Цель. Исследование вопросов развития информационного маркетинга в контексте реализации цифровых технологий и искусственного интеллекта для маркетинговых решений в ритейле. Методика. При проведении исследования использованы диалектические, общенаучные методы: анализ синтез, индукция, дедукция; теоретического обобщения; систематизации и группировки, а также институциональный, системный подход.
Результаты. В результате исследования определены аспекты реализации информационного маркетинга в контексте конвергенции цифровых технологий и искусственного интеллекта, как инструментария для маркетинговых решений в ритейле. Научная новизна. Дано определение понятию «цифровая конвергенция информационного маркетинга»; предложена модель организации решения управленческих задач на основе типов систем управления данными и программных продуктов свободных открытых систем анализа Big Data в маркетинговых целях. Практическая значимость. Результаты исследования представляют интерес для руководителей предприятий, маркетологов, ученых, исследующих проблемы развития предприятий и маркетинга в современных условиях развития цифровой экономики.
Цель данной статьи состоит в рассмотрении перспектив интеграции блокчейна и искусственного интеллекта (далее - ИИ) в качестве инновационного подхода к модернизации различных отраслей экономики. Авторы анализируют возможности применения данного технологического слияния для оптимизации бизнес-процессов, повышения прозрачности и для снижения операционных издержек в разных секторах, включая финансы, здравоохранение, транспорт, энергетику и др. Особое внимание уделяется преимуществам синергии между ИИ и технологией распределенного реестра, позволяющей создать более эффективные и устойчивые системы управления данными и активами. Объект исследования этой статьи - процесс интеграции блокчейна и ИИ. Предмет исследования - эффективность модернизации различных отраслей экономики через объединение указанных технологий. Методом исследования является аналитический обзор научных публикаций и успешных реализованных проектов. Результаты данной статьи состоят в анализе преимуществ интеграции блокчейна и ИИ, а также в прогнозировании дальнейших перспектив развития настоящего направления. Практическая значимость работы заключается в том, что результаты исследования могут быть использованы для разработки стратегий и планов по внедрению данной интеграции технологий в отечественный бизнес.
Актуальность анализа цифровой зрелости регионов обусловлена стремлением страны к трансформации в соответствии с концепцией цифровой экономики. В статье представлен подход, позволяющий оценить и сравнить уровни цифровой зрелости различных субъектов России. В процессе оценки используется множество показателей, включающих как инфраструктурные аспекты (доступность и качество интернета, уровень развития телекоммуникаций), так и социальные (степень освоения цифровых навыков населением, интеграция цифровых технологий в образовательный процесс и бизнес). Методология оценки базируется на сборе и анализе статистических данных, опросах экспертов и населения, а также на изучении лучших практик цифровизации на региональном уровне. В статье описаны критерии отбора, используемые для классификации и ранжирования регионов по уровню их цифровой зрелости. Важной частью исследования является анализ проблем, с которыми сталкиваются регионы на пути к цифровой зрелости. В статье обсуждаются барьеры, такие как недостаточное финансирование, отсутствие квалифицированных кадров, недоразвитость инфраструктуры и низкий уровень цифровой грамотности населения. На основе данного анализа формируются рекомендации для ускорения процесса цифровизации регионов и повышения их цифровой зрелости. Результаты исследования предлагают практические решения и пути оптимизации региональных политик, способствующие повышению качества жизни в регионах и обеспечивающие переход к инновационной модели экономики.
Цель. Сформулировать технологические тенденции развития электронной торговли в условиях цифровой трансформации сферы услуг. Методика. Методологической основой исследования выступили: системный подход, сравнение, систематизация и обобщение, анализ, синтез.
Результаты. Электронная торговля стала одним из самых динамично развивающихся секторов современной экономики. С каждым годом технологические инновации продолжают вносить значительные изменения в эту отрасль, открывая новые возможности для бизнеса и потребителей. Рассмотрены основные тенденции, определяющие развитие электронной торговли. Научная новизна. Определены технологические тенденции развития электронной торговли, которые включают в себя: хорошо развитые мобильные устройства и высокоскоростные интернет-соединения позволяют пользователям совершать покупки, используя свои мобильные устройства в любом месте и в любое время; использование больших объемов данных и аналитики; развитие искусственного интеллекта; расширенная реальность (AR) и виртуальная реальность (VR); развитие IoT; технология; онлайн-платежные системы. Практическая значимость. Представленные технологические тенденции имеют потенциал изменить способы покупок и продажи товаров и услуг, улучшая эффективность и удобство процесса электронной торговли. В целом, цифровая трансформация сферы услуг предлагает огромные возможности для улучшения работы и удовлетворенности клиентов. Однако она также требует инвестиций в технологии, обучение персонала и разработку новых стратегий.
Статья посвящена проблеме персонализации интерфейса прикладных программ к индивидуальным особенностям пользователей на основе применения нейросетевых технологий. Новизной предложенного подхода является формирование прототипа интерфейса путем подбора каждого элемента меню отдельно, позволяющего сформировать персонализированный интерфейс. Предлагается использование инструментальной среды, включающей набор компонентов интерфейсной части, из которых динамически генерируется уникальный прототип интерфейса, адаптированный под особенности каждого пользователя. В качестве инструмента для подбора компонентов интерфейса использована глубокая нейронная сеть, представленная в виде многослойного перцептрона. Входными параметрами нейронной сети являются отличительные особенности пользователей, выходными - компоненты будущего прототипа интерфейса. В качестве критериев адаптации интерфейсной части приложений выбраны профессиональные, психофизиологические характеристики пользователей, их демографические особенности, а также эмоциональное состояние. Выходными параметрами являются компоненты интерфейса: размер шрифта текста и гиперссылок, размер и расстояние между элементами веб-страницы, вид подсказок и контекстного меню, сообщения пользователю, цветовая гамма, наличие окна для поиска информации и др. В результате разработана инструментальная среда для создания персонализированных интерфейсов прикладных программ c использованием нейросетевых технологий. В ходе работы программного средства пользователи проходят оценку своих характеристик с помощью базовых тестов IТ-сферы и психологии. Для определения эмоционального тона, возраста и пола в системе используется библиотека Deepface языка Python, которая реализует алгоритм на основе обученной сверточной нейронной сети. Внедрение предложенной инструментальной среды позволит обеспечить удобное взаимодействие между пользователями и программным приложением.
Цель. Проанализировать инновационные методы маркетинга в рекрутинге и удержании персонала. Методика. В исследовании были применены общенаучные методы информационно-аналитического поиска, сравнения, индукции и дедукции.
Результаты. В статье отображены результаты анализа современных подходов и стратегий, применяемых компаниями для привлечения и удержания талантливых сотрудников. В работе рассмотрены различные направления инноваций, включая использование искусственного интеллекта, аналитики, виртуальной и дополненной реальности, мобильных приложений, геймификации, управления эмоциями и эмплойер брендинга на социальных сетях. Научная новизна. Получили дальнейшее развитие теоретические основы маркетинга в рекрутинге и удержании персонала в контексте анализа и развития инновационности его методов. Практическая значимость. Проведенное исследование предоставляет практическую информацию и рекомендации, которые будут способствовать улучшению рекрутинговых процессов, эффективному удержанию персонала, пониманию какие инновационные методы маркетинга могут быть применены для удержания сотрудников, оптимизации затрат и ресурсов, повышению конкурентоспособности, адаптации к современным требованиям рынка труда.
Цель статьи заключается в теоретическом осмыслении сущности больших данных, в выявлении преимуществ и рисков их использования финансовыми организациями. В статье представлены результаты систематизации знаний о сути и особенностях больших данных. Выявлено, что они позволяют делать более качественные аналитические исследования, создавать модели для прогнозирования экономических тенденций и рыночных изменений, изучать рыночную динамику, анализировать медицинские данные для улучшения диагностики и выбора методов лечения, предсказывать отказ или поломку оборудования в производстве за счет оценки данных с датчиков, разрабатывать социальные и экономические программы на государственном уровне, выявлять мошенничество и коррупцию в финансовом секторе и пр. Обоснована актуальность стремительного развития технологии больших данных и целесообразность ее использования в этой области. В результате анализа научной литературы представлено авторское определение технологии в финансовом секторе, новизна которого заключается в учете особенностей и преимуществ применения больших данных именно финансовыми организациями. Изучение современной практики их использования в этих учреждениях позволило выявить основные сильные стороны, а также недостатки исследуемой технологии.
Статья посвящена исследованию механизма правовой защиты результатов интеллектуальной деятельности, созданных искусственным интеллектом. Авторами проанализировано действующее законодательство в данной сфере, рассмотрены режимы правового регулирования права интеллектуальной собственности, а также вопросы охраны результатов интеллектуальной деятельности, созданной искусственным интеллектом или с его значительным участием. В целях повышения эффективности процедуры юридической регламентации отдельных институтов интеллектуальной собственности предложены поправки в действующее законодательство.
В настоящей статье рассматриваются аспекты применения методов машинного обучения к существующим способам моделирования поведения интеллектуальных агентов для обеспечения возможности агентам повысить показатели своей эффективности в моделях конкуренции. Практическая значимость исследования представлена разработкой подхода к моделированию поведения интеллектуальных агентов, за счет которого можно повысить эффективность их функционирования в таких сферах деятельности, как компьютерные игры, разработка беспилотных летательных аппаратов и поисковых роботов, изучение городской и транспортной мобильности, а также в прочих сложных системах. Проведен обзор существующих методов машинного обучения (обучение с подкреплением, глубокое обучение, Q-обучение) и способов моделирования поведения агентов (модель на правилах, конечно-автоматная модель поведения, деревья поведения). Выбрана наиболее подходящая к задаче комбинация метода обучения и модели поведения: деревья поведения и обучение с подкреплением. Средствами Unity реализована тестовая платформа, разработаны модели поведения четырех основных архетипов агентов, которые должны соревноваться в задаче сбора ресурсов в условиях ограниченного времени. Реализован обученный агент с помощью средств Unity ML и TensorFlow. На базе тестовой платформы проведена серия экспериментов в различных условиях: ограниченность, изобилие, среднее количество ресурсов. В рамках эксперимента тестировалась способность разработанной модели поведения интеллектуального агента выигрывать в условиях конкуренции с агентами, снабженными различными вариантами традиционных моделей поведения на базе деревьев поведения. Оценены работоспособность и преимущества использования разработанной модели поведения. Проанализированы результаты эксперимента, сделаны выводы относительно потенциала выбранной комбинации методов.
В настоящей статье исследуется программное обеспечение Harold Cohen’s AARON и его уникальные особенности, которые приближают его к определению “человеческого творчества“ и отличают от других компьютерных программ или базовых компьютерных произведений искусства. Работы ААРОНА (в переносном смысле) представляют собой массивные изображения (обычно фрески высотой 2,3 метра или даже больше) в стиле и контексте, близком к экспрессионистской литературе начала 20-го века. Хотя такие функции, как линейное значение и особенно цветовая гамма, постепенно внедрялись в различные версии AARON, в первоначальных версиях мы в основном сталкиваемся с линейными изображениями (так называемым дизайном). В начале 21-го века он вернулся к более абстрактным формам и научился определять формы, особенно более независимую окраску. Таким образом, именно процесс непрерывного обучения Коэна и его эмпиризм сделали этот искусственный интеллект загадочным, увлекательным и волнующим одновременно. Здесь, во-первых, представлено описание цифрового и компьютерного искусства и обсуждаются его характеристики.