В соответствии с формирующейся практикой в некоммерческих организациях учет нематериальных активов осуществляется согласно ФСБУ 14/2022. При этом существуют проблемы, связанные с объектами культурного наследия — отдельной категорией таких активов. Из-за отсутствия четких норм учета, оценки и представления данных об искусстве в финансовой отчетности создается двойственная ситуация. С одной стороны, возникают определенные методологические трудности, а с другой — появляются возможности для разработки индивидуальных подходов, с помощью которых может быть проведена наиболее точная оценка. Учетная задача в данном случае будет заключаться в обеспечении сохранности объектов культурного, исторического и духовного значения. Целью исследования явилось определение подходов к бухгалтерскому учету последних для выявления их ценностной составляющей. В ходе работы проведен анализ отечественного и зарубежного опыта в данной сфере, классифицированы критерии видов духовной ценности (эстетическая, художественная, историческая, научная и религиозная [духовно-религиозная]). Результаты работы будут полезны сотрудникам финансовых и экономических служб, а также руководству некоммерческих организаций (НКО), в чьем ведении находятся объекты культурного наследия (например, музеи, фонды, общественные организации, исторические общества), статья поможет разобраться, как правильно оценить такой актив для отчетности, обосновать затраты на содержание или реставрацию, а также выстроить учетную политику с учетом специфики объектов культурного наследия (ОКН). В статье разбираются нюансы учета объектов культурного наследия: как отражать объект в балансе, как учитывать источник финансирования (целевые взносы, пожертвования), как фиксировать затраты на сохранение. Это напрямую снижает риск ошибок в отчетности и споров с контролирующими органами. Специалисты по оценке найдут в материале полезные ориентиры: какие подходы (затратный, доходный, сравнительный) и в каких ситуациях уместны для ОКН, как учитывать нематериальную составляющую (историко-культурную ценность), а также какие правовые ограничения (охранные обязательства, зоны охраны) влияют на итоговую стоимость. 

В статье исследуется актуальная проблема учета затрат на привлечение клиентов (САС) в компаниях интернет-сектора. В условиях цифровой экономики, где ключевым активом является клиентская база, такие расходы приобретают характер капитальных инвестиций, формирующих будущие доходы, однако действующие стандарты финансового учета предписывают признавать их расходами периода. Это приводит к системному искажению финансовой отчетности растущих компаний, не отражающему реальной экономической стоимости создаваемого бизнеса. Целью работы является анализ указанного противоречия и разработка концептуальных подходов, позволяющих более адекватно отражать инвестиционную природу CAC. Методология исследования включает сравнительный анализ учетных требований, анализ юнит-экономики с фокусом на метриках CAC и LTV, а также построение типовых моделей затрат для различных сегментов интернет-бизнеса. Результаты подтверждают, что формальная капитализация CAC в рамках МСФО невозможна из-за невыполнения такого критерия, как контролирование клиента. В качестве решения предлагается модель «управленческой капитализации», реализуемая во внутренней отчетности. Данная модель предполагает условное признание части CAC, окупаемой в четко прогнозируемый срок, в качестве актива с последующей амортизацией, что позволяет получить нормализованную картину прибыльности. Практическая значимость исследования заключается в предоставлении менеджменту и инвесторам инструментария для корректной оценки долгосрочной экономики интернет-компаний, что способствует повышению прозрачности и обоснованности управленческих решений.

В условиях цифровой трансформации государственного управления одной из ключевых задач является создание единого информационного пространства, обеспечивающего консолидацию сведений о деятельности организаций, значимых для экономики страны. Однако существующие подходы к раскрытию данных стратегических и системообразующих бюджетных (автономных) учреждений носят фрагментарный характер, что затрудняет их использование для анализа. Целью исследования, основанного на методах системного и сравнительного анализа, является обоснование выбора архитектуры данных при проектировании цифрового профиля стратегических и системообразующих бюджетных (автономных) учреждений. По результатам работы предложена трехуровневая архитектура цифрового профиля с открытым и закрытым контурами доступа, в рамках которой производится сбор, обработка и публикация информации. Обоснован выбор технологических решений, поддерживающих автоматизированную выгрузку с блокчейн-фиксацией, многомерную группировку, извлечение параметров из неструктурированных документов и визуализацию в дашбордах. Предложенная архитектура соответствует приоритетам национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства» в части внедрения платформенных решений и технологий искусственного интеллекта в государственном управлении. Результаты исследования представляют практическую ценность для экономических субъектов, специалистов в данной области, а также для широкого круга пользователей финансовой и нефинансовой отчетности.

Цель исследования заключается в развитии методического инструментария аудита налоговых обязательств предпринимательских структур как фактора обеспечения инвестиционной привлекательности пополнения доходной части бюджета Республики Таджикистан и привлечения международных инвестиций в условиях цифровой трансформации ее экономики. В работе использованы методы системного анализа, индукции, дедукции, сравнения и детализации. Критически оценены возможности интеграции учетно-аналитической информационной системы предпринимательских структур «1С: Бухгалтерия 8 для Таджикистана» с государственными цифровыми сервисами налогового администрирования. Результаты. Авторами разработана методика трехфазной верификации, обеспечивающая непрерывный мониторинг цифрового следа транзакций предпринимательских структур и оперативное выявление критических расхождений между данными информационной системы юридического лица о проведенных транзакциях и сведениями Налогового комитета при Правительстве Республики Таджикистан. Определены основные этапы методики применительно к верификации данных об исполнении предпринимательскими структурами налоговых обязательств в части НДС и налога на недвижимое имущество, что позволит существенно минимизировать риски сокращения доходов консолидированного бюджета.

Актуальность. Цифровая трансформация экономики и экспоненциальный рост объемов данных, генерируемых ERP-системами, создают новый технологический контекст для аудиторской деятельности. Традиционные методы проверки, основанные на выборочных процедурах и ручной обработке документов, ограничены по времени, трудозатратны и сложны в плане полноты охвата данных. В этих условиях внедрение технологий искусственного интеллекта рассматривается как одно из ключевых направлений модернизации аудита, позволяющее автоматизировать аналитические процессы, обрабатывать 100% массива транзакций и формировать прогнозные модели оценки рисков. Однако практическая интеграция ИИ в аудит финансовой отчетности сдерживается методологическими, правовыми и этическими барьерами, а также отсутствием четких регуляторных требований к верификации алгоритмов. Цель исследования заключается в систематизации направлений, оценке эффективности и ограничений применения ИИ при проведении аудита финансовой отчетности, а также обосновании условий, при которых интеграция инновационных технологий в указанный процесс способствует повышению качества аудиторских доказательств при сохранении независимости и ответственности аудитора. В работе использованы методы теоретического анализа и синтеза научной литературы, нормативных документов и практических ситуаций внедрения ИИ-решений ведущими аудиторскими организациями. Осуществлен системно-ф ункциональный подход для классификации уровней аналитики, и применен риск-ориентированный метод для оценки потенциальных угроз алгоритмической предвзятости, «черного ящика» и ослабления профессионального скептицизма. Теоретической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых в области аудита и его цифровой трансформации, а также посвященные статистическим методам выявления искажений (закон Бенфорда). В качестве нормативной базы использованы международные стандарты аудита (МСА 500, 570, 230). В результате работы определены уровни аналитики (описательная, диагностическая, предиктивная, предписывающая) и соответствующего технологического стека. Систематизированы ключевые аудиторские процедуры, подлежащие автоматизации, показано, что ИИ трансформирует профессиональное суждение аудитора, повышая его доказательность, но создавая риск «автоматизированного доверия». Выделены группы эффектов внедрения и категории рисков. Установлено, что системообразующим фактором эффективности является не степень автоматизации, а сбалансированное сочетание алгоритмических инструментов и профессионального скептицизма, обеспеченное непрерывной верификацией моделей и развитием регуляторной базы. 

Актуальность. В современных реалиях цифровая трансформация, оказывающая системное влияние на институт государственного управления, выступает катализатором качественных преобразований в области налогового регулирования. Особую актуальность в этой связи приобретает имплементация и адаптация инструментов налогового контроля в условиях платформенной экономики. В статье проанализирован процесс интеграции прорывных технологий и цифровых решений в налоговую систему с позиций инфраструктурного обеспечения и перспектив развития налогового контроля. Методология работы базируется на системном подходе и применении общенаучных методов познания, обеспечивающих комплементарность результатов анализа исследований и данных из открытых источников сети Интернет. Научная новизна заключается в том, что автором предложена системно- структурная модель цифровой трансформации инструментов налогового контроля на основе детерминации уровней и направлений развития системы налогового контроля в целом. Полученные результаты могут быть использованы в методологических разработках в области формирования эффективной и устойчивой инфраструктуры налогового администрирования и в практической деятельности налоговых органов, направленной на достижение баланса интересов государства и бизнеса в условиях платформенной экономики.

Цель исследования —  показать возможности использования системы учета затрат по видам деятельности, ориентированной на время (Time-D riven Activity-Based Costing, TD ABC), для более точного распределения косвенных затрат и усиления управленческого контроля в страховой организации. Методология основана на кейс-стади страховой компании «Аль- Барака» (Палестина), сравнительном анализе традиционного подхода и TD ABC, а также расчетно-аналитической процедуре, включающей определение практической мощности, стоимости единицы времени и временных параметров страховых операций. Результаты показывают, что традиционная система формирует одинаковую стоимость полиса для всех видов страхования, тогда как TD ABC выявляет различия в трудоемкости и стоимости: автомобильное страхование требует меньшей доли косвенных затрат, а общее страхование и страхование работников — большей. Кроме того, модель позволяет отдельно выделить неиспользованную мощность ресурсной группы, что повышает прозрачность контроля затрат. Практическая значимость исследования состоит в том, что предложенная расчетная логика может использоваться страховыми компаниями для уточнения тарифной политики, анализа загрузки сотрудников и совершенствования управленческого учета.

С 1 января 2027 г. вступает в действие международный стандарт финансовой отчетности МСФО (IFRS) 18 «Представление и раскрытие информации в финансовой отчетности». Он заменяет МСФО (IAS) 1 «Представление финансовой отчетности», к которому в настоящее время приближен российский ФСБУ 4/2023 «Бухгалтерская (финансовая) отчетность». Цель исследования заключается в оценке целесообразности как включения в национальный стандарт ФСБУ 4/2023 новых регламентаций (МСФО [IFRS] 18), касающихся отражения в отчетности показателей эффективности, определяемых руководством, так и в разработке рекомендаций по изменению ФСБУ 4/2023. На основе проведенных исследований были выработаны рекомендации по внесению в ФСБУ 4/2023 указанных регламентаций с учетом устранения содержащихся в них недостатков. Результаты исследования будут полезны разработчикам российских бухгалтерских стандартов, а также ученым и практикам, интересующимся вопросами отражения информации о деятельности организации в бухгалтерской (финансовой) отчетности.

Необходимость соблюдения требований ФСБУ 28/2023 «Инвентаризация» (далее — ФСБУ 28/2023) обусловила изменения в регулировании ряда вопросов. Результаты инвентаризации, требующие отражения на счетах бухгалтерского учета, зависят от содержания выполняемых процедур и возможных вариантов квалификации выявленных расхождений между фактическим наличием объектов и данными регистров бухгалтерского учета. Цель статьи — исследовать нормы ФСБУ 28/2023, раскрывающие содержание процесса инвентаризации и позволяющие определить квалификацию его результатов с последующим выбором варианта их отражения на счетах бухгалтерского учета. Результаты. В работе выявлены некоторые проблемные и дискуссионные вопросы, и обоснована позиция авторов по дальнейшему совершенствованию их регулирования. Научная значимость. Статья может быть принята во внимание при совершенствовании нормативного регулирования инвентаризации. 

Актуальность статьи состоит в необходимости использования качественных пространственных данных для решения задачи размещения объектов торговли и инфраструктуры в условиях ограниченной доступности открытых геоаналитических источников. Целью исследования является разработка и систематизация подходов к сбору, обработке и агрегации пространственных данных из различных источников для последующего построения экономико-м атематических моделей в рамках решения поставленной задачи. В статье рассмотрены основные типы пространственных данных: сведения о домохозяйствах (ГИС ЖКХ), стоимости недвижимости (Авито недвижимость), зданиях и дорожной сети (OpenStreetMap), организациях и конкуренции (Яндекс Карты), а также о пешеходном и автомобильном трафике и социально- демографической структуре населения (Яндекс Геоаналитика). Для каждого источника описан процесс получения данных, необходимые инструменты и методы обработки, обеспечивающие пространственную привязку и возможность расчета факторов в заданных радиусах. Практическая значимость. Предложенный в исследовании подход позволяет формировать богатое пространство объясняющих переменных для моделирования экономических показателей локаций. Выявленные факторы будут использованы в дальнейших работах для сравнительного анализа результатов моделирования.