ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БИЗНЕСЕ И ПОВСЕДНЕВНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004

Сущеня Р.В.

магистрант

Московский государственный технический университет «Станкин»

(г. Москва, Россия)

ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БИЗНЕСЕ И ПОВСЕДНЕВНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Аннотация: статья обсуждает тенденции развития и применения искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе и повседневной жизни. Авторы исследуют, как ИИ влияет на различные отрасли, такие как производство, медицина, банковское дело, розничная торговля и транспорт. В статье рассматриваются основные преимущества и вызовы, связанные с применением ИИ, такие как автоматизация, повышение эффективности и улучшение качества продукции и услуг.

Ключевые слова: искусственный интеллект, бизнес-процессы, автоматизация, машинное обучение, глубокое обучение.

Искусственный интеллект (ИИ) стал преобразующей технологией, революционизирующей различные аспекты как деловой активности, так и повседневной жизни. Благодаря значительным достижениям в области машинного обучения, глубокого обучения и других методов ИИ, предприятия и частные лица становятся свидетелями того, как потенциал ИИ позволяет автоматизировать задачи, оптимизировать процессы и принимать решения на основе данных. Цель данной статьи - изучить последние тенденции в развитии и применении ИИ, сосредоточив внимание на его глубоком влиянии на деловую практику, клиентский опыт и преобразование общества.

Технологии ИИ широко применяются в различных сферах бизнеса, таких как строительство, транспорт, сфера развлечений и другие. Примерами секторов применения можно считать:

1. Транспорт. Беспилотные автомобили, которые используют алгоритмы ИИ для возможности полностью автономного вождения, могут существенно трансформировать транспортную систему. Другим вариантом использования ИИ в сфере транспорта это помощь управлении центрами организации движения, например с оптимизацией времени работы светофоров. Два эти способа использования помогут оптимизировать работу транспортных систем города и сократить время в пути.

2. Здравоохранение. Автоматическая диагностика по изображениям, виртуальные помощники для медицинского персонала, автономные хирургические роботы - это набор технологий, которые сейчас играют ключевую роль в технологическом прогрессе в сфере здравоохранения, а также развивают услуги телемедицины.

3. Спорт. Применение ИИ для изучения статистических данных и дальнейшего прогнозирования, что поможет в принятии различных бизнес-решений и прогнозирования результатов спортсменов.

4. Сфера развлечений. Применении ИИ позволяет предсказывать сценарии поведения пользователей и предоставлять рекомендации по выбору фильмов, музыки, телепрограмм и иного контента. Другой способ использования, это таргетированная реклама, которая повышает эффективность маркетинга и увеличивает объем продаж.

5. Производство. Применении автоматизированных высокопроизводительных роботов способствует более быстрому и качественному выполнению задач. 3Э-технологии и машинное зрение позволяет сильно ускорить процесс производства в любой сфере.

Примерами решения ИИ определенных задач, можно считать следующие

задачи:

1. Ценообразование. ИИ применяется для изучения статистических данных и дальнейшего прогнозирования, обрабатываю огромные объемы данных для оптимального распределения цен на конкретные виды продукции. За счет увеличения объемов продаж происходит увеличение доходов производства.

2. Безопасность. ИИ способен анализировать различные операции и вычислять подозрительные действия пользователей, благодаря чему снижать эффективность действий киберпреступников.

3. Маркетинговая сфера. ИИ способен на основе данных прошлых продаж и изучения рынка прогнозировать и предлагать различные стратегии маркетинга, которые будут наиболее финансово успешными.

4. Виртуальные помощники. Такие чат-боты, как Siri, Google Assistant и другие. Например, чат-боты, которые применяются в банках, с помощью технологий распознавания речи способны общаться с клиентами банка самостоятельно и выполнять стандартные банковские операции, например перевод денежных средств и другие. Недавно был разработан искусственный эмоциональный интеллект (Emotional AI), который способен точно распознавать эмоции человека и правильно их интерпретировать, что в будущем сможет улучшить качество взаимодействия человека с ИИ, включая виртуальных помощников.

5. Скорость обработки данных. У ИИ отсутствует человеческий фактор, который может привести к неточностям или даже ошибкам, что позволяет выполнять сложную работу точно и безошибочно. Примером можно считать обработку большого количества биржевых операций. Особенностью применения ИИ в подобных задачах является то, что традиционные алгоритмы не способны самостоятельно адаптироваться к быстро меняющимся входным

данным и условиям, но алгоритмы ИИ такую возможность предоставляют и повышают продуктивность работы на бирже.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Плакиткина Л.С. Анализ развития угольной промышленности в основных странах мира // Горная промышленность. 2011. № 2 (96). С. 18-22.

2. Шкор О.Н., Севзюк Ч.А. Искусственный интеллект в Digital-маркетинге // Big Data and Advanced Analytics. - 2020. - № 6-3. - c. 38-41.

3. Любимов А.П. Основные подходы к определению понятия «искусственный интеллект» // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. - 2020. - № 9. - c. 1-6.

4. Жуков Д.С. Искусственный интеллект для общественно-государственного организма: будущее уже стартовало в Китае // Журнал политических исследований. - 2020. - № 2. - c. 70-79.

Sushchenya R.V.

Stankin Moscow State Technical University (Moscow, Russia)

TRENDS IN DEVELOPMENT & APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN BUSINESS & DAILY ACTIVITIES

Abstract: the article discusses trends in the development and application of artificial intelligence (AI) in business and everyday life. The authors explore how AI affects various industries, such as manufacturing, medicine, banking, retail, and transportation. The article discusses the main advantages and challenges associated with the use of AI, such as automation, increasing efficiency and improving the quality of products and services.

Keywords: artificial intelligence, business processes, automation, machine learning, deep

learning.