Научный архив: статьи

Проанализирована проблема обеспечения технологического суверенитета в странах Африки, расположенных южнее Сахары. На примере Нигерии, Кении и Ганы показано, что в последние годы в африканских государствах появляются национальные программы и стратегии, направленные на развитие передовых информационных технологий, формируются профессиональные исследовательские группы, создаются научные и образовательно-научные центры, занимающиеся разработкой приложений, использующих технологии искусственного интеллекта (ИИ), а в ряде стран идет строительство технологических парков. При этом ключевым направлением исследований на сегодняшний день является решение задач в сфере обработки естественного языка, поскольку именно при условии создания широкого спектра разносторонних ИИ-приложений, способных понимать разные африканские языки, станет возможным создание развитой ИИ-экосистемы в Африке, ориентированной на потребности местного населения. При проведении исследования использовались как общенаучные (анализ, синтез, аналогия), так и специальные методы (критический дискурс-анализ, сравнительный анализ). Выявлено, что в настоящее время в Африке стали появляться языковые модели, способные распознавать речь на некоторых африканских языках (суахили, йоруба, тви, луганда), и даже была разработана специализированная Python-библиотека для решения задач распознавания речи для наиболее распространенных на территории Ганы языков. С одной стороны, данное обстоятельство действительно означает существенный прорыв, который страны Африки сумели добиться в сфере высоких технологий, но в масштабах всего континента эти успехи носят все же локальный характер, поскольку дальнейшее развитие в этой сфере упирается в типичную для большинства стран Африки проблему - отсутствие средств. В результате многие исследовательские группы в Африке существуют на общественных началах, а сами исследования зачастую финансируются за счет спонсорской помощи со стороны западных корпораций и фондов, что представляет серьезную угрозу технологическому суверенитету стран Африки южнее Сахары, которые, несмотря на прилагаемые усилия, продолжают зависеть от импортных технологий и иностранных инвестиций. Для того чтобы снизить указанную зависимость, правительствам африканских стран необходимо продумать механизмы привлечения к соответствующим исследованиям и разработкам африканских инвесторов. Только в этом случае представляется возможным организовать поиск оптимальных решений с целью удовлетворения конкретных местных и региональных потребностей.

Рассматривается задача автоматического назначения рецензентов на основе исторических данных о ранее поступивших и прорецензированных рукописях. В традиционной редакционной практике подбор экспертов опирается на субъективные решения редактора, что может приводить к задержкам и снижению качества экспертизы. Цель исследования – продемонстрировать, что использование простых моделей обработки естественного языка позволяет эффективно и прозрачно автоматизировать этот процесс. В качестве исходных данных использованы тексты опубликованных и отклоненных рукописей научно-технического журнала «Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей» (с 2011 по 2024 г.), сопровожденные информацией о назначенных рецензентах. Методологически подход основан на предварительной лемматизации текстов, удалении стоп-слов и знаков пунктуации, а также последующей векторизации с использованием моделей bag-of-words (BoW) и Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Близость текстов оценивалось путем вычисления максимального косинусного расстояния между их векторными представлениями. Предполагается, что статья, прорецензированная ранее и демонстрирующая наибольшую близость к поступившей, была рассмотрена рецензентами, которых система может рекомендовать для оценки новой рукописи. Результаты показывают, что простые частотные модели (BoW, TF-IDF) демонстрируют более высокую точность назначения рецензентов (до 99 %) по сравнению с нейросетевыми подходами (например, моделью Doc2Vec), особенно при дополнении графом связей между экспертами. При этом модель остается интерпретируемой, не требует значительных вычислительных ресурсов и может быть реализована на компьютере офисного уровня. Показано, что модель эффективно работает в условиях дисбаланса классов и применима даже к относительно небольшим корпусам, начиная от 30 статей. Однако ее обобщение на мультижурнальные редакции требует локальной адаптации, а для решения задачи прогнозирования вероятности принятия к публикации необходимо существенно увеличить объем выборки и привлечь модели глубокого обучения. Предложенный подход может быть легко интегрирован в цифровые редакционные системы для сокращения времени принятия решений, повышения прозрачности экспертизы и снижения нагрузки на сотрудников журнала.

Статья посвящена исследованию возможностей применения искусственного интеллекта в различных сферах человеческой деятельности.

Целью работы является анализ текущего состояния и перспектив развития искусственного интеллекта, а также выявление его потенциала для решения актуальных задач в различных отраслях. В результате исследования систематизированы основные направления применения искусственного интеллекта, такие как медицина, образование, промышленность и финансы, и проанализирована их эффективность. Практическая значимость работы заключается в формировании комплексного представления о возможностях и ограничениях искусственного интеллекта, что позволит специалистам разных областей принимать обоснованные решения о внедрении технологий искусственного интеллекта в свою деятельность. Выявлен потенциал искусственного интеллекта для решения сложных задач, оптимизации процессов и создания новых продуктов и услуг, что способствует инновационному развитию экономики и общества в целом.

В статье систематизированы современные представления об особенностях использования инструментария искусственного интеллекта в целях анализа, оптимизации финансовых потоков. Актуальность темы аргументируется стремительным ростом объема транзакций в глобальной экономике в сочетании с неспособностью традиционных методов обеспечить по–настоящему результативную обработку многомерных динамических данных в режиме реального времени. В нынешних условиях возникает острая необходимость в разработке новых подходов к управлению денежными потоками — прежде всего, построенных на основе технологий искусственного интеллекта. Цель исследования заключается в систематизации теоретико–методологического базиса применения ИИ в анализируемой сфере, а также в выявлении конкретных преимуществ и ограничений (в отношении этого предложен авторский взгляд на ситуацию, который целесообразно рассматривать в качестве отправной точки для последующих изысканий на предмет определения сдержек и противовесов к задействованию искусственного интеллекта). В научной литературе наблюдаются противоречия между теоретическими моделями использования ИИ и практическими возможностями их реализации, а также разногласия в оценках эффективности различных типов нейросетей для финансового прогнозирования. Недостаточно исследованы вопросы информационной безопасности, правового регулирования в данной области. Установлено, что наиболее перспективными направлениями являются применение глубоких нейронных сетей для анализа временных рядов, методов обучения с подкреплением в целях оптимизации управленческих решений, внедрение технологий обработки естественного языка для работы с неструктурированными финансовыми документами. Подчеркнута значимость графовых инструментов в обнаружении подозрительных схем движения средств, предотвращении мошеннических действий. Статья представляет интерес для аналитиков, специалистов в области искусственного интеллекта, руководителей финансовых департаментов.

В данной статье рассматривается применение машинного обучения в национальной экономике. Описываются основные концепции и методы машинного обучения, включая контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Анализируются ключевые направления использования этой технологии в экономике, такие как прогнозирование рыночных тенденций, управление финансовыми рисками и анализ экономических данных. Особое внимание уделяется преимуществам машинного обучения, включая повышение эффективности принятия решений, автоматизацию процессов и обработку больших объемов данных. Вместе с тем рассматриваются проблемы внедрения данной технологии, такие как потребность в качественных данных, правовые и этические аспекты, а также нехватка квалифицированных специалистов. В статье предлагаются рекомендации по развитию инфраструктуры машинного обучения, инвестициям в иссчледования и подготовке кадров, что может способствовать экономическому росту и повышению конкурентоспособности страны.

Материалы и методы: В данной работе использовались различные методы и подходы к изучению машинного обучения в сфере национальной экономики. Основные методы включают анализ научной литературы, статистический анализ данных, моделирование с использованием алгоритмов машинного обучения, а также практическую реализацию экономических моделей с применением языков программирования Python и библиотек машинного обучения. Для анализа экономических данных были выбраны методы линейной регрессии, деревьев решений и нейронных сетей, так как они позволяют эффективно прогнозировать изменения ключевых макроэкономических показателей, таких как ВВП, инфляция, курс валют и уровень безработицы. В качестве инструментов использовались библиотеки Pandas, NumPy, Scikitlearn и Matplotlib, позволяющие обрабатывать, анализировать и визуализировать данные. Исследование основано на данных официальных статистических агентств и финансовых учреждений, включая исторические данные о макроэкономических показателях, рыночных тенденциях и финансовых рисках. Для обработки данных использовались методы очистки, нормализации и преобразования данных, что позволило повысить точность моделей. Практическая часть исследования включала разработку алгоритмов машинного обучения для прогнозирования экономических показателей. Модель линейной регрессии использовалась для предсказания роста ВВП, а более сложные модели, такие как случайные леса и градиентный бустинг, применялись для анализа более сложных взаимосвязей в экономике. Таким образом, использование современных методов машинного обучения в экономике позволяет получать точные прогнозы, выявлять закономерности в экономических данных и принимать стратегические решения на основе объективного анализа.

Заключение: Применение методов машинного обучения в национальной экономике открывает значительный потенциал для улучшения экономического анализа и принятия решений. С помощью современных алгоритмов и инструментов, таких как линейная регрессия, деревья решений и нейронные сети, можно эффективно моделировать и прогнозировать ключевые макроэкономические показатели, включая рост ВВП, инфляцию и финансовые риски. Эти методы позволяют более детально и точно понимать экономические тренды и взаимосвязи, что приводит к более обоснованным стратегическим решениям со стороны правительств, бизнеса и финансовых учреждений. Используя такие современные технологии, как Python, Pandas, NumPy и Scikit-learn, исследование продемонстрировало возможность обработки и анализа больших объемов экономических данных с высокой точностью. Машинное обучение предоставляет ценный инструмент для прогнозирования экономических показателей, управления рисками и оптимизации распределения ресурсов. Однако эффективность этих моделей зависит от качества используемых данных, и существуют проблемы, связанные с полнотой данных, интерпретируемостью моделей и вычислительными ресурсами. В заключение, машинное обучение является мощным инструментом для улучшения экономического прогнозирования и управления рисками. Для успешной интеграции этих технологий в национальные экономические системы страны должны инвестировать в исследования, улучшать цифровую инфраструктуру и разрабатывать образовательные программы для подготовки квалифицированных специалистов. Правильное внедрение машинного обучения может способствовать быстрому экономическому росту, более эффективному принятию решений и усилению конкурентоспособности на мировой арене.

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) кардинально меняет банковский сектор, ускоряя цифровую трансформацию и повышая эффективность бизнес-процессов. Внедрение интеллектуальных алгоритмов позволяет автоматизировать клиентское обслуживание, управление рисками и борьбу с финансовыми мошенничествами. ИИ-аналитика улучшает кредитную оценку, персонализирует финансовые продукты и оптимизирует управление активами. Использование машинного обучения снижает операционные издержки, повышает уровень кибербезопасности и улучшает точность прогнозирования рыночных трендов. В статье анализируются основные направления внедрения ИИ в банковской сфере, оценивается его экономическая эффективность и рассматриваются ключевые риски и барьеры цифровой трансформации финансовых учреждений.

Развитие квантовых связей открывает новые возможности для финансовых рынков, способствует ускоренной обработке данных, оптимизации стратегий и повышению эффективности управления рисками. Квантовые алгоритмы, обладая экспоненциальной вычислительной мощностью, способны решать задачи, имеющиеся для классических компьютеров, что делает их перспективными для высокочастотного трейдинга, стресс- тестирования банковских систем и анализа ликвидности. Внедрение квантовой криптографии и оптимизационных алгоритмов меняет подход к безопасности финансовых операций и прогнозированию динамики активов. В статье рассматриваются основные направления использования квантовых компьютеров в финансах, анализируются их последствия, потенциальные угрозы и регуляторные вызовы. Особое внимание уделяется влиянию квантовой революции на финансовый сектор экономики и возможности ее перехода к новым технологиям.

Развитие цифровых технологий повышает потребность предприятий в интеграции автоматизированных систем управления (ERP), направленных на оптимизацию бизнес- процессов и снижение операционных затрат. Внедрение ERP-систем обеспечивает централизованный контроль ресурсов, автоматизацию учета, управление финансовыми потоками и прогнозирование спроса. Экономическая эффективность этих решений выражается в повышении производительности, снижении транзакционных издержек и улучшении управления цепочками поставок. В статье анализируются инвестиционные затраты на внедрение ERP, источники финансирования, ключевые выгоды для бизнеса и возможные риски. Рассматриваются перспективы развития ERP-систем с учетом технологических трендов, включая облачные вычисления, искусственный интеллект и интеграцию с интернетом вещей.

Современные экономические кризисы развиваются с высокой скоростью и сложностью, что требует новых методов прогнозирования и раннего выявления рисков. Использование технологий больших данных позволяет анализировать сложные экономические процессы в режиме реального времени, выявлять скрытые паттерны кризисов и предсказывать возможные макроэкономические потрясения. Применение машинного обучения, нейросетевых моделей и обработки высокочастотных финансовых данных значительно повышает точность прогнозирования кризисных сценариев, позволяя принимать упреждающие меры. В статье исследуется роль больших данных в выявлении нестабильности, рассматриваются основные источники информации, методы аналитики и ограничения алгоритмических предсказаний. Анализируются успешные примеры использования больших данных центральными банками и финансовыми регуляторами, а также перспективы интеграции предсказательных моделей в экономическую политику.

В условиях стремительного прогресса технологий и усложнения глобальных экономических процессов появляются инновационные способы осуществления трансграничных финансовых операций, что влечет за собой порождение ранее неизвестных и не всегда прогнозируемых рисков для национальных экономик принимающих стран. Успешное управление этими вызовами требует от государств непрерывной адаптации к стремительно трансформирующимся тенденциям международного движения капитала посредством внедрения передовых методов мониторинга и контроля, а также разработки высокоточных механизмов идентификации участников финансовых операций. Предметом изучения в данной статье являются новые механизмы контроля за международным движением капитала, имеющие большие перспективы использования. Целью исследования является выявление потенциально эффективных методов контроля за международным движением капитала и обоснование необходимости их использования. Статья ставит своей задачей исследование и систематизацию инновационных механизмов, способствующих более эффективному контролю за движением капитала в современных экономических условиях. Основное внимание уделено разработке подходов, которые обеспечивают прозрачность, минимизацию рисков и устойчивость финансовых потоков в глобальной экономике. Результатами исследования является разработка и обоснование инновационных механизмов, направленных на усиление прозрачности и эффективности контроля за международным движением капитала. Предложенные подходы демонстрируют потенциал для снижения финансовых рисков, усиления регуляторного надзора и адаптации к динамичным условиям глобальных рынков. Значимость статьи заключается в её вкладе в развитие подходов к регулированию международного движения капитала с использованием инновационных механизмов, что способствует повышению стабильности и устойчивости глобальной финансовой системы. Предложенные решения могут быть использованы как практическими регуляторами, так и исследователями для минимизации рисков и улучшения прозрачности транзакций на международных рынках.

В условиях глобального роста политической напряженности и повсеместного учащения протестных выступлений изучение динамики аффективной поляризации становится все более актуальным. Этот феномен, ранее доминировавший в политическом ландшафте США и изучавшийся сквозь призму партийной принадлежности, приобретает значение и в других странах. Распространение аффективной поляризации фиксируется и для России, имеющей богатую историю политических размежеваний. Несмотря на актуальность темы, исследования аффективной поляризации сталкиваются с проблемой разработки объективных и нереактивных методов анализа, свободных от предвзятости традиционных опросов. Кроме того, открытым остается вопрос о связи аффективной поляризации и политической мобилизации - действительно ли эти явления, развивающиеся схожими трендами, усиливают друг друга? Этот вопрос является основной гипотезой исследования. Для ее тестирования предложена методология, основанная на машинном обучении: спектральной кластеризации, тематическом моделировании BERTopic и энтропии Шеннона. В качестве эмпирической базы использованы первичные данные сообщений социальной сети «ВКонтакте», собранные в период летних протестов 2019 г. в Москве и представляющие собой сообщения пользователей, в которых выражен язык ненависти (как основной индикатор аффективной поляризации). Результаты подтвердили выдвинутую гипотезу: обнаружено статистически значимое увеличение энтропии Шеннона и выявление поляризованных тематик в период протестной мобилизации. Это свидетельствует о том, что политическая мобилизация действительно положительно связана с распространением аффективной поляризации. Разработанная методология позволяет проводить объективный анализ политических процессов и может быть использована для мониторинга и оценки рисков, связанных с эскалацией социальной напряженности.

В условиях динамично развивающейся экономики, подверженной влиянию глобальной неопределенности, использование методов искусственного интеллекта позволяет строить продвинутые адаптивные модели, основанные на нелинейном взаимодействии переменных, и разрабатывать на их основе более точные экономические прогнозы и сценарии социально-экономического развития, чем с применением стандартных эконометрических и статистических методов. Исследование посвящено нейросетевому моделированию и прогнозированию валового регионального продукта субъекта Российской Федерации (на примере Нижегородской области). Информационной базой послужили региональные и макроэкономические данные Росстата, Банка России и онлайн портала Investing. com за 2000–2023 гг. Теоретико-методологической основой исследования явились расширенная производственная функция Кобба – Дугласа, базовые концепции региональной экономики и нейросетевого моделирования. Использование информации по регионам со схожей отраслевой структурой и масштабам экономики позволило увеличить массив данных для обучения моделей. В результате исследования построены две модели ВРП Нижегородской области: базовая, основанная на ограниченном количестве входных параметров и данных регионов-бенчмарков, согласно Стратегии развития области; и расширенная, основанная на большем количестве входных параметров и данных регионов одного с Нижегородской областью кластера. На их основе разработаны три прогноза ВРП Нижегородской области на 2025–2027 гг.: реалистический, оптимистический и пессимистический. Результаты по реалистическому сценарию оказались близкими к прогнозу областного правительства. Кроме того, расширенная модель позволила получить более точные прогнозы. Результаты и выводы исследования могут быть полезны при составлении прогнозов и управлении социально-экономическим развитием РФ и ее регионов