Исследование посвящено анализу и оценке перспектив применения искусственного интеллекта (ИИ) в различных отраслях экономики. В работе представлен обзор текущих тенденций, включая расширение глобального рынка ИИ, рост технологий генеративного ИИ и растущую цифровизацию отраслей. Наряду с ключевыми факторами роста, такими как совершенствование алгоритмов глубокого обучения, значительные инвестиции государственного и частного секторов, растущие возможности генеративного ИИ, рассмотрены основные барьеры развития, такие как нормативные и этические ограничения, вопросы зеленой повестки, недостаток квалифицированных кадров. В исследовании подчеркивается интеграция ИИ в такие важные отрасли, как финансы, розничная торговля, автомобильная отрасль, энергетика и медиа. Рассматриваются прогнозы развития рынка до 2030 года, выявляется потенциал роста и области практического применения инновационных технологий ИИ.
Проведен анализ действующей информационной системы таможенного администрирования. Разработана концепция формирования информационно-аналитической платформы «Таможенные услуги» с интегрированным мобильным приложением в контексте ее развития на основе интеллектуализации и цифровой трансформации. Платформа разрабатывается по аналогии с известным сервисом госуслуг и представляется непрецедентной цифровой средой (инновационной в отношении всех других сред, в том числе и для аналога), объединяющей в единый контур должностных лиц таможенных органов, государственных институтов, экспортёров и импортеров товаров, представителей околотаможенных структур. Концептуальные положения разработаны на принципах непрерывной модернизации системных решений в соответствии современным тенденциям в области анализа данных, искусственного интеллекта и потребностями систем контроля и управления. Определены существенные преимущества предлагаемой платформы.
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.
В статье проанализированы основные показатели российского рынка труда, выявлены ключевые тренды развития рынка, обусловленные демографическими, экономическими, политическими факторами. Рассмотрен вопрос об изменении структуры рынка труда и появлении новых форм занятости, связанных с продолжающимися процессами цифровизации и искусственного интеллекта, в частности, широкое распространение дистанционной (удаленной) работы и платформенной занятости.
Современные цифровые системы предъявляют высокие требования к удобству и персонализации пользовательских интерфейсов, что делает использование методов искусственного интеллекта особенно актуальным. Адаптивные интерфейсы, способные самостоятельно подстраиваться под индивидуальные особенности пользователя, уровень его опыта и контекст взаимодействия, становятся ключевым элементом повышения эффективности и качества цифровых продуктов. В статье рассматриваются теоретические и практические аспекты разработки таких интерфейсов с использованием ИИ. Особое внимание уделено методам машинного обучения, нейросетевым моделям, алгоритмам прогнозирования поведения пользователей и интеграции этих методов в архитектуру интерфейсов.
Международные аспекты обеспечения информационной безопасности приобретают всё большую значимость в условиях глобализации информационного пространства и цифровой трансформации международных отношений. Трансграничный характер информационных угроз, размывание государственных границ в виртуальном пространстве и возрастающая взаимозависимость национальных информационных инфраструктур обусловливают необходимость международного сотрудничества в данной области. В статье анализируются подходы Китайской Народной Республики к обеспечению международной информационной безопасности. Участие страны в обеспечении международной информационной безопасности представляет собой один из ключевых принципов внешней политики Китайской Народной Республики. В связи с высоким уровнем экономического роста и укреплением позиции Китая на международной арене все чаще возникает конфликт интересов этого государства с другими странами. Особенно напряжены отношения Китая с Соединенными Штатами, что связано с проблемой кибербезопасности и защиты интеллектуальной собственности, в частности, уязвимостью финансового, энергетического секторов и сектора информационных технологий национальных хозяйств этих стран. Вместе с тем совершенствование и развитие информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) позволяют противодействовать кибершпионажу со стороны иностранных агентов. Таким образом, правительство Китая заявляет о единоличном управлении собственным информационным пространством, что подразумевает создание защищенной от кибератак информационной структуры. В статье рассматриваются вопросы обеспечения национальной безопасности Китайской Народной Республики в киберпространстве; проводится анализ международно-правовой базы КНР в области информационной безопасности; дается обзор участия Китая в разработке международной политики информационной безопасности, а также противостояния КНР и США по вопросам обеспечения международной информационной безопасности.
В статье рассматривается роль искусственного интеллекта в системе кибербезопасности как ключевого инструмента обнаружения, анализа и предотвращения кибератак. Проанализированы теоретические основы применения машинного обучения и нейронных сетей в защите информационных систем, показаны преимущества интеллектуальных технологий по сравнению с традиционными методами обеспечения безопасности. Особое внимание уделено концепции поведенческой аналитики, использованию алгоритмов глубокого обучения для выявления атак нулевого дня и построению адаптивных моделей защиты, способных предсказывать и предотвращать киберугрозы в режиме реального времени. Отмечаются этические и технологические вызовы, связанные с применением искусственного интеллекта, включая уязвимость обучающих моделей и необходимость сохранения человеческого контроля над автоматизированными системами. Сделан вывод о том, что интеграция искусственного интеллекта в систему кибербезопасности способствует формированию нового уровня защиты, основанного на самообучающихся алгоритмах и аналитике больших данных, что обеспечивает устойчивость цифровых инфраструктур в условиях динамично изменяющегося киберпространства.
В исследовании раскрываются вопросы влияния искусственного интеллекта на поведение человека, определяется глубина воздействия нейросетей на состояние информационной и, как следствие, экономической безопасности индивида, оцениваются перспективы биоинформационного программирования человека, приводится международная статистика объёма инвестиций в искусственный интеллект.
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.
Технологии цифровой экономики активно проникают во все бизнес- процессы и становятся ключевым фактором конкурентоспособности современных предприятий. При этом возникает потребность в развитии нормативно- правового регулирования технологий искусственного интеллекта в части применения как бизнес - субъектами, так и связанными институтами. Современные модели машинного обучения активно внедряются в практику финансового анализа, включая задачи оценки устойчивости предприятий.
Целью статьи является выявление проблем регулирования технологий искусственного интеллекта в цифровой экономике. Методологическая основа исследования включает теоретический обзор концепций цифровизации, формально - юридические и историко-правовые методы для систематизации правовых норм, а также общие эмпирические методы исследования (синтез, анализ, сравнение, классификация). Показано, что проблемы регулирования технологий искусственного интеллекта во многом сосредоточены на этических вопросах и вопросах правосубъектности. Выделен комплекс наиболее актуальных проблем регулирования, которые могут стать отправной точкой в развитии национальной и международной правовой базы.
Современные организации сталкиваются с необходимостью оперативного анализа больших объемов данных для принятия управленческих решений. Традиционные методы экономического анализа, основанные на статистике и эконометрике, зачастую не справляются с нелинейными зависимостями и быстро меняющимися рыночными условиями. Искусственный интеллект (ИИ), включая машинное обучение (ML) и глубокие нейросети (DL), позволяет значительно повысить точность оценки экономических процессов и прогнозировать их развитие.
В данной статье анализируются возможности применения методов ИИ для оценки экономического состояния организаций в различных отраслях. Рассмотрены ключевые алгоритмы машинного обучения (линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг) и нейросетевые модели (LSTM, трансформеры, GNN), а также их практическое использование в прогнозировании банкротств, кредитных рисков, спроса и мошенничества. Приведены реальные кейсы внедрения ИИ в российских компаниях (Сбербанк, X5 Group, РЖД, ФНС) и за рубежом (J. P. Morgan, IBM, BlackRock).