ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АНАЛИЗЕ ДЕЛОВОЙ АКТИВНОСТИ КОМПАНИИ

LEVERAGING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR CORPORATE BUSINESS ANALYTICS

Kamila Zhirgalanova

student, Higher School of «Finance and Accounting», Turan University,

Republic of Kazakhstan, Almaty

Gulnara Demeuova

scientific advisor, Doctor of Economics, Associate Professor, Higher School of «Finance and Accounting», Turan University,

Republic of Kazakhstan, Almaty

АННОТАЦИЯ

Цель статьи – исследовать возможности и перспективы применения искусственного интеллекта (ИИ) в анализе деловой активности компаний для повышения эффективности их деятельности в условиях высокой конкуренции. В рамках достижения поставленной цели были решены задачи анализа современных направлений использования технологий ИИ, преимуществ и ограничений их применения в бизнес-аналитике, а также изучения опыта международных компаний по интеграции таких технологий в управленческие процессы.

ABSTRACT

The purpose of the article is to explore the possibilities and prospects of using artificial intelligence (AI) in the analysis of business activity to enhance companies' efficiency in conditions of high competition. To achieve this goal, the tasks included analyzing modern directions of AI technology application, identifying advantages and limitations of their use in business analytics, and studying the experience of international companies in integrating such technologies into managerial processes.

Ключевые слова: искусственный интеллект (ИИ), технологии, анализ деловой активности.

Keywords: artificial intelligence (AI), technologies, analysis of business activity.

В условиях высокой конкуренции и быстро меняющегося рынка компании вынуждены оперативно анализировать свою деловую активность, выявлять скрытые тенденции и принимать стратегические решения на основе точных данных. Традиционные методы анализа часто требуют значительных временных и трудозатрат и подвержены субъективным ошибкам. Искусственный интеллект (ИИ) предлагает принципиально новые возможности в анализе деловой активности компаний. Современные ИИ-алгоритмы позволяют автоматизировать обработку данных, выявлять тренды и прогнозировать развитие бизнеса с высокой степенью точности.

С точки зрения эффективности использования ИИ были изучены возможности использования этих новейших технологий для помощи компаниям в анализе, оценке финансовой деятельности компании, прогнозировании рисков и их снижения [1, с. 24].

Технологии ИИ объединяет нижеследующие направления для анализа деловой активности компании, каждые из которых имеют свое применение в бизнес-аналитике:

- машинное обучение (ML) – позволяет анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности;

- обработка естественного языка (NLP) – применяется для анализа текстовой информации, такой как отчеты, отзывы клиентов и корпоративные документы;

- компьютерное зрение (CV) – используется для автоматического анализа визуального контента, например, видеозаписей из магазинов или складов;

- глубокое обучение (Deep Learning) – помогает моделировать сложные зависимости в данных, предсказывать спрос и оценивать эффективность бизнес-процессов;

- Big Data и облачные вычисления – обеспечивают обработку огромных массивов информации в режиме реального времени [1, с. 36].

Все эти технологии позволяют проводить анализ деловой активности быстро, более точно и быть более адаптивным к изменениям внешней среды.

Технологии ИИ позволяют компаниям автоматически анализировать ключевые финансовые показатели, такие как выручка, операционные и неоперационные доходы и расходы, чистую прибыль, рентабельность, коэффициенты ликвидности, оборачиваемости, автономности и т.д., например, алгоритмы ML позволяют анализировать временные ряды финансовых данных и предсказывать вероятные изменения прибыли в зависимости от макроэкономических факторов и рыночных трендов.

Сложный анализ производственных процессов с помощью искусственного интеллекта выявляет узкие места, которые замедляют операционную деятельность компании. Например, алгоритмы анализа данных могут выявлять, на каких этапах цепочки поставок запасов происходят задержки, и автоматически предлагать пути их устранения. Далее технологии ИИ помогают компаниям предсказывать потребительский спрос и оптимизировать запасы, снижая издержки на хранение и логистику. Например, ритейлеры используют нейросети для прогнозирования сезонных изменений спроса на товары и автоматической корректировки поставок. В маркетинговой аналитике ИИ анализирует данные о покупательском поведении, позволяя компаниям персонализировать предложения и прогнозировать будущие потребности клиентов. На практике, во многих компаниях платформы электронной коммерции используют алгоритмы рекомендаций, чтобы предлагать пользователям товары, которые наиболее вероятно их заинтересуют.

Одним из наиболее востребованных технологий ИИ является возможности выявления потенциальных рисков, связанных с мошенничеством, киберугрозами и финансовыми махинациями в компании. Так банки и страховые компании используют ИИ для анализа транзакций в реальном времени, чтобы обнаруживать подозрительную активность и предотвращать мошенничество [1, с. 59].

На основе вышеизложенного можно определить следующие преимущества внедрения ИИ в анализ деловой активности:

- могут анализировать огромные массивы данных за секунды, значительно сокращая время на принятие решений.

- позволяют исключить человеческий фактор из анализа данных, снижая вероятность ошибок и повышая эффективность работы аналитических отделов.

- способны анализировать не только числовые показатели, но и текстовую, визуальную и аудиоинформацию.

- обеспечивают обновление в реальном времени, учитывая новые экономические и рыночные тренды [1, с. 77].

В результате проведенного анализа вместе с преимуществами существуют вызовы и ограничения использования ИИ в аналитике, а именно:

- высокие затраты на разработку, интеграцию ИИ-решений требующие значительных инвестиций в IT-инфраструктуру и обучение сотрудников;

- необходимость качественных данных, т.к. ошибки могут привести к неверным прогнозам;

- сложность некоторых алгоритмов ИИ работающих как "черные ящики", что затрудняет объяснение логики их решений;

-  проблемы кибербезопасности требуют надежной защиты от кибератак и утечек конфиденциальной информации [1, с. 125].

В рамках проведенного исследования были проанализированы кейсы известных компаний, которые эффективно интегрировали технологии искусственного интеллекта в процессы бизнес-анализа:

1. Один из крупнейших мировых ритейлеров, компания «Walmart», использует ИИ и машинное обучение для прогнозирования потребительского спроса на товары в разных регионах и категориях. Система анализирует исторические данные о продажах, сезонность, поведение потребителей, погодные условия, а также данные о конкурентных ценах и акциях. Благодаря этому «Walmart» может более точно планировать объемы поставок и уровень запасов на складах. Результатом внедрения ИИ в компании – сокращение излишков и потерь от нереализованных товаров на 30%, а также повысить доступность популярных позиций на полках магазинов, улучшив удовлетворенность клиентов [2, с. 3].

2. Международная консалтинговая компания «McKinsey & Company» применяет ИИ в рамках платформы «Quantum «Black для глубокого анализа отраслевых трендов, конкурентной среды, производительности компаний и клиентского поведения. Используются технологии NLP для анализа больших объемов отраслевых отчетов, новостей, социальных сетей, что дает клиентам McKinsey получать персонализированные стратегические рекомендации, основанные на аналитике в реальном времени, для принятия обоснованных решений по выходу на новые рынки, оптимизации затрат и повышению конкурентоспособности [3, с. 5].

В целом все эти примеры демонстрируют, что ИИ способен значительно повысить эффективность бизнес-процессов и дать организациям конкурентное преимущество. Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью бизнес-аналитики, помогая компаниям автоматизировать рутинные процессы, повышать точность прогнозирования и принимать более обоснованные решения.

Список литературы:

1. Илюхин В. В. Искусственный интеллект и большие данные в бизнес-аналитике. – М.: Юрайт, 2021. – 296 с.
2. McMillan R. How Walmart Uses AI to Make Smarter Inventory Decisions [Электронный ресурс] // Harvard Business Review. – 2021. – Режим доступа: https://hbr.org/2021/07/how-walmart-uses-ai – Дата обращения: 24.03.2025. – 7 с.
3. McKinsey & Company QuantumBlack AI by McKinsey [Электронный ресурс].2022. – Режим доступа: https://www. mckinsey.com/solutions/quantumblack –Дата обращения: 24.03.2025. – 10 с.