CC BY
68
Однако, внедрение искусственного интеллекта также может столкнуться с определенными проблемами и вызовами. Например, это могут быть вопросы касательно этики использования ИИ, проблемы связанные с конфиденциальностью данных или недостаточная подготовка сотрудников к работе с новыми технологиями. [1].
Перспективой использования искусственного интеллекта в организационной деятельности является его способность к анализу контента и автоматическому созданию нового материала. Благодаря этому, ИИ может стать незаменимым помощником для маркетологов, журналистов и копирайтеров, сокращая время и усилия, затрачиваемые на создание контента.
В завершении хочу отметить, что использование искусственного интеллекта в деятельности организации открывает новые горизонты и возможности. Оно позволяет повысить эффективность и результативность работы, а также улучшить качество принимаемых решений. Выгоды, которые принесет использование ИИ, значительно превышают возможные риски и вызовы, что делает его незаменимым инструментом в современном бизнес-мире. Список использованной литературы:
1. Асаул В.В. Применение искусственного интеллекта в менеджменте строительной отрасли. СПБ., 2022 №1 - С. 87-90.
2. Сизова О.В. Повышение эффективности управления промышленным предприятием в условиях цифровизации Российской экономики О.В. Сизова// Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством. 2021. № 14. - научная статья.
3. Виханский, О.С. Менеджмент: учебник / О.С. Виханский, А. И. Наумов. — 6-е изд., перераб. И доп. — Москва: Магистр: ИНФРА-М, 2021. — 656 с.
© Матыцина Н.П., Кочергин М.В., 2023
УДК 331.1
Матыцина Н.П.
к.э.н., доцент, ВУНЦ ВВС «ВВА» г. Воронеж, РФ Соловьев Я.Ю.
Курсант, ВУНЦ ВВС «ВВА» г. Воронеж, РФ
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТИ В СФЕРЕ БИЗНЕСА Аннотация
В статье рассмотрен вопрос об использовании нейросети в сфере бизнеса, о его внедрении в бизнес процесс и преимущества его использования, а так же о повышении производительности в выполнении задач.
Ключевые слова
Нейросеть, искусственный интеллект, систематизация, базы данных, бизнес-процесс.
В настоящее время нейросети стали одним из самых активно развивающихся направлений в области искусственного интеллекта. Их возможности уже доказаны в многих сферах, и бизнес не стал исключением. Во многих компаниях по всему миру начали применять нейросети для оптимизации
процессов, повышения эффективности и получения выгоды от больших объемов данных. Неоспоримые преимущества такого подхода делают его востребованным и интересным для предпринимателей всех отраслей.
Актуальность этого вопроса увеличивается с каждым днем. Буквально с каждой минутой нейросеть улучшает саму себя. Способствуя тем самым увеличению производительности в разных направления бизнеса. В бизнесе, особенно при работе с большими объемами данных требуется систематизация и автоматизация процесса. [1]
Применение нейросетей в бизнесе значительно упрощает рутинные задачи. Например, они могут быть использованы для автоматической обработки текстов и классификации документов, что экономит время и ресурсы компании. Большое значение имеет также прогнозирование спроса на товары или услуги. Благодаря нейросетям бизнес-предприятия могут определить оптимальное количество товара на складе или разработать эффективную стратегию продаж.
Еще одной областью применения нейросетей в бизнесе является анализ данных клиентов. С помощью ИИ можно выделить ключевые группы потребителей и предложить им персонализированный продукт или услугу. Это повышает конкурентоспособность компании и улучшает взаимодействие с клиентами.[3]
Применение нейросети в сфере бизнеса дает ряд преимуществ:
1. Нейросети обладают способностью обрабатывать большие объемы данных и находить скрытые закономерности в этих данных. Благодаря этому, бизнес может получить ценные информационные инсайты из своих баз данных. Например, можно определить предпочтения клиентов или прогнозировать спрос на товары и услуги, что поможет компаниям управлять своими ресурсами более эффективно.
2. Нейросети способны выполнять сложные задачи, которые требуют высокой степени анализа и принятия решений. Они могут быть использованы для автоматического распознавания образов или звуков, что особенно полезно в сферах безопасности или медицины. Например, система видеонаблюдения с использованием нейросети может обнаружить подозрительное поведение и предупредить о возможной угрозе.
3. Нейросети могут помочь в оптимизации процессов и управлении ресурсами. Они способны анализировать данные о выполнении задач и выявлять паттерны или ошибки, что позволяет бизнесу исправлять проблемы и оптимизировать эффективность работы. Например, нейросеть может автоматически распределять рабочие задачи сотрудникам или предлагать оптимальные решения на основе анализа данных.
Однако при применении нейросети компания может столкнуться с рядом трудностей. Например, это сложность обучения нейросети. Требуется большой объем данных для достижения хороших результатов, что может быть затруднительно в случаях, когда данные ограничены или плохо систематизированы. Автоматизация этого процесса требует высокой экспертизы и временных ресурсов.
Еще одно ограничение связано с интерпретацией результатов работы нейросети. В отличие от классических алгоритмов, которые могут быть легко объяснены человеком, работа нейросети основана на сложных математических операциях, что делает ее выводы менее понятными для людей. Это может стать проблемой при принятии решений на основе результатов работы ИИ.[2]
В завершении хочу отметить, применение нейросетей в сфере бизнеса имеет огромный потенциал для автоматизации и систематизации различных процессов. Так же будет значительный прирост результативности вследствие чего и прибыли бизнеса.
Список использованной литературы: 1. Язханова Х.Д., Бердиева М. Нейронные сети для оптимизации управленческих решений // Вопросы науки и образования. 2022. №8 (164). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/neyronnye-seti-dlya-optimizatsii-upravlencheskih-resheniy (дата обращения: 28.05.2023).
2. Киселев А.В. Влияние технологий обработки больших данных на развитие сферы электронной торговли // StudNet. 2020. №10. URL: https://cyberleninka.ru/artide/n/vNyanie-tehnologiy-obrabotki-bolshih-dannyh-na-razvitie-sfery-elektronnoy-torgovli (дата обращения: 27.05.2023).
3. Масюк Н.Н., Васюкова Л.К., Бушуева М.Ал., Диденко П.С. Нейроные сети как прорывная цифровая технология в инновационном бизнесе // ани: экономика и управление. 2019. №4 (29). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/neyronye-seti-kak-proryvnaya-tsifrovaya-tehnologiya-v-innovatsionnom-biznese (дата обращения: 18.05.2023).
© Матыцина Н.П., Соловьев Я.Ю., 2023
УДК 338.312
Матыцина Н.П.
к.э.н., доцент, ВУНЦ ВВС «ВВА» г. Воронеж, РФ Каретко Е.В.
Курсант, ВУНЦ ВВС «ВВА» г. Воронеж, РФ
ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ ТРУДА В МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ
Аннотация
В статье рассматривается вопрос о производительности труда на предприятиях металлургической отрасли. Изучены проблемы предприятий связанные с ростом производительности труда, приведены идеи направленные на их решение и создания предпосылок для повышения производительности труда в металлургической отрасли.
Ключевые слова
Производительность труда, металлургическая промышленность, экономика.
Увеличение производительности труда наравне с такими факторами, как формирование национальной инновационной системы, исследование свежеиспеченных ресурсных источников, модернизация первенствующих разделов государственной экономики, улучшение банковской системы, финансового сектора услуг и межбюджетных взглядов в Российской Федерации, является фундаментом финансового роста, обеспечивающей государственную безопасность.
Производительность труда является признаком экономической эффективности трудовой деятельности работников. От его степени и динамики зависят формирование общества и уровень благосостояния всех его членов. Уровень производительности труда определяет порядок производства и общественно - политический строй.
Для понимания сути производительности труда как экономической категории нужно сформулировать определение термина «производительность труда». В широком осмысливании производительность труда возможно представить как интегральный показатель, который характеризует уровень формирования производительных сил, эффективность коллективного производства и степень использования трудового потенциала. Кроме того, на сегодняшний день отсутствует единое, нормативно закрепленное определение производительности труда сотрудника либо государства в целом. Данный факт разъясняет наличие внушительного числа определений производительности труда, акцентирующих
