Статья изучает роль больших данных и технологий искусственного интеллекта в трансформации области знаний управления интеллектуальным капиталом. Анализ научных публикаций в рассматриваемой области позволил выделить основные направления взаимодействия больших данных и искусственного интеллекта с интеллектуальным капиталом. Особое внимание уделено двойственной природе изучаемых технологий: большие данные и искусственный интеллект одновременно выступают как объект управления (нематериальный актив) и как инструмент управления и оценки. Обоснована необходимость формирования нового методологического подхода и фреймворка, учитывающего данную двойственность и взаимосвязь больших данных и искусственного интеллекта с материальными активами организации. В рамках исследования предложен фреймворк, демонстрирующий управление и оценку взаимодействия больших данных и искусственного интеллекта с интеллектуальным капиталом, нематериальными и материальными активами, а также их роль в создании ценности и обеспечении стратегической устойчивости организаций.
Технологии цифровой экономики активно проникают во все бизнес- процессы и становятся ключевым фактором конкурентоспособности современных предприятий. При этом возникает потребность в развитии нормативно- правового регулирования технологий искусственного интеллекта в части применения как бизнес - субъектами, так и связанными институтами. Современные модели машинного обучения активно внедряются в практику финансового анализа, включая задачи оценки устойчивости предприятий.
Целью статьи является выявление проблем регулирования технологий искусственного интеллекта в цифровой экономике. Методологическая основа исследования включает теоретический обзор концепций цифровизации, формально - юридические и историко-правовые методы для систематизации правовых норм, а также общие эмпирические методы исследования (синтез, анализ, сравнение, классификация). Показано, что проблемы регулирования технологий искусственного интеллекта во многом сосредоточены на этических вопросах и вопросах правосубъектности. Выделен комплекс наиболее актуальных проблем регулирования, которые могут стать отправной точкой в развитии национальной и международной правовой базы.
Современные организации сталкиваются с необходимостью оперативного анализа больших объемов данных для принятия управленческих решений. Традиционные методы экономического анализа, основанные на статистике и эконометрике, зачастую не справляются с нелинейными зависимостями и быстро меняющимися рыночными условиями. Искусственный интеллект (ИИ), включая машинное обучение (ML) и глубокие нейросети (DL), позволяет значительно повысить точность оценки экономических процессов и прогнозировать их развитие.
В данной статье анализируются возможности применения методов ИИ для оценки экономического состояния организаций в различных отраслях. Рассмотрены ключевые алгоритмы машинного обучения (линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг) и нейросетевые модели (LSTM, трансформеры, GNN), а также их практическое использование в прогнозировании банкротств, кредитных рисков, спроса и мошенничества. Приведены реальные кейсы внедрения ИИ в российских компаниях (Сбербанк, X5 Group, РЖД, ФНС) и за рубежом (J. P. Morgan, IBM, BlackRock).
Агропромышленный комплекс России в последние годы переживает масштабную трансформацию, обусловленную внедрением цифровых технологий и инновационных методов ведения сельского хозяйства. Цифровизация выступает ключевым фактором повышения производительности, устойчивости и конкурентоспособности отрасли в условиях глобальных экономических вызовов и экологических изменений. В статье рассматриваются основные направления цифровизации АПК, включая точное земледелие, применение агродронов, технологии интернета вещей (IoT), роботизацию, использование больших данных и искусственного интеллекта. Анализируются экономические эффекты внедрения цифровых решений, включая снижение издержек, увеличение урожайности, улучшение качества продукции и оптимизацию логистики. Особое внимание уделяется барьерам и рискам цифровой трансформации, таким как высокая стоимость оборудования, дефицит квалифицированных кадров и цифровое неравенство регионов. Рассматривается роль государственной политики и образовательных инициатив в развитии цифрового сельского хозяйства в России. Представлены примеры успешных проектов и кейсов из различных регионов. Сделан вывод о необходимости комплексного системного подхода для эффективного развития цифрового агросектора как стратегического приоритета.
Современный этап технологического развития мировой промышленности характеризуется фундаментальной трансформацией традиционных производственных систем, обусловленной стремительным развитием цифровых технологий и необходимостью решения новых экономических вызовов. Появление интеллектуальных промышленных предприятий представляет собой закономерный ответ на совокупность факторов, определяющих конкурентоспособность промышленного производства в условиях четвертой промышленной революции. В статье представлено обоснование создания современных интеллектуальных промышленных предприятий для оптимизации производственных процессов. Определено, что в условиях глобализации и жесткой конкурентной борьбы промышленные предприятия вынуждены искать новые пути повышения эффективности, снижения затрат и улучшения качества продукции.
Данная статья исследует ключевые инновации в сфере информационных технологий (ИТ), определяющие современный этап развития цифровой экономики. Целью работы является анализ текущего состояния и перспектив развития ИТ, а также выявление их влияния на различные сферы жизни. В рамках исследования рассмотрены такие инновации, как искусственный интеллект, интернет вещей, облачные вычисления, блокчейн и квантовые технологии. Результаты исследования демонстрируют значительный потенциал данных технологий для решения актуальных задач в медицине, образовании, промышленности, финансах и других областях. Научная новизна работы заключается в комплексном подходе к анализу инноваций в ИТ, учитывающем их взаимосвязь и синергетический эффект.
Статья посвящена исследованию возможностей применения искусственного интеллекта в различных сферах человеческой деятельности.
Целью работы является анализ текущего состояния и перспектив развития искусственного интеллекта, а также выявление его потенциала для решения актуальных задач в различных отраслях. В результате исследования систематизированы основные направления применения искусственного интеллекта, такие как медицина, образование, промышленность и финансы, и проанализирована их эффективность. Практическая значимость работы заключается в формировании комплексного представления о возможностях и ограничениях искусственного интеллекта, что позволит специалистам разных областей принимать обоснованные решения о внедрении технологий искусственного интеллекта в свою деятельность. Выявлен потенциал искусственного интеллекта для решения сложных задач, оптимизации процессов и создания новых продуктов и услуг, что способствует инновационному развитию экономики и общества в целом.
Цифровые платформы и платформенная экономика становятся основными драйверами изменений в современных экономических системах. Развитие цифровых технологий, таких как блокчейн, искусственный интеллект и интернет вещей, способствует значительным изменениям в бизнес-процессах, предоставляя новые возможности для создания, управления и монетизации платформ. В статье рассматриваются основные аспекты платформенной экономики, включая её влияние на традиционные бизнес-модели, рынок труда, инновации и социальные структуры. Оценены преимущества и вызовы, связанные с использованием цифровых платформ, а также предложены рекомендации для эффективного регулирования и адаптации к новым экономическим условиям.
В условиях цифровой трансформации экономики автоматизация становится ключевым фактором, изменяющим структуру традиционного рынка труда. В статье рассматривается влияние современных цифровых технологий, таких как искусственный интеллект, роботизация и алгоритмическое управление, на занятость и профессиональную структуру. Анализируются риски потери рабочих мест, появление новых профессий и изменение требований к квалификации работников. Особое внимание уделяется социально- экономическим последствиям цифровизации, включая рост неравенства и необходимость адаптации системы образования. Также рассматриваются возможные стратегии государственного регулирования и прогнозы развития рынка труда в ближайшие десятилетия.
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес- процессы становится ключевым фактором повышения экономической эффективности, снижая операционные издержки, увеличивая производительность и оптимизируя принятие управленческих решений. Автоматизация позволяет предприятиям ускорять обработку данных, персонализировать взаимодействие с клиентами и прогнозировать рыночные тренды, что обеспечивает конкурентные преимущества. Однако процесс интеграции ИИ сопряжён с финансовыми затратами, рисками кибербезопасности и изменениями на рынке труда. В статье рассматриваются экономические выгоды внедрения ИИ в различных секторах, включая финансы, промышленность, торговлю и здравоохранение, анализируются инвестиционные аспекты цифровой трансформации, а также исследуются потенциальные риски и регуляторные вызовы. Оценивается влияние ИИ на рынок труда, роль государственных инициатив в поддержке инноваций и перспективы формирования новой экономической модели на основе интеллектуальных технологий.
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) кардинально меняет банковский сектор, ускоряя цифровую трансформацию и повышая эффективность бизнес-процессов. Внедрение интеллектуальных алгоритмов позволяет автоматизировать клиентское обслуживание, управление рисками и борьбу с финансовыми мошенничествами. ИИ-аналитика улучшает кредитную оценку, персонализирует финансовые продукты и оптимизирует управление активами. Использование машинного обучения снижает операционные издержки, повышает уровень кибербезопасности и улучшает точность прогнозирования рыночных трендов. В статье анализируются основные направления внедрения ИИ в банковской сфере, оценивается его экономическая эффективность и рассматриваются ключевые риски и барьеры цифровой трансформации финансовых учреждений.
Развитие технологий, автоматизации и роботизации коренным образом трансформирует рыночный труд, изменяя структуру потребностей и потребности в квалификации специалистов. Внедрение искусственного интеллекта, машинного обучения и роботизированных систем снижает потребность в рутинном труде, но постоянно создает новые рабочие места в высокотехнологичных секторах. Экономический анализ последствий эволюции проявляется как эффект преобразования, связанный с вытеснением рабочих мест, а также дополняющий эффект, способствующий росту производительности и созданию новых профессий. В статье рассматриваются эмпирические факторы влияния автоматизации на уровень безопасности, анализируются социальные и международные данные этого процесса, а также обсуждаются меры государственной политики, направленные на адаптацию рынка труда. Особое внимание уделяется долгосрочным тенденциям автоматизации и возможному будущему бездействию в условиях технологического прогресса.