Економічний вісник НГУ

 

Основні рецензенти

Литвиненко Наталія Іванівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Пилипенко Ганна Миколаївна - Національний технічний університет «Дніпровська 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»

Бондаренко Людмила Анатоліївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Бєлобородова Марія Валеріївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Амоша Олександр Іванович - 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

Єрмошкіна Олена Вячеславівна - Національний університет «Львівська політехніка»

Пашкевич Марина Сергіївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Усатенко Ольга Володимирівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Чуріканова Олена Юріївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Бардась Артем Володимирович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Бойченко Микола Вікторович - 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»

Петруня Юрій Євгенович - Університет митної справи та фінансів


ВипускиРубрикиАвториКлючові слова

Стаття

Випуск:2024 №1 (85)
Рубрика:Менеджмент
УДК:030
DOI:https://doi.org/10.33271/ebdut/85.081
Мова статті:Англійська
Сторінки:81-86
Заголовок:Вплив штучного інтелекту та машинного навчання на бізнес-процеси
Автор:Мшвідобадзе Т. І., Горійський державний університет
Анотація:Методологія дослідження. Стаття побудована на теоретичному огляді впливу штучного інтелекту та машинного навчання на зміну моделей функціонування бізнесу. Під час дослідження було використано методи наукової абстракції – при встановленні взаємозв’язку між штучним інтелектом і машинним навчанням, аналізу й синтезу – при визначенні переваг застосування штучного інтелекту в бізнесі. Результати. У статті розглянуто сутність штучного інтелекту і машинного навчання, показано взаємозв’язок між ними. Охарактеризовано вплив цих нових цифрових інструментів на економічні процеси і, передусім, на динамічні аспекти функціонування бізнес-структур. Наведено думку експертів, які передбачають, що штучний інтелект буде робити все те, що можуть зробити люди, але з набагато вищою точністю. Проаналізовано дискусії щодо етичних аспектів використання штучного інтелекту. Визначено, що Business Operation дозволяє організаціям швидко впоратися зі своїми бізнес-можливостями, зменшити кількість помилок, підвищити прозорість своєї діяльності та у такий спосіб створити сприятливі умови для значного покращення результатів своєї економічної діяльності. Поряд з цим компанії отримують можливість спостерігати за своєю робочою силою, на основі чого створювати сприятливі умови для покращення її якості та наповнення інноваційним змістом. Це дозволяє суттєво підвищити інноваційну активність компаній, оскільки застосування штучного інтелекту дозволяє сформувати вимоги до команд, так як дозволяє побачити перші перешкоди для розробки інноваційних рішень. Разом з цим, якщо підприємства будуть підтримувати кращу ерудицію щодо штучного інтелекту, то зможуть завчасно здійснити модернізацію свого бізнесу і досягти успіху. Новизна. Дослідження продемонструвало важливі аспекти взаємозв’язку штучного інтелекту і машинного навчання та їхнього впливу на зміну бізнес-моделей. Практична значущість. Результати дослідження утверджують розуміння позитивних наслідків застосування штучного інтелекту і машинного навчання на підвищення ефективності бізнесу, а саме: економію часу і ресурсів, зменшення помилок людського фактора, більш швидкий спосіб прийняття управлінських рішень, можливість більш точного прогнозу уподобань клієнтів, збільшення обсягів продажу товарів завдяки автоматизації та аналізу даних. 
Ключові слова:Штучний інтелект, Машинне навчання, Бізнес, Алгоритми навчання, Голограмні технології
Файл статті:EV20241_081-086.pdf
Література:
  • 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

Науковий журнал визнає можливість використання інструментів штучного інтелекту (ШІ) та цифрових технологій як допоміжних засобів у процесі підготовки наукових публікацій за умови дотримання принципів академічної доброчесності, прозорості та відповідальності авторів. Використання ШІ не звільняє авторів від відповідальності за оригінальність, достовірність і наукову коректність поданих матеріалів.

ДОПУСТИМІ СФЕРИ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ. Автори можуть використовувати інструменти ШІ виключно як допоміжний інструмент для:

  • мовного редагування та стилістичного покращення тексту без зміни наукового змісту;
  • перекладу текстів;
  • підготовки структури рукопису або узагальнення власних авторських матеріалів;
  • технічного форматування тексту відповідно до вимог журналу.
У разі використання ШІ автор зобов’язаний зазначити це у розділі «Подяки» або «Примітки» статті. Формує декларацію GAIDeT за посиланням https://panbibliotekar.github.io/gaidet-declaration/index-uk.html

НЕДОПУСТИМІ СФЕРИ ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ. З метою збереження наукової доброчесності забороняється використання ШІ для:

  • Створення основного наукового змісту статті, включаючи формулювання гіпотез, наукових висновків, теоретичних положень та результатів дослідження.
  • Генерації або фальсифікації емпіричних даних, результатів розрахунків, статистичних вибірок, експериментальних результатів або кейсів.
  • Імітації авторства, зокрема подання матеріалів, повністю або переважно згенерованих ШІ, як власного наукового доробку.
  • Маніпулювання бібліографічними джерелами, включаючи створення фіктивних або некоректних посилань, DOI, назв журналів чи авторів.
  • Автоматизованого написання рецензій або редакційних висновків, а також участі ШІ у процесі прийняття редакційних рішень.
  • Прихованого використання ШІ, без відповідного розкриття інформації про його застосування.

ВІДПОВІДАЛЬНІСТЬ ТА САНКЦІЇ. У разі виявлення порушень політики використання ШІ редакція залишає за собою право:

  • відхилити рукопис на будь-якому етапі розгляду;
  • відкликати вже опубліковану статтю;
  • повідомити установу, яку представляє автор;
  • тимчасово або постійно обмежити можливість подальших публікацій у журналі.

Редакція залишає за собою право оновлювати цю політику відповідно до розвитку технологій та міжнародних стандартів публікаційної етики.

Air Force 1

Редакційна політика наукового журналу «Економічний вісник Дніпровської політехніки»

Журнал «Економічний вісник Дніпровської політехніки» (Попередня назва - «Економічний вісник національного гірничого університету») засновано у 2003 році Національним гірничим університетом та Інститутом економіки промисловості Національної Академії наук України як видання, що спрямоване на висвітлення проблем та пріоритетних напрямків розвитку економічного механізму забезпечення ефективного використання виробничого і підприємницького потенціалу гірничовидобувних та гірничозбагачувальних підприємств. Разом із зміною траекторії соціально-економічного розвитку суспільства змінювався й університет, поступово набуваючи багатогалузевої спрямованості та перетворюючись на потужний науково-освітній центр країни – Національний технічний університет «Дніпровська політехніка».

Ці зміни позначилися й на наукових виданнях – «Економічний вісник Дніпровської політехніки» став багатопрофільним журналом, що публікує результати наукових досліджень загальної економічної спрямованості в таких сферах, як: економічна теорія, економіка регіонів, економіка промисловості, економіка підприємства, фінансовий ринок, фінанси галузі та підприємства, економіка природокористування, економіко-математичні методи прийняття управлінських рішень, менеджмент, маркетинг та розвиток економічної освіти. Напрями, за якими здійснюється публікація статей, підтримуються високим рівнем кваліфікації науковців – співробітників університету та Інституту промисловості, які є фундаторами відомих в Україні наукових шкіл. Метою журналу «Економічний вісник Дніпровської політехніки» в сучасних умовах є сприяння оприлюдненню та поширенню серед науковців результатів наукових досліджень, обмін науковими ідеями та надання інформаційного простору для дискусійного обговорення нових ідей та теорій. Досягнення цієї мети забезпечується відповідною редакційною політикою видання, головними принципами якої є:

  • забезпечення вільного безкоштовного доступу користувачів до контенту журналу згідно з Budapest Open Access Initiative щодо видань відкритого доступу;
  • систематична робота з включення журналу в міжнародні електронні бібліотеки, каталоги та наукометричні бази задля підвищення ступеню присутності видання у світовому науковому інформаційному просторі, зростання рейтингу журналу та індексів цитування його авторів;
  • надання представникам наукової спільноти рівних можливостей для публікації результатів своїх досліджень та їх вільного поширення, що базуються на дотриманні етичних вимог до наукових публікацій: об’єктивності та неупередженості у відборі статей для публікації, високій вимогливості до якості наукових досліджень та недопущенні проявів порушення авторських прав.

Завдання наукового видання є:

  • Забезпечення публікації результатів актуальних наукових досліджень у сфері економічної теорії, економіки промисловості, економіки підприємства, регіональної економіки, фінансів, менеджменту, маркетингу та суміжних економічних дисциплін з урахуванням сучасних викликів соціально-економічного розвитку.
  • Формування відкритого наукового комунікаційного простору для обміну ідеями, науковими підходами та результатами досліджень між вітчизняними й зарубіжними науковцями, викладачами, докторантами та практиками.
  • Сприяння розвитку наукових шкіл Національного технічного університету «Дніпровська політехніка» та Інституту економіки промисловості НАН України, а також інтеграції їх наукових результатів у загальноукраїнський та міжнародний науковий простір.
  • Підвищення якості наукових публікацій шляхом упровадження прозорих процедур рецензування, дотримання принципів академічної доброчесності, об’єктивності та неупередженості редакційних рішень.
  • Розширення міжнародної наукової присутності журналу через системну роботу з включення видання до міжнародних наукометричних баз, електронних бібліотек і наукових каталогів, що сприятиме зростанню цитованості опублікованих робіт. Забезпечення рівного доступу авторів до публікаційних можливостей, незалежно від наукової установи, країни походження чи наукового статусу, за умови відповідності матеріалів встановленим науковим і етичним стандартам.
  • Популяризація результатів економічних досліджень, орієнтованих на практичне застосування, зокрема у сфері розвитку промислових підприємств, фінансових ринків, управління економічними системами та економічної освіти.
  • Підтримка молодих науковців шляхом створення сприятливих умов для оприлюднення результатів їхніх досліджень та інтеграції у професійну наукову спільноту.