Кублій, Лариса ІванівнаДемидович, Демид Петрович2026-01-302026-01-302025Демидович, Д. П. Методи інтеграції інструментів штучного інтелекту для автоматизованого аналізу ефективності роботи підприємства на основі обробки структурованих фінансових даних : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Демидович Демид Петрович. – Київ, 2025. – 115 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/78570Дослідження спрямоване на створення інтелектуальної системи для автоматизованого аналізу фінансових даних, яка поєднує методи машинного навчання і сучасні інструменти штучного інтелекту. Розроблений програмний комплекс оптимізує обробку великих масивів структурованої інформації, забезпечуючи швидше й точніше прогнозування ключових фінансових показників. Отримані результати можуть бути ефективно використані у фінансовому секторі, бізнес-аналітиці, цифрових сервісах для підтримки обґрунтованих управлінських рішень. Практична цінність роботи полягає також у можливості застосування її результатів дослідниками, які працюють у сфері великих даних і штучного інтелекту.Актуальність теми. Складність і трудомісткість ручної обробки значних обсягів фінансових даних, які накопичуються в типових інформаційних системах керування, ускладнює своєчасне прийняття обґрунтованих управлінських рішень, особливо для малих підприємств і користувачів без спеціальної підготовки. Використання методів машинного навчання дає можливість автоматизувати ці процеси, зменшуючи вплив людського фактора і сприяє виконанню своєчасних управлінських рішень. Метою роботи є дослідження методів інтеграції ШІ в автоматизовані системи і розробка концептуального підходу до інтеграції інструментів штучного інтелекту в систему фінансового моніторингу підприємства для автоматизації оцінювання його ефективності. Завдання дослідження: — проаналізувати наявні методи інтеграції інструментів штучного інтелекту у веб-застосунки; — розробити алгоритми для агрегації даних формування єдиної таблиці фінансових потоків; — інтегрувати LLM для інтерпретації та автоматизації аналізу фінансових даних; — створити аналітичний модуль для розрахунку основних фінансових показників і модуль виявлення аномальних даних; — створити інтегральний показник для наочного відображення поточного фінансового стану підприємства; — провести тестування розробленого програмного продукту. Об’єкт дослідження — методи інтеграції інструментів штучного інтелекту. Предмет дослідження — автоматизований аналіз структурованих фінансових даних, прогнозування фінансових показників і виявлення аномальних даних на основі інтеграції інструментів штучного інтелекту. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає у створенні комплексної, автоматизованої гібридної системи аналізу фінансового потоку, яка забезпечує користувачам, зокрема малому й середньому бізнесу без розвинутого фінансового відділу, можливість отримувати достовірну й доступну аналітику для оперативного контролю, прогнозування, виявлення аномалій і підтримки обґрунтованих управлінських рішень. Апробація результатів дисертації. Основні положення роботи доповідалися та обговорювалися на: Науково-технічній конференції молодих вчених «Актуальні проблеми інформаційних технологій» (APIT-2025), 23 жовтня 2025 року, м. Київ, Україна; VIІI Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих вчених, «Сучасні комп’ютерні системи та технології», 24 листопада, 2025 м. Херсон, м. Хмельницький, Україна. Подано статтю в науковий журнал «Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського» (№ 5, 2025). Дисертація складається зі вступу, п’яти розділів та висновків. Повний обсяг дисертації становить 113 сторінок, у тому числі 90 сторінок основного тексту, 19 таблиць, 51 рисунок, 5 сторінок списку використаних джерел у кількості 36 найменувань.115 с.ukштучний інтелектфінансові даніCRM-системаавтоматизований аналізпрогнозуванняаномаліїефективність підприємстваartificial intelligencefinancial dataCRM systemautomated analysisforecastinganomaliesenterprise ef iciencyMaster Thesis