ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ

АННОТАЦИЯ

В статье в рамках «Искусственный интеллект в цифровой экономике» анализируются тенденции развития и особенности применения искусственного интеллекта (ИИ) в России. Рассматриваются преимущества этой сферы экономической деятельности по сравнению с использованием других прорывных технологий. Акцентируется внимание на особенностях третьей волны трансформации бизнес-процессов, связанной с адаптивными бизнес-процессами, которые позволяют, используя ИИ, радикальным образом преобразовать бизнес за счет обработки больших данных в реальном режиме времени вместо выполнения заранее заданной последовательности шагов.

ABSTRACT

The article within the framework of "Artificial Intelligence in the Digital Economy" analyzes development trends and features of the use of artificial intelligence (AI) in Russia. The advantages of this sphere of economic activity in comparison with the use of other breakthrough technologies are considered. Attention is focused on the features of the third wave of business process transformation associated with adaptive business processes, which allow, using AI, to radically transform a business by processing big data in real time instead of performing a predetermined sequence of steps.

Ключевые слова: экономика, цифровые технологии, искусственный интеллект, бизнес, системы ИИ.

Keywords: economics, digital technologies, artificial intelligence, business, AI systems.

За последние два десятилетия цифровые технологии изменили общество в беспрецедентных масштабах. И сегодня именно цифровые технологии обладают потенциалом для широкомасштабных социальных изменений и экономического прогресса. Соответственно, для процветания в цифровую эпоху странам стало крайне важно понимать экономическую конструкцию, основанную на цифровых технологиях, которая также известна как цифровая экономика, и приспосабливаться к ней.

Понимание этой динамики стало предметом обсуждения. Цифровая экономика скоро станет классической экономикой по мере роста внедрения и применения цифровых технологий во всех секторах мира.

Системы искусственного интеллекта (ИИ) добились значительных успехов. Хотя разработка машины, способной понимать или обучаться любой интеллектуальной задаче, которую выполняет человек, не находится в пределах непосредственной досягаемости, современные системы ИИ могут довольно хорошо выполнять задачи, которые четко определены и обычно требуют человеческого интеллекта. Процесс обучения - важнейший компонент большинства систем ИИ, он принимает форму машинного обучения, которая опирается на математику, статистику и теорию принятия решений.

Финансовый сектор быстро расширяет использование машинного обучения. Недавнее внедрение финансовым сектором технологических достижений, таких как большие данные и облачные вычисления, в сочетании с расширением цифровой экономики, сделало возможным эффективное внедрение систем искусственного интеллекта.

Системы ИИ используются в цифровой экономике для прогнозирования макроэкономических и финансовых переменных, удовлетворения потребностей клиентов, обеспечения платежеспособности и мониторинга условий ведения бизнеса. Модели ИИ обеспечивают гибкость по сравнению с традиционными статистическими и эконометрическими моделями, могут помочь исследовать трудно обнаруживаемые взаимосвязи между переменными и расширить инструментарий, используемый организациями. Фактические данные свидетельствуют о том, что методы машинного обучения часто превосходят методы, основанные на линейной регрессии, по точности и надежности прогноза.

Прогнозирование спроса - функция, которая обычно выполняется людьми с использованием традиционных методов, становится все более трудной для выполнения. Огромный объем данных увеличивает количество переменных, которые люди должны обрабатывать, в 100 или даже в 1000 раз. Именно здесь машинное обучение и искусственный интеллект обеспечивают огромную ценность и эффективность, учитывая наличие огромных вычислительных мощностей при экономичных затратах.

Хотя использование ИИ в прогнозировании дает преимущества, оно также может создать ряд проблем. Использование нетрадиционных данных, например, данных из социальных сетей, истории посещенных страниц и данных о местоположении в машинном обучении может быть полезным для поиска новых взаимосвязей между переменными, в то же время, использование такого рода данных в финансовом прогнозировании вызывает ряд проблем, включая правовые и нормативные рамки, последствия для этики и конфиденциальности.

Достижения цифровой экономики в области искусственного интеллекта в последние годы оказали наибольшее влияние на индустрию управления инвестициями. ИИ и связанные с ним технологии меняют индустрию, вводя новых участников рынка, улучшенные клиентские интерфейсы (например, чат-боты), улучшенные методы аналитики и принятия решений, а также успешно реализуется снижение затрат за счет автоматизированных процессов.

ИИ в цифровой экономике создает новые проблемы и потенциальные риски. Его использование в инвестиционной и банковской сферах зависит от наличия больших объемов качественных и своевременных данных. При хранении и использовании больших объемов конфиденциальных данных, кибербезопасность имеет первостепенное значение.

Внедрение систем ИИ и машинного обучения в цифровую экономику будет продолжать ускоряться. Эта тенденция обусловлена быстрым увеличением вычислительных мощностей, емкости хранилища данных, а также значительным прогрессом в моделировании и адаптации вариантов использования.

Системы ИИ предлагают финансовым учреждениям потенциал для значительной экономии средств и повышения эффективности, новых рынков и лучшего управления рисками; предоставляют клиентам новый опыт, продукты и снижают затраты. Однако эти системы также порождают этические вопросы и новые уникальные риски для целостности и безопасности финансовой системы, полный масштаб которых еще предстоит оценить. Эти изменения требуют совершенствования механизмов надзора и мониторинга для выявления возможных рисков и принятия корректирующих нормативных мер.

Итак, да, ИИ помогает цифровой экономике достигать лучших результатов, потому что он позволяет компаниям использовать множество интеллектуальных данных в различных вариантах использования, но для успеха ИИ должен быть встроен в процесс полностью, а не быть его частью.

Список литературы:

1. Паспорт национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» (утв. президиумом совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным проектам. Протокол от 24 декабря 2018 года № 16).
2. Человек + машина: бизнес в эпоху искусственного интеллекта. Информационно-аналитическая система Росконгресс. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://roscongress.org/sessions/spief-2019-chelovekmashina-biznes-v-epokhu-iskusstvennogo-intellekta/translation (дата обращения 29.10.2022).
3. Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика. Революция в управлении: новая цифровая экономика или новый мир машин [Текст] : материалы II Международного научного форума. Вып. 2 / Государственный университет управления. – М. : Издательский дом ГУУ, 2018. – 459 с.