
Анотація. У статті досліджується вплив алгоритмів штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML) на оптимізацію рекламних бюджетів і трансформацію фінансової звітності фірм у контексті CPA-аналітики та фінансового контролю. Показано, що цифрова економіка формує нові вимоги до управління даними: у рекламі — високу динамічність і багатоканальність, у бухгалтерському обліку — масштабність транзакцій, підвищені вимоги до точності та дотримання дедлайнів. Обґрунтовано обмеженість традиційних підходів до медіапланування та звітності через їх інертність і недостатні аналітичні можливості. Розкрито потенціал AI/ML для зниження CAC, підвищення ROI та LTV, персоналізації пропозицій і оптимізації структури витрат, зокрема шляхом інтеграції різнорідних даних і застосування моделей глибинного навчання та генеративних підходів. Проаналізовано застосування AI у CPA для автоматизації збору, перевірки й аналізу даних, скорочення часу закриття звітності, підвищення деталізації обліку та виявлення аномалій із високою точністю. Наголошено на ролі AI як інструменту аугментації професійної діяльності CPA та окреслено виклики впровадження, пов'язані з інтеграцією ERP, якістю даних, регуляторними та етичними обмеженнями й підготовкою кадрів. Зроблено висновок, що синергія AI, CPA та маркетингу забезпечує перехід до проактивного управління та формує підґрунтя для підвищення економічної ефективності й стійкості бізнес-моделей.
штучний інтелект; машинне навчання; CPA; фінансова звітність; рекламні бюджети; ROI; оптимізація витрат; персоналізація; автоматизація; економічна ефективність
штучний інтелект; машинне навчання; CPA; фінансова звітність; рекламні бюджети; ROI; оптимізація витрат; персоналізація; автоматизація; економічна ефективність
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
