(untitled) (Scientific Journal of Actuarial Finance and Accounting, 2025)
В условиях цифровой трансформации экономики особую значимость приобретает применение интеллектуальных технологий в управленческом учёте и бюджетировании. В статье рассматриваются возможности использования методов машинного обучения для анализа и прогнозирования затрат на жизненный цикл продукции. Проведён обзор существующих подходов к оценке затрат, выявлены их ограничения при использовании традиционных статистических методов. Обосновано применение алгоритмов машинного обучения (регрессия, деревья решений, нейронные сети, кластеризация) для более точного прогнозирования затрат на различных этапах жизненного цикла продукции. Практическая значимость исследования заключается в повышении эффективности бюджетирования, оптимизации производственных расходов и повышении конкурентоспособности предприятий Узбекистана в условиях реализации Стратегии–2030.