АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ОНЛАЙН-ТОРГОВЛЮ

ANALYZING THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON ONLINE TRADING

Podloznaya Polina Sergeevna

Student, Department of Economics and Business, Polessky State University,

Republic of Belarus, Pinsk

Serchenya Maria Vasilyevna

Student, Department of Economics and Business, Polessky State University,

Republic of Belarus, Pinsk

Demyanov Sergey Aleksandrovich

Scientific supervisor, Senior Lecturer, Department of Marketing and International Management, Master of Geographical Sciences, Polesie State University,

Republic of Belarus, Pinsk

АННОТАЦИЯ

В настоящее время мировая экономика переживает глубокую цифровую трансформацию, в которой искусственный интеллект (далее ИИ) становится ключевой бизнес-технологией, определяющей развитие электронного бизнеса. Онлайн-торговля представляет наиболее динамичную и инновационную сферу, где внедрение ИИ приводит к созданию качественно новых бизнес-моделей, повышению эффективности бизнес-процессов, качественному улучшению пользовательского опыта и формированию конкурентных преимуществ.

Актуальность данной работы определяется быстрым и устойчивым ростом объемов электронной коммерции (e-commerce) и необходимостью адаптации компаний к новым технологическим условиям и укладам. Согласно отчёту Statista (2023), мировой объём рынка e-commerce превысил 6,3 трлн. долларов, и прогнозируется его рост свыше 8 трлн. долларов к 2027 году. Значительную роль в этом процессе играет внедрение алгоритмов машинного обучения, аналитики больших данных и реинжиниринга бизнес-процессов.

Целью настоящей работы является анализ влияния искусственного интеллекта на организацию международной онлайн-торговли, выявление его преимуществ, рисков и перспектив применения в совершенствовании электронного бизнеса.

ABSTRACT

The global economy is currently undergoing a profound digital transformation, in which artificial intelligence (hereinafter AI) becomes the key business technology driving the development of e-business. Online trading represents the most dynamic and innovative area, where the introduction of AI leads to the creation of qualitatively new business models, increase of efficiency of business processes, qualitative improvement of user experience and formation of competitive advantages.

The relevance of this work is determined by the rapid and steady growth of electronic commerce (e-Commerce) volumes and the need for companies to adapt to new technological conditions and settings. According to a report by Statista (2023), the global e-commerce market exceeded 6.3 trillion. dollars and is projected to grow over 8 trillion. dollars by 2027. The implementation of machine learning algorithms, big data analytics and business process re-engineering plays a significant role in this process.

The aim of this work is to analyze the impact of artificial intelligence on the organization of international online trade, to identify its advantages, risks and prospects for use in improving electronic business.

Ключевые слова: искусственный интеллект, электронный бизнес, онлайн-торговля, машинное обучение, автоматизация.

Keywords: artificial intelligence, e-business, online trading, machine learning, automation.

Искусственный интеллект – это совокупность технологий, способных выполнять большие потоки задач, требующих значительных интеллектуальных усилий человека: анализ больших данных, прогнозирование, принятие решений и эконометрическое моделирование бизнес-процессов. В контексте онлайн-торговли ИИ используется для автоматизации аналитики, персонализации предложений, прогнозирования спроса, динамического ценообразования и взаимодействия с клиентами [3].

К ключевым инструментам искусственного интеллекта, которые сегодня активно используются в онлайн-торговле, относятся технологии машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения, а также роботизация и автоматизация процессов. Машинное обучение позволяет анализировать поведение пользователей, предсказывать их покупательскую активность и выявлять скрытые закономерности, что помогает точнее формировать предложения и повышать продажи. Технологии обработки естественного языка (NLP) дают возможность создавать интеллектуальные чат-боты, системы голосового поиска и персонализированные рекомендации, делая взаимодействие с сервисом более удобным и естественным. Компьютерное зрение применяется для визуального анализа изображений различных товаров, организации визуального поиска и для аутентификации пользователей по фото или видео. Роботизация и автоматизация процессов (RPA) используются в логистике, обработке заказов и управлении складскими запасами, значительно ускоряя и упрощая рутинные операции в логистике и организации систем распределения товаров. Например, такие крупные платформы электронной коммерции как Amazon, Alibaba, Wildberries и Ozon, активно внедряют данные технологии, стремясь оптимизировать свои бизнес-процессы и повысить качество обслуживания клиентов [4].

Следует рассмотреть применение искусственного интеллекта в различных элементах онлайн-торговли:

1. Персонализация клиентского опыта. Одним из самых значимых способов воздействия ИИ на электронный бизнес является персонализация контента. Системы рекомендаций, основанные на машинном обучении, анализируют историю заказов, просмотров, временные и поведенческие паттерны пользователей, предлагая им наиболее релевантные товары и услуги.

Так, например, Netflix и Amazon разработали рекомендательные системы, обеспечивающие более 30% общего трафика продаж. Российские компании Wildberries и Ozon активно внедряют аналогичные алгоритмы, повышая тем самым конверсию покупателей и увеличивая объем продаж.

2. Интеллектуальная ценовая политика. Искусственный интеллект также позволяет внедрять динамическое ценообразование, при котором стоимость товара, продукта или услуги может изменяться в зависимости от уровня спроса, силы конкуренции, времени суток и других факторов. Например, алгоритмы ИИ агрегаторов Uber и Booking корректируют цены в режиме реального времени, используя большие массивы данных. Для онлайн-магазинов это означает возможность максимизации прибыли при сохранении своей конкурентоспособности, что особенно актуально в условиях высокой волатильности рынка.

3. Умная логистика и управление запасами. ИИ-алгоритмы позволяют прогнозировать и предсказывать спрос на конкретные товары и услуги, оптимизировать цепочки поставок, контролировать остатки и минимизируют издержки логистической, экспедиторской и транспортной деятельности. Так, компания Amazon активно использует роботизированные склады и системы прогнозирования для сокращения сроков доставки и снижения логистических и транспортных затрат. По данным МакКинси, компании, применяющие ИИ в прогнозировании запасов, сокращают операционные затраты в среднем на 15–20%.

4. Виртуальные ассистенты и чат-боты. Внедрение в работу чат-ботов и голосовых помощников на основе NLP-технологий позволяет обеспечивать круглосуточное обслуживание клиентов, сократить нагрузку на операторов и повысить лояльность аудитории за счет более проработанных сценариев работы с клиентами и партнерами. Чат-боты помогают в оформлении заказов, консультациях, отслеживании доставок и разрешении спорных ситуаций.

5. Предиктивная аналитика и борьба с мошенничеством. ИИ активно используется для глубокого анализа транзакций в режиме реального времени и обнаружения подозрительных действий. Применение нейросетей в системах обеспечения кибербезопасности значительно снижает уровень финансовых потерь компаний и защищает пользователей от кибермошенничества. [5]

Статистика использования ИИ отображена в таблице 1Т:

Таблица 1

Использование ИИ в e-commerce даёт измеримые результаты по ряду показателей:

Источник: [1]

Таким образом, внедрение компаниями нейросетей в организацию бизнес-процессов будет способствовать росту производительности труда работников, повышению точности маркетинговых исследований и кампаний, а также уровню удовлетворённости клиентов.

Несмотря на значительные преимущества, применение искусственного интеллекта в онлайн-торговле сопровождается целым рядом сложностей, которые требуют внимательного подхода. Одной из ключевых проблем остаются этические вопросы: алгоритмы могут проявлять предвзятость, если обучены на неполных или некорректных данных, что может приводить к несправедливым рекомендациям или ошибочным управленческим решениям. Не менее важной является проблема прозрачности – бизнесу необходимо понимать, как именно ИИ принимает решения, особенно когда речь идет об автоматическом ценообразовании или комплексной оценке клиентов и партнеров, поскольку непрозрачные механизмы могут вызывать недоверие как у руководителей, так и у покупателей. В условиях активного роста объемов данных возрастает и значимость кибербезопасности: компании должны обеспечивать надежную защиту информационных систем, чтобы предотвратить утечки и внешние атаки. Сложность добавляет и зависимость от поставщиков технологий, поскольку небольшие предприятия часто используют готовые решения сторонних разработчиков, что снижает их гибкость и ограничивает возможности адаптации под собственные задачи. В ответ на эти вызовы развивается перспективное направление Explainable AI (XAI), которое направлено на повышение интерпретируемости алгоритмов и делает работу ИИ более прозрачной и понятной, тем самым укрепляя доверие со стороны бизнеса и клиентов [6].

В ближайшие годы в сфере электронной коммерции ожидается усиление ряда технологических тенденций, связанных с развитием ИИ. Одной из наиболее заметных станет активная интеграция генеративных моделей, таких как ChatGPT, Gemini и Claude. Эти системы будут использоваться для автоматизации создания контента: от подробных описаний товаров до пакетной обработки отзывов и формирования персонализированных ответов покупателям.

Параллельно будет развиваться гиперперсонализация клиентского опыта – интерфейсы онлайн-магазинов смогут подстраиваться под индивидуальные предпочтения каждого пользователя, предлагая уникальные подборки товаров, персональные рекомендации и оптимизированный путь покупки [2].

Большое влияние окажет и объединение искусственного с технологиями дополненной (AR) и виртуальной (VR) реальности. Благодаря этому покупатели смогут «примерять» одежду, обувь, аксессуары или тестировать мебель и бытовую технику прямо в цифровом пространстве, что сделает дистанционные покупки гораздо более удобными и точными. Дополнительно будут совершенствоваться умные поисковые системы, которые комбинируют визуальный и голосовой поиск, позволяя пользователям находить товары по фотографии, голосовой команде или даже по описанию, сформулированному в свободной форме. Наконец, одной из наиболее преобразующих тенденций станет повышение автономности управления онлайн-магазинами: многие ключевые решения – от ценообразования и управления запасами до маркетинговых стратегий – постепенно будут приниматься искусственным интеллектом без прямого участия человека. Это позволит бизнесу повышать эффективность бизнес-процессов, быстрее реагировать на изменения рынка и снижать операционные издержки на рутинные операции.

Искусственный интеллект также является фундаментальным фактором глубокой трансформации и переосмысления электронной коммерции. Его внедрение обеспечивает компании оптимизацию бизнес-процессов, глубокую персонализацию продукта, повышение удовлетворенности клиентов и рост конкурентоспособности компаний на мировом и региональном рынках. Однако вместе с преимуществами возникают и некоторые риски, связанные с этическими, технологическими и правовыми аспектами использования искусственного интеллекта [4, 5].

Таким образом, дальнейшее развитие онлайн-торговли неразрывно связано с эволюцией интеллектуальных технологий. Успешные компании в будущем будут сочетать автоматизацию и гибкость, использование данных и сохранение человеческих ценностей в бизнесе.

Список литературы:

1. Statista. E-commerce Worldwide Report 2023 [Электронный ресурс] // Statista. E-commerce Worldwide Report. – URL: https://www.statista.com/outlook/emo/ecommerce/worldwide?srsltid=AfmBOorOGV-Ik2YxUW18hDfQ_z0_kfzGPtyz9qWJETRdTaBNyHTFFXDF (дата обращения: 25.11.2025).
2. McKinsey & Company. AI Adoption in Retail and Commerce, 2022 [Электронный ресурс] // McKinsey & Company. AI Adoption in Retail and Commerce. – URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2022-and-a-half-decade-in-review (дата обращения: 25.11.2025).
3. Davenport T., Ronanki R. Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review, 2018. [Электронный ресурс] // Kings Research. – URL: https://hbr.org/2018/01/artificial-intelligence-for-the-real-world (дата обращения: 25.11.2025).
4. Kaplan A., Haenlein M. Rulers of the World, Unite! The Challenges and Opportunities of Artificial Intelligence. Business Horizons. 2020. Vol. 1. № 63. P. 37-50.
5. Brynjolfsson E., McAfee A. The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company, 2016. [Электронный ресурс] // The Second Machine Age. – URL: http://digamo.free.fr/brynmacafee.pdf (дата обращения: 25.11.2025).
6. Российская ассоциация электронной коммерции (РАЭК). Отчёт о развитии e-commerce в России, 2023. [Электронный ресурс] // РАЭК. – URL: https://raec.ru/live/analytics/?PAGEN_2=17 (дата обращения: 25.11.2025).