O'ZBEKISTONDA XIZMATLAR SOHASIGA IXTISOSLASHGAN KORXONALARNING KELGUSI MOLIYAVIY HOLATINI BASHORAT QILISHDA SUN'IY INTELLEKTNING ROLI VA ISTIQBOLLARI
DOI:
https://doi.org/10.65164/w46bj888Ключевые слова:
sun'iy intellekt, xizmatlar sohasi, moliyaviy holat, bashoratlash, risk, pul oqimi, moliyaviy barqarorlik, mashinali o'qitish.Аннотация
Mazkur tezisda O'zbekistonda xizmatlar sohasiga ixtisoslashgan korxonalarning
kelgusi moliyaviy holatini bashorat qilishda sun'iy intellektdan foydalanishning ilmiy-amaliy jihatlari
yoritilgan. Xizmatlar bozori mavsumiylik, talabning tez o'zgarishi, raqamli raqobat, to'lov intizomi va
xaridor xulqidagi siljishlar bilan tavsiflanadi. Shu sababli likvidlik, tushum, foydalilik, debitorlik,
xarajatlar dinamikasi va moliyaviy barqarorlikni oldindan baholash boshqaruvning muhim vazifasiga
aylanmoqda. Tadqiqotda klassik moliyaviy tahlil yondashuvlari bilan mashinali o'qitish usullari
qiyoslanib, XGBoost, Random Forest, LSTM va klasterlash kabi yondashuvlarning afzalliklari
ko'rsatildi. Natijada xizmatlar korxonalarida erta ogohlantirish tizimini shakllantirish, risklarni
segmentlash, pul oqimlarini aniqroq bashorat qilish va boshqaruv qarorlarini tezlashtirish imkoniyati
asoslab berildi.
Библиографические ссылки
[1] Gao H., Kou G., Liang H. va boshq. Machine learning in business and finance: a literature
review and research opportunities // Financial Innovation. 2024. Vol. 10. Article 86.
[2] Filippucci F., Gal P., Schief E. The Impact of Artificial Intelligence on Productivity,
Distribution and Growth // OECD Artificial Intelligence Papers, No. 8. Paris: OECD Publishing,
2024.
[3] Melina G., Tavares M. M. va boshq. Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work //
IMF Staff Discussion Note SDN/2024/001. Washington, DC: International Monetary Fund,
2024.
[4] World Bank. Digital Progress and Trends Report 2025: Strengthening Foundations for AI in
Low- and Middle-Income Countries. Washington, DC: World Bank, 2025.
[5] Lokanan M. E., Ramzan S. Predicting financial distress in TSX-listed firms using machine
learning algorithms // Frontiers in Artificial Intelligence. 2024. Vol. 7. Article 1466321. DOI:
10.3389/frai.2024.1466321.
