ПЕРСПЕКТИВИ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА BIG DATA В СУДОВО-БУХГАЛТЕРСЬКІЙ ЕКСПЕРТИЗІ ОБЛІКОВИХ ОПЕРАЦІЙ - Гавриленко, Наталія Вікторівна (Економічна парадигма, 2026)
У статті здійснюється комплексне наукове дослідження трансформаційних процесів у сфері судово-бухгалтерської експертизи, що зумовлені стрімкою дифузією технологій штучного інтелекту (AI) та інструментарію аналізу великих масивів даних (Big Data) у систему фінансового моніторингу. Актуальність обраної тематики обґрунтовується об’єктивною необхідністю модернізації класичних методів експертного дослідження, які в умовах суцільної цифровізації облікових процесів демонструють обмежену ефективність через вибірковий характер перевірки та високу чутливість до людського фактора. Автор проводить детальний ретроспективний аналіз етапів еволюції експертної діяльності, виокремлюючи перехід від традиційного паперового аудиту (етап 1.0) через алгоритмічну автоматизацію (етап 2.0) до інтелектуальних систем когнітивного аналізу (етап 3.0). Особливу увагу приділено методології впровадження алгоритмів машинного навчання (Machine Learning) для ідентифікації латентних фінансових аномалій. У роботі детально розкрито архітектуру взаємодії Big Data-аналітики з обліковими операціями, що дозволяє виявляти складні схеми шахрайства, такі як «дзеркальні» транзакції, фіктивне контрагентство та подвійна бухгалтерія, шляхом аналізу неструктурованих даних (метаданих, IP-логів, геолокаційних треків). На основі проведеного аналізу та представлених порівняльних таблиць доведено, що використання штучного інтелекту дозволяє підвищити точність виявлення облікових ризиків до показників понад 90%, що є недосяжним при використанні традиційних методик. Аналітична частина статті містить оцінку перспектив інтеграції хмарних технологій та систем розподіленого реєстру (Blockchain) як гарантів автентичності та незмінності доказової бази. Окреслено стратегічні вектори подальших наукових досліджень, зокрема розробку концепції «пояснювального штучного інтелекту» (Explainable AI), що має на меті легітимізацію алгоритмічних висновків у судово-процесуальному полі. У висновках наголошується, що вдосконалення судово-бухгалтерської експертизи через призму інтелектуальних технологій трансформує її з ретроспективного інструментарію розслідування у систему превентивного антикризового моніторингу. Стаття має практичне значення для судових експертів, аудиторів, спеціалістів із фінансової безпеки та науковців, які займаються питаннями діджиталізації обліку та права. Вступ. Сучасний етап розвитку глобального інформаційного суспільства характеризується тотальною конвергенцією економічних процесів та високих технологій. Стрімкий перехід суб’єктів господарювання до використання хмарних облікових систем, інтелектуальних ERP-комплексів та децентралізованих реєстрів докорінно змінив ландшафт фінансового контролю. Проте, поряд із беззаперечними перевагами цифровізації, виникають нові, технологічно складні види економічних деліктів. Сучасне фінансове шахрайство дедалі частіше маскується під легітимні транзакції, що створюються за допомогою алгоритмічних маніпуляцій, які практично неможливо ідентифікувати за допомогою класичного інструментарію судово-бухгалтерської експертизи. Традиційна методологія експертного дослідження, що базується на візуальній верифікації первинних документів та ретроспективному аналізі обмежених вибірок, у сучасних реаліях демонструє ознаки концептуальної вичерпності. В умовах формування гігантських масивів даних (Big Data), де щоденна кількість операцій може обчислюватися мільйонами, експерт-економіст стикається з проблемою «інформаційного перевантаження». Це зумовлює гостру необхідність інтеграції штучного інтелекту (AI) як когнітивного асистента, здатного до суцільного моніторингу та миттєвої ідентифікації аномалій, що й визначає високу актуальність даної наукової розвідки. Мета. Метою статті є обґрунтування перспектив використання штучного інтелекту та Big Data у судово-бухгалтерській експертизі облікових операцій. Матеріали і методи. Матеріалами дослідження є наукові праці з питань судово-бухгалтерської експертизи, цифрової криміналістики, Big Data, AI, а також нормативно-правові положення щодо доказів і судово-експертної діяльності. Методологічну основу даної наукової праці становить системний підхід до вивчення трансформаційних процесів у судово-експертній діяльності. Для забезпечення об’єктивності та достовірності отриманих результатів було використано комплекс загальнонаукових та спеціальних методів, що дозволило проаналізувати проблему з різних ракурсів - від техніко-технологічного до процесуально-правового. Для розв’язання поставлених завдань були застосовані такі методи: метод історичної та логічної ретроспективи використаний для побудови еволюційної моделі розвитку експертизи (від етапу 1.0 до 3.0), що дозволило виявити закономірності переходу від аналогових до когнітивних методів обробки інформації; компаративний (порівняльний) аналіз - став основою для зіставлення традиційних методик ручного контролю з алгоритмізованими системами Big Data. Саме цей метод дозволив наочно продемонструвати розрив у показниках ефективності виявлення аномалій (відображено у Таблицях 1 та 2); метод дедуктивного моделювання - застосований для опису механізмів роботи нейронних мереж у процесі ідентифікації латентних зв’язків між фіктивними контрагентами та основними обліковими реєстрами; статистичний метод та метод узагальнення використані при аналізі кількісних показників точності прогнозів ШІ та при формуванні висновків щодо ймовірності виявлення різних категорій правопорушень (зокрема подвійної бухгалтерії та нецільового використання коштів). Застосована комбінація методів дозволила не лише констатувати переваги цифрових технологій, а й критично оцінити бар’єри їхнього впровадження, забезпечуючи всебічне та неупереджене дослідження обраної проблематики. Результати. У ході дослідження обґрунтовано, що інтеграція штучного інтелекту та Big Data в процеси судово-бухгалтерської експертизи дозволяє перейти від вибіркової перевірки до суцільного інтелектуального моніторингу 100% облікових операцій. Встановлено, що використання алгоритмів машинного навчання забезпечує приріст ефективності виявлення прихованих фінансових аномалій, зокрема фіктивного контрагентства та подвійної бухгалтерії, до рівня 85–92%, що критично перевищує можливості традиційних методик. Доведено, що цифрова трансформація експертної діяльності зумовлює перехід від реактивного розслідування до предиктивного моделювання ризиків у реальному часі. Сформована автором еволюційна модель та архітектура інтелектуального дослідження підтверджують, що об’єктом сучасної експертизи стає не лише первинний документ, а й сукупність цифрових слідів і метаданих, що мінімізує вплив людського фактора та забезпечує максимальну об’єктивність доказової бази в судовому процесі. Перспективи. Перспективним напрямом подальших розвідок є розробка уніфікованих галузевих стандартів для використання «пояснювального штучного інтелекту» (Explainable AI), що дозволить трансформувати складні математичні кореляції Big Data у прозору та юридично зрозумілу доказову базу для судочинства. Подальша конвергенція смарт-контрактів на базі блокчейну з предиктивними алгоритмами машинного навчання відкриває можливості для створення систем безперервного інтелектуального аудиту. Такий підхід дозволить змінити вектор експертної діяльності з констатації фактів минулих правопорушень на стратегічне запобігання економічним злочинам шляхом автоматичного блокування аномальних транзакцій у реальному часі.