2025. — Т 17. — № 2 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/43ecvn225.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 706.4 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Поправко, И. В. Механизмы адаптивного обучения интеллектуальных чат-ботов на базе больших языковых моделей в контексте бухгалтерской экспертизы / И. В. Поправко // Вестник Евразийской науки. — 2025. — Т 17. — № 2. — URL: https://esj.today/PDF/43ECVN225.pdf (дата обращения: 13.01.2026).

Механизмы адаптивного обучения интеллектуальных чат-ботов на базе больших языковых моделей в контексте бухгалтерской экспертизы

Поправко Инна Викторовна
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет», Воронеж, Россия
Доцент кафедры «Экономической безопасности и бухгалтерского учета»
Кандидат экономических наук, доцент
E-mail: ipopravko@mail.ru

Аннотация. В статье представлен комплексный анализ механизмов адаптивного обучения интеллектуальных чат-ботов, построенных на базе больших языковых моделей, с акцентом на их применение в контексте бухгалтерской и налоговой экспертизы. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности обработки нормативно-финансовой информации и частыми изменениями законодательства Российской Федерации в сфере учета и налогообложения. Целью работы является систематизация современных подходов к адаптации языковых моделей под задачи бухгалтерской экспертизы и формирование концептуальной архитектуры обучаемого чат-бота. Автором проанализированы ключевые механизмы: тонкая настройка на отраслевых данных, обучение с подкреплением с обратной связью от специалистов, непрерывное дообучение на новых текстах, а также подключение к внешним источникам знаний. Приведены практические примеры реализации адаптивных интеллектуальных систем в компаниях, оказывающих бухгалтерские и аудиторские услуги, а также взаимодействия пользователей с чат-ботами. В результате проведенного исследования предложена обобщенная архитектура чат-бота с возможностью самосовершенствования и актуализации знаний. Сделаны выводы о высокой эффективности использования таких систем для автоматизации типовых задач, повышения оперативности и снижения информационной нагрузки на специалистов. Обоснована целесообразность гибридного подхода, сочетающего возможности искусственного интеллекта с экспертной оценкой человеком. Материалы статьи могут быть использованы для проектирования интеллектуальных помощников и чат-ботов в области финансово-экономического анализа и автоматизации учетной деятельности.

Ключевые слова: интеллектуальный чат-бот; большие языковые модели; адаптивное обучение; бухгалтерская экспертиза; налоговый учет; автоматизация; обучение с подкреплением

Скачать