نقلاب هوش مصنوعی در بودجه ریزی و برنامه ریزی مالی

بیان مساله : از جمله محدودیت‌های تحقیق می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• دسترسی محدود به اطلاعات داخلی سازمان‌ها در خصوص نحوه دقیق استفاده از هوش مصنوعی.
• نوظهور بودن بسیاری از فناوری‌های بررسی‌شده که ارزیابی بلندمدت آن‌ها هنوز امکان‌پذیر نیست.
• تفاوت در ساختارهای مالی کشورها که مقایسه بین‌المللی را دشوار می‌سازد.

1. افزایش دقت پیش‌بینی‌های مالی :

به‌کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در تحلیل داده‌های تاریخی و متغیرهای کلان اقتصادی، منجر به پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در درآمدها، هزینه‌ها و جریان‌های نقدی شده است.

2. کاهش زمان و هزینه در فرآیند بودجه‌ریزی :

سیستم‌های هوش مصنوعی با اتوماسیون وظایف تکراری و پردازش سریع حجم بالای داده، زمان تهیه و بازبینی بودجه را به‌طور چشمگیری کاهش داده‌اند.

3. امکان بودجه‌ریزی پویا و انعطاف‌پذیر (Dynamic Budgeting) :

مدل‌های AI با تحلیل بلادرنگ داده‌ها امکان سازگاری سریع با شرایط اقتصادی متغیر را فراهم می‌کنند، که در شرایط بحران یا نوسانات بازار اهمیت حیاتی دارد.                                                                                 

4. تصمیم‌گیری هوشمند مبتنی بر داده (Data-Driven Decision Making) :

هوش مصنوعی با ارائه سناریوهای مختلف، تحلیل حساسیت و پیشنهادهای تجویزی (Prescriptive   Analytics)  به مدیران کمک می‌کند تا تصمیمات مالی بهینه‌تری اتخاذ کنند.

5. افزایش شفافیت و کاهش تقلب مالی :

سیستم‌های AI توانایی شناسایی الگوهای غیرعادی و کشف ناهنجاری‌ها را دارند که منجر به کاهش خطا و سوءاستفاده در بودجه ‌نویسی و اجرای آن می‌شود.

6. چالش‌های فرهنگی و زیرساختی در پیاده‌سازی :

با وجود مزایای چشمگیر، موانعی چون نبود فرهنگ داده‌محور، کمبود متخصصان AI در حوزه مالی، و نیاز به زیرساخت‌های فناورانه، اجرای موفق این فناوری را با چالش مواجه کرده است.

اهمیت موضوع : بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی به‌عنوان دو رکن اساسی در مدیریت منابع سازمان‌ها، ریشه‌ای عمیق در تاریخ مدیریت مالی دارند. شکل اولیه بودجه‌ریزی به دوره‌های باستانی بازمی‌گردد، جایی که دولت‌ها و حکومت‌ها با هدف تخصیص منابع عمومی برای پروژه‌های عمرانی، نظامی یا رفاهی، نیازمند طرح‌ریزی مالی اولیه بودند. اما مفهوم مدرن بودجه‌ریزی به قرون ۱۸ و ۱۹ میلادی و توسعه نظام‌های مالی دولتی در اروپا بازمی‌گردد؛ به‌ویژه در بریتانیا که نخستین قالب رسمی بودجه سالانه تدوین شد. در دهه‌های ابتدایی قرن بیستم، با گسترش نظریه‌های مدیریت علمی، بودجه‌ریزی به‌صورت ابزاری برای کنترل هزینه‌ها و مدیریت منابع در سازمان‌ها رواج یافت. مدل‌های سنتی بودجه‌ریزی عمدتاً مبتنی بر رویکرد افزایشی (Incremental Budgeting) بودند که در آن، بودجه سال جاری با افزودن درصدی به بودجه سال گذشته تهیه می‌شد. این روش ساده و قابل پیش‌بینی بود، اما انعطاف‌پذیری اندکی در برابر تغییرات محیطی داشت و اغلب منجر به تداوم ناکارآمدی‌ها می‌شد. در ادامه، روش‌هایی مانند بودجه‌ریزی بر مبنای عملکرد (Performance-Based Budgeting) و بودجه‌ریزی بر مبنای برنامه (Program Budgeting)  ظهور کردند که تلاش داشتند تا منابع را بر اساس اهداف و نتایج اختصاص دهند. با این حال، فرآیندهای دستی، تحلیل‌های محدود و وابستگی شدید به پیش‌بینی‌های انسانی، همچنان محدودیت‌هایی جدی برای برنامه‌ریزی مالی سنتی ایجاد می‌کرد. در دهه‌های پایانی قرن بیستم، با گسترش نرم‌افزارهای حسابداری و سیستم‌های اطلاعات مدیریت، فرآیندهای بودجه‌ریزی ساخت‌یافته‌تر شدند، اما همچنان به‌طور اساسی وابسته به داده‌های تاریخی، قضاوت‌های مدیریتی و تصمیم‌گیری‌های انسانی باقی ماندند. این شرایط، در مواجهه با محیط‌های اقتصادی ناپایدار، نوسانات بازار، و نیاز به تصمیم‌گیری سریع، ناکارآمدی‌های روش‌های سنتی را برجسته‌تر کرد. ورود فناوری‌های نوین، به‌ویژه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، نویدبخش آغاز انقلابی جدید در این حوزه بوده‌اند. این فناوری‌ها امکان تحلیل بلادرنگ داده‌ها، شناسایی الگوهای پنهان، و ایجاد پیش‌بینی‌های دقیق و پویا را فراهم ساخته‌اند؛ به‌گونه‌ای که مفاهیم سنتی بودجه‌ریزی اکنون در حال دگرگونی بنیادین هستند.

 

در دهه‌های اخیر، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) از یک شاخه نظری در علوم رایانه به یکی از قدرتمندترین ابزارهای تحول‌آفرین در صنایع مختلف، به‌ویژه در حوزه مالی، تبدیل شده است. این فناوری توانایی پردازش حجم عظیمی از داده‌ها، یادگیری از الگوها، و ارائه تصمیمات خودکار یا توصیه‌های پیشرفته را فراهم می‌آورد.

اهداف پژوهش : ورود هوش مصنوعی به دنیای مالی، موجب بازتعریف بسیاری از مفاهیم سنتی در بودجه‌ریزی، پیش‌بینی مالی، تحلیل ریسک و کنترل هزینه‌ها شده است. در زمینه مالی، هوش مصنوعی مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و الگوریتم‌ها را شامل می‌شود که با هدف شبیه‌سازی رفتارهای هوشمند انسان به‌کار گرفته می‌شوند. از جمله مهم‌ترین زیرشاخه‌های AI که در برنامه‌ریزی مالی نقش مؤثری ایفا کرده‌اند می‌توان به یادگیری ماشین  (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و سیستم‌های خبره (Expert Systems) اشاره کرد. یادگیری ماشین، به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و غیرنظارت‌شده، در شناسایی الگوهای رفتاری هزینه‌ها، پیش‌بینی روندهای درآمدی، و تحلیل نوسانات بازار کاربرد گسترده‌ای دارد. در مقابل، یادگیری عمیق با شبکه‌های عصبی پیشرفته، قابلیت پردازش و تحلیل داده‌های پیچیده، همچون تصاویر یا سیگنال‌های غیرخطی مالی، را فراهم کرده است. همچنین، سیستم‌های پردازش زبان طبیعی امکان تحلیل صورت‌های مالی متنی، گزارش‌های اقتصادی، و اخبار مرتبط با بازارهای مالی را فراهم می‌کنند و در پیش‌بینی روندها نقش دارند. از سوی دیگر، سیستم‌های خبره با شبیه‌سازی منطق تصمیم‌گیری کارشناسان مالی، به‌عنوان مشاوران دیجیتال در فرآیند تصمیم‌سازی بودجه‌ای ایفای نقش می‌کنند. این سیستم‌ها با استفاده از پایگاه‌های دانش و قوانین از پیش تعیین‌شده، می‌توانند در شرایط عدم قطعیت راه‌حل‌هایی هوشمند و قابل اطمینان ارائه دهند. ترکیب این فناوری‌ها با ابزارهای تحلیلی و نرم‌افزارهای برنامه‌ریزی مالی، سبب شکل‌گیری مفهومی نوین به نام بودجه‌ریزی هوشمند (Smart Budgeting) شده است؛ رویکردی که مبتنی بر تحلیل‌های پیش‌بین (Predictive Analytics) و حتی تجویزگر (Prescriptive Analytics)  است و قابلیت واکنش سریع به تغییرات محیطی را فراهم می‌سازد. بنابراین، درک و تبیین مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی در حوزه مالی، پیش‌نیاز تحلیل تأثیرات آن بر فرآیندهای بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی است و مبنایی برای بررسی تحولات آتی در ساختار تصمیم‌گیری اقتصادی سازمان‌ها به‌شمار  می‌رود.                                                                                                                                  

فرضیه ها : دهه‌های اخیر، بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی به عنوان دو ابزار کلیدی در فرآیند تصمیم‌گیری سازمان‌ها و دولت‌ها شناخته شده‌اند. این ابزارها، که به‌طور سنتی مبتنی بر تحلیل‌های گذشته‌نگر و داده‌های ایستا بوده‌اند، امروزه با چالش‌هایی نظیر پیچیدگی محیط‌های اقتصادی، نوسانات سریع بازار، و نیاز به پاسخگویی بلادرنگ مواجه‌اند. در چنین شرایطی، بهره‌گیری از فناوری‌های نوین، به‌ویژه هوش مصنوعی (AI)، به عنوان راهکاری نوآورانه برای افزایش دقت، سرعت و انعطاف‌پذیری در بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی مطرح شده است. هوش مصنوعی با قابلیت‌هایی چون یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، تحلیل پیش‌بین و تجویزگر، می‌تواند فرآیندهای مالی را از حالت دستی و ایستا به سیستمی هوشمند و پویا تبدیل کند. این تحول، نه تنها موجب بهینه‌سازی منابع و کاهش هزینه‌های اجرایی می‌شود، بلکه امکان پیش‌بینی دقیق‌تری از رفتارهای اقتصادی و تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر را فراهم می‌سازد. هدف این مقاله، بررسی نقش و تأثیر فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در ایجاد تحول بنیادین در ساختارها و فرآیندهای بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی است. این پژوهش تلاش می‌کند تا با مروری بر ادبیات موضوع، تحلیل نمونه‌های واقعی از پیاده‌سازی AI در سازمان‌های پیشرو، و بررسی چالش‌ها و فرصت‌های پیش‌رو، تصویری جامع و کاربردی از این انقلاب فناورانه ارائه دهد. در نهایت، مقاله با ارائه پیشنهادهایی برای سیاست‌گذاران، مدیران مالی و پژوهشگران، به تبیین مسیرهای آینده این تحول خواهد پرداخت.                                                                                                    

بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی از ارکان کلیدی مدیریت سازمان‌ها در طول تاریخ بوده‌اند. ریشه‌های بودجه‌ریزی به دوران باستان بازمی‌گردد، زمانی که دولت‌ها و فرمانروایان با هدف تخصیص منابع محدود و کنترل هزینه‌ها، سازوکارهایی ابتدایی برای مدیریت مالی وضع کردند. در قرون وسطی، دولت‌ها برای جمع‌آوری مالیات و تأمین هزینه‌های جنگ یا توسعه قلمرو، شروع به تهیه گزارش‌های مالی و تخمین درآمدها و هزینه‌ها کردند؛ این فرایندها را می‌توان شکل اولیه بودجه‌ریزی دانست. در دوران مدرن، به‌ویژه از قرن نوزدهم به بعد، با رشد نهادهای اقتصادی و ظهور شرکت‌های بزرگ، بودجه‌ریزی به عنوان ابزاری رسمی و ساختارمند در مدیریت مالی مطرح شد. شرکت‌ها برای تخصیص منابع، پیش‌بینی درآمدها، کنترل هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری، نیازمند برنامه‌ریزی مالی دقیق و نظام‌مند بودند. این نوع بودجه‌ریزی که اغلب مبتنی بر داده‌های گذشته و پیش‌بینی‌های خطی بود، به تدریج در قالب‌های مختلفی مانند بودجه‌ریزی افزایش (Incremental Budgeting)، بودجه‌ریزی بر مبنای عملکرد (Performance-Based Budgeting)  و بودجه‌ریزی مبتنی بر صفر (Zero-Based Budgeting) تکامل یافت. برنامه‌ریزی مالی نیز در دهه‌های اخیر با رویکردی جامع‌تر نسبت به بودجه‌ریزی مطرح شده و نقش کلیدی در تحقق اهداف استراتژیک سازمان‌ها ایفا کرده است. در این رویکرد، نه تنها تمرکز بر کنترل هزینه‌ها، بلکه بر تحلیل روندهای مالی، مدیریت سرمایه‌گذاری، تأمین مالی پروژه‌ها و ارزیابی ریسک نیز تأکید می‌شود.

با این حال، روش‌های سنتی همواره با چالش‌هایی همچون کندی در پردازش اطلاعات، عدم دقت در پیش‌بینی‌ها، محدود بودن به داده‌های تاریخی و وابستگی به قضاوت‌های انسانی مواجه بوده‌اند. این محدودیت‌ها به‌ویژه در محیط‌های پویا و رقابتی امروز، ناکارآمدی خود را بیشتر نشان داده‌اند و زمینه را برای ورود فناوری‌های نوین، به‌ویژه هوش مصنوعی، فراهم کرده‌اند. تحول دیجیتال در دهه‌های اخیر، نظام‌های مالی سنتی را با چالشی بنیادین مواجه ساخته است. در این میان، هوش مصنوعی (Artificial Intelligence به عنوان یکی از فناوری‌های تحول‌آفرین، نقش اساسی در بازتعریف فرآیندهای مالی ایفا می‌کند. هوش مصنوعی به مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و سیستم‌ها اطلاق می‌شود که قادرند رفتارهای انسانی نظیر یادگیری، تصمیم‌گیری، پیش‌بینی و تحلیل را شبیه‌سازی کنند. در حوزه مالی، این فناوری نه تنها ابزار محاسباتی محسوب نمی‌شود، بلکه به یک سیستم تحلیل‌گر، تصمیم‌ساز و در مواردی تصمیم‌گیر تبدیل شده است. در کاربردهای مالی، هوش مصنوعی مفاهیم کلیدی متعددی را شامل می‌شود که مهم‌ترین آن‌ها عبارتند از: یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning)، پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing یا (NLP)، و هوش تصمیم‌یار (Decision Intelligence). هر یک از این مفاهیم، ابعاد متفاوتی از فرآیند برنامه‌ریزی و بودجه‌ریزی مالی را تحت تأثیر قرار می‌دهند. یادگیری ماشین به عنوان زیرمجموعه‌ای از AI، الگوریتم‌هایی را شامل می‌شود که از داده‌های تاریخی الگو استخراج کرده و می‌توانند بدون برنامه‌نویسی مستقیم، نتایج آینده را پیش‌بینی کنند. در بودجه‌ریزی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به شناسایی روندهای هزینه، تحلیل الگوهای درآمدی، و پیش‌بینی انحراف از بودجه کمک می‌کنند. به‌ویژه در سازمان‌های بزرگ با حجم بالای داده‌های مالی، این روش‌ها جایگزینی دقیق و سریع برای روش‌های سنتی مبتنی بر قضاوت انسانی محسوب می‌شوند. یادگیری عمیق، که بر پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی عمل می‌کند، توانایی مدل‌سازی روابط غیرخطی پیچیده را داراست. این نوع از هوش مصنوعی به‌ویژه در تحلیل سناریوهای پیچیده مالی، ارزیابی ریسک، و پیش‌بینی بازارهای پرنوسان کارآمد است. برای مثال، در مدل‌سازی بودجه‌ای شرکت‌هایی که با عدم‌قطعیت‌های کلان اقتصادی مواجه‌اند، مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند نسبت به روش‌های کلاسیک، پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه دهند. از سوی دیگر، پردازش زبان طبیعی (NLP)، امکانی را فراهم می‌کند که اطلاعات مالی غیرساختاریافته مانند گزارش‌های حسابرسی، اخبار اقتصادی، و تحلیل‌های بازار به صورت ماشینی تحلیل شده و در تصمیم‌گیری بودجه‌ای مورد استفاده قرار گیرد. با بهره‌گیری از NLP، سامانه‌های مالی قادرند اسناد مالی حجیم را پردازش کرده و داده‌های معنادار را استخراج کنند، که این امر منجر به افزایش سرعت و دقت تحلیل می‌شود.

                                                                          

هوش تصمیم ‌یار (Decision Intelligence) نیز مفهومی نوین است که با ترکیب علم داده، روانشناسی تصمیم‌گیری و AI، مدل‌هایی ارائه می‌دهد که تصمیم‌سازی‌های مالی را از حالت ذهنی و شهودی خارج کرده و به فرآیندی داده‌محور و شفاف بدل می‌سازد. در ساختارهای بودجه‌ریزی نوین، این رویکرد به مدیران کمک می‌کند تا در مواجهه با سناریوهای مختلف، نتایج تصمیم‌های مالی خود را پیش‌بینی و ارزیابی کنند. در مجموع، بهره‌گیری از مفاهیم فوق، چارچوبی نوین برای بازتعریف فرآیندهای مالی در سازمان‌ها فراهم آورده است. AI نه‌تنها سرعت و دقت در تحلیل‌های مالی را افزایش داده، بلکه امکان بودجه‌ریزی پویاتر، پیش‌بینی‌پذیرتر و پاسخ‌گوتر را نسبت به تحولات محیطی فراهم ساخته است. این تحول، سرآغاز انقلابی در نظام‌های مالی است که تأثیرات آن نه فقط در سطح عملکردی، بلکه در سطح راهبردی سازمان‌ها نیز قابل مشاهده است.                                                                                        

در دو دهه اخیر، هوش مصنوعی به عنوان یکی از مؤثرترین فناوری‌های تحول‌آفرین در حوزه مالی شناخته شده است. پژوهش‌های متعددی به بررسی اثرات الگوریتم‌های هوشمند بر عملکرد سیستم‌های مالی پرداخته‌اند. برای مثال، Gupta و همکاران (۲۰۱۹) نشان دادند که استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مالی می‌تواند دقت پیش‌بینی جریان‌های نقدی را به شکل چشم‌گیری افزایش دهد و تصمیم‌گیری در زمینه تخصیص منابع را تسهیل کند. همچنین Brynjolfsson وMcAfee (2017)  به بررسی نقش هوش مصنوعی در تغییر ساختار نیروی انسانی در بخش مالی پرداختند و نشان دادند که بسیاری از وظایف تکراری و پردازشی، از جمله تهیه گزارش‌های مالی و بودجه‌ریزی، با استفاده از هوش مصنوعی قابل اتوماسیون هستند. از سوی دیگر، Davenport (2018)  در پژوهشی جامع به طبقه‌بندی کاربردهای مختلف AI در امور مالی پرداخت و سه حوزه اصلی را شناسایی کرد: تحلیل پیش‌بین، کشف تقلب، و بهینه‌سازی فرآیندهای بودجه‌ریزی. در حوزه بودجه‌ریزی مشخصاً،Kokina  و Davenport  (۲۰۱۷) بر این نکته تأکید داشتند که شرکت‌هایی که از مدل‌های داده‌محور مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، بودجه‌هایی انعطاف‌پذیرتر و مبتنی بر واقعیت‌های جاری بازار ارائه می‌دهند. پژوهش Amarasinghe et al. (2021) نیز با بررسی کاربرد شبکه‌های عصبی در پیش‌بینی هزینه‌های پروژه‌های بزرگ، نشان داد که دقت این ابزارها از روش‌های سنتی به مراتب بالاتر است. با توجه به این پیشینه، می‌توان نتیجه گرفت که ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی در سیستم‌های مالی، به‌ویژه در فرآیند بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی، نه تنها یک روند نوظهور بلکه ضرورتی اجتناب‌ناپذیر برای سازمان‌های امروزی است. پژوهش حاضر در ادامه این جریان علمی، به بررسی عمیق‌تر نقش AI در تحول بنیادین این حوزه خواهد پرداخت.

پژوهش‌های پیشین در رابطه با هوش مصنوعی و سیستم‌های مالی

تحول در سیستم‌های مالی از طریق فناوری‌های نوین، به‌ویژه هوش مصنوعی (AI)، در سال‌های اخیر به یکی از مباحث اصلی در ادبیات مدیریت مالی و فناوری‌های مالی (FinTech) تبدیل شده است. پژوهش‌های متعددی در دهه‌ی گذشته به بررسی نقش الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و سیستم‌های خبره در بهینه‌سازی فرآیندهای مالی پرداخته‌اند. در این بخش، مهم‌ترین دستاوردهای مطالعات پیشین در سه حوزه اصلی بررسی می‌شود: بودجه‌ریزی و پیش‌بینی مالی، تحلیل ریسک و تصمیم‌گیری مالی، و برنامه‌ریزی مالی استراتژیک

1. هوش مصنوعی در بودجه‌ریزی و پیش‌بینی مالی

مطالعات اولیه استفاده از هوش مصنوعی در بودجه‌ریزی عمدتاً بر مدلسازی‌های پیش‌بینی مبتنی بر داده‌های تاریخی تمرکز داشته‌اند. پژوهش J. Zhang و همکاران (۲۰۱۸) در مجله Expert Systems with Applications  نشان داد که الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند Random Forest و Gradient Boosting  در پیش‌بینی درآمد سازمان‌ها با دقت بسیار بالاتری نسبت به مدل‌های سنتی رگرسیون عمل می‌کنند. این مدل‌ها توانستند الگوهای پنهان در داده‌های گذشته را شناسایی کرده و روندهای مالی آینده را با درصد خطای پایین‌تری برآورد نمایند. از سوی دیگر، تحقیق Ghosh و همکاران (۲۰۲۰) در حوزه‌ی بودجه‌ریزی دانشگاهی نشان داد که استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) می‌تواند فرآیند تخصیص منابع در دانشگاه‌ها را با در نظر گرفتن سناریوهای مختلف مالی بهینه‌سازی کند. این یافته‌ها نشان می‌دهند که AI می‌تواند به عنوان ابزاری قوی در بودجه‌ریزی پویا و واکنش سریع به تغییرات محیط اقتصادی مورد استفاده قرار گیرد.

۲. تحلیل ریسک و تصمیم‌گیری مالی با بهره‌گیری از AI

یکی دیگر از حوزه‌های پرتکرار در پژوهش‌های پیشین، استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل ریسک و تصمیم‌گیری‌های مالی است. مطالعه‌ای از Heaton et al  . (۲۰۱۷)در مجله Journal of  Financial  Data Science  نشان داد که الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) می‌توانند همبستگی‌های پیچیده میان متغیرهای مالی را کشف کرده و ریسک سرمایه‌گذاری را به‌صورت دقیق‌تری ارزیابی کنند. همچنین، در حوزه بانکداری، پژوهش‌های صورت‌گرفته توسط شرکت Deloitte (2021)  بیانگر آن است که استفاده از مدل‌های پیش‌بینی رفتار مشتری بر پایه هوش مصنوعی، توانسته است نرخ نکول وام‌ها را تا ۲۳٪ کاهش دهد. مدل‌های NLP نیز در تحلیل داده‌های کیفی (مانند صورت‌جلسات هیئت‌مدیره یا اخبار مالی) برای پیش‌بینی رفتار بازار نقش موثری ایفا کرده‌اند.

۳.  هوش مصنوعی در برنامه‌ریزی مالی استراتژیک

در سطح کلان، پژوهش‌هایی مانند مطالعه‌ی Kaplan و Norton (2022) به بررسی چگونگی ترکیب هوش مصنوعی با مدل‌های برنامه‌ریزی استراتژیک مالی پرداخته‌اند. یافته‌های آن‌ها نشان می‌دهد که پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل پیش‌بین (Predictive Analytics) بر پایه AI به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که نه‌تنها بر اساس داده‌های تاریخی تصمیم بگیرند، بلکه رویکردی آینده‌نگر و سناریومحور را در برنامه‌ریزی مالی اتخاذ نمایند.  در یک بررسی موردی توسط Accenture (2020) بر روی ۵۰ شرکت جهانی  Fortune، مشخص شد که سازمان‌هایی که از هوش مصنوعی در فرآیند برنامه‌ریزی مالی خود استفاده می‌کنند، توانسته‌اند زمان تهیه بودجه را تا ۴۰٪ کاهش داده و دقت پیش‌بینی را تا ۲۵٪ افزایش دهند. این آمار نشان‌دهنده‌ی پتانسیل چشم‌گیر هوش مصنوعی در ارتقای اثربخشی و کارایی برنامه‌ریزی مالی در سطح بنگاه‌های اقتصادی است.

4. شکاف‌ها و فرصت‌های پژوهشی

با وجود پیشرفت‌های فراوان، بسیاری از پژوهش‌ها بر حوزه‌های خاصی مانند پیش‌بینی درآمد یا رفتار بازار تمرکز داشته‌اند و هنوز مطالعات جامعی درباره تأثیر یکپارچه‌سازی AI با کل فرآیند بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی (از مرحله طراحی تا اجرا و ارزیابی) محدود است. همچنین، تحقیقات اندکی در زمینه‌ی ملاحظات اخلاقی، شفافیت مدل‌های AI و چگونگی تفسیر تصمیمات الگوریتمی در فرآیندهای مالی وجود دارد. به‌علاوه، بخش عمده‌ای از مطالعات در کشورهای توسعه‌یافته و در شرکت‌های بزرگ بین‌المللی صورت گرفته است، در حالی که کاربرد AI در برنامه‌ریزی مالی سازمان‌های کوچک و متوسط (SMEs) یا در کشورهای در حال توسعه هنوز به طور کامل مورد بررسی قرار نگرفته است. این موارد می‌توانند زمینه‌های پژوهشی آینده را برای تکمیل ادبیات موجود فراهم سازند.

چهار چوب نظری : در این پژوهش، به‌منظور بررسی تأثیرات هوش مصنوعی بر بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی، از روش تحقیق کیفی-توصیفی با استفاده از داده‌های ثانویه بهره گرفته شده است. ابزارهای جمع‌آوری داده‌ها به‌گونه‌ای انتخاب شده‌اند که امکان تحلیل دقیق تحولات فناورانه و کاربردهای عملی هوش مصنوعی در حوزه مالی را فراهم کنند. ابزارهای به‌کاررفته عبارت‌اند از:

1. مرور سیستماتیک منابع علمی و پژوهشی

شامل مقالات علمی منتشرشده در پایگاه‌های داده معتبر بین‌المللی نظیر ScienceDirect، IEEE Xplore، Scopus، Springer  و Google Scholar که در حوزه‌های «هوش مصنوعی در حسابداری»، «برنامه‌ریزی مالی هوشمند» و «تحلیل مالی مبتنی بر الگوریتم» نگاشته شده‌اند. دلیل انتخاب: این منابع حاوی داده‌های معتبر، به‌روز و قابل استناد در زمینه کاربرد هوش مصنوعی در سیستم‌های مالی هستند و امکان استخراج دیدگاه‌های نظری و مدل‌های مفهومی را فراهم می‌سازند.

2. گزارش‌های صنعتی و اسناد سازمانی

بررسی گزارش‌های سازمان‌هایی مانند PwC، Deloitte، McKinsey، Gartner، و Accenture که به تحلیل روندها و نوآوری‌های هوش مصنوعی در حوزه مالی پرداخته‌اند.

  دلیل انتخاب: این منابع اطلاعاتی، بینش‌های عملی و آینده‌نگرانه در مورد پیاده‌سازی واقعی فناوری‌ها در شرکت‌ها را ارائه می‌دهند و شکاف بین نظریه و عمل را پر می‌کنند.

3. مطالعه موردی (Case Study)

تحلیل موردی شرکت‌هایی که از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در فرآیندهای بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی خود استفاده کرده‌اند، مانند Google، Amazon، IBM، و SAP.

 دلیل انتخاب : مطالعه موردی، امکان بررسی عمیق و واقع‌گرایانه‌ی فرآیند تصمیم‌سازی مالی با کمک AI را فراهم می‌کند و به شناسایی نقاط قوت، چالش‌ها و دستاوردهای عملی منجر می‌شود.

4. مصاحبه‌های نیمه‌ ساخت ‌یافته (در صورت امکان)

در صورت دسترسی، انجام مصاحبه با متخصصان حوزه مالی و فناوری اطلاعات (در ایران یا خارج از کشور) می‌تواند دیدگاه‌های تجربی ارزشمندی را به پژوهش بیفزاید.

دلیل انتخاب : مصاحبه‌ها ابعاد پنهان و کیفی موضوع را روشن کرده و درک عمیق‌تری از چالش‌های پیاده‌سازی در محیط‌های واقعی ارائه می‌دهند.

نقش هوش مصنوعی در اتوماسیون فرآیند بودجه‌ریزی

فرصت ها : یکی از مهم‌ترین تحولات در حوزه مالی و حسابداری در دهه اخیر، ورود فناوری‌های هوش مصنوعی (AI)  به فرآیندهای کلیدی از جمله بودجه‌ریزی سازمانی بوده است. بودجه‌ریزی که به عنوان یکی از ارکان اصلی مدیریت منابع در سازمان‌ها شناخته می‌شود، traditionally  فرآیندی دستی، زمان‌بر و متکی به قضاوت انسانی بوده است. اما ظهور الگوریتم‌های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP) و سیستم‌های تصمیم‌یار، بستری برای تحول اساسی در این حوزه فراهم کرده‌اند.

1. اتوماسیون و کاهش خطای انسانی

یکی از مزایای بارز AI در بودجه‌ریزی، خودکارسازی جمع‌آوری، پردازش و تجزیه‌وتحلیل داده‌هاست. در سیستم‌های سنتی، تحلیل‌گران مالی زمان زیادی را صرف جمع‌آوری داده‌های مالی از منابع مختلف، پاک‌سازی داده‌ها و تنظیم گزارش‌ها می‌کنند. این فرآیند نه تنها مستعد خطاهای انسانی است، بلکه انعطاف‌پذیری پایینی در مواجهه با تغییرات سریع محیطی دارد. در مقابل، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به صورت خودکار داده‌های چندمنبعی (مانند فروش، موجودی، هزینه‌ها و شاخص‌های اقتصادی) را دریافت کرده، الگوهای پنهان را کشف کرده و پیش‌بینی‌هایی دقیق برای دوره‌های آتی ارائه دهند.

2. افزایش سرعت و کارایی تصمیم‌گیری

 فرآیند بودجه‌ریزی را از یک اقدام سالانه به یک سیستم پویا و مستمر تبدیل می‌کند. به کمک یادگیری ماشین، سازمان‌ها می‌توانند به صورت real-time (بلادرنگ) سناریوهای مالی مختلف را شبیه‌سازی کرده و بودجه‌ها را با تغییرات محیطی (نوسانات قیمت، رفتار مصرف‌کننده، نرخ ارز و…) تطبیق دهند. این نوع از «بودجه‌ریزی تطبیقی» (Adaptive Budgeting) باعث افزایش سرعت تصمیم‌گیری و واکنش بهتر به بحران‌ها و فرصت‌ها می‌شود.

3. پیش‌بینی دقیق‌تر با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین

مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم، و الگوریتم‌های تقویتی (Ensemble Methods) می‌توانند با تحلیل داده‌های تاریخی و عوامل بیرونی، روندهای مالی آینده را با دقت بالاتری نسبت به روش‌های سنتی پیش‌بینی کنند. این دقت بالا به سازمان‌ها امکان می‌دهد بودجه‌هایی مبتنی بر واقعیت‌های بازار تدوین کنند، نه صرفاً پیش‌بینی‌های ذهنی.

4. کاهش سوگیری و افزایش شفافیت

در بسیاری از سازمان‌ها، فرآیند بودجه‌ریزی با نفوذ سوگیری‌های شخصی، سیاسی و محافظه‌کارانه همراه است. الگوریتم‌های AI با تحلیل داده‌های واقعی و رویکرد مبتنی بر داده (data-driven) می‌توانند این نوع سوگیری‌ها را کاهش داده و شفافیت فرآیند بودجه‌ریزی را افزایش دهند. در عین حال، استفاده از ابزارهای Explainable AI (هوش مصنوعی قابل تبیین) می‌تواند به مدیران کمک کند تا منطق پشت پیش‌بینی‌ها و تخصیص‌ها را بهتر درک کرده و به آن اعتماد کنند.

5. مطالعه موردی: پیاده‌سازی در شرکت‌های پیشرو

برای نمونه، شرکت‌های بین‌المللی نظیر Google و Amazon از مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر AI برای تخصیص بهینه منابع و تنظیم لحظه‌ای بودجه بهره می‌برند. همچنین، شرکت IBM با استفاده از سیستم‌های شناختی Watson توانسته فرآیند بودجه‌ریزی داخلی خود را تا ۳۰٪ سریع‌تر و با دقت بیشتری اجرا کند. این موارد نشان‌دهنده ظرفیت بالای هوش مصنوعی در تغییر ساختار سنتی بودجه‌ریزی هستند.

استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی هزینه‌ها و درآمدها

توسعه اهداف تحلیلی مقاله : یکی از تحول‌آفرین‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌ی بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی، بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) برای پیش‌بینی هزینه‌ها و درآمدهاست. یادگیری ماشین به‌عنوان زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی، توانایی استخراج الگوها و روابط پیچیده از حجم انبوه داده‌ها را دارد، که این ویژگی آن را به ابزاری قدرتمند برای مدل‌سازی آینده مالی سازمان‌ها تبدیل کرده است.

1. ماهیت پیش‌بینی مالی و ضرورت الگوریتم‌های هوشمند

پیش‌بینی دقیق درآمد و هزینه یکی از ارکان کلیدی مدیریت مالی و تصمیم‌گیری راهبردی در سازمان‌هاست. در محیط‌های اقتصادی پویا و غیرقابل پیش‌بینی، روش‌های سنتی که متکی بر روندهای گذشته و فرضیات خطی هستند، دقت لازم را ندارند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادرند از میان داده‌های تاریخی، رفتاری و محیطی، الگوهای غیرخطی و روابط پنهان را شناسایی کنند و پیش‌بینی‌هایی با دقت بالاتر ارائه دهند.

2. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی مالی

الگوریتم‌های متنوعی در زمینه پیش‌بینی درآمد و هزینه مورد استفاده قرار می‌گیرند. در ادامه به برخی از پرکاربردترین آن‌ها اشاره می‌شود:

رگرسیون خطی و غیرخطی (Linear/Non-linear Regression) :  برای مدل‌سازی رابطه بین متغیرهای ورودی (مانند فروش، نرخ تورم، تغییرات بازار) و خروجی‌های مالی (درآمد یا هزینه).

درخت تصمیم و جنگل تصادفی (Decision Trees & Random Forests) : این الگوریتم‌ها با ایجاد مدل‌های درختی تصمیم‌گیری، در شرایط متغیر و پیچیده عملکرد بسیار خوبی دارند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی  (Artificial Neural Networks) :  برای شناسایی روابط بسیار پیچیده و غیرخطی بین داده‌ها کاربرد دارند و در پیش‌بینی درآمد بلندمدت بسیار مؤثرند.

ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines)  : به‌خصوص در تحلیل‌های دوکلاسه (مثلاً سودآور بودن یا نبودن یک پروژه) کاربرد دارند.

الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)  : در صورتی که داده‌های مالی حجیم و متنوع باشند، استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق می‌تواند نتایج فوق‌العاده‌ای داشته باشد.

3. مراحل پیاده‌سازی مدل پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین

برای طراحی یک سیستم پیش‌بینی هوشمند درآمد و هزینه، مراحل زیر معمولاً دنبال می‌شود:

1. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها: شامل داده‌های مالی تاریخی، فروش، هزینه‌های عملیاتی، داده‌های کلان اقتصادی، قیمت مواد اولیه، نرخ ارز و غیره.
2. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها: داده‌های ناقص یا پرت باید حذف یا اصلاح شوند. همچنین استانداردسازی داده‌ها (مثل نرمال‌سازی) برای عملکرد بهتر الگوریتم ضروری است.
3. انتخاب ویژگی‌ها (Feature Selection): تشخیص متغیرهایی که بیشترین تأثیر را بر درآمد یا هزینه دارند.
4. آموزش مدل (Model Training): آموزش الگوریتم با استفاده از داده‌های تاریخی. مدل یاد می‌گیرد که چگونه از ورودی‌ها، نتایج مالی آینده را پیش‌بینی کند.
5. ارزیابی مدل (Model Evaluation): با استفاده از داده‌های تست، دقت و عملکرد مدل سنجیده می‌شود (معمولاً با معیارهایی مانند RMSE، MAE.
6. به‌کارگیری در محیط واقعی (Deployment): مدل در سیستم مالی سازمان پیاده‌سازی شده و به‌صورت پیوسته به‌روزرسانی می‌شود.
7. مثال‌های کاربردی از دنیای واقعی

شرکت آمازون (Amazon): از مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضا و تنظیم موجودی انبار استفاده می‌کند که مستقیماً بر هزینه‌های عملیاتی و درآمد اثر می‌گذارد.

بانک‌ها و مؤسسات مالی: برای پیش‌بینی سودآوری پرتفوی، رفتار پرداخت وام‌گیرندگان، یا تحلیل هزینه‌های ریسک اعتباری. استارتاپ‌های فین‌تک: شرکت‌هایی مانند Planful و Workday Adaptive Planning ابزارهای بودجه‌ریزی مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهند که قادرند به‌صورت بلادرنگ پیش‌بینی‌هایی مبتنی بر داده‌های جاری انجام دهند.

5. مزایا و ارزش افزوده برای سازمان‌ها

دقت بالاتر در پیش‌بینی‌ها: با استفاده از مدل‌های یادگیرنده، دقت پیش‌بینی درآمد یا هزینه نسبت به روش‌های سنتی به‌طور چشمگیری افزایش می‌یابد. تصمیم‌گیری سریع‌تر و آگاهانه‌تر: مدیران مالی می‌توانند به کمک نتایج مدل‌ها، استراتژی‌های بهینه‌تری اتخاذ کنند. کاهش خطای انسانی: مدل‌های خودآموز، ریسک تحلیل‌های نادرست انسانی را کاهش می‌دهند. قابلیت به‌روزرسانی و یادگیری مداوم: مدل‌ها می‌توانند با ورود داده‌های جدید، خود را به‌روزرسانی کنند و در طول زمان هوشمندتر شوند.

6. چالش‌ها و محدودیت‌ها

کیفیت داده‌ها : اگر داده‌های مالی نادرست یا ناقص باشند، دقت مدل کاهش می‌یابد.

شفافیت الگوریتم‌ها : در برخی الگوریتم‌های پیچیده مانند شبکه‌های عصبی عمیق، تفسیر خروجی‌ها برای کاربران غیرتکنولوژیک دشوار است. وابستگی به داده‌های تاریخی: در مواقعی که محیط اقتصادی دچار تحولات ناگهانی می‌شود (مانند بحران‌ها)، مدل‌ها که مبتنی بر داده‌های گذشته‌اند ممکن است دچار خطا شوند.

نیاز به زیرساخت فناوری و تخصص: پیاده‌سازی این مدل‌ها مستلزم دانش تخصصی و منابع نرم‌افزاری و سخت‌افزاری است.      

Google (Alphabet Inc) .1

کاربرد AI در برنامه‌ریزی مالی :گوگل از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل هزینه‌های عملیاتی، پیش‌بینی درآمد تبلیغاتی و تخصیص منابع در پروژه‌های تحقیق و توسعه استفاده می‌کند.

ویژگی برجسته  :بهره‌گیری از ابزارهای داخلی مبتنی بر TensorFlow برای مدل‌سازی سناریوهای مالی و شناسایی نقاط بهینه سرمایه‌گذاری

Amazon .2

کاربرد :Amazon از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضا، تنظیم موجودی کالا و بودجه‌بندی پویا در زنجیره تأمین استفاده می‌کند.

مزیت کلیدی  :استفاده از مدل‌های پیش‌بینی برای تعیین بودجه‌ی بازاریابی هدفمند و بهینه‌سازی قیمت‌گذاری.

IBM .3

کاربرد AI در برنامه‌ریزی مالی : IBM با استفاده از پلتفرم IBM Planning Analytics) مبتنی بر TM1  و Watson) فرآیند بودجه‌ریزی شرکت‌های بزرگ را اتوماسیون کرده و تصمیم‌گیری مالی را بر پایه داده‌های زنده انجام می‌دهد.

قابلیت ویژه  :مدل‌سازی بودجه با تحلیل‌های پیش‌بینی و تجویزگر برای کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری منابع.

مثال‌هایی از استارتاپ‌ها

1. ) Planfulآمریکا – Hot Anaytics سابقا)

کاربرد  :ارائه پلتفرم هوش مالی برای استارتاپ‌ها و شرکت‌های متوسط که به‌صورت لحظه‌ای بودجه و هزینه‌ها را با هوش مصنوعی تحلیل می‌کند.

مزیت  :تسریع در فرآیند بودجه‌نویسی، با استفاده از AI برای شناسایی ناهنجاری‌های مالی و روندهای مخفی.

2. Pigment (فرانسه)

کاربرد : یک پلتفرم برنامه‌ریزی مالی پویا که از هوش مصنوعی برای سناریوپردازی و برنامه‌ریزی چندبخشی (cross-functional planning) استفاده می‌کند.

نوآوری : امکان تحلیل اثر تغییرات در زمان واقعی و پیشنهاد تصمیم‌های هوشمند به مدیران مالی.

3. DataRails (اسرائیل)

کاربرد : اتوماسیون فرآیندهای اکسل‌محور برای تحلیل بودجه و گزارش‌گیری با بهره‌گیری از هوش مصنوعی.

ویژگی برجسته : تبدیل اکسل به یک ابزار هوشمند با تحلیل داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی درآمد، هزینه و ریسک.

1. سرعت و بهره‌وری : سیستم‌های سنتی: فرایند بودجه‌ریزی در سیستم‌های سنتی معمولاً دستی یا نیمه‌دستی است، با استفاده از اکسل و گردش‌های اداری زمان‌بر. این روش‌ها مستعد خطای انسانی، تأخیر و تکرار کار هستند. سیستم‌های مبتنی بر :AI با اتوماسیون تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی سناریوها، سرعت فرآیند بودجه‌ریزی به‌طور چشمگیری افزایش یافته و منابع انسانی می‌توانند تمرکز خود را از انجام کارهای تکراری به تحلیل‌های استراتژیک معطوف کنند.
2. دقت و پیش‌بینی‌پذیری : سیستم‌های سنتی :اتکا به داده‌های تاریخی بدون تحلیل‌های پیچیده و درک روابط پنهان بین متغیرها، باعث محدود شدن دقت پیش‌بینی‌ها می‌شود.
3. سیستم‌های مبتنی بر AI: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند از حجم عظیمی از داده‌ها الگوهای پنهان را استخراج کنند و پیش‌بینی‌هایی با دقت بالا ارائه دهند. به‌ویژه در شرایط ناپایدار اقتصادی، این مزیت بسیار کلیدی است.
4. انعطاف‌پذیری و انطباق با تغییرات: سیستم‌های سنتی: نیاز به بروزرسانی دستی، تغییرات ساختاری در برنامه‌ریزی را دشوار و زمان‌بر می‌کند.
5. سیستم‌های مبتنی بر :AIاین سیستم‌ها می‌توانند به‌صورت بلادرنگ داده‌های جدید را تحلیل کرده و برنامه‌های مالی را با شرایط متغیر محیطی تطبیق دهند. مثلاً در زمان بحران یا نوسانات بازار، برنامه‌ریزی پویا (dynamic planning) ممکن می‌شود.
6. شخصی‌سازی و تصمیم‌سازی هوشمند : سیستم‌های سنتی :پیشنهادات تصمیم‌گیری معمولاً بر مبنای تجربه مدیران یا الگوهای از پیش تعریف‌شده است و کمتر بر داده‌های واقعی تکیه دارد. سیستم‌های مبتنی بر AI : پیشنهادهای مبتنی بر داده، تحلیل تجویزگر (prescriptive analytics)  و شبیه‌سازی سناریوهای مختلف کمک می‌کند تصمیم‌گیری با دقت و سرعت بیشتر انجام شود.
7. هزینه و منابع مورد نیاز : سیستم‌های سنتی :در ابتدا ارزان‌تر به نظر می‌رسند، ولی هزینه‌های پنهان مثل خطاهای انسانی، نیاز به نیروی انسانی زیاد، و تأخیر در تصمیم‌گیری در بلندمدت به ضرر سازمان تمام می‌شود.
8. سیستم‌های مبتنی بر :AIسرمایه‌گذاری اولیه بالاتری نیاز دارد (زیرساخت، نرم‌افزار، آموزش)، ولی در بلندمدت باعث کاهش هزینه‌های عملیاتی، بهبود بازدهی و بهینه‌سازی منابع می‌شود.

چالش‌ها و ملاحظات در پیاده‌سازی هوش مصنوعی در بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی

1. موانع پیاده‌سازی هوش مصنوعی

علی‌رغم پتانسیل بالای هوش مصنوعی (AI) در تحول فرآیندهای مالی، پیاده‌سازی موفق این فناوری با موانع متعددی مواجه است.

۱-۱ هزینه‌های اجرایی و فنی

پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نیازمند سرمایه‌گذاری قابل‌توجهی در زیرساخت‌های فنی، نرم‌افزاری و سخت‌افزاری است. بسیاری از سازمان‌ها، به‌ویژه شرکت‌های کوچک و متوسط، فاقد منابع مالی کافی برای ارتقاء سیستم‌ها و استخدام متخصصان داده و یادگیری ماشین هستند. افزون بر این، هزینه‌های نگهداری، آموزش نیروی انسانی و به‌روزرسانی مداوم الگوریتم‌ها، فشار مالی مضاعفی ایجاد می‌کند.

۱-۲ مقاومت سازمانی و فرهنگی

تغییرات فناورانه در سازمان‌ها همواره با مقاومت فرهنگی و روانی همراه است. مدیران و کارکنانی که به روش‌های سنتی بودجه‌ریزی عادت کرده‌اند، ممکن است در برابر ورود الگوریتم‌ها و سیستم‌های هوشمند واکنش منفی نشان دهند. این مقاومت ممکن است ناشی از ترس از جایگزینی، ابهام نسبت به عملکرد    AIیا کمبود دانش کافی درباره قابلیت‌های آن باشد.

۱-۳کمبود داده‌های ساخت‌یافته و با کیفیت

یکی از الزامات اصلی موفقیت هوش مصنوعی، دسترسی به داده‌های کامل، ساخت‌یافته و دقیق است. در بسیاری از سازمان‌ها، داده‌های مالی پراکنده، ناقص یا به‌صورت دستی ثبت شده‌اند و این امر کارایی مدل‌های پیش‌بین را به‌شدت کاهش می‌دهد. نبود داده‌های تاریخی باکیفیت، منجر به ایجاد مدل‌هایی با دقت پایین و قابلیت اعتماد اندک می‌شود.

2. ملاحظات اخلاقی و شفافیت الگوریتم‌ها

افزایش وابستگی به هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های مالی، بحث‌های مهمی درباره شفافیت، عدالت و مسئولیت‌پذیری در پی دارد.

۲-۱ شفاف نبودن فرآیند تصمیم‌گیری الگوریتم‌ها  (Black Box)  

بسیاری از مدل‌های یادگیری ماشین به‌ویژه شبکه‌های عصبی عمیق، ساختاری غیرقابل تفسیر دارند و تصمیمات آن‌ها از سوی کاربران نهایی قابل درک نیست. این «جعبه سیاه بودن» می‌تواند باعث کاهش اعتماد مدیران و ذی‌نفعان شود و پاسخ‌گویی در برابر تصمیمات اشتباه را دشوار کند.

۲-۲ سوگیری و تبعیض الگوریتمی

در صورتی که داده‌های آموزش الگوریتم‌ها دارای سوگیری باشند (مثلاً سوگیری‌های تاریخی یا اشتباهات انسانی گذشته)، خروجی مدل‌ها نیز ممکن است ناعادلانه یا تبعیض‌آمیز باشد. در زمینه برنامه‌ریزی مالی، این موضوع می‌تواند منجر به تخصیص ناعادلانه منابع، تبعیض در پیش‌بینی بودجه یا نادیده گرفتن نیازهای برخی بخش‌ها شود.

۲-۳ مسئولیت‌پذیری حقوقی

در صورت بروز اشتباه در بودجه‌ریزی به دلیل تصمیمات مبتنی بر AI، مشخص نیست که مسئولیت حقوقی متوجه کدام طرف است: توسعه‌دهنده الگوریتم، مدیر مالی یا شرکت تولیدکننده نرم‌افزار؟ نبود چارچوب‌های قانونی مشخص در این حوزه، ریسک اخلاقی و حقوقی را افزایش می‌دهد.

3. خطرات اتکای بیش از حد به مدل‌های پیش‌بین

هوش مصنوعی با توانایی در تحلیل داده‌های تاریخی و شناسایی الگوهای پنهان، ابزار ارزشمندی در پیش‌بینی درآمدها و هزینه‌هاست؛ با این حال، اتکای مطلق به این پیش‌بینی‌ها بدون مداخله انسانی می‌تواند نتایج نامطلوبی در پی داشته باشد.

۳-۱ نادیده گرفتن متغیرهای غیرقابل پیش‌بین

مدل‌های پیش‌بینی بر اساس روندهای گذشته عمل می‌کنند و نمی‌توانند به‌خوبی رویدادهای غیرمنتظره نظیر بحران‌های اقتصادی، جنگ، پاندمی یا تغییرات ناگهانی سیاست‌گذاری را پیش‌بینی کنند. تکیه کامل بر این مدل‌ها ممکن است موجب غافلگیری سازمان در مواجهه با شوک‌های اقتصادی شود.

۳-۲ کاهش قضاوت انسانی در تصمیم‌گیری

جایگزینی فرآیندهای تحلیلی انسانی با مدل‌های الگوریتمی ممکن است به تضعیف قدرت قضاوت حرفه‌ای مدیران مالی منجر شود. در حالی که هوش انسانی می‌تواند با در نظر گرفتن عوامل کیفی، اجتماعی یا سیاسی تصمیم‌سازی کند، الگوریتم‌ها فاقد این توانمندی هستند.

۳-۳ خطر تقویت اشتباهات گذشته

چنانچه داده‌های آموزشی مدل‌ها حاوی خطا یا تصمیمات مالی اشتباه گذشته باشند، الگوریتم‌ها ممکن است آن خطاها را بازتولید و حتی تقویت کنند. این امر می‌تواند به تثبیت رویه‌های ناکارآمد در سازمان منجر شود

4. آینده‌پژوهی و روندهای نوظهور در بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی با کمک هوش مصنوعی

۱- ۴ نقش هوش مصنوعی در آینده بودجه‌ریزی پویا  (Dynamic Budgeting)

بودجه‌ریزی پویا رویکردی نوین و منعطف به جای سیستم‌های سنتی و ایستا در مدیریت مالی سازمان‌هاست. برخلاف بودجه‌ریزی سنتی که معمولاً سالانه و با تغییرات محدود تدوین می‌شود، بودجه‌ریزی پویا مبتنی بر داده‌های بلادرنگ، بازنگری‌های مستمر و انطباق‌پذیری سریع با تغییرات محیطی طراحی می‌شود. هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان پیشران اصلی این تحول عمل می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، با تحلیل داده‌های گذشته و فعلی، الگوهای پنهان و روندهای مالی را شناسایی می‌کنند و پیشنهادهایی برای تعدیل خودکار بودجه ارائه می‌دهند. برای مثال، در شرایط افزایش ناگهانی قیمت مواد اولیه ی نوسانات نرخ ارز، سیستم‌های مبتنی بر AI می‌توانند بلافاصله تأثیر این تغییرات را بر بودجه سازمان ارزیابی کرده و پیشنهادات اصلاحی ارائه دهند. از سوی دیگر، استفاده از مدل‌های پیش‌بین (Predictive Models)  باعث می‌شود تصمیم‌گیران به‌جای واکنش به تغییرات، برای آن‌ها آمادگی قبلی داشته باشند. در واقع، AI در بودجه‌ریزی پویا نقشی دوگانه دارد: هم ناظر تحولات محیطی است و هم تسهیل‌گر تصمیم‌سازی هوشمند.

۲-۴ یکپارچه‌سازی با بلاک‌چین و اینترنت اشیا  (IoT)

آینده بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی نه تنها به هوش مصنوعی، بلکه به ادغام با سایر فناوری‌های نوین مانند بلاک‌چین و اینترنت اشیا (IoT) وابسته است. بلاک‌چین به دلیل ویژگی‌های غیرقابل تغییر بودن، شفافیت و ثبت زمان‌مند تراکنش‌ها، می‌تواند بستر امن و قابل اعتمادی برای ثبت و پیگیری بودجه‌ها و تخصیص منابع فراهم کند. در چارچوبی که هوش مصنوعی پیشنهادهای مالی و بودجه‌ای را ارائه می‌دهد، بلاک‌چین تضمین‌کننده صحت و اصالت اجرای آن‌هاست. این تعامل می‌تواند فساد مالی، دوباره‌کاری و اختلافات مالی را تا حد زیادی کاهش دهد. اینترنت اشیا (IoT) نیز با فراهم آوردن داده‌های واقعی و لحظه‌ای از عملکرد ماشین‌آلات، تجهیزات، مصرف انرژی، حمل‌ونقل و سایر عناصر عملیاتی، نقش مهمی در تغذیه سیستم‌های AI دارد. به‌عنوان مثال، در یک کارخانه تولیدی، سنسورهای IoT می‌توانند اطلاعات دقیقی درباره میزان مصرف مواد اولیه یا خرابی ماشین‌ها ارائه دهند. این اطلاعات، در صورت ورود به سیستم‌های مبتنی بر AI، می‌توانند مستقیماً بودجه‌های عملیاتی را تحت تأثیر قرار دهند و در لحظه، برنامه‌های مالی را بازنگری کنند. یکپارچگی این فناوری‌ها، زیرساختی هوشمند و خودکار را ایجاد می‌کند که در آن بودجه‌ریزی به‌صورت زنده، دقیق، مبتنی بر داده، و شفاف انجام می‌گیرد.

۳-۴ جایگاه تحلیل پیش‌بین (Predictive) و تجویزگر (Prescriptive) در تصمیم‌سازی مالی

تحلیل داده‌ها در دنیای مالی وارد مرحله‌ای فراتر از گزارش‌گیری سنتی شده است. اکنون دو نوع تحلیل داده با کمک AI نقش کلیدی در تصمیم‌سازی‌های مالی ایفا می‌کنند:

الف) تحلیل پیش‌بین  (Predictive Analytics)

تحلیل پیش‌بین از داده‌های تاریخی استفاده می‌کند تا رخدادهای آتی را پیش‌بینی کند. در زمینه بودجه‌ریزی، این ابزار می‌تواند روندهای فروش، هزینه‌ها، تغییرات بازار، نرخ ارز و تورم را پیش‌بینی کرده و به تصمیم‌گیرندگان کمک کند تا منابع را بهینه‌تر تخصیص دهند. برای مثال، شرکت‌هایی که به‌واسطه تحلیل پیش‌بین متوجه کاهش تقاضا در یک بازه زمانی می‌شوند، می‌توانند پیشاپیش بودجه بازاریابی یا تولید خود را بازنگری کنند.

ب) تحلیل تجویزگر  (Prescriptive Analytics)

یک سطح بالاتر از تحلیل پیش‌بین، تحلیل تجویزگر است. این نوع تحلیل، نه تنها پیش‌بینی می‌کند که چه رخدادهایی محتمل است، بلکه پیشنهاداتی عملی برای واکنش به آن‌ها ارائه می‌دهد. این تحلیل‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، شبیه‌سازی سناریوها، و بهینه‌سازی ریاضی، تصمیم‌گیران را در انتخاب بهترین راهکار ممکن همراهی می‌کنند.

برای مثال، در صورت کاهش بودجه تخصیص‌یافته به بخش تولید، تحلیل تجویزگر ممکن است سه سناریو ارائه دهد:

 .۱کاهش تولید در محصولات کم‌فروش،

 .۲تمرکز بر بازارهای با سودآوری بالاتر،

۳.استفاده از پیمانکاران ارزان‌تر در زنجیره تأمین.

AI  می‌تواند هر یک از این سناریوها را از نظر تأثیر مالی، ریسک و سودآوری تحلیل کرده و اولویت‌بندی کند.

پیشنهاد برای پژوهش‌های آینده

1. بررسی تأثیرات اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی در بودجه‌ریزی :

پژوهش‌های آینده می‌توانند به چالش‌های اخلاقی مانند شفافیت الگوریتم‌ها، سوگیری داده‌ها و تصمیم‌گیری خودکار در تخصیص منابع مالی بپردازند.

2. مطالعه موردی در کشورها یا صنایع خاص :

بررسی پیاده‌سازی AI در بودجه‌ریزی در صنایع خاص مانند بهداشت، آموزش یا انرژی می‌تواند تصویر دقیق‌تری از موانع و مزایای واقعی ارائه دهد.

3. توسعه مدل‌های تلفیقی با سایر فناوری‌ها :

پژوهش‌های ترکیبی میان هوش مصنوعی و فناوری‌هایی چون بلاک‌چین، اینترنت اشیا (IoT) و کلان‌داده‌ها (Big Data) می‌توانند راهکارهای نوآورانه‌ای در حوزه بودجه‌ریزی دیجیتال ارائه دهند.

4. تحلیل تطبیقی بین‌المللی :

بررسی تطبیقی سیاست‌های بودجه‌ریزی هوشمند بین کشورها می‌تواند مسیرهای انتقال فناوری و بومی‌سازی مدل‌ها را مشخص کند.

نتیجه‌گیری

تحقیق حاضر نشان داد که هوش مصنوعی در حال ایجاد یک تحول اساسی در فرآیندهای بودجه‌ریزی و برنامه‌ریزی مالی است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و مدل‌های پیش‌بینی‌گر، توانسته‌اند دقت پیش‌بینی‌های مالی را افزایش داده، ریسک‌های تصمیم‌گیری را کاهش دهند و سرعت پاسخ‌گویی سازمان‌ها به تغییرات محیطی را ارتقا بخشند. در مقایسه با روش‌های سنتی بودجه‌ریزی که بیشتر مبتنی بر داده‌های گذشته و رویکردهای ایستا هستند، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی توانایی تحلیل بلادرنگ داده‌ها، شناسایی الگوهای پنهان و ارائه سناریوهای مختلف را دارا هستند. این قابلیت‌ها موجب انعطاف‌پذیری بیشتر در تصمیم‌گیری‌های مالی شده و از اتلاف منابع در سازمان‌ها جلوگیری می‌کند.

کاربردهای عملی یافته‌ها برای شرکت‌ها و دولت‌ ها

در شرکت‌ها : استفاده از پلتفرم‌های مالی هوشمند مبتنی بر AI می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا بودجه‌ریزی مبتنی بر عملکرد (Performance-Based Budgeting) را به‌صورت بلادرنگ اجرا کنند. همچنین، در شرکت‌های بزرگ و چندملیتی، الگوریتم‌های هوشمند می‌توانند فرآیند یکپارچه‌سازی بودجه بین واحدهای مختلف را بهینه کنند و به کاهش خطای انسانی کمک کنند. در دولت‌ها و سازمان‌های عمومی: نهادهای دولتی می‌توانند با به‌کارگیری  AI، بودجه‌ریزی مبتنی بر شواهد (Evidence-Based  Budgeting)  را عملیاتی کرده و تخصیص منابع را عادلانه‌تر و کارآمدتر کنند. همچنین، مدل‌های پیش‌بینی‌گر در حوزه‌هایی مانند مالیات، هزینه‌های عمومی و تأمین اجتماعی می‌توانند در طراحی سیاست‌های مالی بلندمدت نقش مؤثری ایفا کنند. در استارتاپ‌ها و کسب‌وکارهای کوچک: با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در قالب نرم‌افزارهای مبتنی بر ابر (Cloud-Based AI Tools)، این کسب ‌وکارها می‌توانند برنامه‌ریزی مالی منعطف‌تری داشته باشند و در بازارهای پرریسک، تصمیمات مالی سریع‌تری اتخاذ کنند.

منابع انگلیسی

۱ .Daniel Ben David, Yehezkel S. Resheff & Talia Tron (2021)، “Explainable AI and Adoption of Financial Algorithmic Advisors: an Experimental Study”، arXiv  .

۲.Helmut Wasserbacher & Martin Spindler (2021)، “Machine Learning for Financial Forecasting, Planning and Analysis: Recent Developments and Pitfalls”، arXiv  .

۳.Longbing Cao (2021)، “AI in Finance: Challenges, Techniques and Opportunities”، arXiv  .

4. ۴. Shareefuddin Mohammed et al. (2021)، “Embracing advanced AI/ML to help investors achieve success: Vanguard Reinforcement Learning for Financial Goal Planning”، arXiv .
5. How AI Can Help Your Company Set a Budget”، مقاله Harvard Business Review (نوامبر ۲۰۲۴) .
6. Predictive Budgeting and Planning with AI in Oracle EPM”، J. Electrical Systems (۲۰۲۴) .
7. Siva Prasad Marri (مه ۲۰۲۵)، “AI Driven Approaches to Enhance Budgeting and Forecasting: Transforming Financial Planning in Organizations”، European Journal of Computer Science and Information Technology .
8. Johnson Lathe (2025)، “AI Driven Budgeting Tools: Improving Financial Planning and Savings”، IJRASET .
9. Sai Deepak Talasila (ژوئیه ۲۰۲۴)، “AI Driven Personal Finance Management: Revolutionizing Budgeting and Financial Planning”، IRJET .
10. Can AI Help With Your Finances?”، Kiplinger Personal Finance (۵ ژوئیه ۲۰۲۵) .

  منابع فارسی

1. ۱. مجتبی رمضانی، اردشیر بختیاری (۱۴۰۴)، «اهمیت استفاده از هوش مصنوعی و داده‌کاوی در برنامه‌ریزی و بودجه‌ریزی مالی»، دوازدهمین همایش بین‌المللی مدیریت و حسابداری ایران .
2. مقاله‌ی «نقش هوش مصنوعی در توسعه نظام مالی و بودجه‌ریزی – چالش‌ها و توصیه‌های سیاستی»، سازمان برنامه و بودجه کشور (تیر ۱۴۰۲) .
3. «فرصت‌ها و چالش‌های جدید بودجه‌ریزی دولت هوشمند در عصر هوش مصنوعی»، مجله JPBI (پاییز ۱۴۰۳).
4. «نقش هوش مصنوعی در بهبود بودجه‌ریزی بر مبنای عملکرد»، PSAB Journal (۱۴۰۴).
5. «بودجه‌ بندی کارآمد در دولت مبتنی بر هوش مصنوعی در آینده ایران: سناریوها»، مجله پژوهش‌های برنامه و توسعه (بهار ۱۴۰۳) .
6. پیروز جوانمیری (۱۴۰۳)، نقش و جایگاه هوش مصنوعی در استراتژی فناوری مالی و جایگاه حسابداران و مدیران مالی در آینده.
7. غزاله فلاحت پیشه، مرضیه سلطانیها (۱۴۰۳)، هوش مصنوعی و نقش آن در خودکار سازی فرآیندهای حسابداری.