The role of artificial intelligence in improving the efficiency of business processes
How to cite
Abstract
The article explores the transformational role of artificial intelligence (AI) technologies in optimizing and improving the efficiency of business processes in a modern enterprise. The key areas of AI application are considered: automation of routine tasks, big data analytics to support decision-making, forecasting demand and trends, personalization of customer interaction, optimization of logistics and supply chain management. The paper analyzes specific examples of the implementation of AI solutions (chatbots, predictive maintenance systems, AI-based customer relationship management platforms) and their impact on key performance indicators (KPIs), such as cost reduction, increased transaction processing speed, improved product quality and customer satisfaction. Special attention is paid to the challenges associated with the introduction of AI: the need for high-quality data, ethical issues, the transformation of human resources and security. It is concluded that AI is a critical factor of competitive advantage, requiring a strategic approach to integration into business processes in order to achieve sustainable growth and efficiency.
Keywords
References
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.
Published
Issue
Section
Metrics
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.