logo
calendar1 Aprel 2026
view5
Основной язык:Узбекский

Использование искусственного интеллекта в процессе бюджетирования, ориентированного на результат

Область науки:Бухгалтерский учетБизнес и международный менеджментБизнес, менеджмент и бухгалтерский учет (разное)Общий бизнес, менеджмент и бухгалтерский учетТрудовые отношенияСистемы управленческой информацииУправление технологиями и инновациями ​МаркетингСтратегия и менеджментТуризм, досуг и управление гостеприимствомЭкономика и эконометрикаЭкономика, эконометрика и финансы (разное)ФинансыОбщая экономика, эконометрика и финансы
Национальное направление науки (ВАК):08.00.00 — Экономические науки05.08.01 — Транспортные системы страны, ее регионов, городов и промышленных центров. Транспортная логистика08.00.01 — Экономическая теория08.00.02 — Макроэкономика08.00.03 — Экономика промышленности08.00.04 — Экономика сельского хозяйства08.00.05 — Экономика сферы услуг08.00.06 — Эконометрика и статистика08.00.08 — Бухгалтерский учет, экономический анализ и аудит08.00.09 — Мировая экономика08.00.10 — Демография. Экономика труда08.00.11 — Маркетинг08.00.12 — Региональная экономика08.00.13 — Менеджмент08.00.14 — Информационные системы и технологии в экономике08.00.15 — Экономика предпринимательства и малого бизнеса08.00.16 — Цифровая экономика и международная цифровая интеграция08.00.17 — Туризм и гостиничная деятельность13.00.07 — Менеджмент в образовании08.00.07 — Финансы, денежное обращение и кредит
pdf

178._Примова_Н._И.-_НАТ....pdf

PDF

Научно электронный журнал "Цифровоя экономика"

Научно электронный журнал "Цифровоя экономика"

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
В данной статье исследуются возможности использования искусственного интеллекта (ИИ) для модификации процессов БОР. В статье систематизированы основные направления применения искусственного интеллекта. Сделан вывод о том, что искусственный интеллект является не только инструментом автоматизации, но и позволяет когнитивно усилить аналитические способности финансовых органов, перейти от ретроспективного контроля к управлению ресурсами, ориентированным на реальный результат.

АВТОРЫ

Н.Примова

TOSHKENT DAVLAT IQTISODIYOT UNIVERSITETI

Теги

# искусственный интеллект# машинное обучение# обработка естественного языка# государственные финансы# бюджетирование, ориентированное на результат# прогнозный анализ# эффективность бюджета

ПОХОЖИЕ СТАТЬИ

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

https://eroi.uz/11.142/A026-013042

DOI:

Недоступно

Список литературы

Ўзбекистон Республикаси Вазирлар Маҳкамасининг 24.08.2020 йилдаги 506-сон “2020 — 2024 йилларда Ўзбекистон Республикаси давлат молиясини бошқариш тизимини такомиллаштириш стратегиясини тасдиқлаш тўғрисида” ги қарори. https://lex.uz/docs/4966572

Zwiller-Panicz, P., Novikova, M., Gaudreau, K., Paslawski, M. (2025). Applying Random Forest Algorithms to Enhance Expenditure Predictions in Government Grants and Contributions Programs. Statistics Canada. https://www.statcan.gc.ca/

Jérôme Baray. An AI LLM tool for green budgeting and environmental rating of public or private spending. 2025, HAL Archive (Le Mans Université).

International Monetary Fund (IMF). (2025). Digitalization in Public Financial Management: The Role of Cost Accounting Data. IMF Working Paper № WP/25/114. Washington, D.C.: International Monetary Fund.

Zhang, L., Wang, H., & Chen, Y. (2026). Research on the Application Scenarios and Implementation Paths of Artificial Intelligence in the Budget Process: A Case Study of Chinese Cities. Journal of Public Budgeting, Accounting & Financial Management, 38(2), 112-135.

Khan, A., & Yamamoto, T. (2025). Data science and public financial reporting: The role of eXplainable AI (XAI) in local government bond pricing. Public Money & Management, 45(3), 200-215.

Patil, S., & Sharma, R. (2024). Integrating Artificial Intelligence into Performance Budgets and Programs: Opportunities for Enhancing Public Expenditure Efficiency. *Proceedings of the 3rd International Conference on AI and Digital Transformation (ICAIDT-2024)* (pp. 45-52). Pune, India: IEEE Xplore

Tammpuu, P., & Kattel, R. (2025). Artificial Intelligence for Financial Accountability and Governance in the Public Sector: Case Studies from Estonia, Singapore, and Finland. Administrative Sciences, 15(1), 22-41.

Okafor, C., & Nwankwo, S. (2025). Predictive Analytics in Public Finance Management: The Role of Machine Learning in Fiscal Risk Mitigation. NIPES Journal of Science and Technology Research, 7(2), 88-103.

Azmi, S. K., Vethachalam, S., Karamchand, G. (2025). Predictive Analytics for National Budgeting and Expenditure: Leveraging AI/ML on the PFMS 2.0 Data Ecosystem. Journal of Information Systems Engineering and Management

Tyler Technologies, Envisio, Polco. (2025). A Transformative Budgeting Partnership that Optimizes Priority-based Budgeting. ICMA. URL: https://icma.org/

GovTech. (2025). ClearGov Expands Its AI Budgeting and Evaluation Offerings. URL: https://www.govtech.com/biz/cleargov-expands-its-ai-budgeting-and-evaluation-offerings

U.S. Department of Homeland Security. (2026). DHS Management Directorate – AI Use Cases. URL: https://www.dhs.gov/ai/use-case-inventory/mgmt