Журнал «Вопросы отраслевой экономики»

Выпуск №3 (7) (2024)

УДК 338.46
DOI 10.24888/2949-2793-2024-7-8-16

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В СФЕРЕ СЕРВИСА

Автор(ы): Кузнецов И.А., Шевяков А.Ю., Баранова Е.Д.

В данной статье осуществляется анализ актуальной темы применения искусственного интеллекта и машинного обучения в целях автоматизации процессов принятия решений и оптимизации бизнес-процессов, особенно в сфере сервисной деятельности. В современной динамичной бизнес-среде, основанной на искусственном интеллекте, где конкуренция достигает своего апогея, наличие и активное использование инновационных технологий искусственного интеллекта и машинного обучения выступает в роли решающего фактора, способствующего достижению успеха при принятии управленческих решений. Настоящая работа является исследованием потенциала и выявлением конкретных преимуществ использования технологий искусственного интеллекта, а также сделана предпосылка формулирования предложений и практических рекомендаций для их эффективного внедрения в бизнес-практику сервисных предприятий. В рамках исследования были применены методы анализа больших массивов данных, прогнозирования и обучения алгоритмов принятия решений в сервисной деятельности. Статья включает в себя авторские мнения относительно совместного использования искусственного интеллекта с машинным обучением. Результаты исследования подтверждают, что внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения в сфере сервисной деятельности ведет к значительному улучшению качества обслуживания, оптимизации бизнес-процессов и усилению конкурентных позиций компаний. Полученные данные и выводы могут найти свое применение в разнообразных секторах экономики, таких как розничная торговля, банковские и финансовые услуги, телекоммуникационная отрасль и прочие сферы, где ключевое значение имеет эффективность принятия управленческого решения на основе автоматизированных бизнес-процессов.

Ключевые слова
бизнес-процессы; искусственный интеллект; машинное обучение; оптимизация; сервисная деятельность; управленческие решения

USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING TO AUTOMATE DECISION-MAKING AND OPTIMIZE BUSINESS PROCESSES IN THE SERVICE SECTOR

Author: Kuznetsov I.A., Shevyakov A.Y., Baranova E.D.

This article analyzes the current topic of the use of artificial intelligence and machine learning in order to automate decision-making processes and optimize business processes, especially in the field of service activities. In today's dynamic business environment based on artificial intelligence, where competition reaches its peak, the availability and active use of innovative artificial intelligence and machine learning technologies acts as a decisive factor contributing to success in making managerial decisions. This work is a study of the potential and identification of specific advantages of using artificial intelligence technologies, as well as a prerequisite for the formulation of proposals and practical recommendations for their effective implementation in the business practice of service enterprises. Within the framework of the study, methods of analyzing large amounts of data, forecasting and training decision-making algorithms in service activities were applied. The article includes the author's opinions on the joint use of artificial intelligence with machine learning. The results of the study confirm that the introduction of artificial intelligence and machine learning in the field of service activities leads to a significant improvement in the quality of service, optimization of business processes and strengthening the competitive position of companies. The obtained data and conclusions can be applied in various sectors of the economy, such as retail trade, banking and financial services, the telecommunications industry and other areas where the effectiveness of managerial decision-making based on automated business processes is of key importance.

Key words:
business processes; artificial intelligence; machine learning; optimization; service activities; management solutions

Список литературы

The state of AI in early 2024
McKinsey / [Электронный ресурс] // McKinsey : [сайт]. - URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai (дата обращения: 04.09.2024).
Бабич В. Н., Кириллова Е. А. Обзор отдельных вопросов в области больших данных и искусственного интеллекта. М.: ФКУ «ГИАЦ МВД России, 2019. 148 с.
Дроздов Б. В. Пределы и ограничения разработки и внедрения искусственного интеллекта // На пути к ноономике: человек, технологии и общество в пространстве ассоциированного производства и потребления / под ред. А. В. Бузгалина, А. И. Колганова. -М. : ИНИР им. С. Ю. Витте, 2020.
Искусственный интеллект в ЖКХ: реальный опыт и перспективы / [Электронный ресурс] // just-ai.com : [сайт]. - URL: https://just-ai.com/blog/iskusstvennyj-intellekt-v-zhkh-realnyj-opyt-i-perspektivy (дата обращения: 04.09.2024).
Матюшок В. М., Красавина В. А., Матюшок С. В. Мировой рынок систем и технологий искусственного интеллекта: становление и тенденции развития // Вестник Российского университета дружбы народов. Экономика. 2020. Т. 28. № 3. С. 505-521.
Морхат П.М. Правосубъектность искусственного интеллекта в сфере права интеллектуальной собственности: гражданско-правовые проблемы: дис.. д-ра юрид. наук. М., 2018. 420 с.
Новая коммунальная реальность: как нейросети помогают развивать ЖКХ - РБК / [Электронный ресурс] // rbc.ru : [сайт]. - URL: https://www.rbc.ru/economics/02/11/2023/653fb0f39a7947d6233d7183 (дата обращения: 04.09.2024).
Осипов Г.С. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее//Новости искусственного интеллекта. 2001. № 1. С. 3-13.
Пройдаков Э.М. Современное состояние искусственного интеллекта // Науковедческие исследования. 2018. № 2018. С. 129 - 153.
Решетникова М. С. Китайский опыт развития искусственного интеллекта: промышленная цифровизация // Вестник Российского университета дружбы народов. Экономика. 2020. Т. 28. № 3. С. 536-546.