SUN'IY INTELLEKTNING IQTISODIY TAHLIL VA PROGNOZLASHTIRISHDAGI ROLI: IMKONIYATLAR VA CHEKLOVLAR
DOI:
https://doi.org/10.65164/8nbgk796Ключевые слова:
sun'iy intellekt, iqtisodiy tahlil, prognozlashtirish, mashinaviy o'qitish, raqamli iqtisodiyot, LSTM, big data, iqtisodiy modellashtirish.Аннотация
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.
Библиографические ссылки
[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.
