ВВЕДЕНИЕ
Цифровая экономика набирает огромную популярность в современном мире. Практически нет ни одной страны, которая бы не развивала в своём государстве данное направление. Разумеется, речь идёт о развивающихся странах, потому что внедрение элементов цифровой экономики требует колоссальных материальных вложений и достаточно широкой информационной базы.
В современном мире очень важно владеть информацией, так как практически каждую секунду происходят важные события. Человек в двадцать первом веке считает себя обязанным быть в курсе всего происходящего. Возьмём, к примеру, social media, если не зайти на один день в социальные сети, то пользователя на следующий день ждёт целый том новых событий. Даже из этого следует, что мир стал намного быстрее, он развивается теперь с каждой секундой. Государства, в которых неразвит Интернет, к сожалению, отстают от тех стран, что составляют глобальные стратегии развития страны на основе цифровой экономики. Сейчас цифровизация задействована практически во всех направлениях человеческой деятельности. Возьмем сферу образования: в школах, колледжах, университетах учащиеся пользуются Сетью для поиска, также достаточно динамично развивается и онлайн-обучение: многие университеты переносят лекции на дистанционный формат. Кроме данного направления, цифровизация наблюдается в науке, медицине, строительстве, рекламе и во многих других областях.
В настоящее время для предприятий критически важно определить свою рыночную нишу, т.е. тот социально-экономический слой людей, который наиболее заинтересован в использовании товара или услуги предприятия.
Однако указанная выше задача является нетривиальной по целому ряду причин: 1) отсутствие объективной информации о предпочтениях потребителя; 2) сложность выделения вариативных показателей разделения клиентов по группам; 3) нелинейность зависимости между показателями.
Таким образом, использование традиционных методов анализа и моделирования не всегда является эффективной стратегией. Отсюда возникает сложность и неоднозначность принимаемых маркетологами решений, а также возникающий скептицизм по отношению строгих математических выкладок, которыми часто пользуются экономисты при проведении финансового анализа [1]. При этом задача прогнозирования экономического эффекта в результате принятия того или иного решения – одна из наиболее важных.
Искусственный интеллект (ИИ, artificial intelligence) в определении Ассоциации развития искусственного интеллекта (Association for the Advancement of Artificial Intelligence, AAAI) – это «научное понимание механизмов, лежащих в основе мышления и интеллектуального поведения иих воплощение в машинах» [1]. ИИ определяется также как «софт верные системы, обеспечивающие вычислительные возможности компьютера или робота, равные или превышающие человеческие по точности, емкости и скорости [2]. Технологии ИИ, строятся на функционировании компьютерно-базирующихся искусственных нейронных сетей, обучающихся решению задач на основе анализа больших массивов данных. Это сети «нейронов» (вычислительных элементов, «процессоров»), преобразующих входные сигналы сети в выходные сигналы сети как решения некоторой задачи, –распознавания и генерирования объектов (образов, текстов, звука, событий и других). ИИ – значимый фактор функционирования экономики эпохи цифровой глобализации, обозначившейся, по данным компании глобального управленческого консультирования McKinsey, в 2014 г. и характеризующейся замещением трансграничных потоков товаров, финансов и услуг быстрорастущими цифровыми потоками [3]. McKinsey оценивает рост объёма потока данных в мире в период с 2005 по 2014 г. как 45-кратный. ИИ обеспечивают анализ, обработку и использование информации огромных и быстрорастущих информационных потоков в интересах частных лиц, групп, организаций, – в т.ч. бизнеса, корпораций, правительств, стран и других. Системы ИИ находят сегодня применение практически во всех отраслях экономики эпохи цифровой глобализации и в ближайшие годы уже все программные приложения будут содержать технологии ИИ.
По данным исследования компании Linkedin, образование, – вторая отрасль по востребованности навыков кандидатов в области разработки и использования систем ИИ после сферы программного обеспечения и ИТ услуг. Далее по степени убывания востребованности навыков ИИ следуют такие сферы как «аппаратные средства и сетевое оборудование», финансы, промышленное производство, потребительские товары, здравоохранение [4]. ИИ-навыки, – навыки, необходимые для создания ИИ-технологий, включая компетенции создания нейросетей, глубокое обучение и машинное обучение, а также использование существующих систем ИИ.
Целью данной работы является рассмотрение инструментария, позволяющего повысить качество прогнозирования финансово- экономических показателей и, соответственно, уменьшить риски при продвижении товаров и услуг.
