В статье рассматривается роль искусственного интеллекта в системе кибербезопасности как ключевого инструмента обнаружения, анализа и предотвращения кибератак. Проанализированы теоретические основы применения машинного обучения и нейронных сетей в защите информационных систем, показаны преимущества интеллектуальных технологий по сравнению с традиционными методами обеспечения безопасности. Особое внимание уделено концепции поведенческой аналитики, использованию алгоритмов глубокого обучения для выявления атак нулевого дня и построению адаптивных моделей защиты, способных предсказывать и предотвращать киберугрозы в режиме реального времени. Отмечаются этические и технологические вызовы, связанные с применением искусственного интеллекта, включая уязвимость обучающих моделей и необходимость сохранения человеческого контроля над автоматизированными системами. Сделан вывод о том, что интеграция искусственного интеллекта в систему кибербезопасности способствует формированию нового уровня защиты, основанного на самообучающихся алгоритмах и аналитике больших данных, что обеспечивает устойчивость цифровых инфраструктур в условиях динамично изменяющегося киберпространства.
В исследовании раскрываются вопросы влияния искусственного интеллекта на поведение человека, определяется глубина воздействия нейросетей на состояние информационной и, как следствие, экономической безопасности индивида, оцениваются перспективы биоинформационного программирования человека, приводится международная статистика объёма инвестиций в искусственный интеллект.
Статья посвящена развитию предиктивного управления в корпоративном секторе экономики. Российская экономика проходит период глубокой трансформации, обусловленной ключевыми глобальными трендами развития, внутренними причинами и факторами. Она развивается в условиях постоянных изменений, роста неопределенности и требует развития предиктивного (предсказательного) менеджмента. В статье раскрывается сущность и инструменты предиктивного менеджмента, позволяющие выявлять и предсказывать тенденции развития компаний корпоративного сектора экономики. В представленных к публикации материалах показана методика расчета маржинального дохода и точки безубыточности, запаса экономической прочности компании, создана методика предиктивного управления в производственной сфере. В статье также разработана многофакторная регрессионная модель зависимости доходов от основных средств, оборотных активов и осуществляемых расходов, использование которой на практике повышает эффективность менеджмента корпоративного сектора экономики.
Статья изучает роль больших данных и технологий искусственного интеллекта в трансформации области знаний управления интеллектуальным капиталом. Анализ научных публикаций в рассматриваемой области позволил выделить основные направления взаимодействия больших данных и искусственного интеллекта с интеллектуальным капиталом. Особое внимание уделено двойственной природе изучаемых технологий: большие данные и искусственный интеллект одновременно выступают как объект управления (нематериальный актив) и как инструмент управления и оценки. Обоснована необходимость формирования нового методологического подхода и фреймворка, учитывающего данную двойственность и взаимосвязь больших данных и искусственного интеллекта с материальными активами организации. В рамках исследования предложен фреймворк, демонстрирующий управление и оценку взаимодействия больших данных и искусственного интеллекта с интеллектуальным капиталом, нематериальными и материальными активами, а также их роль в создании ценности и обеспечении стратегической устойчивости организаций.
Технологии цифровой экономики активно проникают во все бизнес- процессы и становятся ключевым фактором конкурентоспособности современных предприятий. При этом возникает потребность в развитии нормативно- правового регулирования технологий искусственного интеллекта в части применения как бизнес - субъектами, так и связанными институтами. Современные модели машинного обучения активно внедряются в практику финансового анализа, включая задачи оценки устойчивости предприятий.
Целью статьи является выявление проблем регулирования технологий искусственного интеллекта в цифровой экономике. Методологическая основа исследования включает теоретический обзор концепций цифровизации, формально - юридические и историко-правовые методы для систематизации правовых норм, а также общие эмпирические методы исследования (синтез, анализ, сравнение, классификация). Показано, что проблемы регулирования технологий искусственного интеллекта во многом сосредоточены на этических вопросах и вопросах правосубъектности. Выделен комплекс наиболее актуальных проблем регулирования, которые могут стать отправной точкой в развитии национальной и международной правовой базы.
Современные организации сталкиваются с необходимостью оперативного анализа больших объемов данных для принятия управленческих решений. Традиционные методы экономического анализа, основанные на статистике и эконометрике, зачастую не справляются с нелинейными зависимостями и быстро меняющимися рыночными условиями. Искусственный интеллект (ИИ), включая машинное обучение (ML) и глубокие нейросети (DL), позволяет значительно повысить точность оценки экономических процессов и прогнозировать их развитие.
В данной статье анализируются возможности применения методов ИИ для оценки экономического состояния организаций в различных отраслях. Рассмотрены ключевые алгоритмы машинного обучения (линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг) и нейросетевые модели (LSTM, трансформеры, GNN), а также их практическое использование в прогнозировании банкротств, кредитных рисков, спроса и мошенничества. Приведены реальные кейсы внедрения ИИ в российских компаниях (Сбербанк, X5 Group, РЖД, ФНС) и за рубежом (J. P. Morgan, IBM, BlackRock).
Агропромышленный комплекс России в последние годы переживает масштабную трансформацию, обусловленную внедрением цифровых технологий и инновационных методов ведения сельского хозяйства. Цифровизация выступает ключевым фактором повышения производительности, устойчивости и конкурентоспособности отрасли в условиях глобальных экономических вызовов и экологических изменений. В статье рассматриваются основные направления цифровизации АПК, включая точное земледелие, применение агродронов, технологии интернета вещей (IoT), роботизацию, использование больших данных и искусственного интеллекта. Анализируются экономические эффекты внедрения цифровых решений, включая снижение издержек, увеличение урожайности, улучшение качества продукции и оптимизацию логистики. Особое внимание уделяется барьерам и рискам цифровой трансформации, таким как высокая стоимость оборудования, дефицит квалифицированных кадров и цифровое неравенство регионов. Рассматривается роль государственной политики и образовательных инициатив в развитии цифрового сельского хозяйства в России. Представлены примеры успешных проектов и кейсов из различных регионов. Сделан вывод о необходимости комплексного системного подхода для эффективного развития цифрового агросектора как стратегического приоритета.
Современный этап технологического развития мировой промышленности характеризуется фундаментальной трансформацией традиционных производственных систем, обусловленной стремительным развитием цифровых технологий и необходимостью решения новых экономических вызовов. Появление интеллектуальных промышленных предприятий представляет собой закономерный ответ на совокупность факторов, определяющих конкурентоспособность промышленного производства в условиях четвертой промышленной революции. В статье представлено обоснование создания современных интеллектуальных промышленных предприятий для оптимизации производственных процессов. Определено, что в условиях глобализации и жесткой конкурентной борьбы промышленные предприятия вынуждены искать новые пути повышения эффективности, снижения затрат и улучшения качества продукции.
Данная статья исследует ключевые инновации в сфере информационных технологий (ИТ), определяющие современный этап развития цифровой экономики. Целью работы является анализ текущего состояния и перспектив развития ИТ, а также выявление их влияния на различные сферы жизни. В рамках исследования рассмотрены такие инновации, как искусственный интеллект, интернет вещей, облачные вычисления, блокчейн и квантовые технологии. Результаты исследования демонстрируют значительный потенциал данных технологий для решения актуальных задач в медицине, образовании, промышленности, финансах и других областях. Научная новизна работы заключается в комплексном подходе к анализу инноваций в ИТ, учитывающем их взаимосвязь и синергетический эффект.
Статья посвящена исследованию возможностей применения искусственного интеллекта в различных сферах человеческой деятельности.
Целью работы является анализ текущего состояния и перспектив развития искусственного интеллекта, а также выявление его потенциала для решения актуальных задач в различных отраслях. В результате исследования систематизированы основные направления применения искусственного интеллекта, такие как медицина, образование, промышленность и финансы, и проанализирована их эффективность. Практическая значимость работы заключается в формировании комплексного представления о возможностях и ограничениях искусственного интеллекта, что позволит специалистам разных областей принимать обоснованные решения о внедрении технологий искусственного интеллекта в свою деятельность. Выявлен потенциал искусственного интеллекта для решения сложных задач, оптимизации процессов и создания новых продуктов и услуг, что способствует инновационному развитию экономики и общества в целом.
Цифровые платформы и платформенная экономика становятся основными драйверами изменений в современных экономических системах. Развитие цифровых технологий, таких как блокчейн, искусственный интеллект и интернет вещей, способствует значительным изменениям в бизнес-процессах, предоставляя новые возможности для создания, управления и монетизации платформ. В статье рассматриваются основные аспекты платформенной экономики, включая её влияние на традиционные бизнес-модели, рынок труда, инновации и социальные структуры. Оценены преимущества и вызовы, связанные с использованием цифровых платформ, а также предложены рекомендации для эффективного регулирования и адаптации к новым экономическим условиям.
В условиях цифровой трансформации экономики автоматизация становится ключевым фактором, изменяющим структуру традиционного рынка труда. В статье рассматривается влияние современных цифровых технологий, таких как искусственный интеллект, роботизация и алгоритмическое управление, на занятость и профессиональную структуру. Анализируются риски потери рабочих мест, появление новых профессий и изменение требований к квалификации работников. Особое внимание уделяется социально- экономическим последствиям цифровизации, включая рост неравенства и необходимость адаптации системы образования. Также рассматриваются возможные стратегии государственного регулирования и прогнозы развития рынка труда в ближайшие десятилетия.