ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ АНАЛИЗА БИЗНЕС-ПРОЦЕССА

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассмотрен пример внедрения искусственного интеллекта в бизнес-анализ, преимущества такого подхода и его польза.

Ключевые слова: бизнес, аналитика, искусственный интеллект, эффективность, оптимизация.

Искусственный интеллект представляет собой комплексную научно-техническую дисциплину, синтезирующую достижения математики, информатики, кибернетики и когнитивных наук.

В сфере управления бизнес-процессами технологии искусственного интеллекта находят все более широкое применение, трансформируя традиционные подходы к анализу и оптимизации организационной деятельности. Одним из ключевых направлений является автоматизация рутинных операций, где ИИ-системы демонстрируют существенное превосходство над традиционными методами.

Нотации описания бизнес-процессов представляют собой формализованные языки визуального моделирования, предназначенные для унифицированного представления организационных процедур и рабочих потоков. По своей сути, нотации являются инструментом трансформации абстрактных бизнес-концепций в конкретные, поддающиеся анализу и оптимизации модели.

Современные нотации бизнес-моделирования можно систематизировать по нескольким ключевым критериям: уровню детализации, целевой аудитории и решаемым задачам.

Выбор оптимальной нотации для описания бизнес-процессов представляет собой сложную задачу, требующую учета множества факторов. Ключевым критерием является цель моделирования - будет ли модель использоваться для анализа, оптимизации или автоматизации процессов. Для стратегического анализа на высоком уровне абстракции лучше подходит IDEF0, тогда как для детального описания исполняемых процессов предпочтительнее BPMN.

Экспертная система для выбора оптимальной нотации описания бизнес-процессов представляет собой программное решение, предназначенное для автоматизированного анализа требований к моделированию бизнес-процессов и выбора наиболее подходящей нотации. В основе системы лежат принципы экспертного анализа, алгоритмического принятия решений и адаптивности к специфике предметной области.

Основные идеи и функции:

1. Анализ требований к процессу

Система оценивает ключевые параметры бизнес-процесса, такие как сложность, уровень детализации, наличие событий и ролей, необходимость визуализации временных рамок.

2. Сравнительный анализ нотаций

Экспертная система учитывает преимущества и ограничения различных нотаций (BPMN, UML, EPC, IDEF и др.), сопоставляя их с требованиями пользователя.

3. Поддержка принятия решений

На основе введенных критериев система генерирует рекомендации, объясняя, почему та или иная нотация лучше подходит для конкретного случая.

4. Обратная связь и обучение

Пользователи могут корректировать рекомендации системы, улучшая её алгоритмы.

Список литературы:

1. Платонов В.В. Нейронные сети в финансовых приложениях: монография. – СПб.: Питер, 2021. – 416 с.
2. Хабр. Представления знаний в интеллектуальных системах, экспертные системы [Электронный ресурс]. – URL: https://habr.com/ru/articles/346236/ (дата обращения: 24.04.2025).
3. Ширяев В.И. Финансовые рынки: Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика. – Ленанд, 2024. – 228 с.
4. VC.RU. Роль нейросетей в финансовом анализе и прогнозировании. [Электронный ресурс]. – URL: https://vc.ru/chatgpt/1203615-rol-neirosetei-v-finansovom-analize-i-prognozirovanii (дата обращения: 10.05.2025).