Роль искусственного интеллекта в повышении эффективности бизнес-процессов
Как цитировать
Аннотация
В статье исследуется трансформационная роль технологий искусственного интеллекта (ИИ) в оптимизации и повышении эффективности бизнес-процессов современного предприятия. Рассматриваются ключевые направления применения ИИ: автоматизация рутинных задач, аналитика больших данных для поддержки принятия решений, прогнозирование спроса и трендов, персонализация взаимодействия с клиентами, оптимизация логистики и управления цепями поставок. Анализируются конкретные примеры внедрения ИИ-решений (чат-боты, системы предиктивного обслуживания, платформы управления взаимоотношениями с клиентами на основе ИИ) и их влияние на ключевые показатели эффективности (KPI), такие как снижение издержек, увеличение скорости обработки операций, повышение качества продукции и уровня удовлетворенности клиентов. Особое внимание уделяется вызовам, связанным с внедрением ИИ: необходимости качественных данных, этическим вопросам, трансформации кадрового потенциала и обеспечению безопасности. Делается вывод о том, что ИИ является критическим фактором конкурентного преимущества, требующим стратегического подхода к интеграции в бизнес-процессы для достижения устойчивого роста и эффективности.
Ключевые слова
Библиографические ссылки
Алексеева Л.Н. Применение искусственного интеллекта для оптимизации цепей поставок // Логистика и управление цепями поставок. 2021. № 4(105). С. 18-27.
Борисов П.С. Предиктивное техническое обслуживание на основе данных и ИИ: модели и практика внедрения // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности. 2022. № 8. С. 30-37.
Васильева Т.Д. Персонализация клиентского опыта на основе данных и ИИ // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2023. № 2(140). С. 12-21.
Громов А.Ю. Стратегии цифровой трансформации: роль искусственного интеллекта. СПб.: Питер, 2022. 256 с.
Дубова Н.Е., Смирнов А.В. Цифровая трансформация бизнеса: вызовы и возможности // Инновации. 2021. № 5(259). С. 34-41.
Иванов С.П. Технологии искусственного интеллекта: основы и применение. М.: Инфра-М, 2023. 318 с.
Козлов Д.М. Интеллектуальные чат-боты в клиентском сервисе: эффективность и ограничения // Корпоративные информационные системы. 2022. № 1(25). С. 44-52.
Кузнецов Р.А. Четвертая промышленная революция и ее влияние на глобальную экономику // Экономист. 2020. № 8. С. 45-53.
Морозова Е.А. Роботизация бизнес-процессов (RPA) и искусственный интеллект: синергия для эффективности // Бизнес-информатика. 2021. № 4(58). С. 62-71.
Николаев В.Г., Фролова О.С. Предиктивная аналитика и машинное обучение в управлении бизнесом // Прикладная информатика. 2022. Т. 17. № 1(97). С. 28-39.
Петров Ф.И., Сидорова К.М. Искусственный интеллект в менеджменте: современные тенденции и перспективы // Менеджмент в России и за рубежом. 2022. № 3. С. 15-25.
Семенова И.Р. Алгоритмы обнаружения мошенничества в финансовой сфере на основе машинного обучения // Финансы и кредит. 2023. № 1(781). С. 55-67.
Соколова М.И. Этические аспекты искусственного интеллекта в бизнесе: проблема смещения (bias) // Философия хозяйства. 2022. № 4(136). С. 115-128.
Федотов А.А. Управление данными как основа успешного внедрения искусственного интеллекта // Открытые системы. СУБД. 2021. № 2. С. 22-27.
Опубликован
Выпуск
Раздел
Метрики
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.