МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭКОНОМИЧЕСКОМ РАЗВИТИИ

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭКОНОМИЧЕСКОМ РАЗВИТИИ

Авторы публикации

Рубрика

Информационные технологии

Просмотры

140

Журнал

Журнал «Научный лидер» выпуск # 50 (200), Декабрь ‘24

Дата публикации 21.12.2024

Поделиться

Данная статья исследует ключевые аспекты применения искусственного интеллекта в современном экономическом контексте. В ней рассматриваются различные модели, такие как прогнозирование спроса, оптимизация производственных процессов и анализ рисков, с акцентом на их значимость для повышения эффективности и конкурентоспособности. Кроме того, статья обсуждает методы, включая обработку больших данных, машинное и глубокое обучение, автоматизацию и интеллектуальные системы поддержки принятия решений. Подчеркивается, что интеграция инновационных ИИ-технологий становится необходимостью для устойчивого экономического роста в условиях глобализации и цифровизации, открывая новые возможности для предприятий и государства.

В условиях стремительного развития технологий искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью большинства сфер человеческой деятельности. Особенно актуально его применение в экономике, где требуется способность быстро адаптироваться к изменениям в условиях глобализации и цифровизации. В последние годы ИИ демонстрирует огромный потенциал для трансформации бизнес-процессов, оптимизации операций и повышения эффективности производственных систем.

Современные модели и методы ИИ предоставляют новые инструменты для анализа и прогнозирования, позволяя принимать более обоснованные решения, минимизировать риски и выявлять скрытые возможности. От прогнозирования потребительского спроса до автоматизации производственных процессов — возможности, которые открываются с помощью ИИ, значительно превышают традиционные подходы.

Модели ИИ в экономике

Модель прогнозирования спроса. Предсказание потребительского спроса является одной из основных задач экономики. Использование алгоритмов машинного обучения, таких как регрессионные модели и нейронные сети, позволяет анализировать большие объемы данных о потребителях и предсказывать их поведение. Это, в свою очередь, помогает компаниям оптимизировать запасы и улучшить управление логистикой.

Модель оптимизации производственных процессов. ИИ может значительно повысить производительность предприятий. Методы, такие как генетические алгоритмы и алгоритмы оптимизации роя птичек, помогают находить лучшие решения для распределения ресурсов и управления производственными потоками. Результатом является сокращение издержек и увеличение прибыли.

Модель анализа risk management. Современные финансовые риски требуют тщательного анализа. ИИ-модели способны обрабатывать информацию из различных источников и выявлять паттерны, что позволяет более точно оценивать риски, связанные с инвестициями. Методы, используемые для оценки кредитоспособности, основываются на алгоритмах, которые анализируют кредитную историю и другие факторы.

Методы ИИ в экономическом развитии

Обработка больших данных (Big Data). Современные технологии позволяют собирать и анализировать огромные объемы данных. Методы обработки данных, такие как кластеризация и ассоциативные правила, становятся неотъемлемой частью экономических исследований. Они помогают выявлять тренды, которые недоступны при традиционном анализе.

Машинное обучение и глубокое обучение. Машинное обучение (ML) и его более сложная форма — глубокое обучение (DL) — становятся основными инструментами в экономических исследованиях. Эти методы позволяют создавать адаптивные модели, которые могут учиться на новых данных и улучшать свою точность со временем. Например, они могут использоваться для организации рекомендаций по продуктам или для прогнозирования динамики финансовых рынков.

Роботизация и автоматизация. Внедрение роботов и автоматизированных систем в производственные процессы и услуги способствует повышению эффективности. Применение ИИ в робототехнике открывает новые горизонты для автоматизации процессов, увеличивает скорость и снижает затраты.

Интеллектуальные системы поддержки принятия решений. ИИ может помогать в принятии более обоснованных решений на всех уровнях экономики. Системы, использующие ИИ, могут анализировать текущую экономическую ситуацию, предлагать стратегии и сценарии развития, обеспечивая получение оптимальных решений.

Список литературы

  1. Агион, П., Джонс, Б.Ф., и Джонс, К.И. Искусственный интеллект и экономический рост / Экономика искусственного интеллекта: повестка дня. – Чикаго: Издательство Чикагского университета, 2018. – С. 237-282
  2. Ачемоглу, Д., и Рестрепо, П. Искусственный интеллект, автоматизация и работа. – Национальный институт экономических исследований, 2018. – С. 5-9
  3. Глазьев, С.Ю. Экономическая теория технического развития. – М.: Наука, 1990
  4. Трофимов, В.В. Информационные технологии в экономике и управлении. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство Юрайт, 2023. – 245 с.
Справка о публикации и препринт статьи
предоставляется сразу после оплаты
Прием материалов
c по
Осталось 3 дня до окончания
Размещение электронной версии
Загрузка материалов в elibrary
Публикация за 24 часа
Узнать подробнее
Акция
Cкидка 20% на размещение статьи, начиная со второй
Бонусная программа
Узнать подробнее