Статья: ОБЗОР ПРАКТИКИ БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА И АУДИТА ВАЛЮТНЫХ ОПЕРАЦИЙ В РОССИЙСКИХ ОРГАНИЗАЦИЯХ (2024)

В статье рассматривается возможность использования генеративных систем искусственного интеллекта для создания юридических текстов и поддержки юридической деятельности.

Проведено экспериментальное исследование на основе систем ChatGPT и YandexGPT.

Представлены новые метрики оценки качества сгенерированных юридических текстов, которые существенно отличаются от традиционных методов оценки текстов.

Основное внимание уделяется содержательным аспектам юридических документов и их пригодности для практического применения.

Результаты исследования показывают, что современные ИИ-системы способны генерировать тексты, которые могут быть полезны в юридической практике, хотя и требуют доработки.

В статье рассмотрено использование средств автоматизации в средах общих данных BIM-моделей объектов капитального строительства.

Описано влияние средств автоматизации – bat файлов – на процессы обновления данных в комплексных моделях, в частности bat скриптов, на процессы проектных организаций, осуществляющих BIM моделирование.

Рассматриваются вопросы автоматизации процессов обновления данных комплексной модели: «процессов конвертации данных» и «сборки сводных моделей».

Моделирование процессов было осуществлено при помощи процессного подхода в нотации BPMN.

Процессы описаны в контексте TO BE и AS IS. Сформулированные в процессе TO BE проблемы легли в основу разработки предложений по последовательности создания bat скрипта для автоматизации рутинных задач BIM менеджеров.

Оптимизация процессов позволила существенно сократить временные затраты.

Расчет временного эффекта позволил обосновать зависимость скорости обновления данных в сводных моделях от внедрения в их осуществление bat файлов, что подтвердило выдвинутую гипотезу.

Моделирование процессов в нотации BPMN и разработка средства автоматизации СОД позволили сформулировать предложение по их дальнейшему развитию и полной автоматизации процессов обновления.

В статье предлагается метод векторного представления дисциплины и учебного плана, построенного при помощи графа ключевых навыков, осваивающихся студентами в процессе обучения.

Также вводятся метрики для оценки учебного плана, которые можно рассчитать по такому векторному представлению: связность, новизна и разнообразие.

Для каждой метрики приводится диапазон изменения значений, полученный экспериментально, а также предлагаются способы воздействия на эти значения.

Три метрики в совокупности позволяют оценить текущее качество образовательной программы.

В настоящей статье поднимается проблема достижения технологического суверенитета в со-временных условиях: задача обеспечить страну импортонезависимым и конкурентоспособным продуктом, для чего необходимо создавать собственные новые технологии, проводить научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР).

Достижение технологического суверенитета является сложным процессом, включающим в себя инструменты инновационного процесса, НИОКР и технологического развития производств.

В статье представлены «симбиозные» понятия «инновационное технологическое развитие» и «система инновационного технологического развития», предложено определение последнего.

Выделены ключевые элементы системы инновационного технологического развития (СИТР) в процессе деятельности предприятия промышленной отрасли в современных условиях.

Сделан вывод, что создание системы инновационного технологического раз-вития позволит предприятиям отечественной промышленности достичь цели технологического суверенитета.

Исследование бизнес-процессов мусороперерабатывающей отрасли в РФ имеет значимость для разработки стратегий и решений в области устойчивого развития, содействуя сохранению окружающей среды и ресурсов, а также снижению негативного влияния отходов на общество и экономику.

В статье анализируются ключевые этапы и события, связанные с переработкой и утилизацией отходов, и описываются наиболее эффективные методы и технологии, используемые в данной отрасли.

Основной целью исследования является выявление проблем и потенциала бизнес-процессов в мусороперерабатывающей отрасли РФ.

В статье поднимается важный вопрос о необходимости улучшения бизнес-процессов в данной отрасли, с целью повышения эффективности и конкурентоспособности компаний, работающих в этой сфере.

Для достижения указанных целей был проведен анализ основных этапов и процессов, связанных с переработкой отходов.

Были рассмотрены основные технологии и методы, применяемые в РФ для обработки различных видов отходов, включая пластик, стекло, металлы и органические отходы.

Результаты исследования позволили выявить существующие проблемы, с которыми сталкиваются предприятия мусороперерабатывающей отрасли в России.

На основе полученных результатов исследования в статье предлагаются рекомендации и стратегии для улучшения бизнес-процессов мусороперерабатывающей отрасли в РФ.

Внедрение этих рекомендаций позволит повысить эффективность использования ресурсов, снизить негативное влияние отходов на окружающую среду и общество, а также улучшить конкурентоспособность компаний в данной отрасли.

В результатах исследования представлены стратегии повышения экономической эффективности мусороперерабатывающей отрасли в РФ на основе инструментов бизнес-моделирования для устойчивого развития страны.

Работа посвящена исследованию перспектив внедрения в сферу жилищно-коммунального хозяйства проактивных методов обслуживания, опирающихся на современные алгоритмы машинного обучения.

На основании обзора современных научных исследований по теме, анализа существующих решений для предотвращения аварий и снижения затрат при эксплуатации жилищного фонда, а также успешных примеров внедрения технологий машинного обучения на практике, были выделены возможности применения технологий в прогнозировании и предотвращении неисправностей, основные риски при внедрении искусственного интеллекта в ЖКХ.

В статье рассматривается роль алгоритмов машинного обучения в оптимизации процессов обслуживания и управлении ресурсами за счет внедрения инновационных подходов для создания более эффективной и устойчивой жилищно-коммунальной инфраструктуры.

Результаты исследования вносят вклад в понимание перспектив развития сферы жилищно-коммунального хозяйства, подчеркивая, как технологии машинного обучения могут повысить эффективность управления жилищным фондом, способствовать своевременному предотвращению аварий и повысить уровень жизни граждан.

Данный материал будет актуален для руководителей управляющих компаний и исследователей, интересующихся внедрением инновационных подходов в управление жилищно-коммунальной инфраструктурой.

Исследование посвящено анализу компетенций сотрудников лесной промышленности, необходимых для успешной цифровой трансформации бизнеса.

Актуальность темы заключается в том, что в рамках санкционных ограничений повышается потребность компаний в увеличении конкурентоспособности, чему может способствовать цифровая трансформация (ЦТ).

В свою очередь, для успешной ЦТ требуется определенный уровень цифровых компетенций, а лесная промышленность России испытывает дефицит в квалифицированных кадрах.

В рамках работы рассмотрены основные цифровые компетенции сотрудников отрасли и составлена матрица цифровых компетенций персонала лесной промышленности.

В ходе исследования авторами определен не-обходимый уровень цифровых навыков управленческого и производственного персонала.

В статье подтверждается гипотеза о том, что управленческому персоналу предъявляются более высокие требования к цифровым компетенциям, чем к рабочему персоналу, однако, по некоторым компетенциям у рабочих уровень требований выше, а другие компетенции одинаково важны для обеих групп.

Результатом работы стал вывод, что для любой категории персонала в современных условиях нужна компетенция «Взаимодействие с использованием информационно-коммуникационных технологий и знание этики в цифровом пространстве».

По результатам оценки управленческому персоналу необходим уровень цифровых компетенций на 47,52% выше, чем рабочему.

Полученные результаты могут быть использованы при формировании рекомендаций по цифровой трансформации предприятий лесной промышленности.