Economic Bulletin of the National Mining University

 

Основні рецензенти

Білоцерківець Володимир Вікторович - Український державний університет науки та технологій

Герасименко Анжеліка Григорівна - Київський національний торговельно-економічний університет

Завгородня Олена Олександрівна - Український державний університет науки та технологій

Литвиненко Наталія Іванівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Тарасевич Віктор Миколайович - Український державний університет науки та технологій

Пилипенко Ганна Миколаївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Ходжаян Аліна Олександрівна - Київський національний університет ім. Т.Г. Шевченка

Прушківський Володимир Генадійович - Національний університет «Запорізька політехніка»

Задоя Анатолій Олександрович - Дніпропетровський університет імені Альфреда Нобеля

Прушківська Емілія Василівна - Національний університет «Запорізька політехніка»

Мушникова Світлана Анатоліївна - Український державний університет науки та технологій

Пилипенко Юрій Іванович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Смєсова Вікторія Леонідівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Безугла Людмила Сергіївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Амоша Олександр Іванович - Інститут економіки промисловості Національної академії наук України

Булєєв Іван Петрович - Інститут економіки промисловості Національної академії наук України

Залознова Юлія Станіславівна - Інститут економіки промисловості Національної академії наук України

Ареф’єва Олена Володимирівна - Національний авіаційний університет

Прохорова Вікторія Володимирівна - Українська інженерно-педагогічна академія

Вагонова Олександра Григорівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Єрмошкіна Олена Вячеславівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Макурін Андрій Андрійович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Пашкевич Марина Сергіївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Усатенко Ольга Володимирівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Лазебник Лариса Леонідівна - Університет державної фіскальної служби України

Чуріканова Олена Юріївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Бардась Артем Володимирович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Бойченко Микола Вікторович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Іванова Марина Іллівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Трифонова Олена Василівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Швець Василь Якович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Красовська Олена Юріївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Касян Сергій Якович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Метеленко Наталія Георгіївна - Запорізька державна інженерна академія

Петруня Юрій Євгенович - Університет митної справи та фінансів


IssuesSectionsAuthorsKeywords

Article

Issue:2024 №1 (85)
Section:Management
UDK:030
DOI:https://doi.org/10.33271/ebdut/85.081
Article language:English
Pages:81-86
Title:Impact of artificial intelligence and machine learning on business processes
Author:Mshvidobadze T. I., Gori State University
Annotation:Methods. The article is based on a theoretical review of the impact of artificial intelligence and machine learning on changing business models. In the course of study, the methods of scientific abstraction were used – when establishing the relationship between artificial intelligence and machine learning, analysis and synthesis – when determining the advantages of using artificial intelligence in business. Results. The article examines the essence of artificial intelligence and machine learning, shows the relationship between them. The impact of these new digital tools on economic processes and, above all, on the dynamic aspects of the functioning of business structures is characterized. The opinion of experts is presented, who predict that artificial intelligence will do everything that humans can do, but with much higher accuracy. Discussions on the ethical aspects of using artificial intelligence are analyzed. It was determined that Business Operation allows organizations to quickly cope with their business opportunities, reduce the number of errors, increase the transparency of their activities and thus create favorable conditions for significantly improving the results of their economic activities. Along with this, companies get the opportunity to observe their workforce, on the basis of which to create favorable conditions for improving its quality and introducing innovative content. This allows to significantly increase the innovative activity of companies, since the use of artificial intelligence allows forming requirements for teams, as it allows seeing the first obstacles to the development of innovative solutions. At the same time, if businesses maintain a better erudition about artificial intelligence, they will be able to modernize their business early and succeed. Novelty. The study demonstrated important aspects of the interconnection between artificial intelligence and machine learning and their impact on changing business models. Practical value. The study demonstrated important aspects of the relationship between artificial intelligence and machine learning and their impact on changing business models. 
Keywords:Artificial intelligence, Machine learning, Business, Learning algorithms, Hologram technologies
File of the article:EV20241_081-086.pdf
Literature:
  • 1. Russell, S.J., & Norvig, P. (2005). Artificial intelligence: a modern approach. 1st edition. Prentice Hall, p. 52.
  • 2. Bean, R. (2017). How Big data is empowering ai and machine learning at scale. MIT sloan management review, p. 8.
  • 3. Alhashmi, S.F., Salloum, S.A., & Abdallah, S. (2019, October). Critical success factors for implementing artificial intelligence (AI) projects in Dubai government United Arab Emirates (UAE) health sector: Applying the extended technology acceptance model (TAM). In International Conference on Advanced Intelligent Systems and Informatics, (pp. 393-405). Springer.
  • 4. Armour, J., & Sako, M. (2020). AI-enabled business models in legal services: from traditional law firms to next-generation law companies? Journal of Professions and Organization, 7(1), pp. 27-46.
  • 5. Ghoreishi, M., & Happonen, A. (2020). New promises AI brings into circular economy accelerated product design: A review on supporting literature. In E3S Web of Conferences, (vol. 158, p. 602). EDP Sciences.
  • 6. Samsung White Paper (July 14, 2020): https://research.samsung.com/next-generation-communications (Retrieve on July 16, 2020 at 10.40 pm IST).
  • 7. Benkler, Y. (2019). Don’t let industry write the rules for AI. Nature, 569(7754), pp. 161-162. https://doi.org/10.1038/d41586-019-01413-1
  • 8. Fountaine, T., McCarthy, B., & Saleh, T. (2019). Building the AI-powered organization. Harvard Business Review, 97(4), pp. 62-73.
  • 9. González-González, I., & Jiménez-Zarco, A. I. (2014). The MOOC phenomenon: The current situation and an alternative business model. In eLearn Center Research Paper Series, (pp. 26-33).
  • 10. Åström, J. (2020). Value creation and value capture in AI offerings: A process framework on business model development, p. 37.
  • 11. Agarwal, Y., Jain, M., Sinha, S., & Dhir, S. (2020). Delivering high-tech, AI-based health care at Apollo Hospitals. Global Business and Organizational Excellence, 39(2), pp. 20-30. https://doi.org/10.1002/joe.21981
  • 12. LeCessie S, Van Houwelingen JC. Ridge estimators in logistic regression. J R Stat Soc Ser C (Appl Stat). 1992; 41(1), pp. 191-201. https://doi.org/10.2307/2347628
  • 13. Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A, Michel V, Thirion B, Grisel O, Blondel M, Prettenhofer P, Weiss R, Dubourg V, et al. 2011. Scikit-learn: machine learning in python. J Mach Learn Res. Pp. 25-30.
  • 14. Han J, Pei J, Kamber M. (2011). Data mining: concepts and techniques. Amsterdam: Elsevier. pp. 15-18.
  • 15. Muthusamy, V., Slominski, A., & Ishakian, V. (2018, September). Towards enterprise-ready AI deployments minimizing the risk of consuming AI models in business applications. In 2018 First International Conference on Artificial Intelligence for Industries (AI4I), (pp. 108-109). IEEE.
  • 16. Ciuriak, D. (2019). Economics of AI/ML and big data in the data-driven economy: Implications for Canada’s Innovation Strategy. In ML and Big Data in the Data-Driven Economy: Implications for Canada’s Innovation Strategy (March 25, 2019). Pp. 37-42. https://doi.org/10.2139/ssrn.3362083

Chief Editor

Pylypenko H. M., Doctor of Economics, Professor at the Department of Tourism and Economics of Enterprise, NTU «Dnipro Polytechnic»


Deputy Chief Editors:

Vagonova O. G., Doctor of Economics, Head at the Department of Applied Economics, Entrepreneurship and Public Administration, NTU «Dnipro Polytechnic»

Amosha O. I., Academician of the Academy of Sciences of Ukraine, Doctor of Economics, Director of the Institute of Industrial Economics of the National Academy of Sciences of Ukraine.



Head of editorial board

Shvets V. Ya., Doctor of Economics, Head of Management Department, NTU «Dnipro Polytechnic»



Editorial counsel:

Bardas A. V., d.е.s.; Bezuhla L.S., d.е.s.; Bieloborodova M.V., PhD; Bondarenko L.A., PhD; Boichenko M.V., d.е.s.; Bulieiev I.P., d.е.s., Gerasymenko А.H., d.е.s.; Gerasymenko T.V., PhD; Hryhorenko I.V., PhD; Dobrianskа N.А., d.е.s.; Yermoshkina O.V., d.е.s.; Zaloznova Yu.S., d.е.s.; Ivanova M. I., d.е.s.; Kasian S.Ya., PhD; Korneev V.V., d.е.s.; Krasovska O.Yu., d.е.s.; Litvinenko N.I., d.е.s.; Makurin, А.А., d.е.s.; Pavlova V.А., d.е.s.; Pashkevich M.S., d.е.s.; Pylypenko Yu.I., d.е.s.; Prushkivska E. V., d.е.s.; Slavkova А.А., PhD; Smіesova V.L., d.е.s.; Tereshchenko E.Yu., PhD; Trifonova O.V., d.е.s.; Usatenko, O.V, d.е.s.; Shvets V.Ya., d.е.s.; Shynkarenko N. V., PhD; Churikanova О.Yu., d.е.s.; Yakуmenko-Tereshchenko, N.V., d.е.s.

International editorial counsel:

Dariusz S. (AGH University of Krakow, Poland), Koshebayeva G. (Karaganda State Technical University, Kazakhstan), Rosak-Szyrocka J. (Chestohova University of Technology, Poland), Sichinava А. (Georgian Technical University, Georgia), Taras V. (University of South Carolina, Greensboro, USA), Jurevičienė D. (Vilnius Gediminas Technical University, Lietuvos Respublika).


Senior editor: Cherchenko N. А.

Language editor: Isakova M. L.

Technical editor: Litvinov Yu.I.

Air Jordan 11 For Sale
nike lunar forever 2 mens cheap shoes sale store

Please, note the following instructions to submit your full papers to the journal: the journal will consider previously unpublished papers in Ukrainian or English languages that should relate to the theoretical and practical profile and follow the guidelines:

1. The paper limit is 8–12 pages (single-spaced type), to be submitted electronically via e-mail.

2. For authors with no Dr. Sc. degree in Economics the paper will be submitted with a review by a Dr. Sc. in Economics to justify its novelty and practical value.

3. Each paper must accompany a completed corresponding author form which includes author’s Surname, Name and Patronymic, scientific degree, academic title, work place, position, business and home postal addresses, phone and fax number, e-mail address. Also include the office of Nova Poshta, for the copy of the Bulletin issue with the author’s publication to be sent to.

4. In case the author (authors) wish to get additional copies of the issue, this should be noted separately in the author form.

Article layout

The article starts with UDC index (left aligned, no indentation)

Next line (no line skip) is the title of the article (in capital letters, full page format).

After a line skip are the author’s initials and surname, scientific degree, academic title, place of work or study, address (comma separated). Full page format.

After a line skip is the abstract (1800 characters) in the language of the article. Abstract contains information about specific scientific results obtained in the course of the study, the level of their novelty, propositions concerning their solutions and practical value of the obtained results. In the next line (no indentation) are keywords (10-12 words) in full page format.

After a line skip is the main text (two columns format) which includes the following parts:

problem statement in general and its correlation with important scientific or practical tasks;

analysis of recent papers containing the solution of the above problem for the authors to ground their research (references are required), determination of previously unsolved parts of a general problem discussed in the article;

aim of the article (statement of purpose);

materials and methods of the research with full justification of the received scientific results;

conclusions of the research and perspectives for further scientific development in the sphere.

After a line skip is References (two column format). Bibliographic description is done according to GOST DSTU 7.1:2006 “The system of standards on information, library and publishing service. Bibliographic entry. Bibliographic description. General requirements and rules of composition” (State Commission for Academic Degrees and Titles of Ukraine Bulletin, #3, 2008).

After a line skip are abstracts (1800 characters each) in English languages with keywords in the appropriate language (6-10 words), full page format. Abstracts start with the title of the article (full page format, capitalized), author’s initials and surname, scientific degree, academic title, place of work or study in italics, full page format.

Guidelines:

  • title: Times New Roman – 12 pt, bold, capitalized;
  • subheading: Times New Roman – 12 pt, bold;
  • author’s initials and surname, degree, title, place of work or study, E-mail – 12 pt, italics;
  • main text, UDC – 12 pt;
  • abstracts, keywords – 12 pt;
  • references – 10 pt.

2.5 сm upper and lower margin, 2.0 сm left and right margin, two column format for the main text and references, 0.7 cm between columns. Paragraph indentation – 1.0 cm, single spacing.

Style and format

Formulas are printed in Equation Editor (MathType v. 4–5). Figures in the paper must be included as Microsoft Word object, grouped in a separate window created as “text box” or “Word picture”. Figures must be gray shade or pattern fill. Graphs are accepted in Microsoft Excel or standard graphics editors (Corel Draw, Adobe Illustrator) inserted in the text as objects. If graphic editors are used, the figure can be submitted as separate files linked to the text. Raster graphic objects must be submitted in uncompressed TIFF format with resolution 300 dpi or higher. Images must not be compressed into JPEG or GIF format, as quality loss is inevitable. Schemes with text can be done in the above graphic editors or Microsoft Word, in the latter case every window must be done as text box connected with other boxes by lines or arrows and then grouped. Font size in figures must be 10pt or bigger. Captions should be grouped with figures, font size – 12 pt.

The Bulletin has publication fees of 900 UAH regardless of the number of pages in the article. Additionally, 100 UAH is charged for DOI prefix..

The article is reviewed within two weeks.

The journal is published on: January 30th, March 30th, June 30th, September 30th.

『アディダス』に分類された記事一覧