ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ В СОВРЕМЕННОЙ ЭКОНОМИКЕ

THE USE OF NEURAL NETWORKS IN THE MODERN ECONOMY

Maria Bogdanova

1st year student, Faculty of Accounting and Finance, Kuban State Agrarian I.T. Trubilin University,

Russia, Krasnodar

Zara Baste

scientific supervisor, PhD in Philology, Kuban State Agrarian University named after I.T. Trubilin,

Russia, Krasnodar

АННОТАЦИЯ

В данной статье описывается понятие «нейросеть» как в общем смысле, так и в экономическом. Обучение нейросети происходит на основе большого объема данных; она корректирует свои внутренние параметры для минимизации ошибки в предсказаниях. Нейросети нашли широкое применение в таких областях, как обработка изображений, распознавание речи, перевод языков и анализ данных. Их способность автоматически извлекать и обобщать информацию делает их мощным инструментом в современных информационных технологиях.

ABSTRACT

This article describes the concept of "neural network" both in the general sense and in the economic one. The neural network is trained based on a large amount of data; it adjusts its internal parameters to minimize errors in predictions. Neural networks have found wide application in areas such as image processing, speech recognition, language translation, and data analysis. Their ability to automatically extract and summarize information makes them a powerful tool in modern information technology.

Ключевые слова: нейросеть, алгоритм, мониторинг, финансы, нейроны, маркетинг, анализ, спрос, автоматизация, скоринг.

Keywords: Neural network, algorithm, monitoring, finance, neurons, marketing, analysis, demand, automation, scoring.

Нейросеть, это сложная система математической модели на компьютерной основе, которую создали на подобии человеческого мозга. Она состоит из множества нейронных цепочек, которые связаны между собой. Каждый процессор, запрограммированный для нейросети способен передать информацию, разрабатывать новые идеи для будущей реализации, обрабатывать поступающие в систему данные и находить новые пути решения сложных задач.

Современные искусственные интеллекты способны быстро учиться новому, поэтому совершенствуются с каждым днем и демонстрируют ценные навыки в работе:

1. Обучаемость. После создания алгоритма решения задач, нейросеть способна сохранить такой путь решения и в будущем пользоваться им, а также упрощать какие-либо шаги. Потому что если ответ был выведен правильно и гораздо быстрее предыдущего варианта, то это значит, что обучение прошло успешно.
2. Способность к абстрагированию. Искусственный интеллект способен найти среди искажённых вариантов решения задачи самый верный путь решения и создать самый эффективный способ решения, даже если это не было запрограммированно в него первоначально.
3. Способность к обобщению. Получая огромную массу данных, нейронная сеть способна объединить различную информацию в единый класс на основе какого-либо общего признака, что позволяет в будущем быстро найти нужную информацию в накопителе данных. Она генерирует ожидаемые результаты анализа при получении новых запросов и отправляет в свой накопитель.

На сегодняшний день, экономика и бизнес стоят на пороге технологического прогресса. Нейросети активно вливаются в нашу жизнь и развивают различные сферы жизни человека. После внедрения искусственного интеллекта, экономические процессы и обработки данных стали упрощаться. Благодаря этому, человек стал тратить меньше свой собственный ресурс для сверки старых данных, а стал делать упор на разработку новых технологий.

Использование нейронных сетей в области экономики значительно повлияло на её стремительное развитие и совершенствование. С каждым годом стремительно увеличивается объем поступающей новой информации и научных исследований. С помощью быстрого получения обработанных и проанализированных данных искусственным интеллектом ̶ организации стали делать обоснованные решения, где учтено множество факторов, которые могли бы повлиять на бизнес. Разрабатывая новые алгоритмы, искусственный интеллект способен распознать взаимосвязь поступающих данных, закономерности и ошибки, которые человек не смог заметить.

После получения большого потока информации, технологии искусственного интеллекта помогают снизить затраты огромного количества времени и обратить внимание на качественное выполнение. В сфере финансовых услуг, нейросеть способна оптимизировать работу с клиентами, управлять операциями, где требуется проверка по алгоритмам, а также персонализировать услуги. С помощью этого, он способен подобрать индивидуальный подход и найти нужный товар по предпочтениям клиента, что значительно увеличивает шансы на покупку.

Прогнозирование является главным инструментом в области экономики. Способность к выявлению скрытых зависимостей в экономических задачах помогает эффективно принять последующие решения в организации и использовать минимальные риски провала (прогноз уровня спроса на товар или услугу, прогнозирование целесообразности внедрения новых технологий в экономическую сферу, вероятность будущих продаж, которые возможны при каком-либо варианте подхода к проблеме)

Большое влияние оказывает искусственный интеллект в сфере анализа, классификации и оценки кредитоспособности клиентов и помогают снизить благодаря этим операциям вероятность несвоевременного погашения долга. Просмотр кредитной истории является важной операцией, где не рекомендуется делать ошибок, чтобы минимизировать потери денежных средств в финансовых учреждениях. С помощью анализа нейросеть способна выявить мошенничество, несоответствия и тем самым снизить потери предприятия и банков.

Реклама и маркетинг являются неотъемлемой частью бизнеса, где необходимо постоянное развитие для эффективного управления и привлечения как можно большего количества клиентов. Нейросети способны сгенерировать новые идеи для лучшей эффективности продаж и покупок. Также, системы, основанные на нейронных сетях способны повысить стандарты качества товара и снизить затраты на переработку бракованных изделий.

Использование нейросетей в современной экономике имеет как положительные, так и отрицательные стороны. Из-за маленьких знаний в области информатики, не каждый человек способен создать и обучить искусственный интеллект. Нейросеть является программой, которая обучается на примерах раннее созданных фактах и если ввести не правильную информацию, то нейронная сеть будет выводить неправильный результат, который сильно повлияет на экономические прогнозы. Поэтому, не следует полностью полагаться на искусственный интеллект и все равно необходимо перепроверять его результаты, чтобы в дальнейшем не было рисков допустить ошибку, которая может привести к огромным финансовым последствиям.

Изучение нейросетей является актуальной темой нашего времени. Нужно постоянно улучшать и совершенствовать знания в данной области, потому что они имеют свойство со временем устаревать и давать низкий результат в знаниях той или иной проблемы. Важно отметить, что в современных условиях, искусственный интеллект использует как новые, так и развивают старые способы решения экономических проблем. Стремительный рост совершенствования нейросетей параллельно с новыми изобретенными технологиями могут в будущем помочь в реализации проектов, но они никогда не смогут полностью заменить человека в этой работе.

Список литературы:

1. Ростовцев В. С. Искусственные нейронные сети: учебник для вузов / В. С. Ростовцев. – 2-е изд., стер. – Санкт-Петербург
2. Круглов, В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика В.В. Круглов, В.В. Борисов. - М. 2002
3. Галушкин, А. И. Нейронные сети: основы теории / А. И. Галушкин. — М.: ГЛТ, 2012
4. Басте З.Ю. Влияние новых/цифровых медиа на межкультурную коммуникацию в глобальном значении / З. Ю. Басте // Мировые исследования в области социально-гуманитарных наук. Материалы III Международной научно-практической конференции. Рязань, 2023. С. 15-17.