Учет. Анализ. Аудит, 2024, том 11, № 6

ISSN 2408-9303 (Print)
ISSN 2619-130X (Online)
Т. 11 • № 6 • 2024
УЧЕТ. АНАЛИЗ. АУДИТ
научно-практический журнал
DOI: 10.26764/2408-9303
Издание зарегистрировано 
в Федеральной службе по надзору 
в сфере связи, информационных технологий 
и массовых коммуникаций:
ПИ № ФС77-67070
от 15 сентября 2016 г.
The edition is registered
in the Federal Service for Supervision 
of Communications, 
Informational Technologies and Media Control:
PI No. ФС77-67070
of 15, September, 2016
Периодичность издания — 6 номеров в год
Publication frequency — 6 issues per year
Учредитель: Финансовый университет,
Москва, Россия
founder: financial university,
Moscow, russia
Журнал ориентирован на научное обсуждение актуальных 
проблем в области 
учета, анализа и аудита.
The Journal is oriented towards scientifi
 c discussion of present-day topics in the sphere of accounting, analysis 
and auditing.
Индексируется в базах данных: CrossRef, DOAJ, Ebsco, 
Dimensions, EconLit, EconBiz, RePec, eLibrary.ru,  Russian 
Index of Science Citation (RINTs),  CyberLeninka и др. 
Indexed in databases: CrossRef, DOAJ, Ebsco, Dimensions,  
EconLit, EconBiz, RePec, eLibrary.ru,  Russian Index of 
Science Citation (RINTs), etc.
A journal included in the second category  of the List of VAC’s 
peer-reviewed scientifi
 c publications (К2) on specialties: 
5.2.2 (Mathematical, statistical and instrumental methods 
in economics), 5.2.3 (Regional and sectoral economics),
5.2.4 (Finance)
Включен во вторую категорию Перечня рецензируемых 
научных изданий  ВАК (К2) по научным специальностям: 
5.2.2 (математические, статистические 
и инструментальные методы в экономике), 
5.2.3 (региональная и отраслевая экономика), 
5.2.4 (финансы)
Все статьи журнала «Учет. Анализ. Аудит»
публикуются с указанием цифрового идентификатора 
объекта (digital object identifi
 er, DOI)
All articles of journal “Accounting. Analysis. Auditing” 
are published with a digital object 
identifi
 er (DOI)
Журнал распространяется по подписке.
Подписной индекс 94058 в объединенном
каталоге «Пресса России»: www. pressa-rf.ru
и в интернет-магазине «Пресса по подписке»: www.akc.ru
The Journal is distributed by subscription.
Subscription index: 94058 in the consolidated
catalogue “The Press of Russia”: www. pressa-rf.ru
and in the online store “Press by Subscription”: www.akc.ru
 Vol. 11 • No. 6 • 2024  
 
 
 
 
          
ACCOUNTING. ANALYSIS. 
AUDITING
[UCHET. ANALIZ. AUDIT]
Scientifi
 c and Practical Journal
DOI: 10.26764/2408-9303

Главный редактор
Р. П. Булыга, доктор экономических наук, профессор, ординарный профессор, заведующий 
кафедрой аудита и корпоративной отчетности факультета налогов, аудита и бизнес-анализа, 
Финансовый университет, Москва, Россия
редакционная коллегия
В. С. Плотников, доктор экономических 
наук, профессор, профессор кафедры 
информационно-аналитического 
обеспечения и бухгалтерского учета, 
Новосибирский государственный 
университет экономики и управления, 
Новосибирск, Россия
Г. Дж. Превиц, заслуженный профессор, 
профессор школы менеджмента 
Уэзерхед, Университет Кейс Вестерн 
Резерв, США
Ж. Ришар, доктор наук, почетный профессор, 
Университет Париж-Дофин, член Коллегии 
по стандартам бухгалтерского учета, Париж, 
Франция
А. Сангстер, доктор наук, профессор, 
Школа бизнеса, Абердинский университет, 
Королевский колледж, Абердин, 
Великобритания
В. Н. Салин, кандидат экономических наук, 
профессор, профессор кафедры бизнесаналитики факультета налогов, аудита и 
бизнес-анализа, Финансовый университет, 
Москва, Россия
И. В. Сафонова, кандидат экономических 
наук, профессор, профессор кафедры 
аудита и корпоративной отчетности 
факультета налогов, аудита и бизнес-анализа, 
Финансовый университет, Москва, Россия
В. Я. Соколов, доктор экономических наук, 
профессор, заведующий кафедрой аудита 
и внутреннего контроля, Санкт-Петербургский 
государственный экономический университет, 
партнер ПрайсвотерхаусКуперс в России 
и СНГ, Москва, Россия
Л. З. Шнейдман, доктор экономических 
наук, профессор, директор департамента 
регулирования бухгалтерского учета, 
финансовой отчетности и аудиторской 
деятельности Министерства финансов 
РФ, профессор департамента аудита 
и корпоративной отчетности, Финансовый 
университет, Москва, Россия
М. 
А. Эскиндаров, доктор экономических наук, 
профессор, академик Российской академии 
образования, президент Финансового 
университета, научный руководитель, 
Финансовый университет, Москва, Россия
Р. Е. Артюхин, кандидат экономических наук, 
руководитель Федерального казначейства, 
Москва, Россия
Д. Галасси, доктор наук, профессор, профессор 
кафедры экономики, Университет Пармы, 
Парма, Италия
О. В. Голосов, доктор экономических наук, 
профессор, член научного клуба профессоров 
Финансового университета, Москва, Россия
О. Гювемли, профессор, доктор экономических 
наук, президент Ассоциации бухгалтерского 
учета и финансовых исследований 
Университета Мармара, Стамбул, Турция
Д. 
А. Ендовицкий, доктор экономических 
наук, профессор, ректор Воронежского 
государственного университета, Воронеж, Россия
Л. В. Клепикова, кандидат экономических 
наук, профессор, первый заместитель декана 
факультета налогов, аудита и бизнес-анализа, 
Финансовый университет, Москва, Россия
В. Г. Когденко, доктор экономических наук, 
доцент, заведующая кафедрой финансового 
менеджмента, Институт финансовых 
технологий и экономической безопасности 
(ИФТЭБ), Национальный исследовательский 
ядерный университет «МИФИ», Москва, 
Россия
М. И. Кутер, доктор экономических 
наук, профессор, заведующий 
кафедрой бухгалтерского учета, аудита 
и автоматизированной обработки данных, 
Кубанский государственный университет, 
Краснодар, Россия
М. В. Мельник, заместитель главного 
редактора, доктор экономических наук, 
профессор, ординарный профессор 
Финансового университета, профессор 
кафедры аудита и корпоративной отчетности 
факультета налогов, аудита и бизнес-анализа, 
Финансовый университет, Москва, Россия
С. В. Панкова, доктор экономических наук, 
профессор, профессор кафедры бухгалтерского 
учета, анализа и аудита, Оренбургский 
государственный университет, Оренбург, Россия
Д. 
А. Панков, доктор экономических наук, 
профессор, заведующий кафедрой бухгалтерского 
учета, анализа и аудита в отраслях народного 
хозяйства, Белорусский государственный 
экономический университет, Минск, Беларусь
Учет. Анализ. Аудит •  Т. 11, № 6’2024

Editor-in-Chief
R. P. Bulyga, Dr. Sci. (Econ.), Professor, Tenured Professor, Head of the Department of Audit and 
Corporate Reporting of the Faculty of Taxes, Audit and Business Analysis, Financial University, 
Moscow, Russia
Members of THE EDITORIAL board
D. 
A. Pankov, Dr. Sci. (Econ.), Professor, Head 
of the Department of Accounting, Account 
Analysis and Auditing in the National Economy, 
Belarus State Economic University, Minsk, 
Belarus
V. S. Plotnikov, Dr. Sci. (Econ.), Professor, 
Professor, Department of Information 
and Analytical Support and Accounting, 
Novosibirsk State University of Economics 
and Management, Novosibirsk, Russia
G. J. Previts, Professor, Weatherhead School 
of Management, Case Western Reserve 
University, Distinguished University Professor, 
Cleveland, USA
J. Richard, Doctor, Professor Emeritus of Paris 
Dauphine University, member of Accounting 
Standards Board, Doctor, France
A. Sangster, D. Sc. in Economics, Professor, 
Chair in Accounting History, Business School, 
University of Aberdeen, King’s College, Aberdeen, 
Great Britain
V. N. Salin, Cand. Sci. (Econ.), Professor, 
Department of Business Analytics of the Faculty 
of Taxes, Audit and Business Analysis, Financial 
University, Moscow, Russia
I. 
V. Safonova, PhD in Economics, Professor, 
Professor of the Department of Audit and 
Corporate Reporting of the Faculty of Taxes, 
Audit and Business Analysis, Financial 
University, Moscow, Russia
V. Ya. Sokolov, Dr. Sci. (Econ.), Professor, Head 
of the Department of Audit and Internal Control, 
St. Petersburg State University of Economics, 
Partner, PwC, Moscow, Russia
L. Z. Schneidman, Dr. Sci. (Econ.), Professor, 
Director, Department for Supervision 
of Accounting, Financial Reporting and Auditing, 
Ministry of Finance of the Russian Federation, 
Professor of the Department of Audit and 
Corporate Reporting, Financial University, 
Moscow, Russia
R. E. Artyukhin, PhD (Econ.), Head of the Federal 
Treasury, Moscow, Russia
D. 
A. Endovitskiy, Dr. Sci. (Econ.), Professor, Rector 
of Voronezh State University, Moscow, Russia
Voronezh, Russia
M. 
A. Eskindarov, Dr. Sci. (Econ.), Professor, 
Academician of the Russian Academy 
of Education, The President of Financial 
University, Academic Supervisor, Moscow, Russia
G. Galassi, Full Professor of Business 
Economics and Accounting, Department 
of Economics, University of Parma,  
Parma, Italy
O. Güvemli, Professor, Doctor, President, 
Association of Accounting and Financial History 
Researchers, Marmara University, Istanbul, 
Turkey
O. 
V. Golosov, Doctor of Economics, Professor, 
Member of the Scientific Club of Professors 
of the Financial University, Moscow, Russia
L. 
V. Klepikova, Cand. Sci. (Econ.), Professor, 
Deputy Dean, Faculty of Accounting and 
Auditing, Financial University, Moscow, Russia
V. G. Kogdenko, Dr. Sci. (Econ.), Associate 
Professor, Head of the Department of 
Financial Management, Institute of Financial 
Technologies and Economic Security (IFTEB), 
National Research Nuclear University MEPhI, 
Moscow, Russia
M. I. Kuter, Dr. Sci. (Econ.), Professor, Head of the 
Department of Accounting and Automated Data 
Processing, Kuban State University, Krasnodar, 
Russia
M. 
V. Melnik, Dr. Sci. (Econ.) Professor, Tenured 
Professor, Department of Audit and Corporate 
Reporting of the Faculty of Taxes, Audit and 
Business Analysis, deputy editor-in-chief, 
Financial University, Moscow, Russia
S. 
V. Pankova, Dr. Sci. (Econ.), Professor, Professor of 
the Department of Accounting, Analysis and Audit, 
Orenburg State University, Orenburg, Russia
www.accounting.fa.ru

4
содержание
ТЕОРИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ УЧЕТНО-КОНТРОЛЬНЫХ  
«Учет. Анализ. Аудит»
2024, Т. 11, № 6
И АНАЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
Зверькова Т.Н. 
BIG DATA и ANALYTICS в учете: обзор и синтез исследований . .  . . 6
ОТЧЕТНОСТЬ ОРГАНИЗАЦИЙ 
Журнал зарегистрирован 
в Федеральной службе 
по надзору в сфере связи, 
информационных технологий 
и массовых коммуникаций.
Свидетельство о регистрации 
ПИ № ФС77-67070  
от 15 сентября 2016 г. 
Дискуссия. Корпоративная отчетность: проблемы и пути их решения
Малиновская Н.В. , Кеворкова Ж.А. 
Учредитель
Финансовый университет, 
Москва, Россия
Международная практика формирования информации  
Главный редактор
Р. 
П. Булыга
об углеродных единицах . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
Заведующий редакцией 
научных журналов
В. А. Шадрин
Никифорова Н.А. 
Будущее искусственного интеллекта в бухгалтерском учете. .  . . 24
Выпускающий редактор
И.Г. Тюленина
Корректор
Н.В. Колобова
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ И ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА
Бычкова С.Г. , Духон А.Б. , Образцова О.И.
Переводчик
Н.А. Пунтус
Основные тенденции динамики ипотечной задолженности россиян 
 
Верстка
Е. 
А. Смирнова
в условиях ужесточения макропруденциальной политики34
Оформление подписки 
в редакции по тел.:  
МЕТОДИКИ И ПРАКТИЧЕСКИЙ ОПЫТ
8 (499) 553-10-71 (вн. 10-80), 
e-mail: sfmihajlova@fa.ru 
С.Ф. Михайлова
Бычкова С.М. , Швец О.В. 
Анализ экологической благонадежности контрагента52
Адрес редакции:  
125167, Москва, 
Лениннградский пр-т, 53, к. 5.9 
РАЗВИТИЕ НАУЧНЫХ ШКОЛ «УЧЕТА, АНАЛИЗА, АУДИТА»
Тел.: 8 (499) 553-10-84 
(вн. 10-84)
E-mail: an5er@mail.ru
www.accounting.fa.ru
Соколов В.Я. , Карельская С.Н. , Зуга Е.И. 
Влияние личности Ф.В. Езерского на формирование его научных 
взглядов .
 .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
Подписано в печать:  
04.02.2025 
Формат 60× 84 1/8
Объем 11 п.л.
Заказ № 123
НАУЧНАЯ ЖИЗНЬ
Ветрова И.Ф. , Мельник М.В. 
Отпечатано 
в отделе полиграфии 
Финансового университета 
(Москва, Ленинградский пр-т, д. 51)
Итоги и рекомендации Декабрьских чтений  
© Финансовый университет, 
Москва
памяти С.Б. Барнгольц 2024 года. . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . . . . . . . . . . . . . . 75
Учет. Анализ. Аудит •  Т. 11, № 6’2024

5
CONTENTS
THEORY AND METHODOLOGY OF ACCOUNTING, ANALYTICAL 
Accounting. Analysis. 
Auditing  
AND CONTROL PROCESSES
2024, vol. 11, no. 6
Zverkova T.N. 
BIG DATA and ANALYTICS in Accounting:  
Review and Synthesis of Research. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . . . . . . . . . . . . . . . 6
REPORTING ORGANIZATIONS
The journal was registered 
in the Federal Service for Supervision of Communications, 
Information Technology and 
Mass Media.
The certificate of registration: 
PI number FS77-67070 from 
September 15, 2016.
Discussion. Corporate Reporting: Problems and Solutions
Founder 
Financial University, 
Moscow, Russia
Malinovskaya N.V. , Kevorkova Zh.А. 
International Practice in Generating Information  
Editor-in-Chief
R.P. Bulyga
on Carbon Units. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
Head of Scientific of the Journals 
Editorial Department
V.A. Shadrin
Nikiforova N.A. 
The Future of Artificial Intelligence in Accounting.
 .  .  .  .  .  .  . . . . . . . . 24
Managing Editor
I.G. Tyulenina 
THEORETICAL AND APPLIED STATISTICS
Proofreader
N.V. Kolobova
Bychkova S.G. , Dukhon A.B., Obraztsova O.I. 
Translator
N.A. Puntus
Dynamics Trends of Russians’ Mortgage Debt  
Layout
E.A. Smirnova
in Tightening Macroprudential Policy. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . . . . . . . . . . . . . 34
METHODS AND PRACTICAL EXPERIENCE
Subscription in editorial office
Tel.: +7 (499) 553-10-71 
(internal 10-80)
E-mail: sfmihajlova@fa.ru 
S.F. Mihaylova
Bychkova S.М. , Shvets O.V. 
Analysis of the Counterparty’s Environmental Reliability
52
Editorial address: 
53, Leningradsky prospekt, 
office 5.9
Moscow, 125167
DEVELOPMENT OF SCIENTIFIC SCHOOLS  
OF ACCOUNTING, ANALYSIS AND AUDIT
Tel.: +7 (499) 553-10-84 
(internal 10-84).  
E-mail: an5er@mail.ru
www.accounting.fa.ru
Sokolov V.Ya. , Karelskaia S.N. , Zuga E.I. 
F.V. Yezerskiy Personality’s Influence  
on the Development of his Scientific Views . .  .  .  .  .  .  .  .  .  . . . . . . . . . . . 63
Signed off to printing: 
04.02.2025
Format 60 × 84 1/8 
Size 11 printer sheets
Order № 123
ACADEMIC LIFE 
Vetrova I.F., Melnik M.V.
Printed in the Polygraphy 
Department
of the Financial University
(51, Leningradsky prospect , 
Moscow)
Outcome and Tips of the December Readings  
© Financial University, Moscow
in Memory of S.B. Barngolts’2024 . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . . . . . . . . . . . . . . . 75
www.accounting.fa.ru

ТЕОРИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ УЧЕТНО-КОНТРОЛЬНЫХ И АНАЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ / 
THEORY AND METHODOLOGY OF ACCOUNTING, ANALYTICAL AND CONTROL PROCESSES
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
 CC    BY 4.0
©
DOI: 10.26794/2408-9303-2024-11-6-6-16
УДК 336.012.23
JEL M4, O3 
BIG DATA и ANALYTICS в учете:  
обзор и синтез исследований
Т.Н. Зверькова
Оренбургский государственный университет, Оренбург, Россия
АННОТАЦИЯ
Актуальность исследования определяется необходимостью адаптации бухгалтерского учета к условиям цифровой трансформации и внедрения технологий больших данных. Понятия «большие данные» и «аналитика больших данных» стали 
общепринятыми терминами, обозначающими значительные массивы информации, для обработки которой требуется 
применение инновационных методов анализа и управления данными. Используя аналитические методы, бухгалтеры 
сталкиваются с рядом трудностей, что ограничивает их широкое применение. Одна из основных сложностей заключается в недостаточной адаптации традиционных бухгалтерских платформ к работе с большими данными. Компании 
сталкиваются с высокими затратами на их внедрение и поддержку. Дополнительным препятствием к распространению 
аналитики данных в бухгалтерском учете является консерватизм самой профессии. Цель исследования — ​
изучение проблем и возможностей использования больших данных в бухгалтерском учете на современном этапе. Для достижения 
этой цели применялись общенаучные методы, такие как анализ, синтез и абстракция. Результаты исследования расширяют научную литературу, предоставляя всесторонний анализ по применению больших данных в бухгалтерском учете. 
Исследуются как преимущества, так и вызовы, с которыми сталкиваются компании при внедрении данных технологий. 
В условиях продолжающейся цифровой трансформации полное принятие и интеграция BDA требуют преодоления существующих барьеров, включая технические аспекты и готовность профессионалов адаптироваться к новым требованиям.
Ключевые слова: цифровизация учета; искусственный интеллект; трансформация профессии; Big Data; Big Data 
Analytics; бухгалтерский учет
Для цитирования: Зверькова Т.Н. BIG DATA и ANALYTICS в учете: обзор и синтез исследований. Учет. Анализ. Аудит. 
2024.11(6):6-16. DOI: 10.26794/2408-9303-2024-11-6-6-16
ORIGINAL PAPER
BIG DATA and ANALYTICS in Accounting:  
Review and Synthesis of Research
T.N. Zverkova
Orenburg State University, Orenburg, Russia
ABSTRACT
This study’s relevance comes from adapting accounting for digital transformation and big data (BD). BD and big data 
analytics (BDA) are now widely accepted terms for large datasets. Analyzing and managing these datasets requires innovative 
methods. Accountants meet many obstacles when using analytical methods, hindering broader adoption. One of the 
fundamental difficulties is the insufficient adaptation of traditional accounting platforms to working with BD. Companies 
incur significant expenses for implementation and ongoing support. An added obstacle to the spread of data analytics 
in accounting is the conservatism of the profession itself. The paper’s goal is to study the problems and possibilities of 
using BD in accounting at the present stage. The author used general scientific methods, such as analysis, synthesis, and 
abstraction, to achieve the goal. The results of the study expand the scientific literature, providing a comprehensive analysis 
of BD in accounting. The work examined both the advantages and challenges that companies face when implementing 
these technologies. In ongoing digital transformation, full adoption and integration of BDA requires overcoming existing 
barriers, including technical aspects and the willingness of professionals to adapt to new requirements.
Keywords: accounting digitalization; artificial intelligence; profession transformation; Big Data; Big Data Analytics; 
accounting
For citation: Zverkova T.N. BIG DATA and ANALYTICS in accounting: Review and synthesis of research. Uchet. Analiz. Audit = 
Accounting. Analysis. Auditing. 2024;11(6):6-16. (In Russ.). DOI: 10.26794/2408-9303-2024-11-6-6-16
© Зверькова Т.Н. , 2024
Учет. Анализ. Аудит •  Т. 11, № 6’2024

Т.Н. Зверькова
ВВЕДЕНИЕ
и BDA и их влияние на бухгалтерский учет. Такой 
подход подразумевает изучение наиболее актуальных и значимых источников о существующей 
практике Big Data в бухгалтерском учете.
Синтезируя результаты предыдущих работ, мы 
получаем целостное представление об имеющихся 
достижениях и существующих проблемах в области 
цифровизации учета. Основное внимание уделяется 
анализу исследований отечественных авторов, что 
позволяет понять, как BDA применяется в рамках 
существующей национальной практики.
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
Эволюция цифровых технологий и экспоненциальный рост объемов данных трансформируют 
фундаментальные основы бухгалтерского учета. 
В этих условиях большие данные (Big Data) и аналитика больших данных (Big Data Analytics (BDA) 
представляют собой одну из наиболее актуальных 
инноваций, способную предопределить векторы 
развития учета на многие годы вперед.
Чаще всего Big Data определяется как информационные активы значительного объема, высокой 
скорости и разнообразия, которые требуют экономически эффективных и инновационных методов 
обработки для повышения качества анализа и принятия управленческих решений. Это определение 
подчеркивает основные характеристики больших 
данных, таких как объем, скорость и разнообразие, 
а также необходимость применения передовых технологий для оптимизации работы с этими данными 
1.
В повседневном понимании термин «большие 
данные» ассоциируется с огромными объемами 
информации [1, 2, 3, 4, 12–20]. Некоторые авторы 
определяют большие данные как наборы данных 
такого объема, что их невозможно анализировать 
с использованием традиционных систем управления 
базами данных или программных средств [21–27].
Учитывая разнообразие мнений авторов, для понимания текущего состояния и динамики развития 
цифровых технологий считаем необходимым провести обзор предшествующих исследований. Такой 
обзор позволит систематизировать накопленные 
знания и оценить уже существующие результаты 
внедрения новых технологий в учете. Это помогает обнаружить как положительные, так и отрицательные стороны при интеграции инновационных 
решений, затраты на внедрение и необходимость 
переподготовки специалистов. Анализ предшествующих исследований может послужить основой 
для выработки рекомендаций по оптимизации 
процессов и адаптации технологий в учетной сфере.
Метод, используемый нами для анализа литературы, основан на синтезе существующих исследований, что позволяет глубже понять текущее 
состояние и направления развития области Big Data 
1  Del Dott. Raffaele Marcello. The use of Big data analytics 
and artificial intelligence tools to prevent fraud in the audit 
field: A conceptual frame. In: Rivista Italiana Di Ragioneria E 
Di Economia Aziendale; Fascicolo. 2020;9(12):380–389. URL: 
https://www.raffaelemarcello.it/media/pdf/The%20use%20
of%20Big%20data%20analytics%20and%20artificial%20
intelligence.pdf
Важным направлением современных исследований является изучение эволюции бухгалтерского 
учета в части перехода от традиционных методов к инновационным технологиям, таким как 
искусственный интеллект, облачные вычисления 
и блокчейн. Отечественные авторы широко освещают изменения в учете, вызванные цифровизацией, а также обозначают вызовы, с которыми 
сталкивается данная отрасль. Особое внимание 
уделяется анализу барьеров, сдерживающих интеграцию технологий, включая недостаток квалифицированных кадров и необходимость изменений в организационной культуре [4, 5, 6].
В работах В. В. Башкатова, А. С. Марьяненко 
и Н. А. Савинской и других авторов [5, 6, 7] подробно 
анализируется внедрение современных информационных технологий, таких как искусственный 
интеллект (ИИ) и роботизированная автоматизация процессов (Robotic Process Automation —RPA), 
в сферу бухгалтерского учета и аудита. Авторы подчеркивают, что ИИ, включая машинное обучение 
и адаптивный интеллект, оказывает значительное 
влияние на трансформацию бухгалтерских процессов.
Одним из ключевых преимуществ ИИ является 
его способность автоматизировать рутинные задачи, что не только повышает точность данных, но 
и позволяет оптимизировать учет. Особое внимание 
авторы уделяют требованиям к информационной 
поддержке в условиях работы с данными в реальном времени.
Кроме того, исследователи обращают внимание на влияние размера компании на степень использования больших данных и бизнес-аналитики. 
Крупные компании, работающие на конкурентных 
рынках с высокими объемами данных, активно 
инвестируют в Big Data и аналитические методы 
для повышения скорости обработки и обеспечения 
www.accounting.fa.ru

ТЕОРИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ УЧЕТНО-КОНТРОЛЬНЫХ И АНАЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ / 
THEORY AND METHODOLOGY OF ACCOUNTING, ANALYTICAL AND CONTROL PROCESSES
ным, об экономии средств, которую они получили 
от их применения, то три четверти опрошенных 
ответили, что сэкономили менее одного процента 
2. 
Эти результаты ставят вопрос о том, перевешивают ли преимущества больших данных затраты, 
и приводят к дальнейшим размышлениям о том, 
насколько фирмы эффективно используют данные 
и смогли ли они интерпретировать их таким образом, чтобы получить конкурентное преимущество.
Стоит отметить, что часть крупных компаний 
неэффективно использует доступные данные, что 
вызывает скептицизм среди исследователей относительно их влияния на производительность 
[5, 8, 24, 26]. Большинство организаций все еще 
находятся на стадии пилотных исследований по 
созданию платформ для работы с большими данными. В результате их данные часто изолированы, 
а используемые методы анализа остаются в рамках традиционных подходов. Это ограничивает 
возможность проведения кросс-функциональных 
и междисциплинарных исследований возможностей Big Data [26].
Кроме того, проблемой является то, что большие данные могут вызывать информационную 
«перегрузку» в учете. Это иногда приводит к так 
называемому «параличу» анализа, когда объемы данных мешают принятию решений. В таких 
условиях компании становятся менее склонными 
к реализации новых идей.
Роль бухгалтеров в использовании больших данных стала предметом обсуждения в ряде статей, 
однако большинство из них не опирается на эмпирические данные, что ограничивает их выводы 
и практическую применимость. Обзор литературы 
показывает, что основные направления исследований сосредоточены на результатах и ценности 
применения BDA в бухгалтерском учете, в частности 
анализируется, как аналитика больших данных 
может улучшить качество отчетности и повысить 
эффективность учетных процессов.
Многие исследования подчеркивают потенциал 
больших данных для совершенствования бухгалтерского учета. BDA может не только улучшить 
прозрачность и сопоставимость данных, но и содействовать устранению различий между стандартами отчетности [29, 30]. Необходимо отметить, 
2  Артёмов С. Большие данные для больших целей. Как изменилось отношение финансистов к технологии big data. 
2 апр. 2021. URL: https://nbj.ru/publs/bol-shie-dannye-dljabol-shix-tselei-kak-izmenilos-otnoshenie-finansistov-ktexnologii-big-data/34693/
точности учета. Это позволяет им быстро адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и сохранять конкурентные преимущества.
Малые и средние компании, работающие на внутренних и локальных рынках, напротив, зачастую 
не видят необходимости в значительных вложениях 
в аналитику на базе Big Data [6]. Объемы их данных 
ограничены, и потребность в инвестициях в дорогостоящие технологии, как правило, отсутствует [8].
В современных исследованиях подчеркивается, 
что применение BDA в бухгалтерском учете может 
значительно повысить точность подготовки финансовой отчетности, а также способствовать снижению 
финансовых и операционных рисков [9–15]. Однако 
успешное внедрение BDA требует не только доступности и качественной интеграции технологий, но 
и высокого уровня технологической компетенции 
среди сотрудников всех уровней [5, 16].
Важно отметить, что успешное применение 
BDA требует не только технических навыков, но 
и глубокого понимания бизнес-процессов, а также 
специфических требований бухгалтерской практики 
[5, 10, 14, 17].
Некоторые исследователи подчеркивают, что 
внедрение больших данных способно радикально 
преобразовать бухгалтерский учет, значительно 
повысив релевантность бухгалтерской информации 
для пользователей [18–20].
Однако на практике, несмотря на значительный потенциал BDA для учета и бюджетирования, 
предприятия используют эти технологии лишь 
косвенно, чаще интегрируя их в другие бизнеспроцессы. Основная проблема заключается в том, 
что сотрудники бухгалтерских и планово-экономических отделов тратят до 60% рабочего времени на 
сбор и проверку данных, соответственно, остается 
меньше времени для глубокого анализа и интерпретации информации [21].
Одной из главных проблем использования больших данных в бухгалтерии является вопрос реальной 
ценности, которую компании могут получить от 
анализа данных [21, 22]. Некоторые исследователи 
подчеркивают, что сами по себе данные имеют ограниченную ценность, и зачастую затраты на их сбор 
и обработку могут превышать экономическую выгоду 
от их применения [3, 21, 22, 27]. Важность определения качества данных в корпоративном управлении 
и анализе подчеркивается принципом информатики 
GIGO: «мусор на входе — ​
мусор на выходе» [28].
Например, когда компания McKinsey провела 
опрос среди фирм, приверженных большим данУчет. Анализ. Аудит •  Т. 11, № 6’2024

Т.Н. Зверькова
Тем не менее из-за недостатка информации 
о подходах, используемых в аналитике данных, 
эмпирические исследования ее применения в бухгалтерском учете все еще находятся на начальной 
стадии развития.
ВНЕДРЕНИЕ БОЛЬШИХ 
ДАННЫХ В УЧЕТЕ: ПРОБЛЕМЫ 
И ВОЗМОЖНОСТИ
что существующие стандарты бухгалтерского учета 
и отчетности, несмотря на их традиционность, 
не препятствуют внедрению BDA. Наоборот, они 
могут служить основой для интеграции передовых 
аналитических инструментов, помогая создать 
базу для обработки и анализа данных с учетом 
действующих требований [17, 20, 26].
Компаниям необходимо проявлять осторожность при интеграции аналитики данных в бухгалтерскую практику. Использование аналитических 
инструментов требует ответственного подхода 
к интерпретации полученных данных. Часто основным результатом анализа больших данных 
выступает установление корреляций, а не причинно-следственных связей. Это отличие важно, так 
как интерпретация корреляций как доказательства 
причинной связи может привести к ошибочным 
выводам [8, 10].
Традиционные методы бухгалтерского учета, 
ориентированные на обработку структурированных 
транзакционных данных, ограничивают применение современных аналитических технологий. 
Такие методы часто не охватывают полуструктурированные и неструктурированные данные 
 
[3, 21, 29, 30]. Существует мнение, что интеграция 
структурированных данных с полуструктурированными (например, данными о взаимодействиях 
из социальных сетей) и неструктурированными 
данными (такими как комментарии или сообщения 
в журналах событий) может стать основой для применения новых аналитических методов [6, 9, 26, 27].
Согласно мнению ряда исследователей [6, 9, 17] 
использование больших данных в бухгалтерском 
учете и аналитике имеет потенциал для прогнозирования будущих налоговых обязательств. BDA 
позволяет выявить тенденции и скрытые зависимости в финансовых и операционных данных, что 
может быть полезно для оценки будущих налоговых 
выплат и соблюдения налоговых требований.
Однако, как отмечают эксперты, процесс внедрения аналитики данных в бухгалтерский учет 
происходит медленно по сравнению с другими 
отраслями [9, 10, 17, 19, 26]. Несмотря на явные 
преимущества, которые могут привнести BDA, бухгалтеры часто сталкиваются с такими барьерами, 
как отсутствие достаточных знаний и навыков работы с новыми инструментами и технологиями. Это 
приводит к тому, что многие из них предпочитают 
придерживаться традиционных методов учета, что, 
в свою очередь, замедляет процесс цифровизации 
в области бухгалтерии.
Неравномерное развитие информатизации между 
крупными и малыми предприятиями представляет собой существенное препятствие для эффективного внедрения BDA в бухгалтерскую практику. Современные процессы внедрения корпоративной информатизации на практике протекают 
медленно и носят фрагментарный характер. Лишь 
ограниченное количество крупных компаний 
смогли построить и успешно применить центры 
обработки данных с возможностями облачных 
вычислений.
Несмотря на значительные преимущества, которые предоставляет внедрение цифровых технологий, компании сталкиваются с рядом трудностей 
и проблем. Первоначальные затраты на внедрение 
технологий BDA требуют значительных инвестиций в программное обеспечение, оборудование 
и обучение персонала. Это становится серьезным 
бременем для небольших компаний с ограниченным бюджетом.
Некоторые сотрудники могут испытывать сопротивление к переходу на цифровые процессы из-за 
страха сокращения или неуверенности в новых 
технологиях. Дополнительным препятствием для 
цифровой трансформации становится отсутствие 
цифровой стратегии в компаниях. Поскольку информационные технологии служат инструментом 
удовлетворения потребностей бизнеса, цифровые 
инициативы и подход к трансформации должны 
быть четко сформулированы на уровне всей организации. Тем не менее от 33 до 53% компаний, 
начинающих путь цифровой трансформации, не 
имеют соответствующей стратегии и видения [3, 30].
Одной из серьезных проблем, связанных с использованием аналитики данных в учете, становится риск уничтожения данных. Бухгалтер может 
потерять важные данные в результате их фильтрации или из-за кибератак, что может привести 
к значительным последствиям для финансового 
учета и отчетности. Обработка больших объемов 
данных требует наличия мощных систем хранения 
и аналитических программ с высокой скоростью 
www.accounting.fa.ru