How artificial intelligence helps transform the digital economy

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription or Fee Access

Abstract

The article discusses approaches to the application of artificial intelligence methods to solve the problems of digital transformation in the segment of supporting and ensuring traditional business processes of industrial companies in terms of creating completely new business models and ideas for smart government. The article reveals new ways of using artificial intelligence in the digital economy. The article includes an analysis of artificial intelligence technology in terms of its integration capabilities in data processing for public administration, the required digital maturity and the impact of technology on the company's performance, contribution to increasing its value and added value in the digitalization process. The article will be of interest to participants in the digitalization process, companies' employees responsible for its implementation, architects and designers of information systems.

About the authors

Elena Anatolevna Yakovleva

Saint Petersburg State University of Economics; Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: EAYAkovleva@fa.ru, helen7199@gmail.com

Andrey Nikolaevich Vinogradov

RUDN University; A.K. Aylamazyan Institute of Software Systems of the Russian Academy of Sciences

Email: vinogradov-an@rudn.ru

Larisa Valeryevna Aleksandrova

RUDN University

Email: aleksandrova-lv@rudn.ru

Aleksey Pavlovich Filimonov

Saint Petersburg State University of Economics; Apparatus of the State Duma Committee on State Construction and Legislation

Email: apf1815@mail.ru, filimonov@duma.gov.ru

References

  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. 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. 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. 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. 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. Прохоров А., Коник Л. Цифровая трансформация. Анализ, тренды, мировой опыт. / Издание второе, исправленное и дополненное. - М.: ООО «КомНьюс Груп», 2019. – 368 c.
  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. Joshi S. et al. Synthesizing Tabular Data via Deep Generative Model. ArXiv preprint. [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/abs/1912.00571.
  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. 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. Digital Twin Consortium. [Электронный ресурс]. URL: https://www.digitaltwinconsortium.org/ (дата обращения: 30.01.2023).
  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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Yakovleva E.A., Vinogradov A.N., Aleksandrova L.V., Filimonov A.P.