SUN'IY INTELLEKTNING IQTISODIY TAHLIL VA PROGNOZLASHTIRISHDAGI ROLI: IMKONIYATLAR VA CHEKLOVLAR
DOI:
https://doi.org/10.65164/vhaba565Keywords:
sun'iy intellekt, iqtisodiy tahlil, prognozlashtirish, mashinaviy o'qitish, raqamli iqtisodiyot, LSTM, big data, iqtisodiy modellashtirishAbstract
Maqolada sun'iy intellekt (SI) texnologiyalarining iqtisodiy tahlil va prognozlashtirish jarayonlarida qo'llanilishi, ularning imkoniyatlari va mavjud cheklovlari tahlil qilingan. Zamonaviy iqtisodiyotda katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash, murakkab iqtisodiy jarayonlarni modellashtirish va aniq prognozlar berishda SI algoritmlarining samaradorligi o'rganilgan. Tadqiqotda LSTM, GRU va XGBoost kabi mashinaviy o'qitish modellarining iqtisodiy prognozlashdagi qo'llanilishi tahlil qilingan. Shuningdek, O'zbekiston Respublikasida sun'iy intellektni rivojlantirish bo'yicha qabul qilingan strategik hujjatlar va ularning iqtisodiyot tarmoqlariga tatbiq etish istiqbollari yoritilgan. Maqolada SI tizimlarini joriy etishdagi asosiy muammolar – ma'lumotlar sifati, modellarning interpretatsiya qilinishi, etik masalalar va kadrlar tayyorlash muammolari tahlil qilingan.
References
1. Aliyarov O.A. (2025). Soliq ma'muriyatchiligida sun'iy intellekt orqali soliq xavfini
minimallashtirish. Raqamli iqtisodiyot, 11-son, 89-102-betlar.
2. Ismailov X.M., Muxammadiyev N.I. (2025). Raqamli iqtisodiyot sharoitida korxonalar
boshqaruvida sun'iy intellekt texnologiyalaridan foydalanish bo'yicha xalqaro tajribalar va
O'zbekistonga tatbiq etish. Raqamli iqtisodiyot, 11-son, 78-88-betlar.
3. O'zbekiston Respublikasi Prezidentining 2024-yil 14-oktyabrdagi "Sun'iy intellekt
texnologiyalarini 2030-yilga qadar rivojlantirish strategiyasini tasdiqlash to'g'risida"gi PQ-358-
son qarori.
4. O'zbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasining 2025-yil 10-iyuldagi 425-son qarori.
5. Kapital.uz (2025). Moliya boshqaruvida sun'iy intellekt: bugun nimani avtomatlashtirish
mumkin va nimani hali avtomatlashtirish mumkin emas.
6. O'zbekiston Respublikasi Hukumat portali (2025). Sun'iy intellekt texnologiyalarini joriy
qilish yangi bosqichga olib chiqiladi.
7. Fett, J., Vágó, J., & Kovács, T. (2025). Navigating AI-Driven Financial Forecasting: A
Systematic Review of Current Status and Critical Research Gaps. Forecasting, 7(3), 36.
8. IEEE Xplore (2025). Predictive Modeling in Economics: The Role of AI and Deep
Learning.
9. OECD (2020). Tax Administration 3.0: The Digital Transformation of Tax
Administration.
10. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and
Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W.W. Norton & Company
