С развитием цифровых технологий и появлением финтех-стартапов, корпоративные финансы стали сталкиваться с новыми вызовами и возможностями. Постоянные изменения внешней среды, в том числе частая смена конъюнктуры на финансовых рынках, нестабильность валют актуализируют важность регулярного мониторинга финансовых рисков и оперативного управления ими, что требует более тщательного исследования. Для исследования применялись основные научные методы, такие как: анализ литературы и источников, исследовательская методология, статистический анализ данных. В статье рассматриваются основные тренды и инновации в сфере финтех, которые могут быть применены для эффективного управления корпоративными финансами. Автор статьи исследует роль блокчейн-технологии, искусственного интеллекта, больших данных и автоматизированных систем в корпоративных финансах. В статье проведен анализ преимуществ, связанных с использованием рассматриваемых технологий, таких как повышенная эффективность, прозрачность, надежность и снижение издержек. Кроме того, рассматриваются риски и вызовы, связанные с внедрением этих инновационных финтех-технологий. По результатам исследования автор предлагает стратегии и подходы для успешной адаптации и использования инновационных финтех-технологий в корпоративных финансах в условиях цифровой экономики. В заключении автор приходит к выводу, что инновационные финтех-технологии представляют значительный потенциал для улучшения управления корпоративными финансами в условиях цифровой экономики, при этом выделяется, что их внедрение требует тщательного планирования, адаптации и обеспечения безопасности, в целях максимально эффективного их использования, с учетом их преимуществ, с акцентом на снижение рисков, которые они могут представлять.
В условиях глобальной цифровизации экономики и реализации национальных стратегий развития возникает необходимость анализа внедрения технологий ИИ в различные отрасли экономики. Имеет значение, какими темпами будут развиваться данные направления в нашей стране. Применение ИИ становится ключевым фактором повышения эффективности и конкурентоспособности, а также основой перехода к новой цифровой экономике.
Исследование направлено на анализ теоретических и организационно-методических аспектов внедрения ИИ в экономику, динамики отраслевых экономических эффектов и формулирование прогноза достижения целевых показателей Национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Для анализа использованы методы сравнительного и экономико-статистического анализа, которые позволяют сопоставить исходные и целевые показатели эффективности, оценить структурные изменения и формализовать выводы о влиянии ИИ на сокращение операционных расходов и оптимизацию бизнес-процессов. Рассмотрены ключевые отрасли, в которых внедрение технологий ИИ оказывает значительное влияние: от обрабатывающей промышленности до государственного управления, здравоохранения и сельского хозяйства. Исследована динамика экономических эффектов, выявлены тенденции и потенциал снижений затрат благодаря цифровым технологиям. Научная новизна исследования заключается в оценке возможностей достижения важнейших целевых индикаторов Национальной стратегии развития искусственного интеллекта.
Результаты исследования могут быть использованы при разработке и корректировке стратегий цифровой трансформации организаций и отраслей, формировании управленческих решений и государственной политики по внедрению ИИ. Практическая реализация рекомендаций способствует повышению цифровой зрелости экономики.
Данная статья посвящена исследованию методов и инструментов визуализации больших данных в рамках автоматизированных информационных систем (АИС).
Цель работы - выявить наиболее эффективные подходы к визуализации, позволяющие извлекать ценную информацию из больших массивов данных и принимать обоснованные управленческие решения. В статье рассмотрены различные методы визуализации, такие как диаграммы, графики, карты, деревья решений и другие. В результате исследования были определены ключевые критерии выбора методов визуализации в зависимости от типа данных и целей анализа, а также разработаны рекомендации по интеграции инструментов визуализации в АИС. Практическая значимость работы заключается в возможности применения полученных результатов для повышения эффективности анализа больших данных и улучшения качества принимаемых решений в различных областях бизнеса и науки.
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.
В статье рассматриваются современные тенденции и новейшие технологии, применяемые для цифровизации бизнес- процессов. Основное внимание уделяется таким подходам, как автоматизация процессов, роботизация (RPA), использование искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (ML), Интернета вещей (IoT), больших данных (Big Data), облачных вычислений (Cloud Computing), ERP-систем, блокчейна и аналитики данных. Приведены преимущества, риски и возможности совместного использования данных подходов. Статья подчеркивает важность интеграции этих технологий для повышения эффективности и точности управления бизнесом. В статье также рассмотрены примеры успешной интеграции перечисленных технологий в различных отраслях, что позволяет оценить их эффективность на практике. Особое внимание уделяется анализу возможных рисков и способов их минимизации при внедрении цифровых решений. Обсуждаются перспективы дальнейшего развития цифровизации в контексте глобальных экономических изменений и перехода к Индустрии 4.0. В рамках исследования использовались методы анализа и синтеза, а также систематизация и обобщение данных, полученных из практического опыта применения указанных технологий в бизнесе. Данное исследование подчеркивает важность интеграции указанных технологий для повышения эффективности и точности управления бизнес- процессами, а также акцентирует внимание на том, что успешное внедрение цифровых технологий требует комплексного подхода и учета возможных рисков.
Статья посвящена комплексному анализу цифровой трансформации как ключевого вектора модернизации современного бизнеса. Авторы рассматривают цифровую трансформацию не только как технологический, но и как организационно-культурный и управленческий процесс. Проанализированы ключевые драйверы и барьеры цифровых преобразований, а также представлены методы оценки их эффективности - от KPI и ROI до комплексных фреймворков и кейс-анализа. Особое внимание уделено влиянию цифровизации на бизнес-модели, роль лидерства и устойчивое развитие. В статье представлены межотраслевые примеры (здравоохранение, финансы, производство), иллюстрирующие реальные практики внедрения. Работа опирается на современные научные исследования и прикладные подходы к измерению успеха цифровых трансформаций.
Цифровая трансформация бизнеса означает перевод многих процессов на предприятии в цифровой вид, т. е. предполагается выполнение процессов с использованием компьютерной техники и ИТ-технологий. При этом важно организовать эффективную интеграцию уже имеющихся на предприятии процессов с современными ИТ-технологиями. Такая интеграция может касаться не только производства, но и других областей человеческой деятельности. Конечно, и раньше многие отрасли в разной мере подвергались автоматизации, но появление искусственного интеллекта (ИИ) может сгладить разницу между отраслями с автоматизацией разной степени и позволит оптимизировать процессы, даже если какие-то из сфер деятельности не предполагают использование ИИ. Тем не менее процесс цифровизации в подавляющем большинстве случаев даст ускорение принятию решений, если использовать системы ИИ, в частности цифрового двойника. Это оптимизирует сбор данных, что позволит использовать их для создания моделей объектов или систем. Модель в дальнейшем будет применяться для анализа и оптимизации работы без физического присутствия объекта. Все вышеизложенное и определяет актуальность темы идентификации места и роли искусственного интеллекта в цифровой трансформации российского бизнеса. В данной статье авторы размышляют над проблемой «Какие шаги необходимо предпринять для развития новых технологий анализа данных в производстве? И как усовершенствовать среду работы с данными?». В статье дается обзор истории использования искусственного интеллекта в бизнесе. Обсуждаются слабые стороны применения технологий искусственного интеллекта. Предпринимается попытка дать ответ на вопрос: что нужно сделать уже сегодня, чтобы предприятие или организация могли занять лидирующие позиции завтра.
Статья посвящена исследованию возможностей применения нейронных сетей для анализа больших данных в режиме реального времени в сфере информационной безопасности. Актуальность темы обусловлена стремительным ростом объемов генерируемых данных, усложнением методов кибератак и необходимостью разработки новых эффективных подходов к защите информации. В работе подробно рассматриваются ключевые задачи, решаемые с помощью нейросетевых технологий, включая обнаружение аномалий в сетевом трафике, предотвращение распределенных атак типа DDoS, классификацию вредоносного программного обеспечения и прогнозирование новых киберугроз. Особое внимание уделяется уникальным преимуществам нейронных сетей, таким как способность обрабатывать экстремально большие объемы разнородных данных, выявлять сложные неочевидные паттерны атак, непрерывно обучаться и адаптироваться к быстро меняющимся условиям киберсреды. В работе использованы методы глубокого обучения, включая сверточные и рекуррентные нейронные сети, для анализа больших данных и выявления киберугроз. Применены подходы к обработке данных в реальном времени и оценке устойчивости моделей. Проведенное исследование демонстрирует, что современные нейросетевые архитектуры обладают значительным потенциалом для революционного преобразования систем информационной безопасности. Ключевыми преимуществами являются сверхвысокая скорость обработки потоковых данных, способность детектировать ранее неизвестные типы атак благодаря выявлению сложных корреляций, а также возможность прогнозирования угроз на основе анализа исторических данных. Однако исследование также выявило серьезные технологические вызовы: чрезмерную потребность в вычислительных ресурсах для обучения сложных моделей, проблему “черного ящика” при интерпретации решений, уязвимость самих нейросетевых моделей к специализированным атакам (adversarial attacks), а также этические аспекты автоматизированного принятия решений в кибербезопасности. В статье представлены успешные кейсы внедрения, включая системы обнаружения вторжений нового поколения и платформы анализа вредоносного кода. Перспективными направлениями дальнейших исследований авторы видят разработку энергоэффективных нейросетевых моделей, создание методов объяснимого ИИ для безопасности и развитие адаптивных систем, способных эволюционировать вместе с киберугрозами. Полученные результаты представляют ценность для специалистов по кибербезопасности, разработчиков защитных решений и исследователей в области искусственного интеллекта.
В данной статье исследовано влияние искусственного интеллекта на повышение эффективности управления в нефтегазовой отрасли. Авторы, анализируя влияние искусственного интеллекта (ИИ) на повышение эффективности в нефтегазовой отрасли, включая оптимизацию разведки, добычи, логистики и экологической безопасности; размер рынка; долгосрочные тенденции в областях применения и т. д., выделяют ключевые технологические решения. К ним относятся автоматизация анализа данных, прогнозирование рисков и интеграция IoT-платформ. На основе проведенного исследования предлагается расширить использование искусственного интеллекта для повышения эффективности нефтегазовой отрасли посредством внедрения гибридных алгоритмов машинного обучения, усиления межотраслевого сотрудничества и разработки стандартов цифровой безопасности. Особое внимание уделяется роли ИИ в снижении углеродного следа и адаптации к глобальным климатическим инициативам. Использованы методы машинного обучения, анализ больших данных и кейс-стади ведущих компаний (Schlumberger, ExxonMobil, СИБУР). Применены статистические модели для оценки снижения затрат на добычу (до 40%) и повышения точности геофизической разведки. Данные получены из отраслевых отчетов, патентных баз и программных решений. ИИ используется для оцифровки производственных записей и автоматического анализа геологических данных, на основе глубинных нейросетей, что позволяет выявлять проблемы и оптимизировать ключевые процессы разведки нефти. Интеллектуальный анализ рыночного спроса через сбор данных и визуализацию повышает эффективность цепочек поставок. Современные коммерческие решения стимулируют цифровую трансформацию отрасли и инновации. Результаты исследования применимы для оптимизации разведки, добычи и логистики. В отличие от существующих работ, акцент сделан на специфику развивающихся рынков. Несмотря на текущие проблемы (затраты, качество данных), внедрение ИИ позволит: Усилить сбор данных каротажа; Внедрить интеллектуальную геофизическую разведку; Автоматизировать диагностику неисправностей. Ключевое направление - создание инновационного исследовательского центра для ускорения цифровой трансформации и внедрения инноваций.
Развитие цифровой экономики в России сталкивается с противоречием между необходимостью свободного обмена большими данными и усилением контроля за персональными данными. Введение национального проекта «Экономика данных» и новых федеральных законов о персональных и деперсонализированных данных обострило проблемы правового регулирования этой сферы. Исследование направлено на выявление экономических проблем в области больших данных, возникающих из-за регуляторных пробелов и новых норм защиты персональной информации. Методологической основой выступает новая институциональная теория, в частности теория управления трансакциями О. Уильямсона. В статье применяются методы сравнительного институционального анализа и экономико-математического моделирования для оценки эффективности штрафных санкций. Установлены различия в специфичности больших и персональных данных как ресурсов, что обосновывает необходимость дифференцированного регуляторного подхода. Выявлены структурные альтернативы регулирования: от полного государственного контроля до рыночных механизмов с промежуточными гибридными формами. Основными препятствиями развития рынка больших данных являются неопределенность статуса обезличенных данных и отсутствие надежных методов деперсонализации. Моделирование показало, что введение оборотных штрафов создает чрезмерную нагрузку на малые и средние предприятия, предварительно инвестировавшие в кибербезопасность. Обеспечение развития цифровых отраслей требует обязательного государственно-частного партнерства в нормотворчестве через саморегулируемые организации, учитывающего высокую скорость технологических изменений.