Современная экономическая среда характеризуется высоким уровнем неопределенности и волатильности финансовых рынков, что обуславливает необходимость совершенствования методов анализа и прогнозирования финансовых показателей деятельности организаций. Предметом исследования выступают методологические подходы к оценке финансового состояния коммерческих организаций и инструментарий прогнозирования ключевых финансовых индикаторов. В работе рассматриваются классические и современные методы финансового анализа, включая коэффициентный анализ, трендовый анализ, факторный анализ, а также инновационные подходы с применением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Проведен анализ эволюции концептуальных подходов к оценке финансовых результатов организаций начиная с классических работ А.Д. Шеремета и завершая современными исследованиями в области цифровизации финансового анализа. Особое внимание уделено изучению международных стандартов финансовой отчетности IFRS и их имплементации в российскую практику, а также законодательным требованиям к бухгалтерской отчетности в соответствии с Федеральным законом № 402-ФЗ и новым ФСБУ 4/2023. На основе анализа статистических данных Росстата за 2024 год выявлены ключевые тенденции финансовой деятельности российских организаций, включая снижение сальдированного финансового результата на 6,9 % до 30,4 трлн рублей. Разработана интегрированная модель прогнозирования финансовых показателей, сочетающая традиционные эконометрические методы с алгоритмами машинного обучения. Научная новизна исследования заключается в систематизации методологических подходов к финансовому анализу и разработке практических рекомендаций по внедрению цифровых технологий в систему финансового менеджмента организаций. Практическая значимость работы состоит в возможности применения предложенной методологии для повышения качества управленческих решений и обеспечения финансовой устойчивости бизнеса в условиях цифровой трансформации экономики.
The modern economic environment is characterized by a high level of uncertainty and volatility in financial markets, which necessitates the improvement of methods for analyzing and forecasting financial performance indicators of organizations. The subject of the study is methodological approaches to assessing the financial condition of commercial organizations and tools for forecasting key financial indicators. The paper examines classical and modern methods of financial analysis, including coefficient analysis, trend analysis, factor analysis, as well as innovative approaches using artificial intelligence and machine learning technologies. An analysis of the evolution of conceptual approaches to assessing the financial results of organizations was carried out, starting with the classical works of A.D. Sheremet and ending with modern research in the field of digitalization of financial analysis. Special attention is paid to the study of International Financial Reporting Standards (IFRS) and their implementation in Russian practice, as well as legislative requirements for accounting reporting in accordance with Federal Law No. 402-FZ and the new Federal Accounting Standard (FSBU) 4/2023. Based on the analysis of Rosstat statistical data for 2024, key trends in the financial activities of Russian organizations were identified, including a decrease in the balanced financial result by 6,9 % to 30,4 trillion rubles. An integrated model for forecasting financial indicators has been developed, combining traditional econometric methods with machine learning algorithms. The scientific novelty of the study consists in the systematization of methodological approaches to financial analysis and the development of practical recommendations for the implementation of digital technologies in the financial management system of organizations. The practical significance of the work lies in the possibility of applying the proposed methodology to improve the quality of management decisions and ensure the financial stability of businesses in the context of digital transformation of the economy.