CC BY
2
EDN: KIVBUE
Е.В. Хомутова - к.э.н., доцент кафедры управления инновациями, Российский технологический университет МИРЭА, Москва, Россия, [email protected],
E.V. Khomutova - candidate of economic, associate professor department of innovation management, Russian Technological University MIREA, Moscow, Russia.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ БИЗНЕСА USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN DIGITAL TRANSFORMATION OF BUSINESS
Аннотация. Искусственный интеллект оказывает огромное влияние на нашу жизнь и экономику, становясь движущей силой экономического роста. Страны, которые успешно внедряют и используют технологии искусственного интеллекта, получают значительное конкурентное преимущество. В статье рассмотрены новые возможности и решения, которые открывают технологии искусственного интеллекта для бизнеса и общества. Определена необходимость применения современных методов оценки эффективности бизнеса вместо традиционных в связи с внедрением технологий искусственного интеллекта. Проведен анализ структуры и динамики использования технологий искусственного интеллекта в российской экономике. Выявлены современные тенденции использования цифровых технологий в российских организациях и проанализировано их влияние на результаты деятельности российского бизнеса в перспективе. Оценены последствия отставания внедрения технологий искусственного интеллекта в компаниях, отраслях и российской экономике в целом.
Abstract. Artificial Intelligence is having a huge impact on our lives and economies, becoming a driving force for economic growth. Countries that successfully implement and utilise AI technologies gain a significant competitive advantage. The article considers new opportunities and solutions that artificial intelligence technologies open for business and society. The necessity of application of modern methods of business efficiency assessment instead of traditional ones in connection with the introduction of artificial intelligence technologies is determined. The structure and dynamics of the use of artificial intelligence technologies in the Russian economy have been analysed. Current trends in the use of digital technologies in Russian organisations have been identified and their impact on the performance of Russian business in the future has been analysed. The consequences of lagging behind the implementation of artificial intelligence technologies in companies, industries and the Russian economy as a whole are assessed.
Ключевые слова: цифровая трансформация, искусственный интеллект, технологии искусственного интеллекта, бизнес-процессы, цифровые технологии.
Keywords: digital transformation, artificial intelligence, artificial intelligence technologies, business processes, digital technologies.
Искусственный интеллект (ИИ) активно проникает в различные секторы глобальной экономики, приводя к значительным изменениям в устоявшихся трендах и зависимостях. Вместо традиционных методов и подходов, искусственный интеллект предлагает новые возможности и решения, которые влияют на спрос, предложение, цены, производственные процессы и другие аспекты экономики. Это может приводить к изменению роли и функций людей в рабочих процессах, а также требовать новых навыков и знаний для успешной адаптации к постоянно меняющейся экономической среде. В результате, устоявшиеся тренды и зависимости могут быть пересмотрены, а новые могут возникнуть, открывая новые возможности и вызовы для бизнеса и общества в целом.
Технологии ИИ широко применяются для автоматизации рутинных задач, анализа больших объемов данных, прогнозирования и принятия обоснованных решений. Искусственный интеллект применяется в финансовом секторе для анализа рынков, определения трендов и прогнозирования цен. В области кибербезопасности
- для обнаружения и предотвращения кибератак, анализа сетевого трафика и выявления аномалий. В секторе здравоохранения помогает в диагностике и лечении, управлении медицинскими данными. В производственной сфере, искусственный интеллект используется для оптимизации процессов, контроля качества и управления цепями поставок. В маркетинге - в анализе поведения клиентов и персонализации предложений. В сфере образования - для создания персонализированных образовательных программ и оценки учебных достижений студентов. В области транспорта, искусственный интеллект может помочь оптимизировать маршруты и улучшить безопасность на дорогах. В сельском хозяйстве, искусственный интеллект может использоваться для прогнозирования урожайности, управления ресурсами и повышения эффективности производства. В области энергетики
- в оптимизации распределения энергии и улучшении энергоэффективности. Таким образом, использование технологий ИИ в различных отраслях экономики способствует повышению эффективности работы бизнеса, улучшению качества услуг и удовлетворенности клиентов, а также стимулирует экономический рост и инновационное развитие общества.
Поскольку технологии ИИ продолжают стремительно развиваться, можно ожидать, что все больше и больше предприятий будет внедрять и использовать искусственный интеллект (ИИ) для улучшения своей деятельности и поддержания конкурентоспособности в быстро меняющейся и динамичной бизнес-среде.
В условиях быстрого развития и широкого применения искусственного интеллекта (ИИ) в мировой бизнес-среде, проведение исследования использования ИИ в российском бизнесе становится актуальной задачей.
Методом исследования является анализ структуры и динамики использования технологий ИИ в российской экономике.
Цель исследования - оценить степень использования технологий ИИ в российской экономике, определить возможности и перспективы внедрения ИИ, а также оценить его потенциал для улучшения бизнес-процессов и повышения конкурентоспособности российских компаний.
Анализ использования технологий искусственного интеллекта в организациях предпринимательского сектора по странам в 2021 г. (рисунок 1) показал, что самое большое количество организаций, использующих технологии ИИ находится в Дании (24 %), в Португалии (17 %), в Финляндии (16 %) и в Люксембурге (13 %). В России этот показатель составляет 7 %, что позволяет ей находится на одном уровне с Испанией и Францией.
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в различных странах зависит от их инновационного потенциала, экономической ситуации и стратегических приоритетов. В России также наблюдается активное развитие и применение ИИ в различных сферах бизнеса.
Рисунок 1 - Использование технологий искусственного интеллекта в организациях предпринимательского сектора по странам в 2021 г. (в процентах от общего числа организаций)
В России проводятся исследования и реализуются стратегии, направленные на определение перспектив и потенциала использования ИИ в российской экономике. 10 октября 2019 г. № 490 указом Президента РФ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года [4].
Национальная стратегия по развитию искусственного интеллекта уделяет внимание различным аспектам, включая образование, инновации, формированию благоприятной правовой и регуляторной среды для развития ИИ, а также предусматривает меры по стимулированию инвестиций в ИИ, поддержке стартапов и малых и средних предприятий, работающих в этой области, а также по созданию условий для международного сотрудничества и обмена опытом в области ИИ. Поэтому в ближайшем будущем мы будем наблюдать значительный рост использования технологий ИИ в бизнесе. Предполагается, что к 2030 году 5 тыс. организаций получат льготный доступ к вычислительным мощностям для разработки ИИ. При этом 95 % всех компаний будут применять искусственный интеллект, в том числе благодаря господдержке [3].
Анализируя ИИ как один из трендов развития цифровизации национальной экономики России, можно оценить структуру используемых в организации цифровых технологий и цели использования технологий ИИ в организациях по видам экономической деятельности.
Оценка структуры цифровых технологий, используемых в организациях показала (рисунок 2), что наряду с другими цифровыми технологиями, технологии ИИ по использованию в организациях находятся на предпоследнем месте обогнав использование промышленных роботов и автоматизированных линий и составили 5,4 % в 2020 г. 5,7 % в 2021, увеличившись за год на 0,3 п.п. В то время как использование самой популярной цифровой технологии - облачных сервисов составило в 2020 г. 25,7 % и к 2021 г. достиг уровня 27,1 %, увеличившись на 1,4 п.п. Наряду с облачными сервисами высокий процент использования в организациях имели в 2020 -2021 гг. технологии сбора, обработки и анализа больших данных - 22,4 и 25,8% соответственно.
В условиях быстро меняющейся и динамичной бизнес-среды все больше предприятий будут обращаться к использованию искусственного интеллекта для повышения эффективности своей деятельности и сохранения конкурентоспособности.
Проведем исследование использования цифровых технологий в организациях по видам экономической деятельности в 2020-2021 гг.
Рисунок 2 - Использование цифровых технологий в российских организациях в 2020-2021гг. (в процентах от общего числа организаций)
Анализ показал, что самый высокий процент использования технологий искусственного интеллекта наблюдается в финансовом секторе - 22,8 и 13 % в 2020-2021 гг. соответственно. Причем в 2021 г. прослеживается значительное снижение использования технологий ИИ в организациях финансового сектора - на 9,8 п.п. В остальных секторах, таких как оптовая и розничная торговля, высшее образование, информация и связь, процент использования технологий ИИ, в которых выше среднего, наблюдается увеличение вовлеченности организаций в использование технологий ИИ в 2020-2021 гг. с 13,0 % до 14,4 %, с 8,4 до 9,1 % и с 7,8 до 9,8 % соответственно. В гостиничном бизнесе выявлено незначительное снижение использования технологий ИИ на 1.1 п.п. - с 9,7 до 8,6 %. В остальных отраслях применение технологий ИИ растет в 2020-2021 гг., но не превышает уровня 5 %, как в 2020 г., так и в 2021 г.
Рисунок 3 Использования цифровых технологий в организациях по видам экономической деятельности в 20202021гг. (в процентах о общего числа организаций)
Использование технологий ИИ предоставляет больше возможностей для принятия решений по сравнению с традиционным программным обеспечением. Это связано с его способностью анализировать и обрабатывать большие объемы данных, распознавать образы и обучаться на основе опыта. Благодаря этим характеристикам, ИИ становится неоценимым инструментом в различных отраслях. Российский финансовый сектор традиционно является лидером внедрения новых инновационных решений. В других отраслях необходимо активнее применять технологии искусственного интеллекта, в том числе с помощью государственной поддержки.
Определим основные цели использования технологий искусственного интеллекта в организациях (рисунок 4).
1ШШ1
■2020 ■2021
Рисунок 4. Цели использования технологий искусственного интеллекта в организациях в 2020-2021 гг.
(в процентах от общего числа организаций)
С одинаковой частотой российские организации используют технологии ИИ для интеллектуального анализа данных и обработки естественного языка - 3,8 % в 2020 г и 3,3% в 2021 г. Не более 3% компаний используют технологии ИИ с целями распознавания и синтеза речи, компьютерного зрения, автоматизации процессов и анализа данных, основанных на алгоритмах глубинного обучения. В период 2020-2021 гг. наблюдается тенденция к сокращению использования технологий ИИ по основным направлениям их применения. Наибольшее сокращение наблюдается в области интеллектуального анализа данных, обработки естественного языка и компьютерного зрения. - на 0,6 пп.
Использование технологий ИИ будет неуклонно расти, так же, как и области их применения.
Заключение. Проведенный анализ позволяет сделать вывод, о том, что российский бизнес идет в ногу со временем и планомерно внедряет технологии ИИ в различные сферы своей деятельности. Однако, выявлено отставание использования технологий ИИ в экономике России от ведущих стран в области применения ИИ. Последствия отставания внедрения ИИ могут быть разнообразными и влиять на различные аспекты общества и экономики. Конкретные последствия могут зависеть от конкретной отрасли, однако общие последствия могут включать:
- Упущение конкурентных преимуществ: Отставание внедрения ИИ может привести к упущению возможностей для повышения эффективности, автоматизации процессов и улучшения качества продукции или услуг. Компании, которые не внедряют ИИ, могут оказаться в невыгодном положении по сравнению с конкурентами, которые активно используют ИИ для улучшения своих бизнес-процессов.
- Ограниченный доступ к инновациям: Внедрение ИИ может способствовать развитию новых продуктов и услуг, а также созданию новых рынков. Отставание внедрения ИИ может ограничить доступ к этим инновациям и привести к упущению возможностей для развития и роста.
- Ухудшение производительности и эффективности: Использование ИИ может помочь автоматизировать рутинные задачи, улучшить прогнозирование и оптимизировать процессы. Отсутствие внедрения ИИ может привести к низкой производительности, неэффективности и потере времени и ресурсов.
- Риск устаревания: Технологии ИИ развиваются быстро, и отставание внедрения может привести к риску устаревания. Компании, которые не следят за последними тенденциями и не внедряют новые технологии ИИ, могут оказаться отстающими от конкурентов и рынка в целом.
- Потеря конкурентоспособности на международном уровне: Внедрение ИИ является глобальным трендом, и многие страны и компании активно инвестируют в развитие и применение ИИ. Отставание внедрения ИИ может привести к потере конкурентоспособности на международном уровне и ограничить доступ к мировым рынкам.
Внедрение технологий ИИ позволит компаниям и отраслям использовать ряд преимуществ, такие как повышение эффективности бизнеса, оптимизация бизнес-процессов, прогнозирование трендов, автоматизация процессов и улучшение качества продукции или услуг. Поэтому, активное следование за развитием и применением ИИ является важным фактором успеха для компаний в эпоху цифровой трансформации.
Источники:
1. Искусственный интеллект - основа для создания финансовых услуг нового поколения. Ассоциация ФинТех (Август 2023).
2. Искусственный интеллект (мировой рыноку/Tadviser. Государство. Бизнес. ИТ. [Электронный ресурс]. Доступно: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья: Искусственный интеллект (мировой рынок).
3. Искусственный интеллект поднимет ВВП//Комерсант, 06.01.2024. Доступно: https://www.kommersant.ru/doc/6442558.
4. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта в России //Tadviser. Государство. Бизнес. ИТ. [Электронный ресурс]. Доступно: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта в России #.2A.
5. Применение искусственного интеллекта на финансовом рынке// Доклад для общественных консультаций, ЦБ РФ, 2023,
6. Состояние внешнеэкономической безопасности страны и динамика определяющих ее факторов// Вестник Российского университета кооперации. 2022. № 1 (47). С. 11-16.
7. Цифровая экономика России/ZTadviser. Государство. Бизнес. Технологии. [Электронный ресурс]. Доступно: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Цифровая_экономика_России?ref= blogh-naumen.
8. Цифровая экономика: 2023: краткий статистический сборник / Г. И. Абдрахманова, Ц75 С. А. Васильковский, К. О. Вишневский и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М. : НИУ ВШЭ, 2023. - 120 с.
9. Цифровое будущее: в России обновят стратегию развития искусственного интеллекта//ИзвестияК [Электронный ресурс]. Доступно: https://iz.ru/1610083/mariia-frolova/tcifrovoe-budushchee-v-rossii-obnoviat-strategiiu-razvitiia-iskusstvennogo-intellekta.
10. McKinsey (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier.
11. McKinsey (2024). McKinsey expands alliance with SAP to accelerate generative AI-enabled transformation.
12. Towards regulation of ai systems// Compilation of contributions DGI (2020)16 - 203 p.
EDN: KNHQHN
А.А. Храмченко - к.э.н., доцент кафедры финансов, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
A.A. Khramchenko - candidate of economics, associate professor of finance department, Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia;
Т.Е. Хорольская - к.э.н., доцент кафедры теории бухгалтерского учета, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
T.E. Khorolskaya - candidate of economic sciences, associate professor of the department of accounting theory, Kuban state agrarian university, Krasnodar, Russia;
Г.А. Глебов - обучающийся экономического факультета, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
G.A. Glebov - student of the economic faculty, Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia;
К.Д. Малыхина - обучающийся экономического факультета, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected];
K.D. Malykhina - student of the economic faculty, Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia.
НЕОБХОДИМОСТЬ И ВОЗМОЖНОСТЬ ИЗМЕНЕНИЯ СТРУКТУРЫ РОССИЙСКОГО ИМПОРТА И ЭКСПОРТА THE NECESSITY AND POSSIBILITY OF CHANGING THE STRUCTURE OF RUSSIAN IMPORTS AND EXPORTS
Аннотация. В статье рассмотрена возможность изменения структуры российского импорта и экспорта в условиях сложившегося внешнего давления на экономическую систему государства. Изучены направления внешнеэкономических санкций в отношении российской экономики. Раскрыто соотношение между экономической безопасностью и соотношением между импортом и экспортом. Проанализирована структура экспорта и импорта услуг, изучен торговый баланс между экспортом и импортом российской экономики. Раскрыты основные формы изменения структуры импорта и экспорта: диверсификация производства, обеспечение низкой конкуренции, развитие технологий и внедрение инновационных технологий. Раскрыты основные цели государственной экономической политики, направленной на импортоза-мещение и изменение структуры экспорта, стабилизации макроэкономической политики, создания технологического суверенитета страны, снижения влияния внешнеэкономических рисков. Проанализированы основные направления государственной политики в сфере изменения структуры экспорта и импорта: государственные программы поддержки, льготное кредитование, инвестиционные проекты, Биржа им-портозамещения, цифровизация логистики.
Abstract. The article considers the possibility of changing the structure of Russian imports and exports under the prevailing external pressure on the economic system of the state. The directions of foreign economic sanctions against the Russian economy have been studied. The correlation between economic security and the ratio between imports and exports is revealed. The structure of exports and imports of services is analyzed, the trade balance between exports and imports of the Russian economy is studied. The main forms of changes in the structure of imports and exports are revealed: diversification of production, ensuring low competition, technology development and the introduction of innovative technologies. The main objectives of the state economic policy aimed at import substitution and changing the structure of exports, stabilizing macroeconomic policy, creating technological sovereignty of the country, reducing the impact of foreign economic risks are disclosed. The main directions of state policy in the field of changing the structure of exports and imports are analyzed: state support programs, preferential lending, investment projects, import substitution exchange, digitalization of logistics.
Ключевые слова: внешнеэкономические санкции, экспорт, импорт, санкции, несырьевой неэнергетический экспорт, импортоза-мещение, Биржа импортозамещения, цифровизация.
Keywords: foreign economic sanctions, export, import, sanctions, non-primary non-energy exports, import substitution, import substitution exchange, digitalization.
