Оптимизация бизнес-процессов с помощью автоматизированных систем управления на основе искусственного интеллекта
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ ВЕСТНИК ВОРОНЕЖСКОГО ИНСТИТУТА ВЫСОКИХ ТЕХНОЛОГИЙ
cетевое издание
ISSN 2949-4443

Оптимизация бизнес-процессов с помощью автоматизированных систем управления на основе искусственного интеллекта

idПшиченко Д.В.

УДК 004.8:658.5

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

В статье рассматривается оптимизация бизнес-процессов с помощью автоматизированных систем управления, основанных на искусственном интеллекте (ИИ). Изучаются современные методы, такие как машинное обучение, роботизированная автоматизация процессов, обработка естественного языка, предиктивная аналитика, которые позволяют повысить эффективность операций, улучшить точность прогнозов и минимизировать ошибки. Анализируются преимущества внедрения ИИ в различные сферы бизнеса, включая автоматизацию рутинных задач, принятие решений в реальном времени и улучшение взаимодействия с клиентами. Уделяется внимание вызовам, связанным с внедрением ИИ в бизнес-процессы, таким как вопросы защиты данных и адаптации сотрудников к новым технологиям.

1. Wu M. AI based smart business management and control analysis based decision making by machine learning model / M. Wu, X. Qin // Entertainment Computing. – 2024. – Vol. 51. – URL: https://doi.org/10.1016/j.entcom.2024.100724 [Accessed 3rd September 2024].

2. Bukhtueva I. AI-Enabled Sales Forecasting: Techniques and Best Practices for Improved Accuracy / I. Bukhtueva // Cold Science. – 2024. – No. 7. – pp. 4-13.

3. Bobunov A. Using containerization to simplify and accelerate testing processes in financial organizations / A. Bobunov // International Journal of Humanities and Natural Sciences. – 2024. – Vol. 8-1. – No. 95. – pp. 113-117.

4. Artificial Intelligence – Worldwide // Statista. – URL: https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/worldwide [Accessed 3rd September 2024].

5. AI is showing "very positive" signs of eventually boosting GDP and productivity // Goldman Sachs. – URL: https://www.goldmansachs.com/insights/articles/AI-is-showing-very-positive-signs-of-boosting-gdp [Accessed 3rd September 2024].

6. Ponomarev E. Machine learning for credit assessment in mobile credit aggregators / E. Ponomarev // International Independent Scientific Journal. – 2024. – No. 65. – pp. 48-50.

7. Walmart’s Element: A machine learning platform like no other // Walmart. – URL: https://tech.walmart.com/content/walmart-global-tech/en_us/blog/post/walmarts-element-a-machine-learning-platform-like-no-other.html [Accessed 3rd September 2024].

8. Annual Reports & Proxy Statements: 2023 Annual Report // American Express. – URL: https://ir.americanexpress.com/financials/annual-reports-and-proxy-statements/default.aspx [Accessed 4th September 2024].

9. BofA’s Erica Surpasses 2 Billion Interactions, Helping 42 Million Clients Since Launch // Bank of America Corporation. – URL: https://newsroom.bankofamerica.com/content/newsroom/press-releases/2024/04/bofa-s-erica-surpasses-2-billion-interactions--helping-42-millio.html [Accessed 6th September 2024].

10. 10 Powerful Predictive Analytics Examples & Use Cases // Teramind. – URL: https://www.teramind.co/blog/predictive-analytics-examples/ [Accessed 7th September 2024].

11. Dudaiti G. Launching services in complex regions: Strategies and challenges for ride-hailing businesses in USA / G. Dudaiti // Sciences of Europe. – 2024. – No. 146. – pp. 19-22.

12. Balasubramaniam S. Artificial Intelligence‐Based Hyperautomation for Smart Factory Process Automation / S. Balasubramaniam, A. Prasanth, K.S. Kumar, S. Kadry // Hyperautomation for Next‐Generation Industries. – Wiley-Scrivener, 2024. – pp. 55-89.

Пшиченко Дмитрий Викторович
Доцент

ORCID |

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Москва, Россия

Ключевые слова: автоматизация, искусственный интеллект (ИИ), бизнес-процессы, машинное обучение (МО), обработка естественного языка (NLP), предиктивная аналитика, роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Для цитирования: Пшиченко Д.В. , Оптимизация бизнес-процессов с помощью автоматизированных систем управления на основе искусственного интеллекта. Вестник Воронежского института высоких технологий. 2024;18(3). Доступно по: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1352(на англ.)

83

Полный текст статьи в PDF

Поступила в редакцию 12.09.2024

Поступила после рецензирования 13.09.2024

Опубликована 30.09.2024