336.22:005.334

фінансовий контролінг, оподаткування, великі дані

Здійснено комплексний аналіз теоретичних засад та практичних аспектів моделювання податкових ризиків у системах фінансового контролінгу. Розглянуто роль сучасних технологій опрацювання великих даних (Big Data) та прогнозної аналітики у виявленні, оцінюванні та мінімізації податкових ризиків підприємств. Особливу увагу приділено інтеграції інноваційних підходів до фінансового контролінгу для підвищення ефективності управління податковими зобов’язаннями. Проаналізовано існуючі підходи до оцінювання податкових ризиків, що базуються на використанні регресійного аналізу, кластеризації даних та методів машинного навчання. Обговорено ключові етапи збирання, очищення та структурування даних із зовнішніх та внутрішніх джерел, таких, як ERP-системи та податкові бази даних, які забезпечують якість та точність моделювання. Також звернено увагу на можливості інтеграції моделей ризиків із системами фінансового контролінгу для забезпечення прозорості бізнес-процесів і підвищення оперативності реагування на зміни в податковому середовищі. Окреслено основні переваги впровадження моделей податкових ризиків, серед яких зниження ймовірності штрафних санкцій, оптимізація податкового навантаження, підвищення прозорості фінансових процесів та швидкість адаптації до законодавчих змін. Водночас виявлено виклики, що супроводжують цей процес: висока вартість технологій, потреба у кваліфікованих фахівцях і проблеми конфіденційності та захисту даних. Запропоновано рекомендації для підприємств щодо впровадження сучасних технологій опрацювання даних і прогнозної аналітики в системи фінансового контролінгу. Окрему увагу приділено перспективам подальших досліджень, зокрема інтеграції штучного інтелекту для автоматизації процесів оцінювання та управління податковими ризиками. Наголошено на важливості модернізації систем фінансового контролінгу через використання передових технологій для підвищення фінансової стабільності та конкурентоспроможності підприємств у динамічному економічному середовищі. Таким чином, результати дослідження підтверджують, що впровадження інноваційних технологій у фінансовий контролінг дозволяє значно підвищити ефективність управління податковими ризиками. Це сприяє не лише оптимізації податкових витрат, але й забезпечує прозорість фінансових процесів, знижує ризики фінансових санкцій та сприяє стійкому розвитку підприємств в умовах динамічного економічного середовища. Подальший розвиток у цьому напрямі має зосереджуватися на інтеграції штучного інтелекту та автоматизованих систем, що дозволить адаптуватися до зростаючих вимог регуляторного середовища та зберігати конкурентоспроможність у глобальній економіці. 

1. Кучеренко С. Проблематика оцінки податкових ризиків суб’єктів господарювання. Український економічний часопис. 2024. № 6. С. 31–38. URL: https://doi.org/10.32782/2786-8273/2024-6-5 (дата звернення: 03.01.2025).
2. Таращенко В. Теоретико-методичні підходи до сутності податкових ризиків та їх класифікації. Український економічний часопис. 2024. № 5. С. 125–128. URL: https://doi.org/10.32782/27868273/2024-5-22 (дата звернення: 03.01.2025).
3. Яковлєв Р. В., Іщенко Ю. В. Потенціал використання великих даних в публічному адмініструванні. Експерт: парадигми юридичних наук і державного управління. 2020. № 5 (11). С. 195–213. URL: https://doi.org/10.32689/2617-9660-2020-5(11)-195-213 (дата звернення: 03.01.2025).
4. Супруненко С. А., Чорновол А. О., Гаврилюк В. М. Використання аналітики даних для управління фінансовими процесами в цифровому середовищі України. Економіка та суспільство. 2024. Вип. 64. URL: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-62-51 (дата звернення: 03.01.2025).
5. Lee C. S., Cheang P. Y. S., Moslehpour M. Predictive analytics in business analytics: decision tree. Advances in Decision Sciences. 2022. Vol. 26. No. 1. P. 1–29.
6. Вареник В. М., Шпуряка О. В. Фінансовий контролінг на підприємстві: інструменти та оцінка результативності. Нобелівський вісник. 2019. № 1 (12). URL: https://nobel.ztu.edu.ua/wp-content/ uploads/2019/01/2019_1_6.pdf (дата звернення: 03.01.2025).
7. Зниження ризиків бізнесу за допомогою Big Data: аналітика та прогнозування. URL: https: //lexinform.com.ua/novyny-partneriv/znyzhennya-ryzykiv-biznesu-za-dopomogoyu-big-data-analitykata-prognozuvannya/ (дата звернення: 03.01.2025).
8. Карась О. Еволюційний вплив штучного інтелекту на економіку: тенденції та ідеї. International Scientific Journal «Internauka». Series: «Economic Sciences». 2024. № 11. С. 38–45. https://doi.org/ 10.25313/2520-2294-2024-11 (дата звернення: 03.01.2025).

1. Kucherenko S. (2024) Problematyka otsinky podatkovykh ryzykiv subʺyektiv hospodariuvannia [Issues in the Assessment of Tax Risks of Economic Entities]. Ukrainsʹkyy ekonomichnyy chasopys. Ukrainian Economic Journal, no. 6, pp. 31–38. Available at: https://doi.org/10.32782/2786-8273/2024-6-5 (accessed: 3 January 2025). (In Ukrainian).
2. Tarashchenko V. (2024) Teoretyko-metodychni pidkhody do sutnosti podatkovykh ryzykiv ta yikh klasyfikatsiyi [Theoretical and Methodological Approaches to the Nature of Tax Risks and Their Classification]. Ukrainsʹkyy ekonomichnyy chasopys. Ukrainian Economic Journal, no. 5, pp. 125–128. Available at: https://doi.org/10.32782/2786-8273/2024-5-22 (accessed: 3 January 2025). (In Ukrainian).
3. Yakovliev R. V., & Ishchenko Y. V. (2020) Potentsial vykorystannia velykykh danukh v publichnomu administruvanni [Potential of Using Big Data in Public Administration]. Ekspert: paradyhmy yurydychnykh nauk i derzhavnoho upravlinnia. Expert: Paradigms of Legal Sciences and Public Administration, no. 5 (11), pp. 195–213. Available at: https://doi.org/10.32689/2617-9660-2020-5(11)195-213 (accessed: 3 January 2025). (In Ukrainian).
4. Suprunenko S. A., Chornovol A. O., Havryliuk V. M. (2024) Vykorystannia analityky danykh dlia upravlinnia finansovymy protsesamy v tsyfrovoho seredovyshchi Ukrainy [Using Data Analytics for Managing Financial Processes in Ukraine’s Digital Environment]. Ekonomika ta suspilʹstvo – Economics and Society,vol. 64. Available at: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-62-51 (accessed: 3 January 2025). (In Ukrainian).
5. Lee C. S., Cheang P. Y. S., & Moslehpour M. (2022) Predictive analytics in business analytics: decision tree. Advances in Decision Sciences, vol. 26, no. 1, pp. 1–29.
6. Varenyk V. M., & Shpuryaka O. V. (2019) Finansovyy kontrolinh na pidpryyemstvi: instrumenty ta otsinka rezultatyvnosti [Financial Controlling at Enterprises: Tools and Evaluation of Effectiveness]. Nobelivsʹkyy visnyk. Nobel Bulletin, no. 1 (12). Available at: https://nobel.ztu.edu.ua/wpcontent/uploads/2019/01/2019_1_6.pdf (accessed: 3 January 2025). (In Ukrainian).
7. Znyzhennia ryzykiv biznesu za dopomohoiu Big Data: analityka ta prohnozuvannia [Reducing Business Risks Using Big Data: Analytics and Forecasting]. Available at: https://lexinform.com.ua/novyny-partneriv/ znyzhennya-ryzykiv-biznesu-za-dopomogoyu-big-data-analityka-ta-prognozuvannya/ (accessed: 3 January 2025). (In Ukrainian).
8. Karas O. (2024) Evoliutsiinyi vplyv shtuchnoho intelektu na ekonomiku: tendentsiyi ta ideyi [Evolutionary Impact of Artificial Intelligence on the Economy: Trends and Ideas]. International Scientific Journal “Internauka”. Series: «Economic Sciences», no. 11, pp. 38–45. Available at: https://doi.org/10.25 313/2520-2294-2024-11 (accessed: 3 January 2025). (In Ukrainian).