ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УПРАВЛЕНИИ ЗАТРАТАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ

USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ENTERPRISE COST MANAGEMENT

Mardanshin Artem Vadimovich

Student, Department of Economics and Enterprise Management, Almetyevsk State Technological University “Higher School of Economics”,

Russia, Almetyevsk

Karpov Rail Radikovich

Student, Department of Economics and Enterprise Management, Almetyevsk State Technological University “Higher School of Economics”,

Russia, Almetyevsk

Shamsutdinova Ilzirya Anasovna

Scientific supervisor, teacher, Almetyevsk State Technological University "Higher School of Schools",

Russia, Almetyevsk

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются возможности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в системе управления затратами на предприятии. Особое внимание уделено трем ключевым направлениям: прогнозированию спроса, оптимизации складских запасов и интеллектуальному планированию производства. Представлены современные подходы, реализуемые с помощью машинного обучения и аналитики больших данных, а также примеры внедрения ИИ в российские и зарубежные компании. Показано, как использование ИИ способствует сокращению издержек, повышению точности управленческих решений и росту операционной эффективности. Работа может быть полезна специалистам в области экономики предприятий, логистики и цифровизации бизнес-процессов.

ABSTRACT

This article examines the potential of artificial intelligence (AI) technologies in enterprise cost management systems. It focuses on three key areas: demand forecasting, inventory optimization, and intelligent production planning. It presents modern approaches implemented using machine learning and big data analytics, as well as examples of AI implementation in Russian and international companies. It demonstrates how AI can reduce costs, improve the accuracy of management decisions, and enhance operational efficiency. This article may be of interest to specialists in enterprise economics, logistics, and business process digitalization.

Ключевые слова: искусственный интеллект, прогнозирование, запасы, производственное планирование, затраты, машинное обучение.

Keywords: artificial intelligence, forecasting, inventory, production planning, costs, machine learning.

В современных условиях конкурентного рынка предприятия вынуждены тщательно управлять своими затратами, чтобы сохранять прибыльность. Неэффективное планирование спроса и производства или избыточные складские запасы напрямую приводят к финансовым потерям: излишки товаров «замораживают» оборотный капитал, а дефицит продукции оборачивается упущенной выручкой и недовольством клиентов. По оценкам экспертов, каждый процент улучшения точности прогноза спроса может принести крупной компании миллионы рублей дополнительной прибыли. В связи с этим бизнес активно ищет инструменты для повышения точности планирования и оптимизации процессов.

Искусственный интеллект становится важным инструментом для бизнеса. Он помогает автоматизировать рутинные задачи, снижать затраты и улучшать управление. Алгоритмы машинного обучения анализируют большие объемы данных быстрее и точнее людей, находя скрытые закономерности и предсказывая будущие тренды. Это позволяет компаниям точнее понимать потребности клиентов, оптимизировать запасы и планировать производство, снижая издержки и повышая эффективность [1; 3].

Прогнозирование спроса — ключ к эффективному управлению затратами. Компании, которые могут предвидеть, сколько и каких товаров нужно, избегают перепроизводства и дефицита. Но традиционные методы, основанные на прошлых данных и экспертных оценках, не всегда справляются с быстрыми изменениями рынка. Их точность редко превышает 70–80%. Всё меняется с появлением искусственного интеллекта. Алгоритмы машинного обучения анализируют десятки факторов: сезонность, акции, макроэкономические показатели, погоду.

Внедрение таких решений уже приносит ощутимые результаты. По данным McKinsey, применение ИИ в прогнозировании спроса снижает ошибки в цепочке поставок на 20–50% [1]. Эффективность операций может вырасти до 65%, благодаря уменьшению упущенных продаж и дефицита товаров. Danone, внедрив интеллектуальную модель прогнозирования, сократила случаи отсутствия продукции на полке на 30%. Российская сеть электроники повысила точность прогнозов с 72% до 94%, что позволило сократить потери от излишков на 2,3 млн рублей за первый квартал.

Другим ключевым направлением в снижении затрат является оптимизация складских запасов. Любой избыточный товар на складе означает замороженные средства и дополнительные расходы на хранение, а недостаток — риски простоев и потерь выручки. По оценкам экспертов, затраты на содержание запасов составляют от 15 до 30% их стоимости в год. Искусственный интеллект и здесь предлагает эффективное решение. Современные системы управления запасами на базе ИИ автоматически рассчитывают оптимальные объемы закупок и пополнения, учитывая прогнозы спроса, логистику и производственные графики. Такие системы не только отслеживают текущую ситуацию в реальном времени, но и адаптируются под изменяющиеся условия: рост спроса, задержки поставок, внутренние ограничения [1].

Компании, внедрившие подобные технологии, сообщают о снижении затрат на запасы на 10–15%, а в некоторых производственных отраслях — о сокращении складских остатков до 25%. Например, H&M использует алгоритмы ИИ для прогнозирования ассортимента в магазинах и улучшения логистики: это позволило одновременно сократить излишки и увеличить продажи на 14%. Walmart, интегрировавший ИИ в систему управления цепочками поставок, достиг сокращения лишних запасов на 30% и повышения удовлетворенности клиентов благодаря высокой точности наличия товаров [3].

Эти успехи логично подводят к еще одному направлению — планированию производства. Здесь ошибки в расчетах могут вызывать простои, авралы, неритмичную загрузку оборудования, что существенно увеличивает себестоимость продукции. Классическое календарное планирование не всегда учитывает все факторы, особенно в условиях быстро меняющегося спроса и нестабильных поставок. ИИ в этом контексте предлагает новые решения: алгоритмы анализируют заказы, мощностные ограничения, доступность ресурсов и строят производственные графики, максимально приближенные к идеалу.

Благодаря такому подходу повышается равномерность загрузки оборудования, сокращается объем незавершенного производства и потребность в срочных корректировках. Производственные подразделения становятся гибче и быстрее адаптируются к изменениям. Один из примеров — российский производитель пищевой продукции, где после внедрения ИИ-платформы точность прогнозирования спроса выросла с 74% до 93%, что позволило существенно сократить издержки и сэкономить 8,4 млн рублей за полгода. В международной практике можно отметить компанию Bednar FMT, которая с помощью ИИ-системы смогла повысить производительность без вложений в новое оборудование, увеличив годовую выручку на 1,9 млн долларов.

Практика показывает, что результаты от внедрения ИИ заметны уже в краткосрочной перспективе. Примеры компаний из различных отраслей — ритейл, пищевая промышленность, машиностроение — подтверждают, что интеллектуальные решения способны не только снижать затраты, но и обеспечивать рост доходов. Walmart, H&M, Nestlé, российские производители — все они используют ИИ для повышения точности прогнозов и улучшения управления запасами и производством [2; 3].

Тем не менее, внедрение ИИ требует внимательной подготовки. Необходимо обеспечить наличие качественных данных, адаптировать процессы, обучить персонал и преодолеть внутреннее сопротивление изменениям. Кроме того, важно грамотно интегрировать ИИ-системы с существующими ИТ-решениями и учитывать специфику бизнеса. Особенно критично это при использовании предиктивных моделей: без учета сезонности, локальных условий или специфики ассортимента их эффективность снижается.

Несмотря на все трудности, тенденция развития однозначно ведет к увеличению использования ИИ в управлении затратами. Уже сегодня ИИ интегрируется с интернетом вещей, позволяя в реальном времени собирать и анализировать данные о спросе и запасах [1; 3]. Алгоритмы становятся точнее, прозрачнее и доступны даже для небольших компаний. По прогнозам, к 2025 году рынок ИИ-решений в России достигнет 400 млрд рублей, а число компаний, применяющих эти технологии, значительно возрастет.

Искусственный интеллект становится ключевым элементом управления современных предприятий. Он помогает прогнозировать, управлять запасами и планировать производство, что снижает издержки, ускоряет процессы и делает бизнес более устойчивым. Компании, которые уже сегодня внедряют ИИ, получают значительное конкурентное преимущество и лучше готовятся к будущим вызовам [1–3].

Список литературы:

1. McKinsey & Company. The State of AI in 2021  — 2021 URL: https://www.techuk.org/resource/global-survey-the-state-if-ai-in-2021.html (дата обращения: 28.12.2025).
2. Emerj Artificial Intelligence Research. How Nestlé Uses AI and Machine Learning. — 2021. URL: https://emerj.com/artificial-intelligence-at-nestle/  (дата обращения: 28.12.2025).
3. Colobridge. ИИ в ритейле: возможности и кейсы. — 2026. URL: https://blog.colobridge.net/2025/06/ai-in-retail/ (дата обращения: 28.12.2025).