Эффективность использования искусственного интеллекта в информационно-аналитических системах - Студенческий научный форум

XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Личный портфель

Эффективность использования искусственного интеллекта в информационно-аналитических системах

Гриценко Л.В. 1, Выдыш А.Д. 1
1Юриу РАНХиГС
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Актуальность выбранной темы исследования обусловлена тем, что функционирование информационно-аналитических систем в современных реалиях практически уже невозможно представить без внедрения искусственного интеллекта, т.к. именно он позволяет в значительной степени автоматизировать и оптимизировать бизнес-процессы внутри организаций, а также качественно, безошибочно проанализировать большие данные по соответствующим критериям. Прогрессивность менеджмента компаний непосредственно обусловлена внедрением данных инструментов в основную деятельность, именно поэтому необходимо изучать теоретические и практические аспекты её применения. [1]

Компания Microsoft проводила обширный опрос о пользе искусственного интеллекта в бизнес-процессах и отметила следующие статистические данные:

- около 95% руководителей предприятий отмечают, что искусственный интеллект важен для использования в информационно-аналитических системах;

- почти половина опрошенных, 46%, уже активно внедряют ИИ в различные информационно-аналитические системы, или готовят различные проекты по его использованию;

- около 27% респондентов ответили, что уже внедрили технологию искусственного интеллекта для оптимизации и совершенствования бизнес-процессов. [2]

Также благодаря данному исследованию, были выявлены ключевые области внедрения искусственного интеллекта для аналитики различных сфер общественной жизни:

Рис. 1 – Основные области внедрения искусственного интеллекта [3]

Эффективность использования искусственного интеллекта в информационно-аналитических системах обусловлена следующими возможностями:

  1. Прогнозирование и интерпретация трендов и тенденций. Благодаря искусственному интеллекту теперь возможно не только анализировать аналитику в пределах актуальной информации на данный период времени, а прогнозировать и интерпретировать тренды и тенденции в данной сфере, что позволяет принимать взвешенные актуальные управленческие решения, а также задавать собственные направления развития бизнес-структур.

  2. Работа с большими данными. Технологии искусственного интеллекта позволяют обрабатывать большое количество информации из различных источников, что позволяет повышать их достоверность, а также более качественно отбирать, сортировать и упорядочивать информацию для того, чтобы получить желаемый результат. Благодаря внедрению данной инновации в информационно-аналитические системы возможно собрать более полные сведения, необходимые для модернизации и совершенствования экономических процессов.

  3. Учёт отклонения показателей. Технологии искусственного интеллекта позволяют своевременно и в полном объёме выявлять различные отклонения прогнозируемых значений показателей от текущих, и в соответствии с этой информацией, модернизировать и совершенствовать бизнес-процессы внешней и внутренней среды организации. Т.к. машина гораздо быстрее и точнее распознаёт ошибки, чем человек (аналитик), то, и соответственно, быстрее устраняются отклонения от нормы. [4]

Проведём анализ основных современных информационно-аналитических систем, которые активно используют искусственный интеллект для функционирования, и которые в значительной степени позволяют модернизировать бизнес-процессы.

Таблица 1

Информационно-аналитические системы, использующие ИИ в своём функционировании [5]

Название

Функции

Достоинства

Недостатки

AnswerRocket

- прогнозирование спроса;

- улучшение личного бренда;

- расширенный анализ аналитики.

- понятна и проста в использовании;

- способствует качественному прогнозированию;

- развернутый функционал

- не полностью развит интерфейс;

- неудобный формат отправки отчёта (электронная почта);

- относительно долго поступает ответ.

GenAPI

- позволяет создать удобные инструменты для работы;

- удобный интерфейс для интеграции с другими сервисами;

- возможность использовать ИИ прямо не выходя из платформы

- возможность создания сайта или презентации на основе аналитики;

- поддержка на связи на постоянной основе;

- для нестандартных задач присваивается разработанная логика.

- интуитивно полностью система непонятна;

- высокая стоимость использования программы;

- существенно ограничено количество токенов.

H2O.ai

- предполагает работу с большими данными;

- возможность понятной визуализации данных;

- поддерживает различные возможности импортирования различных данных.

- подходит для внедрения в различные бизнес-процессы;

- легко обучиться пользованию;

- результаты понятны и прозрачны за счёт пояснений.

- относительно невысокая производительность программы;

- высокая стоимость пользования;

- не поддерживает интеграцию с некоторыми сервисами.

На основе проведённого анализа необходимо отметить, что каждая из систем имеет свои особенности, достоинства и недостатки, которые необходимо анализировать перед приобретением подписки на определённую платформу.

Будущее развития искусственного интеллекта в информационно-аналитических системах обусловлено следующими аспектами:

- компьютерное зрение. Позволяет распознавать различные предметы и анализировать их в реальном времени, что снижает уровень временных затрат на решение той или иной задачи в процессе реализации деятельности компании;

- качественное предсказание и планирование. Теперь искусственный интеллект на основе полученной аналитики сможет не только описывать текущую ситуацию, но и моделировать будущее, используя свою возможность к самообучению и совершенствованию.

Таким образом, подводя итог проведённому исследованию, можно сделать вывод, что эффективность использования искусственного интеллекта в информационно-аналитических системах доказана статистическими данными и анализом их функционирования в современных организациях. Владельцам бизнесов необходимо учитывать тренды и тенденции развития общества и государства, и в соответствии с ними применять информационные технологии и инновации в основную деятельность компаний.

Список литературы

  1. Минина, Е. С. Методы искусственного интеллекта и анализа больших данных в управлении корпоративными информационными процессами / Е. С. Минина. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2025. — № 18 (569). — С. 19-21. — [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://moluch.ru/archive/569/124687 (дата обращения: 22.10.2025)

  2. Статья TAdviser. ИИ в аналитике: что за пределами BI? – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index. (дата обращения: 22.10.2025)

  3. От GCE к Cloud AI Solutions: Google предоставит услуги искусственного интеллекта для бизнеса – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://infostart.ru/journal/news/tekhnologii/ot-gce-k-cloud-ai-solutions-google-predostavit-uslugi-iskusstvennogo-intellekta-dlya-biznesa_889706/ (дата обращения: 24.10.2025)

  4. Мокшанов М.В. Применение искусственного интеллекта в анализе данных: обзор текущего состояния и будущих направлений // Universum: технические науки. 2024. №5 (122). – [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-analize-dannyh-obzor-tekuschego-sostoyaniya-i-buduschih-napravleniy (дата обращения: 24.10.2025).

  5. Информационные системы в экономике: Учебное пособие / М.В. Перова, Н.Д. Никоненко. Ростов н/Д: Изд-во Южно-Российского института управления – филиала РАНХиГС, 2018, 99 с.

Просмотров работы: 4