Shabandar, R., Lightbody, G., Browne, F. et al. (2019), «The application of artificial intelligence in financial compliance management», In Proceedings of the 2019 International Conference on Artificial Intelligence and Advanced Manufacturing, pp. 1–6.
Arroyo, J., Espínola, R. and Maté, C. (2011), «Different approaches to forecast interval time series: a comparison in finance», Computational Economics, Vol. 37, рр. 169–191.
Bahrammirzaee, A. (2010), «A comparative survey of artificial intelligence applications in finance: artificial neural networks, expert system and hybrid intelligent systems», Neural Computing and Applications, Vol. 19, No. 8, рр. 1165–1195.
Beaumont, P. (2019), Digital finance: Big data, start-ups, and the future of financial services, Routledge, 216 р.
Begenau, J., Farboodi, M. and Veldkamp, L. (2018), «Big data in finance and the growth of large firms», Journal of Monetary Economics, Vol. 97, рр. 71–87.
Cockcroft, S. and Russell, M. (2018), «Big data opportunities for accounting and finance practice and research», Australian Accounting Review, Vol. 28, Issue 3, рр. 323–333.
Dhar, V., Sun, C. and Batra, P. (2019), «Transforming finance into vision: concurrent financial time series as convolutional nets», Big Data, Vol. 7, No. 4, рр. 276–285.
Fang, B. and Zhang, P. (2016), Big data in finance. Big data concepts, theories, and applications, рр. 391–412.
Feldman, K. and Kingdon, J. (1995), «Neural networks and some applications to finance», Applied Mathematical Finance, Vol. 2, Issue 1, рр. 17–42.
Goldstein, I., Spatt, C.S. and Ye, M. (2021), «Big data in finance», The Review of Financial Studies, Vol. 34, No. 7, рр. 3213–3225.
Guo, L., Shi, F. and Tu, J. (2016), «Textual analysis and machine leaning: Crack unstructured data in finance and accounting», The Journal of Finance and Data Science, Vol. 2, No. 3, рр. 153–170.
Hasan, M.M., Popp, J. and Oláh, J. (2020), «Current landscape and influence of big data on finance», Journal of Big Data, Vol. 7, No. 1, рр. 1–17.
Kordonis, J., Symeonidis, S. and Arampatzis, A. (2016), «Stock price forecasting via sentiment analysis on Twitter», In Proceedings of the 20th pan-hellenic conference on informatics, pp. 1–6.
Lyu, X. and Zhao, J. (2019), «Compressed sensing and its applications in risk assessment for internet supply chain finance under big data», IEEE Access, Vol. 7, рр. 53182–53187.
McNelis, P.D. (2005), Neural networks in finance: gaining predictive edge in the market, Academic Press.
Nobanee, H. (2021), «A bibliometric review of big data in finance», Big Data, Vol. 9, No. 2, рр. 73–78.
Sevim, C., Oztekin, A., Bali, O. et al. (2014), «Developing an early warning system to predict currency crises», European Journal of Operational Research, Vol. 237, Issue 3, рр. 1095–1104.
Singh, N.P., Som, B.K., Komalavalli, C. and Goel, H. (2021), «A Meta-Analysis of the Application of Artificial Neural Networks in Accounting and Finance», SCMS Journal of Indian Management, Vol. 18, No. 1.
Song, H., Li, M. and Yu, K. (2021), «Big data analytics in digital platforms: how do financial service providers customise supply chain finance?», International Journal of Operations and Production Management, Vol. 41, Issue 4, рр. 410–435.
Sun, H., Rabbani, M.R., Sial, M.S. et al. (2020), «Identifying big data’s opportunities, challenges, and implications in finance», Mathematics, Vol. 8, Issue 10.
Tiwari, R., Srivastava, S. and Gera, R. (2020), «Investigation of artificial intelligence techniques in finance and marketing», Procedia Computer Science, Vol. 173, рр. 149–157.
Van Banerveld, M., Le-Khac, N.A. and Kechadi, M.T. (2014), «Performance evaluation of a natural language processing approach applied in white collar crime investigation», In Future Data and Security Engineering: First International Conference, FDSE 2014, November 19–21, Springer International Publishing, Ho Chi Minh City, Vietnam, pp. 29–43.
Wang, H. (2021), «Credit risk management of consumer finance based on big data», Mobile Information Systems, рр. 1–10.
Wen, C., Yang, J., Gan, L. and Pan, Y. (2021), «Big data driven Internet of Things for credit evaluation and early warning in finance», Future Generation Computer Systems, Vol. 124, рр. 295–307.
Yan, H. (2017), «Credit model of supply chain finance based on big data of E-commerce», In 2017 4th International Conference on Industrial Economics System and Industrial Security Engineering (IEIS), IEEE, pp. 1–4.
Yu, W., Wong, C.Y., Chavez, R. and Jacobs, M.A. (2021), «Integrating big data analytics into supply chain finance: The roles of information processing and data-driven culture», International Journal of Production Economics, Vol. 236.
Zhang, P., Shi, X. and Khan, S.U. (2018), «QuantCloud: enabling big data complex event processing for quantitative finance through a data-driven execution», IEEE Transactions on Big Data, Vol. 5, No. 4, рр. 564–575.
Zhang, S., Xiong, W., Ni, W. and Li, X. (2015), «Value of big data to finance: observations on an internet credit Service Company in China», Financial Innovation, Vol. 1, No. 1, рр. 1–18.
Zhang, X.P.S. and Wang, F. (2017), «Signal processing for finance, economics, and marketing: concepts, framework, and big data applications», IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 34, No. 3, рр. 14–35.
Zhao, X., Yeung, K., Huang, Q. and Song, X. (2015), «Improving the predictability of business failure of supply chain finance clients by using external big dataset», Industrial Management and Data Systems, Vol. 115, Issue 9, рр. 1683–1703.
Zhong, X. and Zhou, S. (2020), «Risk analysis method of bank microfinance based on multiple genetic artificial neural networks», Neural Computing and Applications, Vol. 32, рр. 5367–5377.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Сергій Михайлович Канигін
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Автор, який подає матеріали до друку, зберігає за собою всі авторські права та надає відповідному виданню право першої публікації, дозволяючи розповсюджувати даний матеріал із зазначенням авторства та джерела первинної публікації, а також погоджується на розміщення її електронної версії на сайті Національної бібліотеки ім. В.І. Вернадського та на сайті журналу.
