Application of Artificial Intelligence in Business Planning
Keywords:
planning, large language models, artificial intelligence, machine learning, multi-agent system, financial modeling, efficiencyAbstract
The paper presents an innovative method of business planning using artificial intelligence technology. In rapidly changing conditions, the possibility of reliable forecasting and planning with an error of less than 10% is in high demand. The introduction of artificial intelligence technology and automation of analysis and planning processes allows us to create a completely new dynamic multi-agent model of financial business planning that quickly responds to changes in external macroeconomic factors and reduces the risk of human factor influence, which became the result of the study. Having set the goal of developing a new, relevant, modern and highly accurate technological approach to business planning, the authors studied a number of modern scientific studies on the introduction of artificial intelligence in the processes of financial planning and forecasting, systematized them and identified interesting and practically implementable ideas. As a result, an approach was proposed that allows for fairly flexible and quickly implemented business planning, showing a highly reliable result in a short period and implementing the possibility of promptly changing the parameters of the company's activities. However, its implementation requires modification of business planning processes and implementation of an autonomous multi-agent system, which are also developed and proposed in the study. The article will be of interest to practicing economists and business representatives involved in business planning, as well as to scientists and students involved in projects to stimulate entrepreneurial activity.Downloads
References
Адаманова З. О., Скараник С. С. Искусственные нейронные сети в прогнозировании тенденций экономического роста // Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета. 2024. № 2 (84). С. 41–47.
Бобрышева В. Е., Магда А. В., Косников С. Н. Методы искусственного интеллекта в экономическом анализе // Экономика и предпринимательство. 2023. № 9 (158). С. 1046–1049. DOI 10.34925/EIP.2023.158.09.203.
Джавадова А. С. Искусственный интеллект в управлении агрорисками: преимущества и угрозы // Нанотехнологии: наука и производство. 2025. № 4. С. 21–24.
Искусственный интеллект в прогнозировании стоимости строительных проектов / Е. В. Соловьева, В. А. Дроздова, Я. В. Крутикова, Н. С. Кашин // Экономика и предпринимательство. 2025. № 7 (180). С. 1223–1227. DOI 10.34925/EIP.2025.180.7.218.
Концептуальные подходы к сверхдолгосрочному научно-технологическому прогнозированию на основе искусственной генерации новых знаний / С. С. Голубев, А. М. Губин, А. И. Иванус [и др.] // Инновации и инвестиции. 2023. № 8. С. 236–239.
Нагаева Е. А. Экономический анализ будущего: как искусственный интеллект меняет подходы к оценке и прогнозированию экономических процессов в организациях // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 2, № 7 (160). С. 155–162. DOI 10.36871/ ek.up.p.r.2025.07.02.016.
Павлова С. В., Мустафаева С. Р. Финансовое планирование и анализ как способы улучшения оценки аналитики // Экономические науки. 2023. № 223. С. 284–289. DOI 10.14451/1.223.284.
Применение методов искусственного интеллекта в макроэкономическом прогнозировании / С. Е. Плахова, Ю. Б. Меликова, С. Г. Руднев, К. А. Ковалева // Журнал прикладных исследований. 2023. № S1. С. 65–72. DOI 10.47576/2949-1878_2023_S1_65.
Пшеничный В. М., Исмайлов А. В. Применение искусственного интеллекта в прогнозировании спроса на углеводороды в условиях турбулентности энергетических рынков // Инновации и инвестиции. 2024. № 11. С. 87–91.
Сопина Н.В., Маккаева Р. С.-А. Перспективы внедрения нейросетей и искусственного интеллекта на промышленном производстве // Журнал монетарной экономики и менеджмента. 2023. № 3. С. 222–227. DOI 10.26118/2782-4586.2023.78.70.032.
Сорокотягина В. Л. Применение искусственного интеллекта в прогнозировании налоговых поступлений и автоматизации контроля // Менеджер. 2025. № 3 (109). С. 66–76. DOI 10.5281/zenodo.15697243.
Adelakun B. AI-driven financial forecasting: innovations and implications for accounting practices // International Journal of Advanced Economics. 2023. N 5 (9). Р. 323-338. DOI 10.51594/ijae.v5i9.1231.
Balcerzak A. P., Valaskova K. Artificial intelligence: Financial management under pressure of transformative technology // Equilibrium. Quarterly Journal of Economicsand Economic Policy. 2024. N 19 (4). Р. 1127–1137. DOI 10.24136/eq.3394.
Bartram S., Branke J., Motahari M. Artificial Intelligence in Asset Management. CFA Institute Research Foundation Literature Reviews. 2020. DOI 10.2139/ssrn.3510343.
Foziljonov I., Yuldashev J., Turgunov J., Khujamurodov A., Rozhkova E. AI-Driven Accounting and Sensing Applications for Investment Management // SHS Web of Conferences. 2025. Vol. 216. URL: http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/202521601020 (дата обращения: 30.08.2025).
Kloba L., Kloba V. Implementation of artificial intelligence in marketing strategy of financial services // Green Blue and Digital Economy Journal. 2025. N 6 (2). Р. 1–7. DOI 10.30525/26615169/2025-2-1.
Kumar S., Prasad P. AI-Driven Financial Risk Assessment in Microfinance Institutions // International Journal of Science Engineering and Technology. 2025. Vol. 13. Iss. 2. DOI 10.61463/ ijset.vol.13.issue2.380.
Poshan Kumar Reddy Ponnamreddy. Accelerating GL Account Normalization with Generative AI: A Case Study in Financial Data Transformation // International Journal of Research in Computer Applications and Information Technology. 2025. N 8 (1). Р. 2977–2988. DOI 10.34218/ IJRCAIT_08_01_215.
Ramamoorthy L. AI-Powered Infrastructure & Tools for Large-Scale Financial Systems: Challenges, Best Practices, and Standardization // International Journal for Multidisciplinary Research. 2025. Vol. 7. Iss. 3 (May-June 2025). DOI 10.36948/ijfmr.2025.v07i03.45728.
Rusyn-Hrynyk R., Fedorchak O., Kushnir Yu. Intelligent Forecasting Tools in Enterprise Financial Management: Potential and Limitations // Business Navigator. 2025. January. DOI 10.32782/ business-navigator.80-44.
Yao X., Li X., Kumar Mangla S., Song M. Roles of AI: Financing Selection for Regretful SMEs in E-commerce Supply Chains // Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 2024. Vol. 189. URL: https://doi.org/10.1016/j.tre.2024.103649.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Rakovskaya Y.A., Koniagina M.N.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
How to Cite
Коды статьи
- EDN DCSNQU
- Тип статьи (РИНЦ) Научная статья (Научная статья)