CC BY
23
УДК 004.896
СТАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
© 2023 А. С. Медведева1, Н. В. Ржевская1
1 студент, кафедры информационной безопасности автоматизированных систем e-mail:medvedeva anna2001 @mail. ru e-mail: natalia070901 @gmail.com
Северо-Кавказский федеральный университет
В последние годы использование искусственного интеллекта (ИИ) становится все более популярным в бизнесе. Одной из областей, где ИИ особенно полезен, является статистический анализ бизнес-процессов. Используя системы искусственного интеллекта для анализа данных, компании могут получать ценную информацию о своей деятельности и принимать решения на основе данных, которые могут повысить эффективность и прибыльность. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ используется для статистического анализа бизнес-процессов и его преимущества.
Ключевые слова: искусственный интеллект, сфера бизнеса, бизнес, IT, методологические подходы, ИИ, система искусственного интеллекта.
STATIC ANALYSIS OF BUSINESS PROCESSES USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS
© 2023 A. S. Medvedeva 1, N. V. Rzhevskaya1
1 Student, Department of Information Security of Automated Systems e-mail:medvedeva anna2001 @mail. ru e-mail: natalia070901 @gmail.com
North Caucasian Federal University
In recent years, the use of artificial intelligence (AI) has become increasingly popular in business. One area where AI is particularly useful is statistical analysis of business processes. By using artificial intelligence systems to analyze data, companies can gain valuable information about their activities and make decisions based on data that can improve efficiency and profitability. In this article, we will look at how AI is used for statistical analysis of business processes and its advantages.
Keywords: artificial intelligence, business sphere, business, IT, methodological approaches, AI, artificial intelligence system.
ИИ (искусственный интеллект) относится к моделированию процессов человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерными системами, для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта. За последние 5 лет общий объем рынка искусственного интеллекта увеличился в 6 раз (рис. 1)
30,0 25,0
§ 20,0
§ 15'0
1 10,0 5,0 0,0
Рис. 1. Объем рынка искусственного интеллекта, 2018-2022 гг.
В сегодняшней быстро меняющейся бизнес-среде компаниям необходимо постоянно улучшать свою деятельность, чтобы оставаться конкурентоспособными. Использование ИИ для статистического анализа позволяет быстро и точно анализировать большие объемы данных, что может помочь определить области для улучшения. Используя системы искусственного интеллекта для анализа бизнес-процессов, компании могут повысить операционную эффективность, снизить затраты и увеличить прибыль.
В статье «Искусственный интеллект как инструмент повышения эффективности и устойчивости бизнеса» авторы обсуждают возможности и риски, связанные с использованием ИИ в бизнес-процессах, и приводят примеры того, как ИИ используется в различных отраслях [2].
В работе «Искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и границы применения» авторы обсуждают потенциал ИИ для улучшения бизнес-процессов, повышения эффективности и снижения затрат, а также приводят примеры использования ИИ в сфере финансов, здравоохранения и розничной торговли [3].
Н.Д. Ковалев и Д.А. Степаненко дают обзор технологий искусственного интеллекта, которые в настоящее время используются в бизнесе, включая машинное обучение, обработку естественного языка и робототехнику. Они также обсуждают проблемы, связанные с внедрением ИИ в бизнес-процессы, такие как проблемы безопасности и конфиденциальности данных [4].
В статье «Исследование влияния искусственного интеллекта на бизнес-модель организации» А. А. Дашкова и Ю. О. Нестерова рассматривают преимущества использования ИИ в бизнес-процессах, такие как улучшение процесса принятия решений, снижение затрат и повышение эффективности. В этой работе освещаются некоторые проблемы, связанные с внедрением ИИ, такие как потребность в специальных знаниях и возможность вытеснения рабочих мест [1].
В целом данная литература дает ценную информацию об использовании ИИ в бизнес-процессах, включая возможности и проблемы, связанные с этой технологией. В статьях подчеркивается потенциал ИИ для повышения эффективности, снижения затрат и улучшения процесса принятия решений, а также признается необходимость тщательного рассмотрения рисков и проблем, связанных с внедрением этой технологии в бизнес-процессы.
В последние годы многие компании начали внедрять системы искусственного интеллекта в свои бизнес-процессы. Исследовательская компания IBM провела исследование и выяснила количество тех компаний, которые уже внедрили ИИ в свой
24,1
16,2
__6,6^
4,0--
2018 2019 2020 2021 2022
Медведева А. СРжевская Н. В. Статический анализ бизнес - процессов с использованием систем искусственного интеллекта
бизнес, и тех, которые только изучают ИИ и собираются внедрить его в будущем. Результат исследования по состоянию на 2023 г. представлен на рисунке 2.
Рис. 2. Статистика использования ИИ в компаниях на 2023 г.
Системы искусственного интеллекта могут помочь компаниям принимать решения на основе данных, снижая риск человеческой ошибки и гарантируя, что решения основаны на точных данных. Это может помочь компаниям выявить потенциальные проблемы до того, как они возникнут, и принять корректирующие меры, что может сэкономить время и деньги в долгосрочной перспективе.
Существуют различные типы систем искусственного интеллекта, используемых для бизнес-процессов, в том числе:
• системы, основанные на правилах, использующие набор заранее определенных правил для принятия решений;
• машинное обучение - эти системы могут учиться на опыте и улучшать свою производительность с течением времени;
• нейронные сети - могут распознавать закономерности и принимать решения на основе сложных наборов данных;
• обработка естественного языка (NLP) - эти системы могут анализировать и понимать человеческий язык.
Использование ИИ для статистического анализа имеет много преимуществ. Одним из наиболее значительных преимуществ является то, что ИИ может быстро и точно анализировать большие объемы данных. Это позволяет компаниям выявлять закономерности и тенденции, которые может быть трудно обнаружить с помощью традиционных методов.
Системы искусственного интеллекта также можно использовать для автоматизации повторяющихся задач, таких как ввод и анализ данных. Это может сэкономить время и деньги, позволяя сотрудникам сосредоточиться на задачах более высокого уровня, требующих участия человека.
Согласно исследованию РАЭК и НИУ ВШЭ при поддержке Microsoft (рис. 3), в российских компаниях наиболее распространенным решением являются виртуальные помощники - 38% от общего количества компаний в России используют именно их.
Виртуальные помощники Прогнозирование Машинное обучение Анализ изображений Обработка запросов Распознавание лиц
35%
1
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30%
Рис. 3. Использование технологий ИИ в российских компаниях
35%
40%
Также в рамках того же исследования был проведен опрос экспертов и были выделены основные преимущества использования ИИ в бизнесе (рис. 4). 58% опрошенных главным преимуществом назвали оптимизацию бизнес-процессов.
10% 20% 30% 40% 50% 60% Рис. 4. Основные преимущества использования технологий ИИ в компаниях
Влияние использования ИИ на прибыль компаний варьируется в зависимости от отрасли и конкретного применения ИИ. Однако, согласно исследованию Accenture, к 2035 г. ИИ может повысить прибыльность в среднем на 38% в 16 отраслях.
Преимущества ИИ для статистического анализа очевидны, и по мере того, как технология ИИ продолжает развиваться, его применение в бизнесе будет становиться все более значительным. Для компаний, стремящихся улучшить свою деятельность и оставаться конкурентоспособными, инвестирование в системы искусственного интеллекта для статистического анализа является разумным решением, которое может принести значительную отдачу с точки зрения эффективности, экономии средств и прибыльности.
Библиографический список
1. Дашков, А. А. Исследование влияния искусственного интеллекта на бизнес-модель организации / А. А. Дашков, Ю. О. Нестерова // E-Management. - 2020.-№4. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-vliyaniya-iskusstvennogo-intellekta-na-biznes-model-organizatsii (дата обращения: 05.05.2023).
2. Дыбина, И. В. Искусственный интеллект как инструмент повышения эффективности и устойчивости бизнеса / И. В. Дыбина, А. С. Славянов // Экономика и бизнес: теория и практика. - 2019. - №4-2. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-kak-instrument-povysheniya-effektivnosti-i-ustoychivosti-biznesa (дата обращения: 05.05.2023).
Медведева А. С., Ржевская Н. В. Статический анализ бизнес-процессов с использованием систем искусственного интеллекта
3. Зуб, А. Т. Искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и границы применения / А. Т. Зуб, К. С. Петрова // Государственное управление. Электронный вестник. - 2022. - № 94. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-korporativnom-upravlenii-vozmozhnosti-i-granitsy-primeneniya (дата обращения: 05.05.2023).
4. Ковалев, Н. Д. Внедрение технологии искусственного интеллекта в бизнесе: этические аспекты / Н.Д. Ковалев, Д.А. Степаненко // Стратегии бизнеса. -2022. - № 4. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vnedrenie-tehnologii-iskusstvennogo-intellekta-v-biznese-eticheskie-aspekty (дата обращения: 05.05.2023).
5. Седойкина, А. А. Перспективы внедрения системы искусственного интеллекта для повышения эффективности бизнес-процессов в call-центре / А. А. Седойкина // Human Progress. - 2020. - №2. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-vnedreniya-sistemy-iskusstvennogo-intellekta-dlya-povysheniya-effektivnosti-biznes-protsessov-v-call-tsentre (дата обращения: 05.05.2023).
