Внедрение нейросетевых технологий как фактор повышения эффективности управленческих решений на предприятиях малого бизнеса

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

статья посвящена целесообразности внедрения искусственных нейронных сетей в ключевые бизнес-процессы компании EasyNeon. Цель представленного исследования состоит в оценке эффективности применения нейросетевых технологий для повышения эффективности управленческих решений. В качестве основных задач исследования выступают бизнес-процессы компании по дизайну и продажам. Проанализированы данные за несколько месяцев работы предприятия до и после внедрения искусственных нейронных сетей, осуществлена подготовка данных и их структурирование для дальнейшего анализа. Применены методы Difference-in-Differences, расчёт ROI фонда оплаты труда и коэффициента ускорения, что позволило построить модель оценки экономических и операционных показателей деятельности компании. На основе анализа исследована динамика удельных затрат на персонал, рентабельности фонда оплаты труда и скорости выполнения процессов при использовании как традиционных методов работы, так и с применением технологий искусственного интеллекта. Подтверждена научная гипотеза о целесообразности применения искусственных нейронных сетей для оптимизации бизнес-процессов и принятия управленческих решений. Сделан вывод о важности применения нейросетей для оптимизации бизнес-процессов предприятия и принятия управленческих решений, подтверждена эффективность в снижении затрат, повышении рентабельности и значительном ускорении ключевых бизнес-операций.

Об авторах

Ю. А Шиков

Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна

Email: shikovyura@gmail.com

М. А Вансовский

Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна

Email: lightskarelia@gmail.com

П. А Шиков

Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна

Email: pavel.shikov@mail.ru

Список литературы

  1. Масюк Н.Н. Чат-бот как инновационный инструмент применения нейронных сетей при оптимизации процесса продаж // Российский журнал маркетинга. 2020. № 3. С. 185 – 187.
  2. Кулаева К.В. Искусственный интеллект в бизнесе // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2024. № 7. С. 4 – 7.
  3. Котырло Е.С. Простой и сложный метод разности разностей // Прикладная эконометрика. 2024. № 1 (73). С. 119 – 142.
  4. Аистов А.В. Распределённая во времени «разность разностей» на примере оценки отдачи от дополнительного профессионального обучения // Прикладная эконометрика. 2019. № 4 (56). С. 5 – 7.
  5. Кербер Л.С. Применение показателя ROI при оценке эффективности корпоративных HR-программ // Менеджмент в России и за рубежом. 2022. № 2. С. 4 – 9.
  6. Спатарь А. Системный подход к оценке эффективности цифровых технологий предприятия // Инновации и инвестиции. 2023. № 6. С. 390 – 392.
  7. Хрущева А.А. Чат-боты в бизнес-коммуникации: виды и функции // Маркетинг в России и за рубежом. 2021. № 5. С. 154 – 156.
  8. Ермакова С.Э. Актуальные вопросы теории и практики применения технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессах // Мир новой экономики. 2022. Т. 16. №4. С. 15 – 17.
  9. Щеглов Д.К. Методология оценки эффективности проектов цифровой трансформации высокотехнологичных предприятий // Экономика и предпринимательство. 2023. № 9. С. 392 – 393.
  10. Юрьева Ю.Е., Голикова Г.В. Внедрение искусственного интеллекта в корпоративном управлении // Components of scientific and technological progress. 2024. № 11. С. 125 – 132.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).