CC BY
0
справедливостью — это вызов XXI века, который требует совместных усилий со стороны правительств, бизнеса и гражданского общества.
Список использованной литературы:
1.Барановская, И., Левин, А. Социальная политика как инструмент борьбы с бедностью / И. Барановская, А. Левин; ред.— М.: Юрайт, 2020.— 320 с.
2.Маслов, А.В., Соловьев, Д.А.. Неравенство доходов в России: Современные тенденции / А.В. Маслов; Д.А. Соловьев.— М.: Наука и техника, 2021.— 300 с.
3.Равал, А., Гупта, Р. Экономика бедности: Как преодолеть неравенство / А. Равал, Р. Гупта; пер.— М.: Наука, 2021.— 256 с.
© Попов А.С., 2024
УДК 330
Попов А.С.
курсант ВУНЦ ВВС ВВА г. Воронеж, РФ Научный руководитель: Смирнова О.А.
к. э. н., доцент ВУНЦ ВВС ВВА г. Воронеж, РФ
НОВЕЙШИЕ ТЕХНОЛОГИИ В СФЕРЕ ЭКОНОМИКИ И БИЗНЕСА
Аннотация
В статье рассматриваются новейшие технологии, оказывающие значительное влияние на сферу экономики и бизнеса. Основное внимание уделяется таким ключевым технологиям, как искусственный интеллект (AI), блокчейн, интернет вещей (IoT), большие данные (Big Data) и облачные вычисления.
Ключевые слова: искусственный интеллект, блокчейн, интернет вещей, бизнес.
В данной статье мы рассмотрим основные новейшие технологии, такие как искусственный интеллект (AI), блокчейн, интернет вещей (IoT), большие данные (Big Data) и облачные вычисления, их влияние на экономику и бизнес, а также перспективы их развития.
Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая занимается созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. AI включает в себя машинное обучение (ML), обработку естественного языка (NLP) и компьютерное зрение.
- Анализ данных: AI позволяет компаниям обрабатывать огромные объемы данных для выявления паттернов и трендов. Это помогает принимать более обоснованные решения.
- Автоматизация процессов: Многие рутинные задачи могут быть автоматизированы с помощью AI, что снижает затраты и повышает эффективность.
- Персонализация обслуживания: Системы AI могут анализировать предпочтения клиентов и предлагать персонализированные рекомендации.
- Чат-боты: Многие компании используют чат-ботов для автоматизации обслуживания клиентов. Они могут отвечать на часто задаваемые вопросы и обрабатывать заказы.
- Прогнозирование спроса: Розничные сети применяют AI для прогнозирования спроса на товары, что позволяет оптимизировать запасы.
Блокчейн — это распределенная база данных, обеспечивающая безопасность и прозрачность транзакций без необходимости в центральном органе управления.[1]
- Финансовые услуги: Блокчейн используется для проведения безопасных финансовых транзакций, снижения издержек на переводы и повышения скорости расчетов.
- Управление цепочками поставок: Технология позволяет отслеживать движение товаров от производителя до конечного потребителя, обеспечивая прозрачность на каждом этапе.
- Криптовалюты: Биткойн стал первой криптовалютой, использующей технологию блокчейн для обеспечения безопасности транзакций.
- Смарт-контракты: Это самовыполняющиеся контракты с условиями сделки, записанными в коде. Они позволяют автоматизировать выполнение условий без участия третьих лиц.[2]
Интернет вещей включает в себя устройства, подключенные к интернету и способные обмениваться данными друг с другом.
- Умные устройства: ^ позволяет создавать «умные» продукты — от бытовой техники до промышленных машин — которые могут собирать данные о своем использовании и передавать их производителям для анализа.
- Мониторинг активов: Компании используют ^ для отслеживания состояния оборудования и ресурсов в реальном времени, что помогает предотвратить поломки и снизить затраты на обслуживание.
- Умные города: ^-технологии применяются для управления инфраструктурой городов — от освещения до транспортных систем.[3]
- Сельское хозяйство: Фермеры используют датчики для мониторинга состояния почвы и растений, что позволяет оптимизировать полив и удобрение.
Большие данные представляют собой огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, которые требуют специальных методов обработки для извлечения полезной информации.
- Маркетинг: Анализ больших данных помогает компаниям лучше понимать своих клиентов и адаптировать маркетинговые стратегии под их потребности.
- Анализ рисков: Финансовые учреждения используют большие данные для оценки кредитоспособности клиентов и выявления мошеннических операций.
В будущем успех организаций будет зависеть от их способности интегрировать новейшие технологии в свою стратегию развития и эффективно использовать полученные преимущества.
Список использованной литературы:
1.Друкер, П. Ф. Менеджмент: задачи, обязанности, практика / П. Ф. Друкер; пер. с англ. — М.: Олимп-Бизнес, 2019. — 416 с.
2.Маслов, А. В., Сидорова, Н. Г. Блокчейн и его применение в бизнесе / А. В. Маслов, Н. Г. Сидорова; под ред.: Н.Г. Островского.— М.: Юрайт, 2021.— 320 с.
3.Турченко, И.В., Левин, А.Н.. Искусственный интеллект в бизнесе: Применение и перспективы / И.В. Турченко; А.Н. Lевин.— М.: Наука и техника, 2020.— 280 с.
©Попов А.С., 2024
