Використання технологій штучного інтелекту для прогнозування бізнес-процесів.
Ключові слова:
бізнес-процес, прогнозування, система управління, штучний інтелект, нейронна мережа.
Анотація
Стаття присвячена актуальним питанням прогнозування бізнес-процесів компанії, яке є ефективним засобом пошуку шляхів оптимізації діяльності компанії і мінімізації ризиків, що виникають на різних етапах діяльності. Сьогодні сучасній компанії потрібна система моделей, яка дозволяє побудувати цикл управління та прогнозування параметрів бізнес-процесів із заданими властивостями та поведінкою з урахуванням впливу зовнішнього середовища. Найперспективнішим методом економічного прогнозування є засоби нейронних мереж. Поєднання інструментів штучного інтелекту та аналітичного програмного забезпечення створюють фундаментальну основу управління бізнес-процесами в будь-якій сфері
Посилання
Stuart Russell and Peter Norvig Artificial Intelligence: A Modern Approach: Fourth edition (2020). Hoboken: Pearson. https://lccn.loc.gov/2019047498
Yu.Yu. Gromov, O.G. Ivanova, V.V. Alekseev and ets. Intelligent information systems and technologies: textbook. Tambov: FGBOU VPO «TSTU», 2013. 244 p.
Ponomarenko V.S., Minukhin S.V., Znakhur S.V. Teoriya I praktika modelyvannya biznes-protsesiv: monohrafiya.Kharkiv: Vyd.KHNEU, 2013. 244 s.
Haynullin R.N., Rahal Ya., Rizaev I.S., Sharnin L.M. Prphnozirovanie biznes-protsessov na ocnove neyronnykh setey. Vestnik Kazanskoho tekhnolohicheskoho universiteta, 2017.T.20. №3. S.121-124.
Hreshilov A.A., Stakun V.A., Stakun A.A. Matematicheskie metody postroeniya prohnozov. Moskva: Izd.dom “Padio I svyaz”, 1997. 112 s.
Heyets V.P., Klebanova T.S., Ivanov V.V. Modeli I metody sotsialno-ekonomichnoho prohnozuvannya. Kharkiv: Vyd. KHDEU, 2003. 422 s.
Khaykin Saymon Neyronnye Seti / per.s anhl. Moskva: Izd. Dom “Vilyams”, 2006.1006 s.
Uossernen F. Neyrokompyutornaya tekhnika: teoriya I praktika / per.s anhl. Kyiv: Vyd.”Svit”, 1992. 204 s.
Tsmots O.I., Marshuk A.A. Prohnozuvannya finansovoho stanu pidpriyemstva za dopomohoyu shuchykh neyronnykh merezh. Naukovyi visnyk NLTU Ukrainy, 2011. Vyp. 21.9. S.347-352.
Yasinska N., Ivchenkova O. Vykorystannya neyronnykh merezh v modelyuvanni finansovykh rezultativ biznes-protsesiv. Aktyalni pytannya teorii I praktiky finansiv. Svit finansiv, 2019. №3(60). S.108-120.
Kurochkina I.P., Kalinin I.I., Mamatova L.A., Shuvalova E.B. Metod neyronnykh setei v modelirovanii finansovykg pokazateley kompanii. Statistika I ekonomika, 2017. Т. 14, № 5. S. 33–41.
Deductor/ Komponenty platform. BaseGroup. Labs. URL: https://basegroup.ru/deductor/components/studio.
Yu.Yu. Gromov, O.G. Ivanova, V.V. Alekseev and ets. Intelligent information systems and technologies: textbook. Tambov: FGBOU VPO «TSTU», 2013. 244 p.
Ponomarenko V.S., Minukhin S.V., Znakhur S.V. Teoriya I praktika modelyvannya biznes-protsesiv: monohrafiya.Kharkiv: Vyd.KHNEU, 2013. 244 s.
Haynullin R.N., Rahal Ya., Rizaev I.S., Sharnin L.M. Prphnozirovanie biznes-protsessov na ocnove neyronnykh setey. Vestnik Kazanskoho tekhnolohicheskoho universiteta, 2017.T.20. №3. S.121-124.
Hreshilov A.A., Stakun V.A., Stakun A.A. Matematicheskie metody postroeniya prohnozov. Moskva: Izd.dom “Padio I svyaz”, 1997. 112 s.
Heyets V.P., Klebanova T.S., Ivanov V.V. Modeli I metody sotsialno-ekonomichnoho prohnozuvannya. Kharkiv: Vyd. KHDEU, 2003. 422 s.
Khaykin Saymon Neyronnye Seti / per.s anhl. Moskva: Izd. Dom “Vilyams”, 2006.1006 s.
Uossernen F. Neyrokompyutornaya tekhnika: teoriya I praktika / per.s anhl. Kyiv: Vyd.”Svit”, 1992. 204 s.
Tsmots O.I., Marshuk A.A. Prohnozuvannya finansovoho stanu pidpriyemstva za dopomohoyu shuchykh neyronnykh merezh. Naukovyi visnyk NLTU Ukrainy, 2011. Vyp. 21.9. S.347-352.
Yasinska N., Ivchenkova O. Vykorystannya neyronnykh merezh v modelyuvanni finansovykh rezultativ biznes-protsesiv. Aktyalni pytannya teorii I praktiky finansiv. Svit finansiv, 2019. №3(60). S.108-120.
Kurochkina I.P., Kalinin I.I., Mamatova L.A., Shuvalova E.B. Metod neyronnykh setei v modelirovanii finansovykg pokazateley kompanii. Statistika I ekonomika, 2017. Т. 14, № 5. S. 33–41.
Deductor/ Komponenty platform. BaseGroup. Labs. URL: https://basegroup.ru/deductor/components/studio.
Опубліковано
2021-07-01
Як цитувати
Яремко , С., Кузьміна O., & Новицький , Р. (2021). Використання технологій штучного інтелекту для прогнозування бізнес-процесів. КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (43), 230-235. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-43-38
Розділ
Інформатика та обчислювальна техніка
