Развитие искусственного интеллекта (ИИ) кардинально меняет банковский сектор, ускоряя цифровую трансформацию и повышая эффективность бизнес-процессов. Внедрение интеллектуальных алгоритмов позволяет автоматизировать клиентское обслуживание, управление рисками и борьбу с финансовыми мошенничествами. ИИ-аналитика улучшает кредитную оценку, персонализирует финансовые продукты и оптимизирует управление активами. Использование машинного обучения снижает операционные издержки, повышает уровень кибербезопасности и улучшает точность прогнозирования рыночных трендов. В статье анализируются основные направления внедрения ИИ в банковской сфере, оценивается его экономическая эффективность и рассматриваются ключевые риски и барьеры цифровой трансформации финансовых учреждений.
Развитие квантовых связей открывает новые возможности для финансовых рынков, способствует ускоренной обработке данных, оптимизации стратегий и повышению эффективности управления рисками. Квантовые алгоритмы, обладая экспоненциальной вычислительной мощностью, способны решать задачи, имеющиеся для классических компьютеров, что делает их перспективными для высокочастотного трейдинга, стресс- тестирования банковских систем и анализа ликвидности. Внедрение квантовой криптографии и оптимизационных алгоритмов меняет подход к безопасности финансовых операций и прогнозированию динамики активов. В статье рассматриваются основные направления использования квантовых компьютеров в финансах, анализируются их последствия, потенциальные угрозы и регуляторные вызовы. Особое внимание уделяется влиянию квантовой революции на финансовый сектор экономики и возможности ее перехода к новым технологиям.
Развитие цифровых технологий повышает потребность предприятий в интеграции автоматизированных систем управления (ERP), направленных на оптимизацию бизнес- процессов и снижение операционных затрат. Внедрение ERP-систем обеспечивает централизованный контроль ресурсов, автоматизацию учета, управление финансовыми потоками и прогнозирование спроса. Экономическая эффективность этих решений выражается в повышении производительности, снижении транзакционных издержек и улучшении управления цепочками поставок. В статье анализируются инвестиционные затраты на внедрение ERP, источники финансирования, ключевые выгоды для бизнеса и возможные риски. Рассматриваются перспективы развития ERP-систем с учетом технологических трендов, включая облачные вычисления, искусственный интеллект и интеграцию с интернетом вещей.
Современные экономические кризисы развиваются с высокой скоростью и сложностью, что требует новых методов прогнозирования и раннего выявления рисков. Использование технологий больших данных позволяет анализировать сложные экономические процессы в режиме реального времени, выявлять скрытые паттерны кризисов и предсказывать возможные макроэкономические потрясения. Применение машинного обучения, нейросетевых моделей и обработки высокочастотных финансовых данных значительно повышает точность прогнозирования кризисных сценариев, позволяя принимать упреждающие меры. В статье исследуется роль больших данных в выявлении нестабильности, рассматриваются основные источники информации, методы аналитики и ограничения алгоритмических предсказаний. Анализируются успешные примеры использования больших данных центральными банками и финансовыми регуляторами, а также перспективы интеграции предсказательных моделей в экономическую политику.
В статье рассматриваются теоретико-методологические основы интеграции сценарного анализа и многомерных байесовских моделей машинного обучения. Сценарный анализ представлен как инструмент стратегического планирования в условиях радикальной неопределённости, позволяющий формировать альтернативные траектории развития сложных систем. В свою очередь, байесовские модели в машинном обучении - в том числе Bayesian additive regression trees (BART), байесовские нейронные сети (BNN) и вариационные байесовские методы - обеспечивают формальное представление априорной неопределённости и латентной структуры данных. Особое внимание уделено методам построения условных прогнозов и обобщённых функций импульсного отклика (GIRF), адаптированным для нелинейных и непараметрических моделей. Обоснована практическая значимость данного подхода в макроэкономическом моделировании, энергетическом планировании и оценке инвестиционных рисков.
Наукастинг валового внутреннего продукта (ВВП) представляет собой ключевой инструмент макроэкономического анализа, позволяющий формировать оперативные оценки текущей динамики экономической активности до выхода официальной статистики. Современные вызовы, связанные с высокой волатильностью экономических условий, требуют адаптивных и вычислительно эффективных моделей, способных учитывать как классические макроиндикаторы, так и потоки высокочастотных данных. В настоящей статье рассматриваются теоретические основы и перспективы объединения динамических факторных моделей (DFM) с методами машинного обучения для построения гибридных архитектур наукастинга. Основное внимание уделено аналитическому обзору структуры DFM, методам оценки скрытых факторов при наличии пропусков и смешанных временных частот, а также проблемам интерпретируемости и устойчивости модели к структурным сдвигам. Дополнительно обсуждаются подходы к интеграции высокочастотных источников данных - таких как транзакционная активность, мобильность и поведенческие индикаторы - в рамках наукастинг-моделей.
В статье рассматривается интеллектуальная трансформация как этап цифровой эволюции, основанный на интеграции искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики данных в производственные процессы для повышения адаптивности и стратегической устойчивости бизнеса. Раскрывается переход к управлению, основанному на когнитивных и алгоритмических моделях, обеспечивающий автономное функционирование организаций за счёт интеллектуальной обработки данных. Выявлено различие между цифровизацией и интеллектуальной трансформацией, создающей новые управленческие модели на основе искусственного интеллекта. Интеллектуальная трансформация обеспечивает переход от цифровой автоматизации к самоуправляемым и адаптивным системам, способным повышать устойчивость и конкурентоспособность в условиях глобальных вызовов. Ключевые компоненты интеллектуальной трансформации, аналитика больших данных, когнитивные алгоритмы, цифровые двойники и адаптивные системы, представлены основой построения интеллектуально активной организации, ориентированной на автоматизацию и предиктивное управление в условиях многопараметрической неопределённости. Интеллектуальная оптимизация бизнес-процессов резюмируется как инструмент повышения операционной эффективности и фактор стратегического развития, способствующий формированию инновационно-активных организационных моделей.
Целью данной статьи является изучение практики зарубежных транснациональных корпораций в области использования искусственного интеллекта и машинного обучения для управления цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. Методологическим основанием данной статьи явился комплексный подход, позволивший использовать совокупность методов (анализа, классификации и обобщения), позволивших системно и последовательно исследовать опыт транснациональных корпораций в решении проблемы использования новейших достижений в области машинного обучения и использования искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. В результате исследования автором выделены и систематизированы основные причины, требующие использования машинного обучения искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. Практическая ценность данной статьи определяется возможностью использования полученных результатов в целях дальнейшей разработки проблемы, связанной с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения для управления цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. Сделан вывод, что система машинного обучения, позволяющая расширять возможности искусственного интеллекта, дает возможность транснациональным компаниям принимать решения на основе исторической и текущей информации о спросе и предложении, формируя точные прогнозы относительно функционирования цепочек поставок в условиях турбулентной внешней среды. Интеллектуальные системы машинного обучения (ИСМО) предоставляет транснациональным корпорациям инструмент, который способствует сокращению расходов и увеличению доходов, позволяет поддержать имидж надежного поставщика.