Научный архив: статьи

Статья посвящена анализу роли искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных в контексте цифровых международных отношений. Рассматриваются исторические этапы развития ИИ, ключевые технологические направления, такие как машинное обучение и нейронные сети, а также их влияние на экономику, политику и общество. Особое внимание уделяется стратегическому значению больших данных как основного ресурса для развития ИИ, их роли в формировании цифрового суверенитета и глобальной технологической конкуренции. Автор исследует современные вызовы, связанные с этическими и правовыми аспектами применения ИИ, включая вопросы регулирования, безопасности и международного сотрудничества. Анализируются национальные стратегии ведущих стран (США, Китай, ЕС, Россия) в области ИИ, их подходы к обеспечению технологического лидерства и защиты данных. Подчеркивается необходимость выработки универсальных международных норм для предотвращения фрагментации цифрового пространства и обеспечения равноправного доступа к технологиям. Статья акцентирует внимание на трансформации международных отношений под влиянием ИИ, где технологическая гонка становится новой «Большой игрой» XXI века. В заключении предлагаются рекомендации по формированию сбалансированной системы глобального управления ИИ, основанной на принципах многосторонности, справедливости и учета интересов всех государств.

Современные экономические кризисы развиваются с высокой скоростью и сложностью, что требует новых методов прогнозирования и раннего выявления рисков. Использование технологий больших данных позволяет анализировать сложные экономические процессы в режиме реального времени, выявлять скрытые паттерны кризисов и предсказывать возможные макроэкономические потрясения. Применение машинного обучения, нейросетевых моделей и обработки высокочастотных финансовых данных значительно повышает точность прогнозирования кризисных сценариев, позволяя принимать упреждающие меры. В статье исследуется роль больших данных в выявлении нестабильности, рассматриваются основные источники информации, методы аналитики и ограничения алгоритмических предсказаний. Анализируются успешные примеры использования больших данных центральными банками и финансовыми регуляторами, а также перспективы интеграции предсказательных моделей в экономическую политику.

В статье рассматриваются современные тенденции и новейшие технологии, применяемые для цифровизации бизнес- процессов. Основное внимание уделяется таким подходам, как автоматизация процессов, роботизация (RPA), использование искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (ML), Интернета вещей (IoT), больших данных (Big Data), облачных вычислений (Cloud Computing), ERP-систем, блокчейна и аналитики данных. Приведены преимущества, риски и возможности совместного использования данных подходов. Статья подчеркивает важность интеграции этих технологий для повышения эффективности и точности управления бизнесом. В статье также рассмотрены примеры успешной интеграции перечисленных технологий в различных отраслях, что позволяет оценить их эффективность на практике. Особое внимание уделяется анализу возможных рисков и способов их минимизации при внедрении цифровых решений. Обсуждаются перспективы дальнейшего развития цифровизации в контексте глобальных экономических изменений и перехода к Индустрии 4.0. В рамках исследования использовались методы анализа и синтеза, а также систематизация и обобщение данных, полученных из практического опыта применения указанных технологий в бизнесе. Данное исследование подчеркивает важность интеграции указанных технологий для повышения эффективности и точности управления бизнес- процессами, а также акцентирует внимание на том, что успешное внедрение цифровых технологий требует комплексного подхода и учета возможных рисков.

Исследование предлагает новую методологическую основу для анализа ключевых социально-психологических процессов - внутригруппового сплочения и аффективной поляризации - в цифровых медиа в периоды кризисов. На примере эмоциональной динамики в русскоязычных Telegram-каналах (2.5 тыс. каналов, 1.2 млн сообщений) за месяц до и после начала Специальной военной операции (СВО) демонстрируется асимметричная трансформация: усиление позитивной консолидации внутри идеологически близких сообществ на фоне роста межгрупповой поляризации, особенно во внешних связях. Используя методы машинного обучения, обработки текстовых данных и сетевого анализа, работа не только фиксирует специфику реакции на конкретное событие - триггер, но и вносит вклад в теорию социальной идентичности, подчеркивая фундаментальную роль эмоциональных границ в формировании цифровых сообществ, что сохраняет актуальность для понимания динамики социальных сетей в условиях современных конфликтов и расколов.

Статья посвящена комплексному анализу цифровой трансформации как ключевого вектора модернизации современного бизнеса. Авторы рассматривают цифровую трансформацию не только как технологический, но и как организационно-культурный и управленческий процесс. Проанализированы ключевые драйверы и барьеры цифровых преобразований, а также представлены методы оценки их эффективности - от KPI и ROI до комплексных фреймворков и кейс-анализа. Особое внимание уделено влиянию цифровизации на бизнес-модели, роль лидерства и устойчивое развитие. В статье представлены межотраслевые примеры (здравоохранение, финансы, производство), иллюстрирующие реальные практики внедрения. Работа опирается на современные научные исследования и прикладные подходы к измерению успеха цифровых трансформаций.

Исследование включает анализ существующих проблем, которые возникают в процессе выбора товара, в том числе сложных технических устройств. На основе проведенного анализа в статье предлагается организационно-экономический механизм, позволяющий внедрить в деятельность интернет-магазина рекомендательную систему, которая дает возможность упростить процесс выбора товара для пользователя. Данный инструмент предоставит организации конкурентное преимущество и позволит повысить посещаемость сайта, конверсию продаж и лояльность покупателей, что особенно актуально с учетом растущей конкуренции в онлайн-торговле

Цифровая трансформация бизнеса значительно повлияла на жизнедеятельность современного человека. Изменилось не только его покупательское поведение, но и его отношение к свободному времени. Если раньше человек считал походы по магазинам в выходные дни естественными, то сегодня покупка на маркетплейсах - это самый удобный и экономный способ удовлетворить свои материальные потребности. Низкая цена, высокое качество, быстрота и удобство покупки составляют костяк требований современного клиента. Достичь таких показателей бизнесу можно только в виртуальной среде. Помимо высоких требований со стороны клиентов на бизнес оказывает влияние деятельность поставщиков и конкурентов. Виртуальные цепочки создания стоимости позволяют особо тщательно проанализировать каждую транзакцию и увидеть резервы экономии или создания дополнительной ценности. В статье рассматриваются технологии (CRISPR-Cas9, TALEN, ZFN и т. д.), стимулирующие развитие виртуального бизнеса, а также значимые для него препятствия (пиратство, запрещение на законодательном уровне коммерческих источников трафика, финансирование после неудачного стартапа и т. д.). Акцент делается на мерах государственной поддержки IT-предпринимателей, которые предусматривают защиту интеллектуальной собственности, упрощение найма специалистов из-за рубежа, нахождение баланса между регулированием и правовой неопределенностью, доступ к общедоступным данным и технологиям «умных» городов.

Цифровая трансформация бизнеса означает перевод многих процессов на предприятии в цифровой вид, т. е. предполагается выполнение процессов с использованием компьютерной техники и ИТ-технологий. При этом важно организовать эффективную интеграцию уже имеющихся на предприятии процессов с современными ИТ-технологиями. Такая интеграция может касаться не только производства, но и других областей человеческой деятельности. Конечно, и раньше многие отрасли в разной мере подвергались автоматизации, но появление искусственного интеллекта (ИИ) может сгладить разницу между отраслями с автоматизацией разной степени и позволит оптимизировать процессы, даже если какие-то из сфер деятельности не предполагают использование ИИ. Тем не менее процесс цифровизации в подавляющем большинстве случаев даст ускорение принятию решений, если использовать системы ИИ, в частности цифрового двойника. Это оптимизирует сбор данных, что позволит использовать их для создания моделей объектов или систем. Модель в дальнейшем будет применяться для анализа и оптимизации работы без физического присутствия объекта. Все вышеизложенное и определяет актуальность темы идентификации места и роли искусственного интеллекта в цифровой трансформации российского бизнеса. В данной статье авторы размышляют над проблемой «Какие шаги необходимо предпринять для развития новых технологий анализа данных в производстве? И как усовершенствовать среду работы с данными?». В статье дается обзор истории использования искусственного интеллекта в бизнесе. Обсуждаются слабые стороны применения технологий искусственного интеллекта. Предпринимается попытка дать ответ на вопрос: что нужно сделать уже сегодня, чтобы предприятие или организация могли занять лидирующие позиции завтра.

Целью данного исследования является изучение источников угроз национальной безопасности государства со стороны компьютерных преступников. Объектами их посягательства выступают большие данные, в которых хранится личная информация пользователей, корпоративная и государственная информация. Кроме того, внутри экономических отношений, политических и социальных процессов всегда могут существовать ситуации, которые привлекают преступников и заставляют их проявить активность. Задачи исследования состоят в разработке предложений по снижению угроз национальной безопасности государства и обеспечению защиты больших данных. Посягательство преступников на большие данные осуществляется для дестабилизации работы органов государственной власти, дезорганизации работы информационных систем. Эти действия могут нести физическую угрозу жизни людей, создавать угрозу гибели, финансовые потери. Преступники могут использовать технику для нарушения общественной безопасности, давления на органы государственной власти, создания ажиотажа и паники среди населения. Установлено, что к основным способам борьбы преступниками относится разработка соответствующей законодательной базы и создание уполномоченных органов, которые будут заниматься расследованием таких преступлений. Законодатель уже принял несколько документов, устанавливающих приоритеты, цели и задачи борьбы с преступлениями в сфере больших данных. Несмотря на проделанную работу, законы, регулирующие отношения в виртуальном пространстве, все равно находятся на начальном уровне развития. Необходимо адаптироваться к действительности, в которой рост технологий порождает новые виды преступности. Сделан вывод, что потребуется решить ряд проблем, только тогда получится пресекать действия преступников эффективно. На сегодняшний день проблемы заключаются в том, что многие сферы даже внутри страны плохо контактируют друг с другом. Например, банковские и другие финансовые организации, операторы сотовой связи крайне плохо сотрудничают с правоохранительными органами. Общая система обмена информацией отсутствует. За счет этого преступники могут скрыть следы преступлений и скрыться сами

Современные условия ведения экономической и торговой деятельности сопряжены с рядом фундаментальных препятствий. Санкционное давление усложняет расчеты, что требует разработки альтернативных подходов, включая использование протяженных цепочек транзакций. Проблемы также возникают в области логистики и обеспечения контрактной дисциплины, что приводит к дополнительным издержкам для бизнеса и значительному увеличению продолжительности торговых операций. Учитывая высокие процентные ставки, такие обстоятельства существенно снижают прибыль компаний. Поддержание устойчивости коммерческой деятельности, особенно в трансграничной торговле, в значительной степени зависит от внедрения новых инструментов взаимодействия между участниками рынка, в частности бартерных сделок. Бартерные сделки являются частью трансформации бизнес-процессов, ориентированных на цифровую интеграцию, и позволяют компаниям адаптироваться к глобальным вызовам. Цель исследования заключается в разработке алгоритмической основы для принятия оптимальных решений при формировании плана проведения бартерных сделок по возможному спектру ассортиментной матрицы компании. Для ее (цели) решения предложено использование методов балансировки интересов сторон, алгоритмов мэтчинга и «цикла топовых торгов» (Top Trading Cycle), а также применение программных методов оптимизации. Дополнительно учитываются современные тенденции финансового рынка, направленные на интеграцию цифровых инструментов, разрабатываемых крупными технологическими компаниями, в платежный ландшафт цифровых инструментов BIG TECH. В работе основное внимание уделяется проблемам платформенной трансформации, которая помогает провайдерам услуг адаптироваться к новым экономическим реалиям, цифровым инструментам, обеспечивающим повышение конкурентоспособности компаний, новым алгоритмам и моделям осуществления бартерных сделок, которые могут стать частью платформенной стратегии.

Рассматривается актуальная проблема поиска закономерностей в больших объемах статистических данных. Инструментом анализа данных выступает регрессионный анализ. При построении регрессионных моделей исследователи зачастую стремятся только к их высокому качеству аппроксимации. Но, как отмечено в современных научных работах, одной такой метрики недостаточно. Поэтому сегодня активно развивается интерпретируемое машинное обучение. Ранее автором было предложено определение вполне интерпретируемой линейной регрессии, а задача ее построения была формализована в виде задачи частично-булевого линейного программирования. Исследования выявили высокую эффективность разработанного математического аппарата при решении задач обработки больших данных. Поэтому было принято решение расширить предложенную технологию для построения квазилинейных регрессий. В статье дано определение вполне интерпретируемой квазилинейной регрессии, включающее 6 условий. Разработан алгоритм интерпретации влияния в оцененной квазилинейной регрессии монотонно преобразованных объясняющих переменных на зависимую переменную. Задача построения вполне интерпретируемой квазилинейной регрессии формализована в виде задачи частично-булевого линейного программирования. Показано, как в этой задаче выбирать допустимые границы параметра M. Для демонстрации работоспособности предложенного математического аппарата решена задача моделирования прочности бетона на сжатие по данным, содержащим более 1000 наблюдений. Для этого использовалась программа «ВИнтер-2». В построенную модель вошли следующие преобразованные переменные: цементно-водное отношение, шлак доменной печи, пластификатор и возраст бетона. Построенная регрессия оказалась лучше по качеству аппроксимации и проще по структуре существующей модели. Дана интерпретация построенной квазилинейной регрессии. Влияние объясняющих переменных на прочность бетона в ней согласуется как с содержательным смыслом задачи, так и с другими существующими математическими моделями. Предложенная в статье технология построения вполне интерпретируемых квазилинейных регрессий обладает высоким потенциалом для решения задач обработки больших данных в различных предметных областях.

В статье анализируется использование технологий больших данных в политических кампаниях США, стран Европейского союза и России. Автор рассматривает уникальные подходы и методы каждого региона, их законодательные и культурные особенности, а также влияние больших данных на результаты выборов, приводит примеры законодательных актов и решений, регулирующих использование данных в разных странах. В статье рассматриваются перспективы и вызовы современных технологий анализа данных.