Günümüzde büyük ve orta ölçekli işletmeler, karar verme süreçleri dahil tüm işletme fonksiyonlarındaki süreçlerin izlenmesi ve yönetiminde yapay zeka uygulamalarından faydalanarak daha veri odaklı bir yapıya dönüşmektedirler. İşletme içi ve dışından gelen çok boyutlu ve hacimli “Büyük Veri” yığınlarının, yapay zekâ uygulamaları (makine öğrenmesi, derin öğrenme vb) ile analiz edilmesi sonucunda tahminlemeler yapılabilmekte, ortak davranış örüntüleri ve sistematik anomaliler vb tespit edilebilmektedir. Bu sayede işletmeler karşılaştıkları herhangi bir probleme daha etkili çözümler üretebilmektedirler. Çözüm üretirken temel amaç, hem gelir artışı hem de maliyet tasarrufu sağlayabilmektir. Gelir artışı hem parasal gelir hem de parasal olmayan fayda şeklinde gerçekleşirken, maliyetler de parasal maliyet ve parasal olmayan kayıp şeklinde meydana gelmektedir. Bu çalışmanın amacı da makine öğrenmesi projelerinin işletmeye sağladığı parasal gelir - maliyet ve parasal olmayan fayda ve kayıp unsurlarını ortaya koymak, yönetim muhasebesi açısından makine öğrenmesi uygulamalarının maliyet analizine tabi tutulabileceği maliyet analiz tablosu geliştirmektir. Tabloda işletmenin kurum içinde teknolojik alt yapıyı kendi kurması (On-Premise) ya da kurmayıp (Non On-Premise) bulut yağlayıclardan alt yapı hizmetini kiraladıkları durumlarda ortaya çıkan parasal gelir - maliyet ve parasal olmayan fayda ve kayıp unsurları karşılaştırılmalı olarak yer almaktadır. Bu tabloyu kullanarak, makine öğrenmesi teknolojilerinin kullanılması sonucu oluşacak parasal gelir-parasal olmayan fayda artışına neden olan unsurları ve meydana getirdiği parasal maliyet ve parasal olmayan kayıpları bir bütün olarak görmek mümkündür.