ЗАСТОСУВАННЯ AI У ПРОЦЕСІ ТРАНСФОРМАЦІЇ ФІНАНСОВОЇ ЗВІТНОСТІ З П(С)БО У МСФЗ: МЕЖІ АВТОМАТИЗАЦІЇ, РОЛЬ ПРОФЕСІЙНОГО СУДЖЕННЯ ТА ВНУТРІШНЬОГО КОНТРОЛЮ
DOI:
https://doi.org/10.25313/3083-7782-2026-5-55Ключові слова:
трансформація фінансової звітності, МСФЗ, П(С)БО, AI, професійне судження, внутрішній контроль, автоматизація, цифрові інструментиАнотація
Вступ. Поширення технологій штучного інтелекту в облікових, аналітичних і контрольних процедурах актуалізує питання визначення їх ролі у процесі трансформації фінансової звітності з П(С)БО у МСФЗ. Така трансформація не є тільки технічною процедурою, оскільки потребує аналізу господарських операцій, виявлення розбіжностей між стандартами, формування коригувань, підготовки розкриттів і перевірки результатів.
Мета. Метою статті є визначення можливостей і меж застосування AI у процесі трансформації фінансової звітності з П(С)БО у МСФЗ, а також обґрунтування ролі професійного судження та внутрішнього контролю у забезпеченні достовірності її результатів.
Матеріали і методи. У дослідженні використано методи аналізу, синтезу, порівняння, систематизації та узагальнення. Це дозволило виокремити етапи трансформації фінансової звітності, співвіднести їх із можливостями цифрових інструментів і визначити ділянки, що потребують професійного судження.
Результати. Визначено, що AI доцільно застосовувати насамперед на етапах збирання, структурування, звірки, класифікації та попереднього аналізу даних. До найбільш значущих інструментів віднесено OCR, RPA, NLP, моделі автоматичної класифікації рахунків і виявлення аномалій. На прикладі окремих стандартів МСФЗ показано, що ключові рішення щодо економічної сутності операцій, облікової політики, суттєвості та розкриттів мають ґрунтуватися на професійному судженні й підтверджуватися процедурами внутрішнього контролю.
Перспективи. Подальші дослідження варто спрямувати на удосконалення методичних підходів до використання AI у процесі трансформації фінансової звітності з П(С)БО у МСФЗ, зокрема щодо контрольних процедур, документування професійних суджень та оцінки надійності результатів, які були сформовані цифровими інструментами, а також урахування нових вимог МСФЗ 18 до подання та розкриття фінансової інформації.
Посилання
Білоус О.С., Кундеус О.М. Трансформація бухгалтерського обліку в умовах цифрової економіки. Галицький економічний вісник. 2023. № 4 (83). С. 56–61. DOI: https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2023.04.056
Костенко Ю.О., Лайчук С.М., Косташ Т.В. Використання штучного інтелекту для оптимізації процесів обліку та звітності в українських компаніях. Актуальні питання економічних наук. 2025. № 8. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.14950287
Мулик Т., Дриманова Л. Трансформація професійних компетенцій бухгалтерів та аудиторів під впливом штучного інтелекту. Herald of Khmelnytskyi National University. Economic Sciences. 2026. № 2. С. 284–293. DOI: https://doi.org/10.31891/2307-5740-2026-352-37
Гевлич Л. Використання ШІ в обліку та аудиті: виклики гармонізації з МСФЗ та МСА. Herald of Khmelnytskyi National University. Economic Sciences. 2026. № 1. С. 274–278. DOI: https://doi.org/10.31891/2307-5740-2026-350-36
Гладій І.О. Методичні аспекти застосування штучного інтелекту в інтерпретації первинних документів бухгалтерського обліку. Інвестиції: практика та досвід. 2026. № 3. С. 176–180. DOI: https://doi.org/10.32702/2306-6814.2026.3.176
Король С., Ромашко О. Штучний інтелект у бухгалтерській діяльності. Scientia fructuosa. 2024. № 2 (154). С. 145–157. DOI: https://doi.org/10.31617/1.2024(154)08
Розіт Т.В., Мурадова К.З. Штучний інтелект в аудиті і бухгалтерському обліку. Ефективна економіка. 2024. № 4. DOI: https://doi.org/10.32702/2307-2105.2024.4.76
Жиглей І.В. Професійне судження бухгалтера в оцінці гібридних інструментів у звітності контрольованих іноземних компаній. Економіка, управління та адміністрування. 2026. № 1 (115). С. 50–58. DOI: https://doi.org/10.26642/ema-2026-1(115)-50-58
Сирцева С.В. Вплив системи внутрішнього контролю на якість бухгалтерського обліку суб’єктів державного сектору України. Modern Economics. 2025. № 52. С. 188–194. DOI: https://doi.org/10.31521/modecon.V52(2025)-26
Sampaio C., Silva R. Digital Transformation in Accounting: An Assessment of Automation and AI Integration. International Journal of Financial Studies. 2025. Vol. 13, № 4. Article 206. DOI: https://doi.org/10.3390/ijfs13040206
Krieger F., Drews P., Funk B. Automated Invoice Processing: Machine Learning-Based Information Extraction for Long Tail Suppliers. Intelligent Systems with Applications. 2023. Vol. 20. Article 200285. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iswa.2023.200285
Koc D., Koc F. A Machine Learning and Deep Learning-Based Account Code Classification Model for Sustainable Accounting Practices. Sustainability. 2024. Vol. 16, № 20. Article 8866. DOI: https://doi.org/10.3390/su16208866
Kokina J., Blanchette S., Davenport T.H., Pachamanova D. Challenges and Opportunities for Artificial Intelligence in Auditing: Evidence from the Field. International Journal of Accounting Information Systems. 2025. Vol. 56. Article 100734. DOI: https://doi.org/10.1016/j.accinf.2025.100734
Іванченкова Л.В., Ткачук Г.О., Скляр Л.Б. Контроль трансформації фінансової звітності за МСФЗ в управлінні підприємством. Вісник Хмельницького національного університету. Економічні науки. 2020. № 4, т. 3. С. 89–94. DOI: https://doi.org/10.31891/2307-5740-2020-284-4(3)-13
Bakumenko A., Elragal A. Detecting Anomalies in Financial Data Using Machine Learning Algorithms. Systems. 2022. Vol. 10, № 5. Article 130. DOI: https://doi.org/10.3390/systems10050130
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Вадим Юрійович Слюсар

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.