ИНТЕГРАЦИЯ ЦИФРОВЫХ ИНСТРУМЕНТОВ И МОДЕЛЕЙ В РАЗНЫЕ СФЕРЫ ЭКОНОМИКИ В МИРЕ

INTEGRATION OF DIGITAL TOOLS AND MODELS INTO VARIOUS ECONOMIC SPHERES GLOBALLY

Sun Le

Postgraduate student at the Higher School of Management of the Peoples' Friendship University of Russia

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В современных условиях цифровые инструменты проникают фактически во все сферы экономики, автоматизируя и переводя в «умный формат» бизнес-модели управления. При этом используется множество цифровых инструментов, при использовании которых данная интеграция становится возможной. Статья направлена на исследования таких инструментов с позиции взглядов современных авторов. В качестве цифровых инструментов исследованы технологии при помощи, которых реализуется цифровизация в мире. Это мобильные технологии, облачные вычисления, социальные медиа и бизнес-аналитика. Представлены примеры цифровых моделей, выстраиваемых на искусственном интеллекте. Приведена кластеризация перспективных технологий по сферам экономики. Разделение на кластеры позволяет наглядно увидеть, какие сферы экономики в настоящее время находятся под воздействием цифровизации, а также какие технологии в дальнейшем будут интегрированы в эти области.

Сделан вывод, что цифровые инструменты интегрируются фактически во все сферы экономики и используются в различных секторах мировой промышленности, сферы услуг, торговли и другие отрасли. При этом наблюдается постоянное развитие цифровых решений, которые трансформируются под воздействием технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, а также возможностей больших данных (Big Data).

Цифровые решения значительно ускоряют основные бизнес-процессы и помогают управлять элементами и объектами. Поэтому цифровые инструменты стали неотъемлемой частью финансовой сферы, социальной сферы, промышленности и других областей, включая государственное управление. В результате этого наблюдается значительное повышение уровня интеллектуализации общества, рост экономики знаний и развитие концепций «умных городов», которые активно развиваются во многих развитых странах.

Цель статьи – представит направления и тренды интеграции цифровых инструментов и моделей в разные сферы экономики в мире.

Задачи исследования:

• рассмотреть инструменты, используемые в процессе цифровизации в экономике;
• проанализировать наиболее ведущие цифровые тренды, построенные с использованием искусственного интеллекта;
• представить кластеризацию перспективных технологий по сферам экономики.

Методология исследования: обзора научной литературы, качественный анализ, сравнительный анализ.

ABSTRACT

In contemporary conditions, digital tools are penetrating virtually all spheres of the economy, automating and transforming management business models into a "smart format." This process utilizes a multitude of digital tools that enable this integration. The article aims to investigate such tools from the perspective of modern authors. The digital tools examined include technologies that facilitate digitalization worldwide, such as mobile technologies, cloud computing, social media, and business analytics. Examples of digital models built on artificial intelligence are presented. A clustering of promising technologies by economic spheres is provided. This division into clusters allows for a clear visualization of which economic spheres are currently influenced by digitalization and which technologies will be integrated into these areas in the future.

It is concluded that digital tools are integrated into virtually all economic spheres and are used across various sectors of global industry, services, trade, and other industries. Furthermore, there is continuous development of digital solutions that are being transformed by machine learning and artificial intelligence technologies, as well as the capabilities of Big Data.

Digital solutions significantly accelerate core business processes and aid in managing elements and objects. Consequently, digital tools have become an integral part of the financial sector, social sphere, industry, and other areas, including public administration. This has resulted in a significant increase in the level of societal intellectualization, growth of the knowledge economy, and the development of "smart city" concepts, which are actively evolving in many developed countries.

The purpose of the article is to present the directions and trends of integrating digital tools and models into various economic spheres globally.

The research objectives are:

• To identify the tools used in the process of digitalization in the economy.
• To analyze the leading digital trends built using artificial intelligence.
• To present a clustering of promising technologies by economic spheres.

The research methodology includes: literature review, qualitative analysis, and comparative analysis.

Ключевые слова: цифровые инструменты, модели, интеграция, эффективность, кластеризация.

Keywords: digital tools, models, integration, efficiency, clustering.

Введение

Цифровизация всё более активно проникает в разные сферы мировой экономики. Они трансформирует инструменты и модели, которые позволяют автоматизировать процессы, роботизировать производство, адаптировать методы интеллектуального анализа. Применение этих моделей разнообразно в разных секторах. Но везде оно ускоряет обработку информации, обеспечивает более точный прогноз данных, а также помогает выявлять риски и нарушения в действующих процессах. Всё это обуславливает необходимость исследования цифровых инструментов и моделей, а также возможностей их использования в современном экономическом пространстве. Интеграция этих инструментов в мире ускоряет развитие человечества и повышает его адаптивность к изменяющейся внешней среде. В то же время такие инструменты вызывают определённые риски и угрозы, связанные с высокой степенью уязвимости киберпространства. Поэтому необходимо исследовать влияние цифровых инструментов на отдельные сектора, что позволит минимизировать влияние выявляемых рисков.

Материалы и методы

В современных условиях цифровые инструменты проникают фактически во все сферы экономики, автоматизируя и переводя в «умный формат» бизнес-модели управления. При этом используется множество цифровых инструментов, при использовании которых данная интеграция становится возможной. Рассмотрению таких инструментов уделяет внимание множество современных авторов.

Так Устинова К.А., Иванов С.Л., Теребова С.В. [1] разделяют инструменты, используемые в процессе цифровизации на удовлетворяющие потребности субъектов предпринимательства в виду личного желания их использования, и инструменты, которые они вынуждены внедрять в виду требований соответствующего законодательства. Таким образом авторы выделяют, так называемую «добровольную» и «вынужденную» цифровизацию. Под добровольной они понимают цели развития бизнеса, снижение расходов на ведение бизнеса, а также рост каналов сбыта и целевой аудитории, что в последствии также станет источником роста прибыли предпринимателей. В свою очередь «вынужденная» цифровизация происходит в результате институциональных изменений, которые определяют потребность в использовании тех или иных цифровых инструментов.

Апатов Н.В. и Королев О.Л. [2] в качестве цифровых инструментов определяют технологии при помощи, которых реализуется цифровизация в мире. Авторы относят к ним мобильные технологии, облачные вычисления, социальные медиа и бизнес-аналитику. Описание этих систем приведено в таблице 1.

Таблица 1.

Цифровые технологии

Источник: составлено автором

Именно эти технологии находятся в основе цифровизации экономики, однако они трансформировались существенно в последние годы благодаря возможностям искусственного интеллекта. По сути в основе современных цифровых инструментов находятся решения, выстраиваемые на последних версиях программного обеспечения, искусственного интеллекта, больших данных, машинного обучения, интернета вещей. Поэтому на наш взгляд в современном мире основными инструментами цифровизации являются искусственный интеллект и машинное обучение, стоящие в основе формирования новых течений и решений в области интеллектуалиазции и роботизации многих бизнес-решений.

Рассматривая более подробно, стоит отметить, что искусственный интеллект также имеет неоднозначные определения. Однако все подходы выстраиваются на том, что искусственный интеллект (ИИ) используется в анализе больших объемов данных, выявляя тренды, паттерны и прогнозируя будущие события, что способствует принятию верных решений в области финансов, промышленных предприятий, маркетинга, управления персоналом и других отраслей [3].

 Согласно другой концепции, ИИ автоматизирует рутинные задачи и процессы, существенно снижая затраты на персонал и повышая производительность их труда. Он позволяет прогнозировать и планировать будущие события и результаты, оптимизируя определённые процессы. ИИ может использоваться для создания виртуальных помощников или чат-ботов, которые отвечают на вопросы клиентов и предоставляют им необходимую информации [4].

Искусственный интеллект используется и для повышения эффективности производственных процессов. Так, системы искусственного интеллекта позволяют проводить автоматическую передачу данных, обработку деталей, выполнять ряд рутинных производственных задач.

Кроме того, ИИ применяются в улучшении мониторинга и контроля процессов промышленности. При этом ИИ постоянно совершенствуется посредством машинного обучения, в результате чего появляются целые отрасли цифровых трендов, интегрируемых в современную промышленность (таблица 2).

Таблица 2.

Описание наиболее востребованных цифровых трендов, построенных с использование ИИИ в 2024 году

Источник: составлено автором по Цифровые тренды 2023 года: вся последняя статистика//https://cpa.rip/stati/digital-trends-2023/

Многие новые цифровые решения выстраиваются именно на приведенных в таблице технологиях, адаптируя их в те или иные устройства, формируя в совокупности «умные промышленные системы» [5]. При этом функционирование этих систем осуществляется при использовании «bigdata» (большие данные) и интернета вещей, которые в совокупности ускоряют в миллионы раз оперативность проведения разных процессов и обработки или анализа информации.

В финансовой сфере для прогнозирования рыночных тенденций также используются технологии искусственного интеллекта, который постепенно обучается. В итоге прогнозы становятся более точными и менее рискованными в области инвестиций [6]. В настоящее время разработаны методы глубокого обучения, создающие нейронные сети с множеством слоев, выявляющие сложные абстракции в данных. Такие паттерны дают новые возможности в обработке текстов, способствуют созданию автономных систем, а также видеоданных, которые формируются на основании анализа больших объемов информации.

Объединение искусственного интеллекта и машинного обучения в совокупности представляет интеллектуальный анализ, которому также уделяется широкое внимание со стороны науки.

Результаты

Активность использования приведённых технологий в мире доказывают статистические данные, которые систематизированы в таблице 3.

Таблица 3.

Показатели использования цифровых систем в мире

Источник: составлено автором по Цифровые тренды 2024 года: вся последняя статистика//https://cpa.rip/stati/digital-trends-2024/

Данные таблицы доказывают стремление разных стран мира усиливать свою «цфировизацию», применяя «умные» интеллектуальные системы, что в последствии позитивно сказывается на их финансах.

 При этом автоматизируемые системы позволяют контролировать уровень финансового состояния предприятий с позиции всесторонних оценок их финансовых рисков, включая доходность эксплуатации активов, экологичность услуг и т.д. В результате вырабатываются решения с использованием цифровых систем, которые способствуют расширению масштабов объема продаж услуг, стандартизации услуг, росту движения денежных потоков, коэффициента использования активов.

По нашему мнению, возможно выделить несколько цифровых моделей, интегрируемых в разные сферы экономики в мире, построенных на разных вариантах использования искусственного интеллекта, описание которых приведено в таблице 4.

Таблица 4.

Цифровые модели, выстраиваемые на искусственном интеллекте

Источник: составлено автором

Первая модель основана исключительно на искусственном интеллекте и применяется для автоматизации процессов. Она стоит в основе создания чат-ботов, алгоритмов обработки данных [7]

Следующая модель включает в себя ИИ, большие данные и машинное обучение, применяется в умном производстве. Эта интеграция оптимизирует производственные процессы и предупреждает о возможных поломках оборудования. Кроме того, данная модель выстраивает алгоритмы для работы сенсоров и других источников, управляя и выявляя узкие места по всей производственной цепочке [8].

В логистике и транспорте активно используется модель, которая сочетает ИИ, машинное обучение, большие данные и интеграцию данных. Такая модель оптимизирует маршруты транспортных потоков, учитывая погодные условия и загруженность дорог.

Модель, которая включает ИИ, большие данные и Интернет вещей, применяется в энергетике для управления потреблением энергии и прогнозирования спроса. В мире разработаны «умные сети», которые принимают данные с различных устройств, распределяют ресурсы и снижают затраты на электроэнергию [9].

В сельском хозяйстве интеграция ИИ, больших данных и бизнес-аналитики мониторит состояние посевов и прогнозирует урожайность. Это дает возможность фермерам принимать обоснованные решения о посадке и уходе за культурами.

Наконец, в обслуживании клиентов востребованной является модель, которая сочетает ИИ, машинное обучение и обработку естественного языка. Такая модель анализирует отзывы клиентов и автоматически создает отчеты на основе текстовых данных.

Таким образом, используется несколько моделей, которые сочетают в себе цифровые инструменты, реализуя цели и задачи, поставленные перед ними в разных сферах. В совокупности они формируют «умные фабрики» и «умные город», которые также имеют в своей основе разные платформы и инструменты цифровизации. Примеры систематизированы в таблице 4.

Таблица 4.

Примеры практического использования цифровых инструментов ведущими корпорациями мира

Источник: составлено автором

Таким образом, проведённый анализ доказывает, что цифровые технологии проникли фактически во все сферы экономики и используются в практике ведущими корпорациями мира. Кроме того, их начинают применять государственные структуры, разрабатывая «умные города», а также частные лица, упрощая управление собственными финансами, сокращая потери и риски, и снижая расход времени на рутинные операции.

Обсуждение

 Представленные примеры доказывают функциональность использования цифровых инструментов и перспективы их применения.

Перспективами дальнейшего развития цифровых инструментов являются существенные изменения возможностей прототипирования и изготовления деталей сложной геометрии посредством аддитивных технологий, расширение возможностей виртуальной реальности, развитие блокчейна и повышение степени кибербезопасности. В результате будет достигнута высокая точность выполнения операций, увеличение надёжности работы оборудования, а также повышение эффективности умного производства, сочетающего в себе физический и цифровой миры. Однако пори этом происходит путаница в понятиях и возможностях использования цифровых инструментов в экономическое среде. Поэтому нами видится правильным разделить все области, в которые интегрируются цифровые инструменты на кластеры. Каждому кластеру свойственно конкретные процессы, цифровизации, а значит и цифровые технологии. Пример подобной классификации приведён в таблице 6.

Таблица 6.

Кластеризация перспективных технологий по сферам экономики

Источник: составлено автором

Разделение на кластеры позволяет наглядно увидеть, какие сферы экономики в настоящее время находятся под воздействием цифровизации, а также какие технологии в дальнейшем будут интегрированы в эти области.

Таким образом, цифровые инструменты интегрируются фактически во все сферы экономики и используются в различных секторах мировой промышленности, сферы услуг, торговли и другие отрасли. При этом наблюдается постоянное развитие цифровых решений, которые трансформируются под воздействием технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, а также возможностей больших данных.

Заключение

Цифровые решения значительно ускоряют основные бизнес-процессы и помогают управлять элементами и объектами. Поэтому цифровые инструменты стали неотъемлемой частью финансовой сферы, социальной сферы, промышленности и других областей, включая государственное управление. В результате этого наблюдается значительное повышение уровня интеллектуализации общества, рост экономики знаний и развитие концепций «умных городов», которые активно развиваются во многих развитых странах.

Анализ ведущих цифровых трендов, построенных с использованием искусственного интеллекта показал, что цифровые технологии проникли фактически во все сферы экономики и используются в практике ведущими корпорациями мира.

Разработанная кластеризация перспективных технологий по сферам экономики позволяет наглядно увидеть, какие сферы экономики в настоящее время находятся под воздействием цифровизации, а также какие технологии в дальнейшем будут интегрированы в эти области.

Список литературы:

1. Устинова К.А., Иванов С.Л., Теребова С.В.Инструменты поддержки задач цифровизации бизнеса // Вестник ПГУ. Серия: Экономика. 2024. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/instrumenty-podderzhki-zadach-tsifrovizatsii-biznesa (дата обращения: 21.04.2025).
2.  Апатова Н. В., Королев О. Л. Технологии и инструменты цифровой трансформации бизнеса // Большая Евразия: развитие, безопасность, сотрудничество. 2023. №6-2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologii-i-instrumenty-tsifrovoy-transformatsii-biznesa (дата обращения: 21.04.2025).
3.  Мокшанов М.В. Применение искусственного интеллекта в анализе данных: обзор текущего состояния и будущих направлений // Universum: технические науки. 2024. №5- с. 122
4.  Андреев А.В. Искусственный интеллект и его роль в обработке больших данных. Умная цифровая экономика. 2023. Т. 3. № 1. С. 65-69.
5.  Герцик, Ю. Г. Особенности построения промышленной экосистемы цифрового формата / Ю. Г. Герцик, И. П. Малашин, Е. Н. Горлачева // Экономика высокотехнологичных производств. – 2024. – Т. 5, № 1. – С. 9-24
6.  Созыкин Андрей Владимирович Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2017. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-obucheniya-glubokih-neyronnyh-setey (дата обращения: 14.11.2025).
7.  Антонова И.И. Смирнов В.А., Ефимов М.Г. Интеграция искусственного интеллекта в ERP-системы: достоинства, недостатки и перспективы // Russian Journal of Economics and Law. 2024. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/integratsiya-iskusstvennogo-intellekta-v-erp-sistemy-dostoinstva-nedostatki-i-perspektivy (дата обращения: 24.11.2025).
8.  Соколова, Я. А., Вербицкая, В. В. (2021). Применение систем искусственного интеллекта в управлении предприятием. В сб. Материалы XIII Международной студенческой научной конференции «Студенческий научный форум». https:// scienceforum.ru/2021/article/2018025315
9.  Шитова, Т. Ф. (2021). ERP-система - эффективный инструмент развития цифровой экономики. Муниципалитет: экономика и управление, 2(35), 1-5.
10. Цифровые тренды 2023 года: вся последняя статистика//https://cpa.rip/stati/digital-trends-2023/