ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ФІНАНСОВОГО АНАЛІЗУВАННЯ - БЕРКО, АНДРІЙ; ОДРЕХІВСЬКИЙ, МИКОЛА; ЯРОМИЧ, МАКСИМ (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2024)
У роботі проведено дослідження найбільш поширених способів використання інформаційних технологій для автоматизації фінансового аналізування на основі проаналізованої літератури. Показано, що ця тема є актуальною, оскільки інформаційні технології дають змогу значною мірою оптимізувати процес фінансового аналізування та ефективно приймати оптимальні рішення відповідно до ринкових реалій. Наведено аналіз використаної при проведенні дослідження літератури, який показав широкі можливості використання інформаційних технологій у цій галузі та те, що тема активно вивчається провідними світовими фахівцями. Розглянуто такі перспективні напрямки, як аналізування великих даних та застосування штучного інтелекту, надано інформацію про особливості використання цих технологій в даному аспекті, а також можливості використання у процесі фінансового аналізування мови програмування Python та середовищ Microsoft Excel та MATLAB. Було виявлено, зокрема, що за допомогою аналізування великих даних зручно відслідковувати тренди та аномалії ринку, тоді як засоби штучного інтелекту дозволяють автоматизувати повторювані завдання на основі знайдених патернів. Microsoft Excel зручно використовувати при роботі з невеликою кількістю даних, а Python та MATLAB підходять, коли поставлена задача розробки складних математичних моделей, що вимагають громіздких чисельних розрахунків. Розглянуто також ризики, до яких може призвести застосування згаданих технологій, наприклад, висока складність алгоритмів штучного інтелекту та наявність “шуму” в даних може викликати неточний результат, а в Microsoft Excel можуть бути недостатньо спеціалізовані можливості обробки даних. Для кожного з засобів автоматизації наведені приклади їх доцільного використання, створено порівняльну таблицю із перевагами та недоліками тої чи іншої технології. За підсумками роботи сформовано висновки про ефективність використання проаналізованих технологій та про перспективність подального дослідження цієї теми.
Keywords: автоматизація; штучний інтелект; Python; великі дані