Статья посвящена предпосылкам создания системы интеллектуального анализа больших текстоводокументных данных (БТДД) для поддержки стратегической аналитики в рамках научно-технического сотрудничества стран БРИКС. Предлагается решение задачи преодоления разрыва между развитием технологий и существующими цифровыми инструментами, ограничивающими эффективность стратегического анализа. Предлагаемая концепция акцентирует внимание на использовании технологий обработки естественного языка (NLP) и семантического анализа для повышения точности и надежности управленческих решений. Результаты формируют основу для разработки концепции Системы автоматизации и аугментации (усиления) стратегической аналитики путем информационноаналитического обеспечения
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Информатика
Стремление автоматизировать, либо по крайней мере усилить (аугментировать) за счет автоматических средств, все сферы своей деятельности – это давнее стремление человека, ставшее обретать более предметные формы после изобретения и внедрения в повседневную деятельность цифрового компьютера [1, 2]. Сфера аналитики разного рода – не исключение. Автоматизированные системы анализа данных, широко распространенные сегодня в области прикладной, операционной аналитики и сбора данных для использования различных средств автоматизации, цифровой обработки и хранения данных уходят своими корнями в далекое прошлое.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Rip, A., Kemp, R. Technological change // Human choice and climate change. - 1998. - Vol. 2, No. 2. - P. 327-399.
2. Van den Ende, J., Kemp, R. Technological transformations in history: how the computer regime grew out of existing computing regimes // Research policy. - 1999. - Vol. 28, No. 8. - P. 833-851.
3. Devens, R. M. Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes: Comprising Interesting Reminiscences and Facts, Remarkable Traits and Humors.. of Merchants, Traders, Bankers.. Etc. in All Ages and Countries.. - New York: D. Appleton and Company, 1868. - 904 с.
4. Hitomi, K. Automationits concept and a short history // Technovation. - 1994. - Vol. 14, No. 2. - P. 121-128.
5. Unruh, C. M., Selby, J. M., Sanders, F. H. Achievements in HAPO radiation monitoring, 1944-1954. - Richland: General Electric Co., Hanford Atomic Products Operation, 1954. - 32 с.
6. Howe, W. H. Process Monitoring by Dielectric Constant // IRE Transactions on Industrial Electronics. - 1958. - P. 56-63.
7. Kasturia, E., DiCesare, F., Desrochers, A. Real time control of multilevel manufacturing systems using colored Petri nets // Proceedings. 1988 IEEE International Conference on Robotics and Automation. - 1988. - P. 1114-1119.
8. Hughes, T. P. The evolution of large technological systems // The social construction of technological systems: New directions in the sociology and history of technology. - 1987. - Vol. 82. - P. 51-82.
9. Nanda, P., Kumar, V. Information processing and data analytics for decision making: A journey from traditional to modern approaches // Information Resources Management Journal (IRMJ). - 2022. - Vol. 35, No. 2. - P. 1-14.
10. Vaswani, A. Attention is all you need // Advances in Neural Information Processing Systems. - 2017. - P. 5998-6008.
11. Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., Sutskever, I. Language models are unsupervised multitask learners // OpenAI blog. - 2019. - Vol. 1, No. 8. - P. 9-12.
12. Achiam, J., Adler, S., Agarwal, S., Ahmad, L., Akkaya, I., Aleman, F. L., McGrew, B. GPT-4 technical report // arXiv preprint arXiv:2303.08774. 2023. Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2303.08774 (дата обращения: 15.11.2024).
13. Li, J., Yuan, Y., Zhang, Z. Enhancing LLM factual accuracy with RAG to counter hallucinations: A case study on domain-specific queries in private knowledge-bases // arXiv preprint arXiv:2403.10446. 2024. Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2403.10446 (дата обращения: 15.11.2024).
14. Yeadon, W., Peach, A., Testrow, C. A comparison of human, -3.5, and -4 performance in a university-level coding course // Scientific Reports. - 2024. - Vol. 14, No. 1. - P. 23285. EDN: UPCQJL
15. Badmus, O., Rajput, S.A., Arogundade, J.B., Williams, M. AI-driven business analytics and decision making // World Journal of Advanced Research and Reviews. - 2024. - Vol. 15, No. 1. - P. 1-14.
16. Crossan, M. M., Fry, J. N., Killing, J. P. Strategic analysis and action. Scarborough, ON: Pearson Prentice Hall, 2004. 384 с.
17. Liu, P., Hei, Z. Strategic analysis and framework design on international cooperation for energy transition: A perspective from China // Energy Reports. - 2022. - Vol. 8. - P. 2601-2616. EDN: PJLRVN
18. Gromova, E., Ferreira, D.B. On the Way to BRICS+ Digital Sovereignty: Opportunities and Challenges of a New Era // BRICS Law Journal. - 2024. - Vol. 11, No. 3. - P. 54-69. EDN: XACUAW
19. Ayodele O., Petla V. Leveraging the BRICS Digital Partnership for Collaborative Digital Governance // Journal of BRICS Studies. - 2024. - Vol. 3, No. 1. - P. 1-7. -. DOI: 10.36615/feg0h138 EDN: RMNFHQ
20. Sokol R. Simplifying strategic planning // Management Decision. - 1992. - Vol. 30, No. 7. - P. 11-17. -. DOI: 10.1108/00251749210017281 EDN: EASZMN
21. Noor K.B.M. Case study: A strategic research methodology // American journal of applied sciences. - 2008. - Vol. 5, No. 11. - P. 1602-1604. -. DOI: 10.3844/ajassp.2008.1602.1604
22. Alzghoul A., Khaddam A.A., Abousweilem F., Irtaimeh H.J., Alshaar Q. How business intelligence capability impacts decision-making speed, comprehensiveness, and firm performance // Information Development. - 2022. - Vol. 40, No. 2. - P. 220-233. -. DOI: 10.1177/02666669221108438 EDN: GFXSXQ
23. Kalali N.S., Anvari M.R.A., Pourezzat A.A., Dastjerdi D.K. Why does strategic plans implementation fail? A study in the health service sector of Iran // African Journal of Business Management. - 2011. - Vol. 5, No. 23. - P. 9831-9837. -. DOI: 10.5897/AJBM11.430
24. Chan S. The intelligence of stupidity: understanding failures in strategic warning // American Political Science Review. - 1979. - Vol. 73, No. 1. - P. 171-180. -. DOI: 10.2307/1954739
25. Li X., Xie Q., Daim T., Huang L. Forecasting technology trends using text mining of the gaps between science and technology: The case of perovskite solar cell technology // Technological Forecasting and Social Change. - 2019. - Vol. 146. - P. 432-449. -. DOI: 10.1016/j.techfore.2019.01.012 EDN: NOWPSK
26. Djelic M.L., Mousavi R. How the neoliberal think tank went global: The atlas network, 1981 to the present // Nine lives of neoliberalism. 2020, Verso. P. 257.
27. Szalavetz A. Digitalisation, automation and upgrading in global value chains - factory economy actors versus lead companies // Post-Communist Economies. - 2019. - Vol. 31, No. 5. - P. 646-670. -. DOI: 10.1080/14631377.2019.1578584
28. Zada F., Guirguis S.K., Sedky A.A.H. Development of a Dynamic Model for Data-Driven DSS // Journal of emerging trends in computing and information sciences. - 2012. - Vol. 3, No. 2. - P. 255-261. - URL: https://www.academia.edu/74650376/Development_of_a_Dynamic_Model_for_Data_Driven_DSS (дата обращения: 12.12.2024).
29. Power D.J. Creating a data-driven global society // Reshaping Society through Analytics, Collaboration, and Decision Support: Role of Business Intelligence and Social Media. - Springer, 2015. - P. 13-28.
30. Skuridin A., Wynn M. Chatbot Design and Implementation: Towards an Operational Model for Chatbots // Information. - 2024. - Vol. 15, No. 4. - P. 226. -. DOI: 10.3390/info15040226 EDN: AMFDHQ
31. Changeux A., Montagnier S. Strategic decision-making support using large language models (LLMs) // Management Journal for Advanced Research. - 2024. - Vol. 4, No. 4. - P. 102-108. -. DOI: 10.5281/zenodo.13444483
32. Vertsel A., Rumiantsau M. Hybrid LLM/Rule-based Approaches to Business Insights Generation from Structured Data. arXiv preprint arXiv:2404.15604. - 24.04.2024. - URL: https://arxiv.org/abs/2404.15604.
33. Salami R., Soltanzadeh J.Comparative analysis for science, technology and innovation policy; Lessons learned from some selected countries (Brazil, India, China, South Korea and South Africa) for other LdCs like Iran // Journal of technology management & innovation. 2012. Vol. 7. № 1. P. 211-227. -. DOI: 10.4067/S0718-27242012000100014
34. Королев О. Л., Апатова Н. В., Круликовский А. П. “Большие данные” как фактор изменения процессов принятия решений в экономике // π-Economy. 2017. Т. 10, № 4. С. 31-38. EDN: ZGIWRB
35. Кельчевская Н. Р., Колясников М. С. Использование больших данных в стратегическом управлении знаниями компании, следующей трендам Индустрии 4.0 // Лидерство и менеджмент. 2020. Т. 7, № 3. С. 405-426. EDN: FXWSJJ
36. Kambatla K., Kollias G., Kumar V., Grama A. Trends in big data analytics // Journal of parallel and distributed computing. - 2014. - Vol. 74, No. 7. - P. 2561-2573. -. DOI: 10.1016/j.jpdc.2014.01.003
37. Браславский П. И., Соколов Е. А. Автоматическое извлечение терминологии с использованием поисковых машин Интернета: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии // Тр. Международной конференции “Диалог”. 2007. С. 89-94.
38. Веретельников Г. А., Оробец В. М., Шеркунов С. А. Внедрение автоматизированной информационной системы управления проектной деятельностью в Республике Крым и городе федерального значения Севастополь // Современное образование: векторы развития. Роль социогуманитарного знания в формировании духовно-нравственной культуры выпускника педагогического вуза. 2017. С. 225-230. EDN: YXISED
39. Демченкова А. Д., Коробейникова А. А., Коробейников И. А. Анализ проблем внедрения системы автоматизированного проектного управления в государственные органы власти на примере программного модуля “Форсайт” // Студенческий вестник. 2020. № 47-7. С. 68-71. EDN: NZZFNL
40. Vallejo-Gómez, D., Osorio, M., Hincapié, C.A. Smart Irrigation Systems in Agriculture: A Systematic Review // Agronomy. - 2023. - Vol. 13. - No. 2. - P. 342. -. DOI: 10.3390/agronomy13020342 EDN: ICDBLU
41. Bagga, S. Text Analytics: Unlocking the Value of Unstructured Data. - International Institute for Analytics, 2016. - 7с.
42. Ткаченко А. Л., Мельников А. А., Кузнецова В. И. Прикладные решения на базе Loginom // Дневник науки. 2021. № 5. EDN: IQQDGH
43. Ананьева М. И., Девяткин Д. А., Зубарев Д. В., Осипов Г. С., Смирнов И. В., Соченков И. В. и др. TextAppliance: поиск и анализ больших массивов текстов // Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. 2016. С. 220-228. EDN: WZPBPB
44. Осипов Г. С., Смирнов И. В., Тихомиров И. А., Соченков И. В. TextAppliance - новое решение для интеллектуального поиска и анализа больших массивов текстов // Материалы второго международного профессионального форума “Книга. Культура. Образование. Инновации” (“Крым-2016”). 2016.
45. Alhur, A. Redefining healthcare with artificial intelligence (AI): the contributions of Chat, ChatGPT, and Co-pilot // Cureus. - 2024. - Vol. 16. - No. 4. -. DOI: 10.7759/cureus.57795 EDN: DGXLBX
46. Tepe, M., Emekli, E. Assessing the Responses of Large Language Models (Chat-4, ChatGPT, and Microsoft Copilot) to Frequently Asked Questions in Breast Imaging: A Study on Readability and Accuracy // Cureus. - 2024. - Vol. 16. - No. 5. -. DOI: 10.7759/cureus.59960 EDN: TIQXBE
47. Chen, W.Y.Intelligent Tutor: Leveraging Chat and Microsoft Copilot Studio to Deliver a Generative AI Student Support and Feedback System within Teams // arXiv preprint arXiv:2405.13024. - 15.04.2024. - URL: https://arxiv.org/abs/2405.13024.
48. Колянов А. Ю. Искусственный интеллект как стратегический компонент технологического суверенитета // Дискурс. 2022. Т. 8, № 5. С. 81-90. DOI: 10.32603/2412-8562-2022-8-5-81-90 EDN: ENJRNN
49. Belli L. BRICS countries to build digital sovereignty // CyberBRICS: Cybersecurity regulations in the BRICS countries. 2021. С. 271-280.
50. Abir S. I. et al. Accelerating BRICS Economic Growth: AI-Driven Data Analytics for Informed Policy and Decision Making // Journal of Economics, Finance and Accounting Studies. 2024. Т. 6, № 6. С. 102-115. EDN: IEVCWF
51. Swaim R. W. The strategic Drucker: growth strategies and marketing insights from the works of Peter Drucker. John Wiley & Sons, 2011.
52. Авдеева З. К., Коврига С. В. Формирование стратегии развития социально-экономических объектов на основе когнитивных карт. Saarbrucken: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, 2011. Т. 184. № 978-3. С. 8443.
53. Горелова Г. В., Лифиренко А. В., Панченко М. А. Применение когнитивного моделирования к исследованию развития промышленности // Системный анализ в проектировании и управлении. 2019. Т. 23, № 3. С. 533-540. EDN: ZZLMOT
54. Atkinson R. D., Cory N. Cross-Border Data Policy: Opportunities and Challenges // Consensus or Conflict? China and Globalization in the 21st Century. 2021. С. 217-232.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Современные информационные технологии государственного управления являются итогом развития идей и методов ручной обработки информации, которые зародились в далеком прошлом. В статье обращено внимание на политические и экономические факторы, оказавшие влияние на развитие учетных технологий в государственных учреждениях России во второй половине XVIII века. Авторами статьи введены в научный оборот архивные документы, свидетельствующие о первых попытках русских счетоводов внедрить метод «двойной бухгалтерии», а также разработать оригинальную технику «тройной регистрации» при учете затрат на строительство дворцовых зданий в 1774-75 гг. Использованная в Московской дворцовой конторе оригинальная учетная техника не имеет аналогов в отечественных и зарубежных публикациях по истории бухгалтерского учета
Настоящее исследование посвящено изучению использования FMCG-компаниями Казахстана цифровых технологий как фактора, способствующего повышению их конкурентоспособности. Эмпирическая база исследования состояла из результатов онлайн-анкетирования, проведенного в 2024 году среди представителей 50 компаний FMCG, функционирующих в сферах производства, доставки и ритейла. В результате исследования получены новые данные о процессах цифровой трансформации в казахстанских компаниях. В частности, было установлено, что наибольший интерес среди всех категорий компаний представляют такие технологии как Business Intelligence, искусственный интеллект и нейросети, чатботы, облачные вычисления. Результаты исследования свидетельствуют о стремлении компаний ритейла и доставки к приоритетному использованию возможностей Индустрии 4.0, связанных с управленческим аспектом, в то время как компании-производители в первую очередь сфокусированы на использовании цифровых решений в технологическом и производственном аспектах деятельности
В статье рассматривается роль цифровых технологий в формировании профессиональных компетенций демографа на основе положений профессионального стандарта «Демограф». Раскрываются направления использования цифровых решений в аналитике, прогнозировании, экспертизе и консультировании в демографической сфере. Особое внимание уделено цифровым инструментам как неотъемлемой составляющей современного научного и управленческого инструментария, обеспечивающего эффективное решение задач демографического развития в условиях цифровой трансформации общества
The goal is to model the behavior of primitive organisms and transfer the results to human life. A human choice process has been implemented, based on an ant algorithm that simulates the procedure for laying out an optimal, shorts route
В статье рассматривается развитие информационного моделирования и его применение в строительном проектировании на современном этапе. Описаны особенности разработки трехмерных информационных моделей при проектировании зданий. Приведена классификация BIM-моделей по стадиям проектирования. Отмечена актуальность информационного моделирования в эпоху цифровизации, преимущества моделирования в разработке строительных проектов
В статье представлены результаты исследования, посвященного репрезентации параметров локальной идентичности в рекламных материалах и на информационных ресурсах объектов жилой недвижимости. Для исследования выбраны районы Москвы, входящие в различные кластеры в зависимости от социальноэкономических показателей. Проведен контент-анализ баннеров наружной рекламы и сайтов жилых комплексов, расположенных в этих районах. По итогам анализа определены доминирующие в каждом кластере параметры локальной идентичности
Одним из наиболее актуальных вызовов для современных медиа стал искусственный интеллект. В 2024 году он уже способен генерировать тексты для нетребовательных читателей и иллюстрации, которые сложно отличить от реальных фотографий. Использовав в качестве методики несколько опросов и экспертных интервью, авторы представили общие тенденции развития в данном направлении. Помимо генерации текстов и иллюстраций, нейросети используются журналистами при выполнении целого ряда задач: транскрибация, поиск информации, переводы и пр. При этом нововведения быстрее внедряются медиафрилансерами, чем штатными журналистами. Авторы предполагают, что это лишь начало, и в дальнейшем процент медиаспециалистов, использующих нейросети, будет расти
Blockchain in Russia is the key end-to-end digital technology, based on which the digital ruble is launched as fiduciary digital national money. Purpose: to explore the role of blockchain, quantum technologies and computers in building up cyber immunity in Russia. Results: the peculiarity of using blockchain in Russian financial sector is the creation of the fiat digital ruble, rather than cryptocurrencies. Conclusions: the original hypothesis of ensuring blockchain ecosystems and platforms cybersecurity, in response to increasing cybercrime, in view of Russian financial sector cyber immunity development, is proposed; Russia, like other countries, hasn’t developed cyber immunity – “Quantum inoculation” is required
В статье представлено описание интеллектуальных систем оповещения населения при чрезвычайных природно-техногенного и террористического характера, основанные на использовании технологий искусственного интеллекта и аппаратно-программных комплексов домофонной связи для оперативного оповещения жильцов многоквартирных домов. Рассмотрены особенности и преимущества отмеченных выше систем оповещения населения при чрезвычайных ситуациях
В статье исследуются вопросы, связанные с возможностью алгоритмизации признаков преступления (общественная опасность, уголовная виновность, наказуемость, противоправность) и преступности (количественные и качественные). Анализируются различные программные решения предиктивной аналитики, используемые как в Российской Федерации, так и в США в целях прогнозирования возможных преступлений и правонарушений. На основе анализа научных работ были выявлены наиболее обсуждаемые проблемы, связанные с применением таких систем. К ним относятся нарушение права человека на конфиденциальность и вероятность дискриминационных решений, принимаемых системами предиктивной аналитики. В статье сделан вывод, что проблема нарушения конфиденциальности может варьироваться в зависимости от алгоритмов, используемых в системах, и целей их применения. В случае прогнозирования преступности и правонарушений, обойти проблему нарушения конфиденциальности невозможно, поскольку методы анализа, в зависимости от алгоритмов их реализации, могут использовать конечный набор характеристик сообществ, данных о преступности, преступниках, поведении людей, времени и местах совершения преступлений или правонарушений, криминологической информации и других данных. Хотя существуют методы математического моделирования, которые позволяют избежать нарушения конфиденциальности данных о человеке во время их сбора и анализа, например, это метод Байеса. Но, этот метод, как и другие, имеет свои ограничения в решении задач.
В данной работе рассматриваются руководящие принципы Хартии «О сохранении цифрового наследия», рекомендованные ЮНЕСКО как основа для обеспечения культурного суверенитета государств-участников. Культурный суверенитет – это право стран на защиту и развитие своего культурного наследия, включая современные цифровые формы. В международном акте подчеркивается важность сохранения объектов цифрового культурного наследия в глобальном информационном пространстве государствами в условиях стремительного технологического прогресса, процессами цифровой трансформации, что особенно актуально для российского сегмента глобальной сети Интернет. Ключевые проблемы для России – сохранение национальной идентичности и защита от внешних псевдокультурных влияний.
В статье представлен анализ закономерностей и проблем негосударственного цифрового сохранения культурного наследия в условиях происходящей цифровой трансформации, даны примеры различных предметных инициатив, связанных с деятельностью лиц, осуществляющих частную инициативу по созданию и продвижению культурно-исторического контента. Рассмотрены вопросы социальной кооперации лиц, заинтересованных в создании и продвижении культурного наследия в цифровом пространстве, в том числе, среди молодежи. Обобщен 15-летний эмпирический опыт проекта «Сохраненная культура» и представлены его идеи и методология, которые могут быть использованы заинтересованными лицами
В статье рассматриваются вопросы этического регулирования искусственного интеллекта (ИИ). Анализируются проблемы эффективности применения разных этических концепций для ИИ; оптимального выбора раздела этики, соответствующего исследованиям регулирования ИИ; перспективы взаимодействия профессиональной этики и поведенческой экономики; уточнения некоторых ключевых понятий ИИ. Делаются выводы о необходимости преодоления разрыва между академическим сообществом и сообществом практиков-управленцев, разрабатывающих и внедряющих в жизнь механизмы этического регулирования ИИ.
Мировой финансово-экономический кризис (2007–2009 гг.) продемонстрировал все несовершенство существующей финансовой системы. Именно в этот период появился новый вид денег – неподконтрольные государству криптовалюты, которые получили бурное развитие и представляют собой угрозу мировой финансовой системе. В исследовании выделяются основные риски, к основным из которых следует отнести – несовместимость с существующей финансовой системой; противоречие между финансовой архитектурой и глобальной валютой; отток капитала, высокая волатильность криптокурса; неравномерность внедрения криптовалют по странам и регионам мира; возможности использования криптовалют в качестве криптопирамид, невозможность вывода средств в случае криптокризиса. В ходе проведенного исследования автором предлагается минимизировать риски внедрения криптовалют в финансовую сферу путем формирования эффективного крипторегулирования и/или создания Цифровых валют центральных банков (далее – ЦВЦБ).
Статья содержит рецензию на монографию, которую подготовил коллектив ЦЭМИ РАН под руководством известного экономиста чл.-корр. РАН, главного научного сотрудника ЦЭМИ РАН Г. Б. Клейнера: «Интеллектуальные технологии в микро- и мезоэкономике / под ред. чл.-корр. РАН Г. Б. Клейнера; предисл. чл.-корр. РАН А. Р. Бахтизина; ЦЭМИ РАН. М.: ИД «Научная библиотека», 2025. 324 с.». Злободневность обсуждаемых в книге вопросов потребовала от авторов использования инновационной терминологии и неожиданных ракурсов рассмотрения.
Всё течет, всё меняется (древнегреч. Πάντα ῥεῖ καὶ οὐδὲν μένει) – эта мудрость знакома нам с детства. Принадлежит она Гераклиту Эфесскому, а сохранил её для истории Платон: «Гераклит говорит, что всё движется и ничего не стоит, и, уподобляя сущее течению реки, прибавляет, что дважды в одну и ту же реку войти невозможно»
Издательство
- Издательство
- ИРИО
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 101000, Москва, Армянский переулок, дом 9 стр. 1, офис 310-1
- Юр. адрес
- 117312, г Москва, Академический р-н, пр-кт 60-летия Октября, д 9, кв 716
- ФИО
- Ершова Татьяна Викторовна (ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ДИРЕКТОР)
- E-mail адрес
- info@iis.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 9122229
- Сайт
- http:/www.iis.ru