ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ПРИНЯТИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

APPLICATION OF NEURAL NETWORKS IN MANAGEMENT DECISION MAKING

Evgeniy Rodionov

Post-graduate student, Moscow University for Industry and Finance «Synergy»

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В последние годы наблюдается стремительный рост интереса к искусственному интеллекту и, в частности, к нейронным сетям как мощному инструменту поддержки принятия управленческих решений. Данная статья рассматривает основные подходы к использованию нейросетевых технологий в различных сферах управления, анализирует их преимущества и ограничения, описывает примеры успешного применения и выделяет перспективные направления дальнейших исследований. Особое внимание уделяется вопросам интерпретируемости моделей, а также необходимости интеграции нейросетей с традиционными методами управленческого анализа для повышения эффективности и надежности принятых решений.

ABCSTRACT

In recent years, there has been a rapid increase in interest towards artificial intelligence, specifically neural networks, as a powerful tool for supporting managerial decision-making. This article examines the main approaches to the use of neural network technologies in various management spheres, analyzes their advantages and limitations, describes examples of successful applications, and highlights promising directions for further research. Special attention is given to the interpretability of neural models and the necessity of integrating neural networks with traditional management analysis methods to improve the effectiveness and reliability of decisions.

Ключевые слова: нейросети; искусственный интеллект; поддержка принятия решений; управление; бизнес-аналитика; интерпретируемость моделей.

Keywords: neural networks; artificial intelligence; decision support; management; business analytics; model interpretability.

Современные компании и организации сталкиваются с необходимостью обработать огромные потоки информации для принятия стратегических и тактических решений. В условиях высокой динамичности и неопределенности рыночной среды использование традиционных методов анализа данных становится все менее эффективным. Возрастают требования к скорости, точности и адаптивности управленческих решений, что приводит к активному поиску новых инструментов. Одним из таких инструментов стали искусственные нейронные сети (ИНС), которые способны выявлять сложные нелинейные зависимости и закономерности в больших массивах данных, обучаться на реальных сценариях и прогнозировать возможное развитие событий. В последние десятилетия нейросети уверенно вошли во множество областей — от финансов и логистики до стратегического планирования и управления персоналом.

1. Теоретические основы применения нейросетей в управлении

Искусственные нейронные сети представляют собой многоуровневые вычислительные структуры, имитирующие работу биологических нейронных систем. Основное преимущество нейросетей заключается в их способности обучаться на исторических данных и осуществлять обобщения, что особенно важно в условиях ограниченной полноты информации и быстро меняющейся среды [1].

В управленческих задачах нейросети чаще всего применяются в следующих областях: прогнозирование (продаж, спроса, финансовых потоков), оптимизация бизнес-процессов, выявление аномалий и мошеннических операций, анализ настроений, автоматизация рутинных решений и др.

2. Преимущества использования нейросетей в управленческих решениях

В первую очередь, нейросетевые модели превосходят классические алгоритмы и экспертные системы в обработке неструктурированных данных (тексты, изображения, аудиозаписи) и в задачах, где большое влияние имеют скрытые взаимосвязи между параметрами. Автоматизация сбора, обработки и интерпретации информации существенно снижает время, необходимое для принятия важных управленческих решений, а также минимизирует влияние человеческого фактора и связанных с ним ошибок.

Возможность проводить анализ в реальном времени открывает перед организациями новые горизонты в адаптивном планировании, управлении рисками, предиктивной аналитике.

3. Основные направления применения нейросетей в бизнес-управлении

Развитие нейросетевых технологий наиболее активно проявилось в отраслях с высоким уровнем цифровизации. В банковском секторе нейросети используются для скоринга заемщиков, детектирования мошенничества, прогнозирования волатильности рынка. В розничной торговле — для персонализации предложений, оптимизации запасов, предсказания товарооборота. В производстве реализуются системы "умной" оптимизации технологических процессов, вычисления потребностей в ресурсах, автоматического управления поставками [2].

В HR-аналитике нейросети применяются для прогнозирования текучести кадров, определения потенциального лидерства среди сотрудников, оптимизации подбора персонала.

4. Примеры успешного внедрения нейросетей

Microsoft, например, разработала собственную нейросеть BrainMaker, которая помогает в создании рейтингов пользователей. После применения этой технологии процент ответов на электронные письма увеличился с 4,9 до 8,2%, что говорит о росте вовлеченности клиентов.

Netflix, один из лидеров в сфере стриминга, использует нейросети для создания персонализированных рекомендаций, основываясь на предпочтениях и поведении пользователей. Это решение позволяет компании экономить до 1 миллиарда долларов ежегодно, так как повышает уровень удовлетворенности клиентов и удержания подписчиков [3].

Volkswagen также активно применяет искусственный интеллект, оптимизируя рекламные кампании для своих автомобилей. Нейросети анализируют множество данных и находят самые эффективные способы продвижения рекламных креативов, что способствует увеличению объемов продаж.

5. Ограничения и вызовы

Несмотря на несомненные преимущества, использование нейросетей в принятии управленческих решений сопряжено с определенными сложностями. Прежде всего — это проблема "черного ящика": большинство сложных моделей плохо интерпретируемы, что затрудняет объяснение причин принятия того или иного решения. Для решений, оказывающих существенное влияние на судьбы людей или целых компаний, прозрачность и контролируемость особенно важны.

Также нельзя исключать риск переноса ошибок из обучающих данных на новые сценарии — решение будет воспроизводить не только полезные, но и существующие в базе перекосы или предвзятости [4].

6. Перспективы и необходимость интеграции с традиционными методами

Дальнейшее развитие применения нейросетей в управлении связано, прежде всего, с разработкой более интерпретируемых моделей (Explainable AI, XAI), что позволит повысить доверие к результатам и обеспечить прозрачность автоматизированных процессов. Огромный потенциал несет интеграция нейросетей с классическими экономико-математическими методами и экспертным управленческим анализом. Сочетание гибкости и мощности нейронных сетей с доказанными традиционными подходами управления позволяет компенсировать слабые стороны одних за счет сильных сторон других.

Особую актуальность приобретает формирование комплексных интеллектуальных систем поддержки принятия решений (СППР), в которых модели нейросетей становятся лишь частью, но не единственным элементом общей архитектуры управленческого анализа [5].

Заключение

Применение нейросетей в управлении сегодня — это не столько модный тренд, сколько объективная необходимость для поддержания конкурентоспособности на быстро меняющемся рынке. Научно обоснованное внедрение нейросетевых решений способствует повышению качества анализируемых данных, ускоряет процессы принятия решений и предоставляет новые инструменты прогнозирования и планирования. В то же время, для получения действительно устойчивых и этически корректных результатов необходимо учитывать ограничения и вызовы, связанные с эксплуатацией ИНС, а также сочетать нейросетевые подходы с традиционными управленческими инструментами. Прогресс в области интерпретируемого искусственного интеллекта и комплексного анализа данных дает основания полагать, что в ближайшие годы роль нейросетей в управлении будет только нарастать, обеспечивая новые возможности для повышения эффективности бизнеса, государственного и муниципального управления.

Список литературы:

1. Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные системы: учебник, Москва. - 2016. -224 с.
2. Барский А.Б. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления: Москва. - 2022. - 185 с.
3. Somov A., Dubolazov V. Interval approach of time series forecasting by neural networks for the decision support system // Business Technologies 2018, MATEC Web of Conferences 170, 01014. - 2022.
4. Box, G. E. P., G. M. Jenkins, G. C. Reinsel Time Series Analysis: Forecasting and Control // Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. - 1994. - 614 p.
5. C.M. Bishop Pattern recognition and machine learning // Springer 1, 740. - 2023.