Исследование посвящено анализу и оценке перспектив применения искусственного интеллекта (ИИ) в различных отраслях экономики. В работе представлен обзор текущих тенденций, включая расширение глобального рынка ИИ, рост технологий генеративного ИИ и растущую цифровизацию отраслей. Наряду с ключевыми факторами роста, такими как совершенствование алгоритмов глубокого обучения, значительные инвестиции государственного и частного секторов, растущие возможности генеративного ИИ, рассмотрены основные барьеры развития, такие как нормативные и этические ограничения, вопросы зеленой повестки, недостаток квалифицированных кадров. В исследовании подчеркивается интеграция ИИ в такие важные отрасли, как финансы, розничная торговля, автомобильная отрасль, энергетика и медиа. Рассматриваются прогнозы развития рынка до 2030 года, выявляется потенциал роста и области практического применения инновационных технологий ИИ.
Проведен анализ действующей информационной системы таможенного администрирования. Разработана концепция формирования информационно-аналитической платформы «Таможенные услуги» с интегрированным мобильным приложением в контексте ее развития на основе интеллектуализации и цифровой трансформации. Платформа разрабатывается по аналогии с известным сервисом госуслуг и представляется непрецедентной цифровой средой (инновационной в отношении всех других сред, в том числе и для аналога), объединяющей в единый контур должностных лиц таможенных органов, государственных институтов, экспортёров и импортеров товаров, представителей околотаможенных структур. Концептуальные положения разработаны на принципах непрерывной модернизации системных решений в соответствии современным тенденциям в области анализа данных, искусственного интеллекта и потребностями систем контроля и управления. Определены существенные преимущества предлагаемой платформы.
Применение искусственного интеллекта (ИИ) открывает новые горизонты для повышения эффективности деятельности компаний в банковской сфере, трансформируя привычные способы анализа информации и взаимодействия с клиентами. Поэтому изучение воздействия ИИ и последствий этого воздействия является критически значимым. В статье представлен комплексный анализ влияния искусственного интеллекта на банковский сектор, рассмотрены преимущества и риски данного влияния, проведена оценка перспективности рынка, определены особенности развития банковской системы РФ и начало использования ИИ в деятельности банков, выявлены ключевые игроки рынка. Описаны успешные случаи применения искусственного интеллекта в деятельности крупных банков России, рассмотрены особенности развития технологии ИИ с точки зрения практической применимости.
Современные цифровые системы предъявляют высокие требования к удобству и персонализации пользовательских интерфейсов, что делает использование методов искусственного интеллекта особенно актуальным. Адаптивные интерфейсы, способные самостоятельно подстраиваться под индивидуальные особенности пользователя, уровень его опыта и контекст взаимодействия, становятся ключевым элементом повышения эффективности и качества цифровых продуктов. В статье рассматриваются теоретические и практические аспекты разработки таких интерфейсов с использованием ИИ. Особое внимание уделено методам машинного обучения, нейросетевым моделям, алгоритмам прогнозирования поведения пользователей и интеграции этих методов в архитектуру интерфейсов.
В статье рассматривается роль искусственного интеллекта в системе кибербезопасности как ключевого инструмента обнаружения, анализа и предотвращения кибератак. Проанализированы теоретические основы применения машинного обучения и нейронных сетей в защите информационных систем, показаны преимущества интеллектуальных технологий по сравнению с традиционными методами обеспечения безопасности. Особое внимание уделено концепции поведенческой аналитики, использованию алгоритмов глубокого обучения для выявления атак нулевого дня и построению адаптивных моделей защиты, способных предсказывать и предотвращать киберугрозы в режиме реального времени. Отмечаются этические и технологические вызовы, связанные с применением искусственного интеллекта, включая уязвимость обучающих моделей и необходимость сохранения человеческого контроля над автоматизированными системами. Сделан вывод о том, что интеграция искусственного интеллекта в систему кибербезопасности способствует формированию нового уровня защиты, основанного на самообучающихся алгоритмах и аналитике больших данных, что обеспечивает устойчивость цифровых инфраструктур в условиях динамично изменяющегося киберпространства.
В исследовании раскрываются вопросы влияния искусственного интеллекта на поведение человека, определяется глубина воздействия нейросетей на состояние информационной и, как следствие, экономической безопасности индивида, оцениваются перспективы биоинформационного программирования человека, приводится международная статистика объёма инвестиций в искусственный интеллект.
Современные процессы производства в Российской Федерации в последние несколько лет получили необходимость соблюдения технологического, логистического и экономического суверенитета в рамках нестабильной геополитической обстановки. Также процессы производства в различных сферах промышленности имеют возможности по повышению производительности предприятий с помощью применения алгоритмов искусственных нейронных сетей. Данная работа рассматривает потенциал улучшения показателей производительности предприятий на территории России посредством внедрения алгоритмов искусственных нейронных сетей в процессы производства. Актуальность исследования обусловлена необходимостью адаптации предприятий к быстро меняющимся внешним условиям и требованиям импортозамещения. Анализ существующих технологий и их влияние на развитие промышленности представляют большой интерес для разработки стратегий национальной безопасности и повышения конкурентоспособности российских предприятий. Целью исследования является оценка потенциала и практических возможностей использования инструментов искусственного интеллекта для повышения эффективности управления предприятиями-производителями компонентов.
Цель исследования - оценить потенциал и практические возможности использования инструментов искусственного интеллекта для повышения эффективности управления предприятиями-производителями компонентов. К задачам исследования относятся изучение современных методов применения инструментов ИИ в промышленности на российском и зарубежном опыте, определение ключевых направлений внедрения ИИ в производственные процессы. В работе использованы методы системного анализа, статистического и сравнительного анализа, а также анализ данных и кейсов внедрения ИИ. Материалом послужили научные статьи из российских и международных журналов, отчёты государственных организаций, данные промышленных предприятий. В результате проведенного исследования было показано, что современные ИИ-инструменты демонстрируют значительный потенциал повышения эффективности производства и управления на предприятиях, внедрение ИИ способствует улучшению качества продукции, снижению простоев и затрат, оптимизации логистики и менеджмента, тогда как российские предприятия принимают активные меры по цифровизации и локализации технологий, что усиливает технологическую независимость. Результаты исследования могут быть использованы для усиления программ поддержки цифровизации и внедрения ИИ на государственном уровне, разработки образовательных проектов для подготовки квалифицированных кадров в сфере ИИ для промышленности, а также развития партнерств между научными институтами и производственными компаниями для адаптации и масштабирования ИИ-решений на компонентном производстве.
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.
Статья посвящена анализу трансформации бизнес-моделей под воздействием технологий больших данных в современной экономике. Рассматриваются теоретико-методологические основы применения больших данных, их влияние на стратегическое управление предприятиями и институциональные ограничения цифровой модернизации. Особое внимание уделено вопросам адаптации традиционных моделей бизнеса к новым технологическим условиям и выявлению рисков цифровизации. В табличном виде обобщены количественные показатели, иллюстрирующие влияние внедрения технологий больших данных на трансформацию бизнес-моделей российских компаний. Внедрение технологий больших данных характеризует положительный эффект ключевых параметров бизнес-моделей российских компаний: ускорение процессов, рост доходности и увеличение доли новых продуктов в выручке. На основании анализа отечественных исследований выявлены ключевые направления изменений, включая повышение гибкости бизнес-процессов, интеграцию аналитических инструментов и усиление клиентоориентированности.
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).
Искусственный интеллект революционизирует маркетинг по всему миру, однако подавляющее большинство потребителей, говорящих по-арабски, по-прежнему недоступны. в этой статье рассматривается важная проблема: маркетинговые технологии с использованием искусственного интеллекта в настоящее время сталкиваются с трудностями при проведении кампаний на арабском языке. Сложность арабского языка, в том числе его многочисленные диалекты и культурные особенности, приводят к тому, что алгоритмы, разработанные в основном на основе данных на английском языке, не работают. Мы выявляем причины, по которым существующие решения в области искусственного интеллекта не работают, и оцениваем последствия для маркетологов, работающих на Ближнем Востоке. Исследование показывает, как ограниченная поддержка арабского НЛП и общих платформ приводит к снижению вовлеченности. В отличие от большинства обсуждений технологий, это исследование носит практический характер. Оно опирается на отраслевые примеры и существующие исследования, чтобы выявить реальные барьеры, сдерживающие использование ИИ в арабском маркетинге. Задача проста: выявить основные технические и культурные пробелы, мешающие ИИ эффективно “понимать” арабских потребителей, и предложить возможные решения для их устранения. Мы обсуждаем стратегические усовершенствования, которые могут устранить пробелы, включая перенаправление ресурсов на технологии ИИ на местном языке и адаптацию контента к различным диалектам. В заключение, в этом обзоре представлена краткая информация для маркетологов и политиков. В нем показано, как решение проблем, связанных с арабским языком в ИИ, - это не просто языковая проблема, но и возможность для бизнеса. Обладая этими знаниями, предприниматели и новаторы могут раскрыть весь потенциал искусственного интеллекта на Ближнем Востоке, привлекая новых потребителей более целенаправленным и эффективным способом.
- 1
- 2