В статье рассматривается применение технологий больших данных с целью повышения эффективности производственных систем предприятий и оценки их экономической результативности.
Цель исследования состоит в выявлении факторов и условий успешной интеграции Big Data в управленческие процессы, а также в разработке рекомендаций по их внедрению с учетом отраслевой специфики и требований безопасности. Методическая база исследования включает анализ статистических данных, обзор российской практики, изучение результатов пилотных проектов и отечественного опыта. Результаты показывают, что использование технологий больших данных способствует росту точности прогнозирования, сокращению времени на принятие управленческих решений и повышению прозрачности бизнес-процессов. Авторы отмечают, что главными условиями эффективного внедрения являются наличие квалифицированных кадров, модернизация инфраструктуры и формирование аналитической культуры. Работа имеет практическую ценность, т. к. формулирует рекомендации, способные повысить устойчивость и конкурентоспособность предприятий в условиях цифровой трансформации экономики.
Горнодобывающий сектор относится к числу наиболее рискованных направлений экономической деятельности, что обусловлено нестабильностью цен на сырьевые товары, геологической неопределённостью, динамикой законодательного регулирования и высоким уровнем капитальных вложений. Традиционные методики финансового анализа зачастую оказываются недостаточными при оценке инвестиционных инициатив в подобных условиях. В рамках настоящего исследования разработан и обоснован инженерный подход к моделированию неопределённости в финансовой оценке проектов горнодобывающих предприятий. Предложенная методология базируется на применении вероятностного анализа, имитационного моделирования и сценарного подхода для повышения достоверности прогнозов и минимизации потенциальных рисков. Эффективность разработанного методического аппарата подтверждена практическим внедрением на примере реального инвестиционного проекта в сфере разработки месторождений полезных ископаемых. Результаты исследования могут быть использованы компаниями отрасли для усиления устойчивости и формирования долгосрочной конкурентной позиции.
Статья посвящена анализу роли искусственного интеллекта в модернизации отраслей экономики. Целью исследования является изучение перспектив и рисков внедрения современных технологий, а также формирование рекомендаций по их интеграции. Методы исследования включают анализ современных подходов к применению искусственного интеллекта, изучение передовых практик в отраслях и оценку их влияния на эффективность и производительность. В статье рассмотрены примеры использования искусственного интеллекта. Выявлено, что такие технологии способствуют снижению издержек, повышению качества продукции и услуг, а также внедрению инновационных решений. Однако отмечаются риски, связанные с автоматизацией рабочих мест, недостаточной нормативно-правовой базой и необходимостью подготовки квалифицированных кадров. Особенностью работы является рассмотрение проблем комплексно, благодаря чему сочетается изучение технологических, экономических и социальных аспектов. Результаты исследования подчеркивают роль стратегического подхода к использованию искусственного интеллекта, включая разработку стратегий, развитие инфраструктуры и адаптацию международного опыта.
Цель исследования заключалась в изучении влияния искусственного интеллекта на экономику и социальную сферу, а также в разработке рекомендаций по минимизации рисков и максимизации положительных эффектов от его использования. В рамках исследования был проведен анализ существующих исследований, обзор литературы и разработка аналитических моделей с целью оценки социально- экономических эффектов интеграции искусственного интеллекта. Результаты показали, что искусственный интеллект трансформирует основные аспекты экономики, включая повышение производительности, автоматизацию процессов и усиление конкурентной среды. Применение современных технологий в социальной сфере способствует улучшению качества жизни, в частности через модернизацию здравоохранения и образования. Одновременно с этим выявлены такие риски, как усиление цифрового неравенства, технологическая безработица и вопросы этического использования технологий. На основе проведенного анализа разработаны стратегии минимизации рисков и предложены меры для увеличения положительных эффектов, включая развитие цифровой грамотности, стандарты кибербезопасности и поддержку малого бизнеса. Исследование указывает на необходимость сбалансированного подхода к интеграции искусственного интеллекта с учетом правовых, социальных и экономических аспектов, предоставляя рекомендации разработчикам политики, бизнеса и научного сообщества.