مرور نظام‌مند کاربردهای هوش مصنوعی در اقتصاد: تحلیل علم‌سنجی و مسیرهای توسعه پژوهشی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه حسابداری، دانشگاه حضرت معصومه، قم، ایران،(

2 دانشیار گروه اقتصاد، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران

10.30479/jfs.2025.21529.1609

چکیده

هدف :این پژوهش با هدف بررسی جامع و سیستماتیک مسیرهای تحقیقاتی در تقاطع هوش مصنوعی و اقتصاد انجام شده است. با توجه به رشد سریع فناوری‌های هوش مصنوعی و تأثیرات آن بر مدل‌های اقتصادی و استراتژی‌های مالی، این مطالعه به تحلیل فرصت‌ها و چالش‌های این حوزه می‌پردازد.
روش: در این پژوهش، ابتدا با بهره‌گیری از روش نگاشت دانش و استفاده از پکیج بیبلیومتریکس در نرم‌افزار R، موضوعات کلیدی و روندهای نوظهور مقالات موجود در پایگاه‌های داده اسکوپوس و وب آو ساینس شناسایی شده و در مرحله بعد، مرور سیستماتیک مقالات علمی مرتبط برای تحلیل عمیق‌تر آن‌ها صورت گرفته است. محوریت پژوهش بر بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه‌هایی همچون مدل‌سازی اقتصادی، پیش‌بینی مالی، بهینه‌سازی پرتفوی و مدیریت ریسک متمرکز بوده است.
یافته‌ها: هوش مصنوعی پتانسیل قابل توجهی در بهبود دقت، سرعت و کیفیت تحلیل‌های اقتصادی دارد. با این حال، چالش‌هایی همچون شفافیت در فرآیند تصمیم‌گیری، وابستگی به داده‌های باکیفیت، و محدودیت‌های تفسیری مدل‌ها از جمله موانع اصلی توسعه کاربردهای آن در اقتصاد هستند.
نتیجه‌گیری: این پژوهش مسیرهای تحقیقاتی آینده شامل توسعه مدل‌های شفاف‌تر، ایجاد چارچوب‌های ارزیابی جدید برای قابلیت اعتماد هوش مصنوعی و گسترش دسترسی به داده‌های قابل اعتماد را پیشنهاد می‌کند. نتایج می‌تواند به پژوهشگران و متخصصان کمک کند تا با شناخت بهتر فرصت‌ها و چالش‌ها، در مسیرهای نوآورانه تحقیقاتی در این حوزه گام بردارند

عنوان مقاله [English]

A Systematic Review of Artificial Intelligence Applications in Economics: Bibliometric Analysis and Future Research Directions

نویسندگان [English]

  • Marziyeh Nourahmadi 1
  • Mohammad Javad Nourahmadi 2
1 Assistant Professor of Financial engineering, Hazrat-e Masoumeh University, Qom, Iran
2 Associate Professor, Department of Theoretical Economics, Faculty of economics, Allameh Tabataba'i
چکیده [English]

Objective
This study was conducted with the aim of providing a comprehensive and systematic examination of research pathways at the intersection of artificial intelligence and economics. Given the rapid growth of artificial intelligence technologies and their impacts on economic models and financial strategies, this research analyzes the opportunities and challenges in this field.
Method
In this study, the Knowledge Mapping method was employed, utilizing the Bibliometrix package in R software. Key topics and emerging trends in articles from the Scopus and Web of Science databases were identified, followed by a systematic review of the relevant scientific papers for a deeper analysis. The focus of the research was on exploring the applications of artificial intelligence in areas such as economic modeling, financial forecasting, portfolio optimization, and risk management.
Findings
Artificial intelligence holds significant potential in improving the accuracy, speed, and quality of economic analyses. However, challenges such as transparency in decision-making processes, reliance on high-quality data, and the interpretability limitations of models are among the main barriers to the development of its applications in economics.
Conclusion
This study suggests future research pathways, including the development of more transparent models, the creation of new evaluation frameworks for AI reliability, and expanding access to trustworthy data. The findings could help researchers and professionals better understand the opportunities and challenges, enabling them to pursue innovative research paths in this field.