Предмет. Применение инструментальных средств обработки информации – это новый шаг в повышении эффективности бизнеса с помощью внедрения современных технологий, в том числе средств цифровой трансформации. Применение систем искусственного интеллекта позволяет оперировать огромными массивами памяти, что актуально для финансового сектора. Использование машин для принятия управленческих решений, для оптимизации работы с клиентами, расчета эффективности инвестиций без воздействия человеческого фактора или его минимизации означает принятие решений на основе только информации без личностного подхода, который зачастую накладывает негативный отпечаток. Преимущество использования искусственного интеллекта сейчас в том, что сбор данных не прекращается и чем больше база, тем эффективнее работа системы, следовательно, те банки, которые откладывают решение о внедрении в свою работу систем искусственного интеллекта, рискуют не догнать более наукоемких конкурентов. Цели. Комплексное авторское исследование проблемы применения систем искусственного интеллекта, сопряжения реального и виртуального миров. Методология. Применялись методы логического, статистического анализа. Результаты. Использование систем искусственного интеллекта в бизнесе приведет к коренным изменениям в клиентском обслуживании и радикальному повышению эффективности бизнеса. Приведена авторская схема многоуровневой структуры применения систем искусственного интеллекта в банках сегодня, завтра и в долгосрочной перспективе. Выводы. Усложнение структуры современного бизнеса и решаемых им структурированных задач требует качественно новых характеристик программного обеспечения, предоставляющих высокую степень защиты данных, качественно новый способ обработки и анализа данных и быстрый поиск релевантной информации. Процессы глобализации всех сфер жизни общества обеспечивают высокий уровень конкуренции, поддержание которой требует применения мощных систем управления предприятием, кадровыми ресурсами и, соответственно, повышения качества работы и эффективности организаций.
Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио и связь, 1985. 376 c.
Тейз А., Грибомон П. и др. Логический подход к искусственному интеллекту: От модальной логики к логике баз данных. М.: Мир, 1998. 494 c.
Акинин П.В., Коляда М.А. Развитие инноваций в банковском секторе США и возможность их реализации в российской действительности // Мир науки, культуры, образования. 2013. № 1. С. 300–302.
Попович Л.Г., Дроговоз П.А., Жильникова А.Н. Корпоративное и публичное управление в условиях глобальной цифровой экономики: инфраструктура, законодательство, методология // Аудит и финансовый анализ. 2010. № 6. С. 320–327.
Бутенко Е.Д., Магомедсаидова С.М. Трансформация форм ведения бизнеса от традиционного до электронного на примере банковского сектора // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2017. № 6. С. 58–65. URL: Link
Чеклецов В.В. Чувство планеты. Интернет Вещей и следующая технологическая революция. М.: Российский исследовательский центр по Интернету Вещей, 2013. 130 с.
Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. 2-е изд. М.: ДМК-Пресс, 2011. 313 с.
Андиева Е.Ю., Фильчакова В.Д. Цифровая экономика будущего, индустрия 4.0 // Прикладная математика и фундаментальная информатика. 2016. № 3. С. 214–218.
Бутенко Е.Д. Коммерческая деятельность в сети интернет после кризиса // Наука. Инновации. Технологии. 2011. № 4. С. 143–147. URL: Link
Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. М.: Вильямс, 2003. 864 с.
Аверьянов М.А., Евтушенко С.Н., Кочетова Е.Ю. Цифровая экономика. Трансформация отраслей // Экономические стратегии. 2016. № 8. С. 52–55.
Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, Физматлит, 1982. 350 с.
