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.
Развитие информационных технологий способствует качественным изменениям в современном мире. Такое направление, как искусственный интеллект не может оставаться без должного внимания и применения. Сегодня минимальный уровень знаний, связанных с искусственным интеллектом, является неотъемлемой частью повседневной жизни. Особенно это касается медицины. Будущим медикам уже сегодня необходимо показывать способы использования искусственного интеллекта на практике. Проблема заключается в том, что в технических вузах этому предмету предшествует изучение других связанных дисциплин. У студентов медицинских вузов такого набора технических дисциплин нет. Необходимо адаптировать темы, связанные с искусственным интеллектом, для студентов медицинских вузов. Анализ существующих учебников и методических пособий показал как разброс тем, так и сложную их техническую составляющую. На основе общего опыта были выделены и адаптированы наиболее важные темы для студентов-медиков, отражающие основы искусственного интеллекта и его применение в медицине. Разработанный тематический план включает в себя наиболее важные темы дисциплины с аргументацией и необходимое количество часов для их изучения. Рассмотрение обозначенных тем может быть использовано в педагогической деятельности в медицинских вузах в рамках изучения дисциплины «Введение в искусственный интеллект».
Статья исследует фундаментальную смену парадигмы в управлении бизнес-процессами и технологическим развитием: переход от доминирующей модели «Технологии для Процессов» к активно формирующейся модели «Процессы под Технологии». Анализируются исторические предпосылки, ключевые драйверы (цифровизация, big data, ИИ, гибкие методологии), сущностные различия парадигм, практические последствия для стратегического управления, проектирования процессов, организационной структуры и компетенций персонала. Рассматриваются преимущества, риски и этические аспекты новой модели. Делается вывод о том, что «Процессы под Технологии» является неизбежным ответом на вызовы гипердинамичной цифровой экономики, требующим переосмысления основ управления и развития организаций.
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.
В статье представлена концепция цифровой идентичности учетных объектов в контексте когнитивной модели бухгалтерского учета. Раскрыта ее онтологическая структура, предложена классификация атрибутов, проведен сравнительный анализ с традиционным подходом. Обоснованы преимущества когнитивной идентичности для обеспечения интероперабельности, прослеживаемости и интеграции с искусственным интеллектом.
Применение искусственного интеллекта (ИИ) открывает новые горизонты для повышения эффективности деятельности компаний в банковской сфере, трансформируя привычные способы анализа информации и взаимодействия с клиентами. Поэтому изучение воздействия ИИ и последствий этого воздействия является критически значимым. В статье представлен комплексный анализ влияния искусственного интеллекта на банковский сектор, рассмотрены преимущества и риски данного влияния, проведена оценка перспективности рынка, определены особенности развития банковской системы РФ и начало использования ИИ в деятельности банков, выявлены ключевые игроки рынка. Описаны успешные случаи применения искусственного интеллекта в деятельности крупных банков России, рассмотрены особенности развития технологии ИИ с точки зрения практической применимости.
Искусственный интеллект может радикально изменить подход к некоторым методам диагностики состояния здоровья. Температурные характеристики, наблюдаемые на поверхности кожи, могут указывать на наличие и анатомическое распределение заболеваний, травм и инфекций. Раннее обнаружение заболеваний по изменению температуры поверхности кожи предпринималось на протяжении нескольких последних лет. Однако необходимость оценки большого количества данных не позволяла этому методу термографии занять место в практике врачей. Искусственный интеллект сделает возможным быстрый анализ термограмм и раннее диагностирование заболеваний.
Учебник содержит систематизированное изложение теоретических основ современных информационных технологий в области экономики. Материалы учебника подготовлены авторами на основе текстов лекций, прочитанных ими в течение ряда лет студентам различных форм обучения по дисциплинам: “Проектирование информационных систем”, “Базы данных”, “Имитационное моделирование экономических систем”, “Интеллектуальные информационные системы”, “Информационные технологии” и “Информационная безопасность”.
В учебнике основное внимание уделено методологическим основам применения средств автоматизации профессиональной деятельности, теории и практике моделирования экономических информационных систем, а также основам построения и использования систем искусственного интеллекта.
Для студентов высших учебных заведений РФ, обучающихся по специальности “Прикладная информатика в экономике”, а также аспирантов, молодых преподавателей и научных сотрудников, занимающихся решением перечисленных проблем.
Книга написана по материалам открытой отечественной и зарубежной печати.
Статья посвящена развитию предиктивного управления в корпоративном секторе экономики. Российская экономика проходит период глубокой трансформации, обусловленной ключевыми глобальными трендами развития, внутренними причинами и факторами. Она развивается в условиях постоянных изменений, роста неопределенности и требует развития предиктивного (предсказательного) менеджмента. В статье раскрывается сущность и инструменты предиктивного менеджмента, позволяющие выявлять и предсказывать тенденции развития компаний корпоративного сектора экономики. В представленных к публикации материалах показана методика расчета маржинального дохода и точки безубыточности, запаса экономической прочности компании, создана методика предиктивного управления в производственной сфере. В статье также разработана многофакторная регрессионная модель зависимости доходов от основных средств, оборотных активов и осуществляемых расходов, использование которой на практике повышает эффективность менеджмента корпоративного сектора экономики.
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.