Статья: Цифровая экономика и эволюция искусственного интеллекта

- определения цели бизнес стратегии,

- определения характеристик с учетом ключевых показателей,

- определения целевых значений для всех показателей,

- планирования мероприятий для достижения целей,

- обеспечения инновационного развития компании,

- принятия эффективных управленческих решений и их реализации.

Методология информационной поддержки стратегического управления способствует разработке концепции управления общей эффективностью компании. Здесь ценность системы “Business Intelligence” подтверждается практически в виде современного инструмента информационных технологий, применение которого нацелено на совершенствование управления бизнесом, повышение качества экономического анализа, а значит, и увеличение эффективности управленческих решений.

Для оценки влияния применения “Business Intelligence''-техно- логии и соответствующих решений на экономическую эффективность организации следует использовать как финансово-экономические, так и нефинансовые показатели [Любинин 2013].

Таблица 2 Оценка влияния применения “Business Intelligence''-технологии на экономическую эффективность организации

Необходимо отметить, что имплементацию «Business Intelligence» + BigData существенно сдерживает отсутствие адаптированной методологии и профессиональных специалистов, обладающих знаниями на стыке предметных областей “Business Intelligence”, BigData и экономического анализа, несмотря на высокий инновационный потенциал этого направления, определяемого как перспективного для российских условий деятельности хозяйствующих субъектов. В России обучение специалистов в данной области слабо организовано как теоретически, так и методологически, что требует решения данной проблемы на государственном уровне. Дальнейшая интеграция “Business Intelligence” и BigData в российские организации связана с огромным объемом работ специалистов из разных областей науки и практики [Измалкова, Головина 2015].

Технология “Business Intelligence” благодаря заложенному в ней алгоритму работы с данными отвечает требованиям к информациям, предъявляемым методикой экономического анализа, и именно применение “Business Intelligence''-технологий предоставляет компании более эффективную возможность превращать данные в прикладное знание, чем в случае использования только лишь человеческих ресурсов, в соответствии с определенным алгоритмом, в котором наблюдается точка прямой корреляции методики экономического анализа. Содержание данного алгоритма можно использовать для повышения эффективности управленческих решений, что представляет собой цепочку трансформации данных и информации в знания [Соколянский, Пашков 2015].

Заключение

Совсем недавно, на «Прямой линии» в декабре 2019 г., президентом В. Путиным было сказано следующее в отношении к цифровой экономике и искусственному интеллекту:

- каждый гражданин может уже сейчас увидеть применение в банковской сфере, например у Сбербанка, который активно внедряет цифровые технологии при работе с клиентами; кроме банковской сферы - беспилотники, беспилотный транспорт машин «Яндекса» и «КамАЗа»;

- ИИ - это саморазвивающийся, так называемый «думающий» интеллект, это те технологии, которые могут применяться практически во всех сферах производства и жизни, влиять на увеличение производительности труда;

- ИИ - важнейший вопрос развития России на перспективу, вопрос национальной безопасности и выживания вообще

Российского государства, потому что возможности ИИ будут влиять и на оборону, будут влиять на темпы развития экономики;

- уже создана программа и национальный проект в этой сфере, выделены необходимые ресурсы, создан специально пул потенциальных заинтересованных инвесторов и участников этого процесса, каждому из которых розданы задания, каждый знает, чем он должен заниматься Большая пресс-конференция Владимира Путина [Электронный ресурс]. иИЬ: http://kremlm.ru/events/president/news/62366 (дата обращения 21.12.2019)..

Поэтому ориентиры дальнейшей трансформации российской экономики в цифровое пространство, такие как регулирование платежей, расчетов, исследований, продаж и создания качественно новых товаров и услуг будущего, всегда будут завязаны на две системы on-line и off-line платформ, - участия сетевых решений и зон контакта человека с человеком [Харланов 2019]. Именно симбиоз взаимодополняющих возможностей интеллекта и эмоций, творчества и контроля человека и машины сможет оконтурить границы наступающего дижитализирующегося общества, способного адекватно реагировать на все вызовы и угрозы, а также учитывать эволюционные тренды мировой экономики в преобразовании МЭО и в более справедливом перераспределении благ между всеми участниками процессов трансформации суверенных государств в опорные пункты глобальной корпоратократии.

Литература

1. Архипова, Гуриева 2019 - Архипова Н.И., Гуриева М.Т. Предпосылки к развитию гуманистического маркетинга в современных условиях // Вестник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». 2019. № 1. С. 8-18.

2. Архипова, Крапчатова, Меркулов 2013 - Архипова Н.И., Крапчатова И.Н., Меркулов В.Н. Организационное структурирование инновационных бизнес-единиц в рамках распределенных технологических центров в промышленности России // Вестник РГГУ. Серия «Управление». 2013. № 6 (107). С. 124-132.

3. Измалкова, Головина 2015 - Измалкова С.А., Головина Т.А. Использование глобальных технологий BIG DATA в управлении экономическими системами // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2015. № 4-1. С. 151-158.

4. Любинин 2013 - Любинин А.Б., Якутин Ю.В. Уникальная инновация в автоматизации управленческого и бухгалтерского учета («Система»: универсально-многоуровневые возможности формирования и анализа хозяйственных показателей в онлайн-режиме) // Российский экономический журнал. 2013. № 5. С. 26-40.

5. Мировая экономика 2019 - Мировая экономика / Авт.: Щербанин Ю.А., Зенки- на Е.В., Толмачев П.И., Грибанич В.М., Дрыночкин А.В., Королев Е.В., Куто- вой В.М., Логинов Б.Б. 5-е изд., перераб. и доп. М., 2019.

6. Международные экономические отношения 2018 - Международные экономические отношения / Авт.: Рыбапкин В.Е., Мантусов В.Б., Логинов Б.Б., Толмачев П.И., Грибанич В.М., Кутовой В.М., Руднева А.О., Поспелов В.К. 10-е изд. М., 2018. (Золотой фонд российских учебников)

7. Савчук 2012 - Савчук В.П. Business Intelligence: принципы, технологии, обучение // Финансовый менеджмент. 2012. № 197. С. 54-58.

8. Соколянский, Пашков 2015 - Соколянский В.В., Пашков Б.С. Технологии BigData и их инсталляции в экономические исследования // Вопросы экономических наук. 2015. № 4 (74). С. 167-169.

9. Харланов, Новиков 2019 - Харланов А.С., Новиков М.М. Рынок финансовых услуг в Евразийском экономическом союзе: тенденции и развитие // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством. 2019. № 3 (41). С. 26-30.

10. Черкесов 2018 - Черкесов А.Г. Business Intelligence как ИТ-решение и технология производства бизнес-информации в современной глобальной экономике // Аудит и финансовый анализ. 2018. № 2. C. 442-443.

11. Bayer 2010 - BayerJ. Business Intelligence Strategy: A Practical Guide for Achieving BI excellence. S.a: MC Press Online, LLC Ketchum, IBM, 2010. 300 p.

12. Harris 2010 - Harris J. How to Turn Data into a Strategic Asset // Outlook Journal. Accenture. 2010. № 2. P 1-11.

References

1. Arkhipova, N.I., Gurieva, M.T. (2019), “The preconditions for the development of humanistic marketing in the nowadays context”, RSUH/RGGU Bulletin. “Economics. Management. Law”Series, vol. 1, pp. 8-18.

2. Arkhipova, N.I., Krapchatova, I.N., Merkulov, V.N. (2013), “Organizational structuring innovative business units within the distributed technology centers in Russian industry”, RSUH/RGGU Bulletin. “Management” Series, no 6 (107), pp. 124-132.

3. Bayer J. Business Intelligence Strategy: A Practical Guide for Achieving BI excellence. S.a: MC Press Online, LLC Ketchum, IBM.

4. Cherkessov, A.G. (2018), “Business Intelligence as an IT solution and technology for the production of business information in the modern global economy”, Audit and financial analysis, no 2, pp. 442-443.

5. Harris, J. (2010), “How to turn Data into a strategic asset”, Outlook Journal. Accenture, vol. 2, pp. 1-11.

6. Izmalkova, S.A., Golovina, T.A. (2015), “The usage of global technologies BIG DATA in the management of economic systems”, Bulletin of Tula State University. Economic and legal sciences, vol. 4-1, pp. 151-158.

7. Kharlanov, A.S. and Novikov, M.M. (2019), “The financial services market in the Eurasian Economic Union. Trends and development”, News of Higher Educational Institutions, Series: Economics, Finance and Production Management, vol. 3(41), pp. 26-30.

8. Lyubinin, A.B. and Yakutin, Yu.V. (2013), “A unique innovation in the automation of management and accounting (“System”. Multi-level capabilities for the formation and analysis of business indicators in online mode)”, Russian Economic Journal, vol. 5, pp. 26-40.

9. Rybapkin, V.E., Mantusov, V.B., Loginov, B.B., Tolmachev, P.I., Gribanich, V.M., Kuto- voi, V.M., Rudneva, A.O. and Pospelov, V.K. (2018), International economic relations, 10th ed., (Golden Fund of Russian Textbooks), Moscow, Russia.

10. Savchuk, V.P. (2012), “Business Intelligence. Principles, technologies, training”, Financial Management, no 197, pp. 54-58.

11. Shcherbanin, Yu.A., Zenkina, E.V., Tolmachev, P.I., Gribanich, V.M., Drynoch- kin, A.V, Korolev, E.V, Kutovoi, V.M., Loginov, B.B. (2019), Mirovaya ekonomika [World economy], 5^th ed. revised and enlarged, Moscow, Russia.

12. Sokolyanskii, V.V., Pashkov, B.S. (2015), “Big Data technologies and their installation in economic research”, Economical Science Questions, vol. 4 (74), pp. 167-169.