CC BY
0МИРОВАЯ ЭКОНОМИКА
WORLD ECONOMY
Оригинальная статья / Original article
УДК 004:339.9
http://doi.org/10.35854/1998-1627-2023-3-280-287
Основные барьеры и направления
применения технологий искусственного интеллекта
в международном бизнесе
Хакимджон Иномджонович Аминов1Н, Иван Юрьевич Крикухин2, Анна Валерьевна Захарова3
1 2 Санкт-Петербургский государственный экономический университет, Санкт-Петербург, Россия 3 Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия
1 h_aminov@unecon.rum
2 ivkrikl4@gmail.com
3 zakharova.arts@gmail.com
Аннотация
Цель. Раскрыть природу основных вызовов и барьеров, возникающих перед международными компаниями, и определить направления использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в условиях цифровой трансформации экономики, мировой регионализации и фрагментации рынка.
Задачи. Провести анализ правового регулирования применения технологий ИИ международными компаниями; выявить вызовы и барьеры на пути реализации бизнес-стратегий в разных странах; определить направления применения технологий ИИ в международном бизнесе.
Методология. В процессе исследования использованы описательный метод, абстрагирование, а также дедуктивный и индуктивный методы, анализ и синтез.
Результаты. На основе проведенного анализа выявлены вызовы и барьеры, возникающие на пути реализации бизнес-стратегий в различных странах, в том числе нормативные, кадровые и организационно-технологические. Среди ключевых направлений развития международных компаний выделены «умная» кадровая политика, формирование гибких бизнес-моделей, анализ потребностей клиентов и работников для предотвращения кризисных ситуаций и прогнозирования рыночных тенденций, автоматизация производства и сокращение издержек, благодаря использованию технологий ИИ, формирование функциональных экосистем, оптимизирующих кооперацию и делающих ее своевременной и отлаженной.
Выводы. Установленные в процессе исследования факты формируют ситуацию, в которой необходимым представляется переосмысление применения технологий ИИ в качестве инструмента анализа запросов и потребностей как клиентов, так и потенциальных сотрудников в международном бизнесе. Существует предположение относительно того, что впоследствии появятся новые направления развития международного бизнеса. Это приведет к искажению текущей ситуации на рынке, однако адаптивность и гибкость в ближайшем будущем будут оставаться ключевыми качествами, позволяющими обеспечить международной компании стабильность и конкурентоспособность.
Ключевые слова: международный бизнес, искусственный интеллект (ИИ), цифровая трансформация, вызовы, барьеры, глобальная экономика
Для цитирования: Аминов Х. И., Крикухин И. Ю., Захарова А. В. Основные барьеры и направления применения технологий искусственного интеллекта в международном бизнесе // Экономика и управление. 2023. Т. 29. № 3. С. 280-287. http://doi.org/10.35854/1998-1627-2023-3-280-287
© Аминов Х. И., Крикухин И. Ю., Захарова А. В., 2023
Major obstacles and directions for the application of artificial intelligence in international business
Kliakiiiidzlioii I. Aminov1H, Ivan Yu. Krikukhin2, Anna V. Zakharova 3
1 2 St. Petersburg State University of Economics, St. Petersburg, Russia 3 St. Petersburg State University, St. Petersburg, Russia
1 h_aminov@unecon.ruM
2 ivkrikl4@gmail.com
3 zakharova.arts@gmail.com
ci
Abstract
Aim. The presented study aims to investigate the nature of major challenges and obstacles that international companies are facing and to determine directions for using artificial intelligence (AI) technologies in the context of the digital transformation of the economy, global regionalization, and market fragmentation.
Tasks. The authors analyze the legal framework for the use of AI technologies by international companies; identify challenges and obstacles for the implementation of business strategies in different countries; determine directions for the use of AI technologies in international business.
Methods. This study uses the descriptive method, abstraction, deduction and induction, analysis and synthesis.
Results. Based on the performed analysis, challenges and obstacles for implementing business strategies in various countries are identified, including regulatory, personnel, organizational and technological ones. Key development areas for international companies include smart HR policy, formation of flexible business models, analysis of customer and employee needs to prevent crisis situations and predict market trends, automation of production and reduction of costs using AI technologies, and formation of functional ecosystems that optimize cooperation, making it well-timed and well-managed.
Conclusions. The findings of the study make it necessary to rethink the use of AI technologies as a tool for analyzing the requests and needs of both customers and potential employees in international business. There is an assumption that new directions for international business development will appear later. This will distort the current market situation, but adaptability and flexibility will remain key qualities that will allow an international company to ensure stability and competitiveness in the near future.
Keywords: international business, artificial intelligence (AI), digital transformation, challenges, obstacles, global economy
For citation: Aminov Kh.I., Krikukhin I.Yu., Zakharova A.V. Major obstacles and directions for the application of artificial intelligence in international business. Ekonomika i upravlenie = Economics and Management. 2023;29(3):280-287. (In Russ.). http://doi.org/10.35854/1998-1627-2023-3-280-287
Введение
Технологии искусственного интеллекта (ИИ) спровоцировали значительные изменения в структуре рынка труда и мировой экономике в целом, ускорившие цифровую трансформацию экономики, мировую регионализацию и фрагментацию рынка. Это подтверждается множеством исследований [1; 2; 3; 4; 5; 6; 7]. Существует мнение о том, что триплекс цифровизации, автоматизации и роботизации, характеризующий процесс глобальной цифровой трансформации экономики, способен до неузнаваемости изменить устоявшиеся экономические процессы, уничтожив труд как фактор производства.
Это, в свою очередь, угрожает процессам общественного воспроизводства колоссальной деформацией [4].
Данные метаморфозы, по мнению ряда аналитиков, имеют значительный потенциал для того, чтобы способствовать возникновению неутешительных тенденций в мировой экономике и создать условия для скатывания крупнейших экономик мира в затяжную депрессию. Этот тезис задает тревожные перспективы для стабильности национальных экономик и общемировых экономических процессов, в которых международный бизнес в ближайшем будущем столкнется с рядом вызовов и угроз, продиктованных распространением ИИ.
В настоящем исследовании раскрыта природа основных вызовов и барьеров для международного бизнеса на фоне глобальных трансформаций мирового рынка, а также поставлена цель по определению направлений применения технологий ИИ в международном бизнесе в условиях деформации глобальной экономики в связи с усилением тенденций автоматизации производств и цифровизации различных процессов.
Правовое регулирование применения технологий ИИ международными компаниями
Пандемия COVID-19 изменила подход к рынку труда. Переход целых профессиональных областей в дистанционный формат работы, повышение уровня автоматизации и внедрение цифровых технологий в организационные процессы на постоянной основе слишком исказили рынок труда за время локдауна. Это сформировало ситуацию, в которой физическое присутствие для продуцирования интеллектуальной работы или творческих услуг стало необязательным, и привело к тренду на массовую ре-локацию специалистов. Несмотря на рост популярности такого тренда среди представителей цифровых профессий, международные компании вынуждены сталкиваться с рядом трудностей в условиях перехода под юрисдикцию другого государства и освоения новых рынков [7].
Международные компании подчиняются не только общим нормам международного права, но и национальному законодательству стран, в которых они являются резидентами или имеют представительство, а также реализуют свою продукцию. Сложная система подчинения и адаптации распространяется и на общепринятые обычаи, нормы и общественно-политическую ситуацию в целом. Такая дифференциация распространяется том числе и на возможности применения технологий ИИ международными компаниями в разных странах. В частности, законодательная база и принципы применения технологий ИИ в странах Европы и Азии значительно различаются. На формирование этих принципов оказывает влияние множество факторов, таких как плотность населения и потребительская способность, наличие крупных производств с высокой долей И'-специалистов, достаточным уровнем цифровой трансформации и, что особенно
важно, различие в принципах основных гражданских свобод и диверсификация целей использования данных технологий.
Многие страны Европы, опираясь на принцип неприкосновенности частной жизни и защиты персональных данных, не могут в полной мере позволить международным компаниям внедрить различные системы, созданные для реализации наблюдения, контроля цифрового портрета граждан и другого функционала, который может привести к нарушению границ частной жизни [8]. Кроме того, многие страны в Европе, в которых сохраняется нестабильный уровень безработицы и прослеживается относительно небольшой процент граждан с высшим или профессиональным образованием, не хотят допускать широкое внедрение технологий ИИ на производства, поскольку это приведет к вытеснению с рабочих мест граждан с низкоквалифицированным трудом, потребует от государств дополнительных инвестиций и социальной помощи тем, кто потерял рабочее место из-за оптимизации труда.
Этический аспект применения ИИ в Европе также не позволяет использовать многие системы из-за высоких рисков. В апреле 2021 г. Европейская комиссия вынесла законопроект, рассматривающий риски ИИ [9], к которым отнесены риски, связанные с системами распознавания лиц и иными технологиями ИИ, с угрозой для защиты персональных данных и личных интересов. Комиссия разделила риски на четыре категории [9]: а) минимальный риск: игровые сервисы и спам-фильтры, регламентирующие количество информационного фона и связанные с виртуальной реальностью; б) умеренный риск: голосовые помощники и чат-боты — их использование допустимо, если человек будет получать уведомление о том, что общается с системой/роботом, а не с живым человеком; в) высокий риск: системы онлайн-биометрии на экзаменах, в банковских системах и при найме работников; к этому же ряду причислены системы для прогнозирования правонарушений и показаний в суде, беспилотные аппараты и технологии роботизированной хирургии; г) недопустимый высокий риск: системы социального контроля, как, например, в Китае [10].
Блокировке будут подлежать технологии, использующиеся не по назначению, например, для политического преследования. Все системы, связанные с распознаванием лиц, будут проходить строгую проверку.
Если в Европе в отношении технологий ИИ сохранятся настороженность и недоверие, Азия в этом вопросе шагнула далеко вперед. Во многих странах право на неприкосновенность частной жизни не является границей для осуществления социального надзора, в особенности, если речь идет о безопасности государства. Так, крупнейший экспортер технологий ИИ в Китае активно применяет технологии ИИ на государственном уровне для реализации национальной стратегии безопасности, поддержания внутригосударственной политической стабильности и укрепления своего влияния в киберпространстве [11].
«Программа развития искусственного интеллекта» в Китае предполагает инвестирование более 800 млрд долларов для достижения трех стратегических целей: конкурентоспособности китайских технологий, достижения лидирующих позиций в отдельных сферах применения технологий ИИ, становления Китая в качестве мирового центра разработок и инноваций технологий ИИ [11]. Компании спонсирует поток государственных дотаций, льгот, и они выходят на мировой рынок, что не всегда положительно встречает мировое сообщество. Социальный контроль, рейтинг доверия отдельного гражданина, ответственность перед государством за свои действия, введение системы ограничений для граждан, чей социальный рейтинг не отвечает нормам — все это не вписывается в европейские представления об устройстве общества и государства.
Во многих странах Азии подобный порядок реализуется без видимых ограничений, что распространяется и на действия китайских корпораций. Это, однако, приводит к значительным конфликтам за пределами Китая. Так корпорации Huawei, TikTok и многие другие азиатские цифровые гиганты вытеснены с американского рынка под предлогом специфической политики конфиденциальности, которая в соответствии с официальной позицией Вашингтона, не отвечала принципам защиты персональных данных и угрожала национальной безопасности США [12].
Данная тенденция указывает на регионализацию правовых аспектов применения технологий ИИ международными компаниями в разных странах. Это, в свою очередь, формирует ситуацию, в которой создание единой системы правового регулирования примене-
ний технологий ИИ в мире представляется невозможным. Политические амбиции и вопросы стратегической безопасности в кибер-пространстве, которое все больше контролируется властями для контроля трафика и защиты собственных интересов, задают неутешительные тренды для международного бизнеса. Последний вынужден все сильнее адаптироваться к барьерам и ограничениям при выходе на новые рынки.
Вызовы и пути борьбы с ними для международного бизнеса в условиях размывания границ на общемировом рынке труда
Помимо особенностей правовых режимов, перед международным бизнесом возникает новая проблема. Описанная выше массовая релокация специалистов, а также усилившаяся в связи с напряжением геополитической обстановки регионализация мировой экономики создали ситуацию, в которой международный бизнес столкнулся с вынужденной борьбой за кадры. Новыми игроками в этом соревновании выступают государства: применение информационных технологий государственными компаниями, поддержка на государственном уровне различных стар-тапов с формированием новых рабочих мест и создание выгодных условий для работы на правах фрилансера, — все эти инициативы расширяют выбор вакансий на рынке труда, что делает борьбу за человеческие ресурсы более ужесточенной.
В качестве выхода для международных корпораций представляется расширение программ оплачиваемых стажировок и целевого образования среди студентов, которые еще не вышли на рынок дипломированных специалистов. Таким образом, траектория обучения молодого специалиста будет сформирована с учетом направления его будущей профессиональной деятельности.
Актуальной проблемой предстает цифро-визация производства, которая в настоящее время создает тревожные перспективы безработицы среди работников с низкой квалификацией. Инновационный подход и внедрение технологий ИИ при решении данной проблемы может стать ключом к повышению эффективности и закреплению специалистов на местах при условии предоставления им программ повышения квалификации с условием сохранения рабочих мест. Данная стратегия позволит сформи-
ct
ровать востребованные навыки с условием цифровизации производств и поддерживать компетентность профессионального кадрового состава бизнес-моделей на всех уровнях. Очевидно, что такая поддержка кадров по созданию требуемых компетенций несет в себе определенные временные издержки. Однако актуальным может стать выгодное взаимодействие международных компаний из сфер бизнеса и образования.
Вызовом, объединяющим две вышеупомянутые проблемы, является экспорт производственных возможностей. Повышение уровня автоматизации и, следовательно, квалификации рабочей силы ставит перед международными компаниями проблему подготовки местных специалистов. В качестве решения используется релокация высококвалифицированных специалистов страны-экспортера. Но в реалиях интенсивного расширения производственных мощностей на первый план выходит проблема повышения общего уровня образования кадров страны размещения производства. Это формирует ситуацию, в которой происходит синтез производства и науки при сохранении актуальной квалификации, предполагающей постоянное обучение.
Можно предположить, что именно способность актуализировать компетенции как молодых, так и опытных специалистов станет определяющей чертой не только успешных размещенных в других странах производств, но и экономики целых государств. В ином случае страны с медленными темпами роста цифровой грамотности и низким процентом высококвалифицированных специалистов рискуют остаться в группе стран «третьего мира». В будущем этот показатель будет смещен способностью государств повышать уровень цифровой грамотности и адаптировать направления подготовки молодых специалистов к реалиям текущего дня, интегрируя науку, образование, инновации и бизнес. Постоянная адаптация к переменам и инновациям становится неизменной чертой современного рынка труда, что, в свою очередь, отражается и на развитии международного бизнеса.
Основные направления развития международного бизнеса с использованием технологий ИИ
Как указано выше, актуализация квалификаций молодых специалистов и повышение
уровня цифровой грамотности в связи с ростом популярности технологий ИИ на производствах представляются важной траекторией развития для международного бизнеса. Несмотря на то, что данные действия требуют значительных временных и финансовых инвестиций, они позволят международным компаниям оставаться привлекательными для потенциальных работников. Таким образом, среди направлений развития современных бизнес-моделей можно выделить формирование «умной» кадровой политики, а именно актуализацию компетенций действующих сотрудников и создание привлекательных условий для молодых специалистов через помощь в формировании карьеры.
Помимо современных особенностей кадровой политики, значимым представляется создание гибких бизнес-моделей, способных адаптироваться к изменяющимся условиям глобального рынка. Обострение геополитических отношений между государствами, открытие и закрытие новых рынков, формирование новых логистических цепочек — все эти тенденции требуют бизнес-решений с максимальной гибкостью и адаптивностью. Модификация моделей управления, внедрение инноваций и нахождение современных стратегий для повышения гибкости и адаптации производства и борьбы с новыми вызовами выступают основными свойствами, способными расширить сферу охвата международного бизнеса и сделать его устойчивым к возникающим угрозам на локальном и глобальном рынке.
Внедрение инноваций для анализа потребностей клиентов и работников может стать ключом к своевременному обнаружению и предотвращению кризисных ситуаций [13]. Кроме того, использование технологий ИИ ускорит обработку большого массива данных и будет способствовать формированию стратегии избегания потенциальных угроз на рынке. Критически важным представляется не только анализ рынка относительно предмета изменения спроса, появления и угасания трендов и показателей покупательной способности, но и выявление недостатков внутри корпорации относительно предмета недостатков в бизнес-стратегиях, среде специалистов и финансовой устойчивости компании. Расширенный анализ рынка позволяет отслеживать изменение спроса, формировать прогнозы и создавать потенциально успешные предложения, ори-
ентируясь на изменение рыночных тенденций при использовании новейших сведений, собранных в интернете, посредством технологий машинного обучения.
Применение технологий ИИ для сокращения издержек ввиду увеличения экономической эффективности служит приоритетным направлением развития бизнес-моделей современности [14]. Выход производств на более высокий уровень автоматизации, охват широкого круга задач и обработка огромных массивов информации позволяют минимизировать временные ресурсы, а также сконцентрировать человеческие ресурсы на задачах, неподвластных технологиям машинного обучения. Из этого следует, что для компании экономически более выгодным является вложить средства в разработку или приобретение оптимизированных технологий, а специалистов фокусировать на выполнении задач, требующих креативного подхода или навыков, связанных с обслуживанием автоматизированных систем.
Формирование единой модели всех бизнес-процессов в функциональную экосистему при использовании технологий ИИ также даст возможность снизить издержки производства и оптимизировать процессы управления, ускорив передачу информации и обновления данных. Объединение уровней компании представляется необходимым условием для актуализации бизнес-процессов и своевременного поступления директив руководства, а также для бесперебойной и быстрой кооперации между подразделениями корпорации, размещенных в географической отдаленности.
Выводы
Подводя итоги, следует отметить, что текущие тренды в мировой экономике и политике указывают на усиливающуюся регионализацию и перестройку глобальных логистических цепочек. Это, в свою очередь, вынуждает международные компании адаптироваться к изменениям, обусловленным нормативными, кадровыми и организационно-технологическими барьерами и вызовами, находить новые пути решения не только для того, чтобы выйти на перспективные рынки, но и не потерять старые. Беспрецедентная по своим масштабам релокация молодых специалистов стимулирует международный бизнес к активной борьбе за ценные кадры не только с другими компаниями, но и с государствами, готовыми предложить специалистам выгодные условия труда как в государственном секторе инноваций, так и на правах фрилансера.
Конкурентоспособность в текущих условиях интенсивного развития технологий ИИ — ключевое качество международных бизнес-моделей для сохранения стабильности и выхода на новые уровни развития. Основными составляющими перспективности и конкурентоспособности являются адаптивность, своевременная реорганизация производств и поставок с использованием новых технологий, инвестиции в человеческие ресурсы. Инновационные подходы к кадровой работе, базирующиеся на технологиях ИИ, в ближайшее время станут ключом к развитию международного бизнеса, что прослеживается уже сегодня.
cî
Список источников
1. Kaplan A., Haenlein M. Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence // Business Horizons. 2019. Vol. 62. No. 1. P. 15-25. DOI: 10.1016/j.bushor.2018.08.004
2. Аминов Х. И. Технологические тренды цифровой трансформации бизнеса // Информационно-технологическое обеспечение цифровой экономики: сборник ст. СПб: Изд-во Санкт-Петербургского государственного экономического университета, 2018. С. 9-13.
3. Белая книга цифровой экономики 2022. М.: АНО «Цифровая экономика», 2022. 122 с. URL: https://files.data-economy.ru/Docs/White_Book.pdf (дата обращения: 10.02.2023).
4. Болдырев А. А. Анализ современного состояния информационных технологий в международном бизнесе // Инновационная наука. 2021. № 11-2. С. 36-39.
5. Дефицит ИТ-кадров: глобальные тренды, национальные меры. М.: АНО «Цифровая экономика», 2022. 120 с. URL: https://files.data-economy.ru/Docs/Deficit_IT_kadrov_globalnye_ trendy.pdf (дата обращения: 10.02.2023).
6. Модели цифровизации экономической деятельности: монография / Х. И. Аминов, И. Л. Андреевский, Г. Г. Безрук [и др.]. СПб: Изд-во Санкт-Петербургского государственного экономического университета, 2019. 179 с.
7. Сергеева Н. В. Использование технологий искусственного интеллекта в международном бизнесе как ответ на вызовы чрезвычайных ситуаций // Экономика. Налоги. Право. 2022. Т. 15. № 2. С. 72-79. DOI: 10.26794/1999-849X-2022-15-2-72-79
g 8. Галишина Э. М., Иванцова Г. А. Институт защиты персональных данных в странах ЕС //
E-SCIO. 2021. № 10(61). С. 106-111.
9. Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council laying down haro monised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain щ Union legislative acts // EUR.Lex. 2021. URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/ к EN/TXT/?uri=CELEX%3A52021PC0206 (дата обращения: 10.02.2023). m 10. Ковачич Л., Горбунова А. Социальный рейтинг: за что жители Китая получают «бонусы», 2 а за что подвергаются наказаниям // ПостНаука. 2021. 1 сентября. URL: https://post-| nauka.ru/faq/156636 (дата обращения: 10.02.2023).
11. Струкова П. Э. Искусственный интеллект в Китае: современное состояние отрасли и тенденции развития // Вестник Санкт-Петербургского университета. Востоковедение и африканистика. 2020. Т. 12. № 4. С. 588-606. DOI: 10.21638/spbu13.2020.409
12. Агаджанов М. Справочная: конфликт США и Huawei - хронология и причины // Хабр. 2019. 23 мая. URL: https://habr.com/ru/post/453084/ (дата обращения: 10.02.2023).
13. Роль искусственного интеллекта в бизнесе // SimbirSoft. 2019. 17 октября. URL: https://www.simbirsoft.com/blog/rol-iskusstvennogo-intellekta-v-biznese/ (дата обращения: 10.02.2023).
14. Гриненко Ю. К. Важность применения прогнозной аналитики для повышения эффективности деятельности предприятия // Столыпинский вестник. 2022. Т. 4. № 3. С. 1069-1077.
References
1. Kaplan A., Haenlein M. Siri, Siri in my hand, who's the fairest in the land? On the interpretations, illustrations and implications of artificial intelligence. Business Horizons. 2019;62(1):15-25. DOI: 10.1016/j.bushor.2018.08.004
2. Aminov Kh.I. Technological trends in the digital transformation of business. In: Information and technological support of the digital economy: Coll. pap. St. Petersburg: St. Petersburg State University of Economics; 2018:9-13. (In Russ.).
3. Digital economy white paper 2022. Moscow: ANO "Digital Economy"; 2022. 122 p. URL: https://files.data-economy.ru/Docs/White_Book.pdf (accessed on 10.02.2023). (In Russ.).
4. Boldyrev A.A. Analysis of the current state of information technology in international business. Innovatsionnaya nauka = Innovation Science. 2021;(11-2):36-39. (In Russ.).
5. IT manpower shortage: Global trends, national measures. Moscow: ANO "Digital Economy"; 2022. 120 p. URL: https://files.data-economy.ru/Docs/Deficit_IT_kadrov_globalnye_trendy. pdf (accessed on 10.02.2023). (In Russ.).
6. Aminov Kh.I., Andreevskii I.L., Bezruk G.G. et al. Models of digitalization of economic activity. St. Petersburg: St. Petersburg State University of Economics; 2019. 179 p. (In Russ.).
7. Sergeeva N.V. The use of artificial intelligence technologies in international business as a response to emergency challenges. Ekonomika. Nalogi. Pravo = Economics, Taxes & Law. 2022;15(2):72-79. (In Russ.). DOI: 10.26794/1999-849X-2022-15-2-72-79
8. Galishina E.M., Ivantsova G.A. Institution of the protection of personal data in the EU. E-Scio. 2021;(10):106-111. (In Russ.).
9. Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain Union legislative acts. EUR.Lex. 2021. URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/ TXT/?uri=CELEX%3A52021PC0206 (accessed on 10.02.2023).
10. Kovachich L., Gorbunova A. Social rating: For what people in China receive "bonuses" and for what they are punished. PostNauka. Sep. 01, 2021. URL: https://postnauka.ru/faq/156636 (accessed on 10.02.2023). (In Russ.).
11. Strukova P.E. Artificial intelligence in China: The current state of industry and development trends. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Vostokovedenie i afrikanistika = Vestnik of Saint Petersburg University. Asian and African Studies. 2020;12(4):588-606. (In Russ.). DOI: 10.21638/spbu13.2020.409
12. Agadzhanov M. Background: US-Huawei conflict — timeline and causes. Habr. May 23, 2019. URL: https://habr.com/ru/post/453084/ (accessed on 10.02.2023). (In Russ.).
13. The role of artificial intelligence in business. SimbirSoft. Oct. 17, 2019. URL: https://www. simbirsoft.com/blog/rol-iskusstvennogo-intellekta-v-biznese/ (accessed on 10.02.2023). (In Russ.).
14. Grinenko Yu.K. The importance of the application of predictive analytics to increase the efficiency of an enterprise. Stolypinskii vestnik. 2022;4(3):4. (In Russ.).
Сведения об авторах
Хакимджон Иномджонович Аминов
кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры информационных систем и технологий
Санкт-Петербургский государственный экономический университет
191023, Санкт-Петербург, наб. канала Грибоедова, д. 30-32а
Иван Юрьевич Крикухин
студент бакалавриата
Санкт-Петербургский государственный экономический университет
191023, Санкт-Петербург, наб. канала Грибоедова, д. 30-32а
Анна Валерьевна Захарова
студент бакалавриата
Санкт-Петербургский государственный университет
199034, Санкт-Петербург, Университетская набережная, д. 7-9
Поступила в редакцию 27.02.2023 Прошла рецензирование 23.03.2023 Подписана в печать 30.03.2023
Information about Authors
Khakimdzhon I. Aminov
PhD in Economics, Associate Professor, Associate Professor at the Department of Information System and Technologies
St. Petersburg State University of Economics
30-32 Griboedov Channel Emb., St. Petersburg 191023, Russia
Ivan Yu. Krikukhin
bachelor student
St. Petersburg State University of Economics
30-32 Griboedov Channel Emb., St. Petersburg 191023, Russia
Anna V. Zakharova
bachelor student
St. Petersburg State University
7-9 Universitetskaya Emb., St. Petersburg 199034, Russia
Received 27.02.2023 Revised 23.03.2023 Accepted 30.03.2023
ct
Конфликт интересов: авторы декларируют отсутствие конфликта интересов, связанных с публикацией данной статьи.
Conflict of interest: the authors declare no conflict of interest related to the publication of this article.
