На главную
О журнале Редакция Подписка Архив Авторам Контактная информация
Журнал «Менеджмент и бизнес-администрирование»
№2 / 2026

Применение технологий искусственного интеллекта в инвестиционном анализе

Ермоловская Ольга Юрьевна,
кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры «Корпоративные финансы и корпоративное управление», Факультет экономики и бизнеса, Финансовый университет при Правительстве РФ (Россия, 125167, Москва, Ленинградский пр-кт, д. 49/2)

Аннотация. В данной статье предложена комплексная система оценки эффективности решений искусственного интеллекта в инвестиционном анализе, сочетающая технические и финансовые метрики. Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью систематизации знаний о применении искусственного интеллекта в инвестиционной деятельности, оценки его реальной эффективности и выработки практических рекомендаций по его внедрению для повышения конкурентоспособности российских компаний и финансовых институтов. Автор ставит целью исследования изучить и разработать научно-обоснованные рекомендации по внедрению технологий искусственного интеллекта в инвестиционный анализ для повышения его эффективности и обосновать их экономическую целесообразность. Результатом исследования является разработанная автором модель для расчета экономического эффекта от внедрения искусственного интеллекта в инвестиционном анализе.

Ключевые слова: инвестиционный анализ, искусственный интеллект, риски, гипотеза, стратегические прогнозы, конкурентоспособность, технологии нейронных сетей.

Application of artificial intelligence technologies in investment analysis

Ermolovskaya Olga Yuryevna,
Candidate of Economic Sciences, Docent, Associate Professor, Department of Corporate Finance and Corporate Governance, Faculty of Economics and Business, Financial University under the Government of the Russian Federation (RUSSIAN FEDERATION, 125167, Moscow, Leningradskii pr-kt, d. 49/2)

Abstract. This article proposes a comprehensive system for evaluating the effectiveness of artificial intelligence solutions in investment analysis, combining technical and financial metrics. The relevance of this research topic stems from the need to systematize knowledge about the application of artificial intelligence in investment activities, evaluate its actual effectiveness, and develop practical recommendations for its implementation to enhance the competitiveness of Russian companies and financial institutions. The author aims to study and develop scientifically based recommendations for the implementation of artificial intelligence technologies in investment analysis to improve its effectiveness and substantiate their economic feasibility. The result of this study is a model developed by the author for calculating the economic impact of implementing artificial intelligence in investment analysis.

Keywords: investment analysis, artificial intelligence, risks, hypothesis, strategic forecasts, competitiveness, neural network technologies.

DOI: 10.33983/2075-1826-2026-2-267-274

Список источников

  1. Багов А.М., Сулейманов Д.М., Матыгов М.М. Искусственный интеллект и будущее инвестиций: перспективы и вызовы // Экономика: вчера, сегодня, завтра. — 2024. — Т. 14. — № 4. — С. 60–65.
  2. Богданов Е.А., Остапенко Г.А., Танчук Р.С. Использование возможностей искусственного интеллекта для кибервторжений // Цифровые решения и технологии искусственного интеллекта. — 2025. — № 1 (2). — С. 44–57.
  3. Губарев Р.В., Дзюба Е.И., Хазиев Р.С. Оценка инвестиционной привлекательности субъектов РФ с применением искусственного интеллекта // Финансы: теория и практика. — 2025. — № 29 (2). — С. 120–136.
  4. Ермоловская О.Ю., Ивойлов С.А., Михеева Е.А. Подходы к формированию инвестиционного портфеля в современных условиях // Креативная экономика. — 2024. — Т. 18. — № 4. — С. 865–888.
  5. Кашеварова Н.А., Панова Д.А. Анализ современной практики применения технологии искусственного интеллекта в финансовой сфере и его влияния на трансформацию финансовой экосистемы // Креативная экономика. — 2020. — Т. 14. — № 8. — С. 1565–1580.
  6. Комаров Н.М., Голубев С.С., Пащенко Д.С., Щербаков А.Г. Инструменты искусственного интеллекта в программах цифровой трансформации промышленных предприятий // Мир новой экономики. — 2024. — № 18 (3). — С. 6–16.
  7. Кумар А., Кумар А., Кумари С., Кумари С., Кумари Н., Бехура А.К. Искусственный интеллект: стратегия управления финансовыми рисками // Финансы: теория и практика. — 2024. — № 28 (3). — С. 174–182.
  8. Лосева О.В., Абдикеев Н.М. Виды, эффекты и условия применения цифровых интеллектуальных активов в промышленности // Управленческие науки. — 2025. — № 15 (3). — С. 36–48.
  9. Магомедов Р.М. Влияние искусственного интеллекта на цифровую трансформацию бизнеса в России // Цифровые решения и технологии искусственного интеллекта. — 2025. — № 1 (4). — С. 69–75.
  10. Малофеев С.Н., Кулемина Т.Н. Перспективы использования искусственного интеллекта в инвестиционной деятельности промышленных предприятий // Вестник Алтайской академии экономики и права. — 2024. — № 4. — С. 460–461.
  11. Мальцев В.В., Юданов А.Ю. Инкапсуляция знания на фирме плюс искусственный интеллект: ресурс эффективности или взрывоопасная смесь? // Мир новой экономики. — 2025. — № 19 (4). — С. 6–19.
  12. Михненко П.А. Анализ мультимодальных данных в управлении проектами: перспективы использования машинного обучения // Управленческие науки. — 2023. — № 13 (4). — С. 71–89.
  13. Мухачева А.В. Система категорий цифровой экономики: эволюция подходов // Управленческие науки. — 2025. — № 15 (3). — С. 49–68.
  14. Пащенко Д.С. Внедрение инструментов искусственного интеллекта в ИТ-компаниях (по результатам европейских исследований 2023–2025 годов) // Мир новой экономики. — 2025. — № 19 (4). — С. 114–122.
  15. Рассказов В.Е. Финансово-экономические последствия распространения искусственного интеллекта как технологии широкого применения // Финансы: теория и практика. — 2020. — № 24 (2). — С. 120–132.
  16. Савин С.В., Мурзин А.Д. Роль искусственного интеллекта в создании новых бизнес-моделей в цифровой экономике: от цифровизации до полностью автоматизированных решений // Мир новой экономики. — 2024. — № 18 (4). — С. 6–17.
  17. Сальников Е.А., Муминова С.Р. Эволюция искусственного интеллекта: от современных технологий к будущим инновациям // Цифровые решения и технологии искусственного интеллекта. — 2025. — № 1 (2). — С. 64–71.
  18. Степнов И.М., Федотова М.А. Управление цифровыми активами в цифровой среде: алгоритмы и сервисы // Управленческие науки. — 2021. — № 11 (4). — С. 6–24.
  19. Черникова Л.И., Бокарева Е.В., Ветрова Е.А., Силаева А.А. Способы привлечения финансирования в Web 3.0 компании // Экономическое развитие России. — 2024. — Т. 31. — № 1. — С. 4–8.
  20. Черникова Л.И., Бокарева Е.В., Панова А.Г., Чхиквадзе Н.А. Информационная база оценки финансовой устойчивости и платежеспособности корпорации // Инновации и инвестиции. — 2023. — № 10. — С. 253–256.
  21. Slepneva T., Setchenkova L., Likhacheva O., Ermolovskaya O. Evaluation of ESG practices in Russian oil and gas companies and their contribution to sustainable development // Veredas Do Direito. — 2026. — Vol. 23 (1). — Article e234246. DOI: 10.18623/rvd.v23.n1.4246.
  22. Бухгалтерская отчетность и фин. анализ ООО «ПРУФТЕК ИТ» за 2015-2025 гг. (ИНН 5047175358) // Audit-it.ru [Электронный ресурс]. — URL: https://www.audit-it.ru/buh_otchet/5047175358_ooo-pruftek-it?ysclid=mo713nse5478790445 (дата обращения: 14.04.2026).
© 2008-2026 Акционерное общество «Издательский дом «Экономическая газета» (Joint Stock Company "Economic Newspaper" Publishing House)
Журнал «Конъюнктура товарных рынков», журнал «РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция»