В статье раскрываются ключевые аспекты бизнес-аналитики, включая интеграцию данных и приложений, процессы трансформации информации в практические знания, а также разнообразные методы аналитической обработки. Определены отличительные характеристики концепции Big Data и технологий анализа больших данных. Проведена систематизация и сравнительная оценка современных подходов к интеллектуальному анализу информации с акцентом на их применение для решения управленческих задач и разработки бизнес-стратегий. Описана общая архитектура процессов цифровой обработки корпоративной информации. Особое внимание уделено функциональным возможностям предиктивной аналитики и систем прогнозирования. Представлен обзор лидирующих решений в области аналитики и машинного обучения на ИТ-рынке, а также перспективы их интеграции в цифровую экономику. Рассмотрены базовые подходы к обучению моделей в системах искусственного интеллекта и возможности их использования в различных сферах бизнеса. Исследуется специфика применения алгоритмов машинного обучения как составной части систем искусственного интеллекта, анализируются их преимущества и ограничения, а также оценивается потенциал использования данных технологий в современном менеджменте. Перечислены перспективные направления и функциональные возможности развития искусственного интеллекта для корпоративных решений, такие как агентные системы, автоматизированное машинное обучение и причинный искусственный интеллект.
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.
Переход общества к цифровой экономике требует новых подходов к управлению бизнесом. В настоящее время традиционные подходы и технологии управления людьми претерпевают значительную трансформацию. В данной статье рассматриваются процессы цифровизации управления персоналом в ведущих международных компаниях, изучаются особенности управления с учетом применения современных высокотехнологичных средств. Цель данного исследования - проведение анализа практики применения цифровых технологий в системе управления человеческими ресурсами. Анализируется применение цифровых технологий на всех этапах управления человеческими ресурсами: планирование, набор, отбор, адаптация, обучение, оценка и управление карьерой. В настоящее время цифровые технологии являются неотъемлемым элементом механизма управления современной организации, одним из ключевых инструментов обретения конкурентного преимущества. Рациональное внедрение инструментов в систему управления человеческими ресурсами предоставляет возможность удовлетворить потребность компании в сотрудниках, которые обладают необходимыми знаниями и навыками. Впоследствии именно эти сотрудники обеспечивают компании устойчивым конкурентным преимуществом на рынке.