На главную
О журнале Редакция Подписка Архив Авторам Контактная информация
Журнал «Менеджмент и бизнес-администрирование»
№2 / 2023

Применение искусственного интеллекта в оценке корпоративных ресурсов организаций на основе больших данных

Левина Е.В.,

кандидат социологических наук, старший научный сотрудник Лаборатории проблем развития цифровой экономики, ИПР РАН, Москва, Россия; доцент Департамента социологии Финансового университета при Правительстве РФ, Москва, Россия

Аннотация. Цель статьи. Представленные в рамках статьи результаты исследования определяют значимость применения технологий искусственного интеллекта в реализации бизнес-процессов в целом и обеспечении предприятий необходимыми ресурсами стратегическго назначения в частности. Материалы и методы. В процессе проведения исследования автором статьи были использованы как общенаучные, так и частнонаучные методы, к числу которых следует отнести методы анализа и синтеза, классификации и обощения для выделения ресурсов, обеспечивающих функционирование инфраструктуры предприятий; системный и струкрурно-функицональный подходы для выявления взаимосвязей между корпоративными ресурсами внутри организаций; ситуационный подход, позволяющий выделить составляющие внешней среды, которые воздействуют на деятельность предприятий в современных условиях. Результаты. В предложенной работе рассмотрены основные направления развития корпоративных ресурсов промышленных предприятий, отражающие необходимость применения платформенных решений и технологий искусственного интеллекта для оценки уровня их готовности к цифровой трансофрмации. Выводы. Рассмотренные автором статьи тенденции развития технологий искусственного интеллекта в мире и в России позволяют выявить приоритетные направления в обеспечении предприятий соответствующими интеллектуально-коммуникационными ресурсами.Применение. Полученные в процессе проведенного исследования результаты могут быть использованы для дальнейшей разработки платформенного решения, предназначенного для проведения анализа и оценки корпоративных ресурсов промышленных предприятий.

Ключевые слова: корпоративные ресурсы, цифровые платформы, искусственный интеллект, нейросеть, большие данные, компьютерное зрение, интеллектуальный анализ данных, принятие управленческих решений, предприятия промышленности, радиоэлектроника, модель.

The use of artificial intelligence in the assessment of corporate resources of an organization based on big data

Levina E.V.,

Candidate of Social Sciences, Senior Researcher at the Market Economy Institute of RAS, Moscow, Russia; Associate Professor of the Department of Sociology of the Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia

Abstract. The purpose of the article. The research results presented in the article determine the importance of using artificial intelligence technologies in the implementation of business processes in general and providing enterprises with the necessary resources for strategic purposes in particular. Materials and methods. In the course of the research, the author of the article used both general scientific and private scientific methods, which include methods of analysis and synthesis, classification and equipping to allocate resources that ensure the functioning of the infrastructure of enterprises; systematic and structural-functional approaches to identify the relationships between corporate resources within organizations; situational approach, which allows to identify the components of the external environments that affect the activities of enterprises in modern conditions. Results. In the proposed work, the main directions of the development of corporate resources of industrial enterprises are considered, reflecting the need to use platform solutions and artificial intelligence technologies to assess the level of their readiness for digital transformation. Conclusions. The trends in the development of artificial intelligence technologies in the world and in Russia considered by the author of the article make it possible to identify priority areas in providing enterprises with appropriate intellectual and communication resources. Application. The results obtained in the course of the conducted research can be used for further development of a platform solution designed to analyze and evaluate corporate resources of industrial enterprises.

Keywords: corporate resources, digital platforms, artificial intelligence, neural network, big data, computer vision, data mining, management decision-making, industrial enterprises, radio electronics, model.

DOI: 10.33983/2075-1826-2023-2-133-143

Библиографический список

  1. Аузан А.А. Цифровая экономика как экономика: институциональные тренды // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. — 2019. — № 6. — С. 12–19.
  2. Афанасьев А.А. Технологический суверенитет: основные направления политики по его достижению в современной России // Вопросы инновационной экономики. — 2022. — Т. 12. — № 4. — С. 2193–2212.
  3. Брынцев А.Н. Цифровая экономика и угрозы будущего промышленных компаний // Российский экономический интернет-журнал. — 2020. — № 4 [Электронный ресурс]. — URL: https://www.e-rej.ru/upload/iblock/9ce/9ce245be7c5b99a7cb73fb86046e4830.pdf (дата обращения: 22.05.2023).
  4. Брынцев А.Н., Никишов С.И. Роль искусственного интеллекта в развитии промышленного ландшафта // Российский экономический интернет-журнал. — 2021. — № 1 [Электронный ресурс]. — URL: https://www.e-rej.ru/upload/iblock/f01/f01a76c8170fd1df8f0cad910ebc3719.pdf (дата обращения: 22.05.2023).
  5. Городнова Н.В. Развитие цифровой экономики: теория и практика // Вопросы инновационной экономики. — 2021. — Т. 11. — № 3. — С. 911–928. DOI: 10.18334/vinec.11.3.112227.
  6. Доржиева В.В. Научно-технологический контур: основные характеристики, институциональные условия и факторы формирования // Вопросы инновационной экономики. — 2022. — Т. 12. — № 2. — С. 1199–1210. DOI: 10.18334/vinec.12.2.114213.
  7. Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта 2021 г. // Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации [Электронный ресурс] — URL: https://ai.gov.ru/upload/iblock/c16/xyvmsh4hgi850ninjhq90xi4t6yggu8c.pdf (дата обращения: 22.05.2023).
  8. Иноземцева С.А. Технологии цифровой трансформации в России // Актуальные проблемы экономики, социологии и права. — 2018. — № 1. — C. 44–47.
  9. Кутюр С., Тоупин С. Что означает понятие суверенитет в цифровом мире? // Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика. — 2020. — № 4. — C. 48–69. DOI: 10.17323/1996-7845-2020-04-03.
  10. Левина Е.В. Развитие корпоративных ресурсов бизнес-структур в условиях становления цифровой экономики // Проблемы рыночной экономики. — 2020. — № 4. — С. 120–136.
  11. Мерзлов И.Ю. Методы оценки цифровой зрелости: обзор международной практики // Креативная экономика. — 2022. — Т. 16. — № 2. — С. 503–520.
  12. Никонов В.А., Воронов А.С., Сажина В.А., Володенков С.В., Рыбакова М.В. Цифровой суверенитет современного государства: содержание и структурные компоненты (по материалам экспертного исследования) // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. — 2021. — № 60. — С. 206–216.
  13. Нуреев Р.М., Карапаев О.В. Три этапа становления цифровой экономики // JOURNAL OF ECONOMIC REGULATION (Вопросы регулирования экономики). — 2019. — Т. 10. — № 2. — С. 6–27.
  14. Орлова Л.Н. Управление интеллектуальным капиталом: риск-ориентированный подход // Государственное управление. Электронный вестник. — 2020. — № 80. — С. 105–128.
  15. Татаркин А.И. Интеллектуальный ресурс общества: сущность, классификация и роль в социально-экономическом развитии // Челябинский гуманитарий. — 2010. — № 3 (12). — С. 6–22.
  16. Цветков В.А. Социально-экономические итоги развития России в 2020 году: динамика ключевых показателей и перспективы развития // Проблемы рыночной экономики. — 2021. — № 1. — С. 6–23.
  17. Шкодинский С.В., Кушнир А.М., Продченко И.А. Влияние санкций на технологический суверенитет России // Проблемы рыночной экономики. — 2022. — № 2. — С. 75–96.
  18. The IA Index Report: Measuring Trends in Artificial Intelligence // Stanford University [Электронный ресурс]. — URL: https://aiindex.stanford.edu/report/ (дата обращения: 18.05.2023).
© 2008-2024 Акционерное общество «Издательский дом «Экономическая газета» (Joint Stock Company "Economic Newspaper" Publishing House)
Журнал «Конъюнктура товарных рынков», журнал «РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция»