Роль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации экономики

Обложка
  • Авторы: Яковлева Е.А.1, Виноградов А.Н.2, Александрова Л.В.3, Филимонов А.П.4
  • Учреждения:
    1. Санкт-Петербургский государственный экономический университетФинансовый Университет при Правительстве Российской Федерации
    2. Российский университет дружбы народовИнститут программных систем им. А.К. Айламазяна Российской академии наук
    3. Российский университет дружбы народов
    4. Санкт-Петербургский государственный экономический университетАппарат Комитета Государственной Думы ФС РФ по государственному строительству и законодательству
  • Выпуск: Том 13, № 2 (2023)
  • Страницы: 707-726
  • Раздел: Статьи
  • URL: https://journals.eco-vector.com/2222-0372/article/view/608051
  • DOI: https://doi.org/10.18334/vinec.13.2.117710
  • ID: 608051

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

В статье рассматриваются подходы к применению методов искусственного интеллекта для решения задач цифровой трансформации экономики в сегменте поддержки и обеспечения традиционных бизнес-процессов промышленных предприятий, в части создания совершенно новых бизнес-моделей и идей для умного правительства. В статье раскрываются новые пути применения технологий искусственного интеллекта в цифровой экономике. Статья включает анализ особенностей технологии искусственного интеллекта с точки зрения их интеграционных возможностей в обработке данных для государственного управления, требуемой цифровой зрелости предприятия и влияния технологий на результаты деятельности компании, вклада к повышению ее ценности и добавленной стоимости в процессе цифровизации. Статья будет интересна участникам процесса цифровизации, сотрудникам компаний, отвечающим за ее проведение, архитекторам и проектировщикам информационных систем.

Об авторах

Елена Анатольевна Яковлева

Санкт-Петербургский государственный экономический университетФинансовый Университет при Правительстве Российской Федерации

Email: EAYAkovleva@fa.ru, helen7199@gmail.com
проф., д.э.н., доцент, ведущий научный сотрудник

Андрей Николаевич Виноградов

Российский университет дружбы народовИнститут программных систем им. А.К. Айламазяна Российской академии наук

Email: vinogradov-an@rudn.ru
доцент кафедры информационных технологий кандидат физико-математических наук (2001, специальность 05.13.17 – Теоретические основы информатики)и.о. директора Исследовательского центра искусственного интеллекта

Лариса Валерьевна Александрова

Российский университет дружбы народов

Email: aleksandrova-lv@rudn.ru
старший преподаватель кафедры информационных технологий

Алексей Павлович Филимонов

Санкт-Петербургский государственный экономический университетАппарат Комитета Государственной Думы ФС РФ по государственному строительству и законодательству

Email: apf1815@mail.ru, filimonov@duma.gov.ru
аспирантглавный советник Аппарат Комитета Государственной Думы ФС РФ по государственному строитель-ству и законодательству, государственный советник Российской Федерации 1 класса

Список литературы

  1. 1. Клейменова Л. Что такое индустрия 4.0 и что нужно о ней знать. Trends.rbc.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/5e740c5b9a79470c22dd13e7 (дата обращения: 30.01.2023).
  2. 2. Reis J., et al. Digital Transformation: A Literature Review and Guidelines for Future Research // Trends and Advances in Information Systems and Technologies: World Conference on Information Systems and Technologies. 2018. – p. 411-421.– doi: 10.1007/978-3-319-77703-0_41.
  3. 3. Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О., Гохберг Л.М. и др. Цифровая трансформация отраслей: стартовые условия и приоритеты. / Докл. к XXII Апр. междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества. - М.: Изд. Дом Высшей школы экономики, 2021. – 239 c.
  4. 4. Абдулов Р.Э., Реснов Д.Г. Перспективы достижения технологического суверенитета и цифровизации в России на фоне беспрецедентного санкционного давления // Креативная экономика. – 2022. – № 12. – c. 4591-4604. – doi: 10.18334/ce.16.12.117035.
  5. 5. Шихалиева Д.С., Муталимов В.А., Трубачеев Е.В., Демчинская Е.А. Развитие отраслевых технологических платформ на основе конвергенционного замыкания технологических циклов // Креативная экономика. – 2023. – № 2. – c. 493-506. – doi: 10.18334/ce.17.2.117189.
  6. 6. Прохоров А., Коник Л. Цифровая трансформация. Анализ, тренды, мировой опыт. / Издание второе, исправленное и дополненное. - М.: ООО «КомНьюс Груп», 2019. – 368 c.
  7. 7. Vrontis D., Christofi M., Pereira V., Tarba Sh., Makrides A., Trichina E. Artificial intelligence, robotics, advanced technologies and human resource management: a systematic review // The International Journal of Human Resource Management. – 2021. – № 3. – p. 1237-1266. – doi: 10.1080/09585192.2020.1871398.
  8. 8. Joshi S. et al. Synthesizing Tabular Data via Deep Generative Model. ArXiv preprint. [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/abs/1912.00571.
  9. 9. Cohen Н. 7 Steps To Use Personae In Your Marketing Plan. Heidicohen.com. [Электронный ресурс]. URL: https://heidicohen.com/post-marketing-persona-creation/ (дата обращения: 30.01.2023).
  10. 10. Kukushkin K., Ryabov Y., Borovkov A. Digital Twins: A Systematic Literature Review Based on Data Analysis and Topic Modeling // Data. – 2022. – № 12. – p. 173. – doi: 10.3390/data7120173.
  11. 11. Digital Twin Consortium. [Электронный ресурс]. URL: https://www.digitaltwinconsortium.org/ (дата обращения: 30.01.2023).
  12. 12. Du Z., Liu J., Wang T. Augmented Reality Marketing: A Systematic Literature Review and an Agenda for Future Inquiry // Frontiers in Psychology. – 2022. – p. 925963. – doi: 10.3389/fpsyg.2022.925963.
  13. 13. Букарев А. Как технологии VR и AR применяют в производстве, науке и образовании?. Цифровая экономика. [Электронный ресурс]. URL: https://www.comnews.ru/digital-economy/content/221427/2022-08-01/2022-w31/kak-tekhnologii-vr-i-ar-primenyayut-proizvodstve-nauke-i-obrazovanii (дата обращения: 30.01.2023).
  14. 14. Dr. Perwej Yu., et al. A Systematic Literature Review on the Cyber Security // International Journal of Scientific Research and Management. – 2021. – № 12. – p. 669-710. – doi: 10.18535/ijsrm/v9i12.ec04.
  15. 15. Лукацкий А. Кибербезопасность цифровой трансформации. 4cio.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://4cio.ru/content/4CDTO/Кибербезопасность цифровой трансформации v2.0.pdf (дата обращения: 30.01.2023).
  16. 16. Bock A.C., Frank U. Low-Code Platform // Business Information Systems Engineering. – 2021. – № 63. – p. 733-740. – doi: 10.1007/s12599-021-00726-8.
  17. 17. Что такое Low Code и Zerocode и когда применяются. Vc.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://vc.ru/marketing/374861-chto-takoe-low-code-i-zerocode-i-kogda-primenyayutsya (дата обращения: 30.01.2023).
  18. 18. Aguirre S., Rodriguez A. Automation of a business process using robotic process automation (RPA): a case study. / In book: WEA 2017: Applied Computer Sciences in Engineering, vol. 742. - Colombia, 2017. – 65-71 p.
  19. 19. Исаков И. Роботизация бизнеса: что такое RPA и кому она нужна. Trends.rbc.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://trends.rbc.ru/trends/innovation/62a8fd169a7947f5847e4d4f (дата обращения: 30.01.2023).
  20. 20. Степанов А. Скоринг c применением нейронных сетей (ML, ИИ). Vc.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://vc.ru/finance/341642-skoring-c-primeneniem-neyronnyh-setey-ml-ii (дата обращения: 30.01.2023).
  21. 21. Niu B., Ren J., Li X. Credit Scoring Using Machine Learning by Combing Social Network Information: Evidence from Peer-to-Peer Lending // Information. – 2019. – № 12. – p. 397. – doi: 10.3390/info10120397.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Яковлева Е.А., Виноградов А.Н., Александрова Л.В., Филимонов А.П., 2023

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах