В статье рассматриваются современные практики применения методов машинного обучения в деятельности страховых компаний. Анализируются ключевые направления использования методов машинного обучения, включая оценку и прогнозирование рисков, автоматизацию процессов урегулирования убытков, защиту от мошенничества и персонализацию страховых продуктов и тарифов. Особое внимание уделяется внедрению кластерного анализа для сегментации клиентов. На основе обзора практик ведущих российских и международных страховых компаний продемонстрировано, что использование машинного обучения способствует снижению операционных затрат, повышению точности оценки рисков и минимизации ошибок, связанных с человеческим фактором. Результаты исследования демонстрируют, что внедрение машинного обучения становится ключевым фактором конкурентоспособности страховых компаний в условиях растущей цифровизации рынка и увеличения объемов данных, способствуя не только значительному снижению издержек, но и повышению производительности сотрудников за счет высвобождения времени, затрачиваемого на рутинные задачи. В будущем интеграция алгоритмов машинного обучения способна существенно сократить временные затраты страхователей за счет автоматизации подачи заявлений на выплаты. Однако внедрение машинного обучения требует от сотрудников компаний новых знаний и большого объема данных, доступ к которым зачастую ограничен для небольших страховых компаний. В статье также поднимаются вопросы защиты персональных данных и нормативно-правового регулирования в данной сфере.
В данной статье анализируется оптимальная траектория трансформации экономических отношений, направленная на развитие межмашинного взаимодействия при сохранении управленческой функции за человеком. В отличие от преобладающего подхода в цифровой повестке, предполагающего замену человеческого труда автоматизацией, предлагаемая модель учитывает важность коллективного принципа цифрового планирования. Данный подход обеспечивает сохранение активного участия человека в процессах анализа и принятия решений, что способствует повышению качества, гибкости и адаптивности управленческих процессов. В этой связи особое значение приобретает обоснование Концепции открытой государственной автоматизированной платформы (ОГАП), знаменующей переход от классических экосистем цифровой экономики к принципиально новой архитектуре сетевого взаимодействия. Актуальность исследования определяется ключевой ролью цифровизации экономики через внедрение ОГАП, что представляет стратегическую важность для Беларуси и России. Данная технологическая платформа способствует оптимизации макроэкономических условий, модернизации форм взаимодействия государства и общества, оптимизации технологических и производственных процессов, а также эволюции бизнес-стратегий и маркетинговых инструментов продвижения товаров. Цель данной работы состоит в разработке концепции, технико-экономического обоснования и практических механизмов внедрения инновационной платформы, оптимально соответствующей задачам цифровой трансформации евразийского пространства с учетом значительной роли государства в экономике. В результате исследования разработаны практические рекомендации по внедрению и использованию ОГАП в управленческой практике на фоне цифровой трансформации экономики Союзного государства (СГ).
Конкурентоспособность современных компаний напрямую зависит от степени их цифровизации. Цифровая трансформация стала проникать во все сферы, отрасли и бизнес-процессы. Розничная торговля исторически была в числе передовых отраслей в области инноваций. Технологии изменяют традиционные процессы управления запасами и логистики. Внедрение подобного рода систем позволяет более точно прогнозировать потребности: оптимизировать цепочки поставок и минимизировать потери. Это существенно сокращает издержки и повышает уровень обслуживания потребителей. Тем не менее, конкуренция в онлайн-пространстве становится все более жесткой, заставляя компании постоянно адаптироваться к изменениям на рынке, отслеживать новые тренды и технологии, что требует дополнительных инвестиций в развитие IT-инфраструктуры и обучение персонала. В деятельности розничных компаний широкое распространение получили технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, технология обработки больших данных, Wi-Fi-аналитика, интернет вещей, технологии виртуальной и дополненной реальности и т. д. В статье анализируются основные макроэкономические показатели, направления и инструменты цифровой трансформации розничной торговли, а также перспективы перехода к метавселенным