Анализ мирового опыта применения искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-процессов предприятий

Актуальность темы статьи обусловлена значимостью средств искусственного интеллекта в качестве инструмента оптимизации бизнес-процессов предприятий. Целью статьи является анализ уровня исследований в области искусственного интеллекта в мире, результаты которых позволят оптимизировать бизнес-процессы. Задачи: проведение качественного анализа состояния мирового рынка искусственного интеллекта, установление тенденций развития рынка и факторов. Методы. Системный подход, логический анализ, синтез. Результаты. Мировыми лидерами в области изучения искусственного интеллекта являются США, Китай, Япония, Индия, а также высокотехнологичные транснациональные корпорации. Основным сегментом для венчурных инвестиций являются компании здравоохранения. Объем венчурных сделок в области искусственного интеллекта в 2021 г. составил порядка 66,8 млрд долл. Китай оказывает значительную государственную финансовую помощь своим компаниям, работающим в области искусственного интеллекта. У технологий искусственного интеллекта есть все шансы стать приоритетной целью для инвестиций свыше 30% компаний в мире и основой для роста мирового валового внутреннего продукта. Несмотря на активное развитие азиатского рынка, лидирующие позиции по числу и объему инвестиций в области искусственного интеллекта сохраняются у США. Выводы. Наблюдаются как положительные факторы, способствующие развитию технологий искусственного интеллекта (рост котировок акций компаний, начавшаяся виртуализация цифрового пространства), так и отрицательные (наметившийся дефицит полупроводников и «гонка вооружений» в области искусственного интеллекта), более явственными становятся тренды создания больших моделей и данных, этичного и суверенного искусственного интеллекта, интенсивно развиваются технологии искусственного интеллекта для решения задач обеспечения национальной безопасности.

1. Бабич В. Н., Кириллова Е. А. Обзор отдельных вопросов в области больших данных и искусственного интеллекта. М. : ФКУ «ГИАЦ МВД России, 2019. 148 c.

2. Березина Е. А. Автономные автомобильные транспортные средства: правовой опыт Сингапура, Китая и Южной Кореи // Азиатско-Тихоокеанский регион: экономика, политика, право. 2022. Т. 24. № 3. С. 100–123.

3. Бирюков П. Н. Деятельность США в сфере использования искусственного интеллекта // Вестник ВГУ. Серия: Право. 2019. № 3 (38). С. 324–334 [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/deyatelnost-ssha-v-sfere-ispolzovaniya-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 12.11.2022).

4. Бухтиярова Т. И. Цифровая экономика: особенности и тенденции развития // Бизнес и общество. 2019. № 1 (21). С. 22. EDN FUXDMV.

5. Городнова Н.В. Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы // Вопросы инновационной экономики. 2021. Т. 11. № 4. С. 1472–1492.

6. Карпова Н. П., Евтодиева Т. Е. Логистические инновации: сущность, виды и способы финансирования // Экономика, предпринимательство и право. 2020. № 7. С. 2063–2072.

7. Костюкова К. С. Политика цифровой трансформации Японии на примере развития технологии искусственного интеллекта // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2019. Т. 10. № 4. С. 516–529.

8. Костюкова К. С. Цифровизация экономики Японии на примере банковского сектора: текущие результаты, перспективы и проблемы // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2021. Т. 12. № 4. С. 434–449.

9. Матюшок В. М., Красавина В. А., Матюшок С.В. Мировой рынок систем и технологий искусственного интеллекта: становление и тенденции развития // Вестник Российского университета дружбы народов. Сер.: Экономика. 2020. Т. 28. № 3. С. 505–521.

10. Решетникова М. С. Китайский опыт развития искусственного интеллекта: промышленная цифровизация // Вестник Российского университета дружбы народов. Сер.: Экономика. 2020. Т. 28. № 3. С. 536–546.

11. Смирнов Е. Н. Особенности дифференциации уровней инновационного развития стран в современной мировой экономике // Современная российская наука глазами молодых исследователей. Сб. тр. III междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых и специалистов, Красноярск, 28 февр. 2013 г. Красноярск : ООО «Научно-инновационный центр», 2013. 321 с.

12. Смирнов Е. Н., Лукьянов С. А. Формирование и развитие глобального рынка систем искусственного интеллекта // Экономика региона. 2019. Т. 15. Вып. 1. С. 57–69.

13. Тимонина И.Л. Университетские стартапы и венчуры и конкурентоспособность страны: опыт Японии // Японские исследования. 2018. № 4. С. 92–110 [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/universitetskie-startapy-i-venchury-i-konkurentosposobnost-strany-opytyaponii (дата обращения: 18.11.2022).

14. Токарев Б. Е., Токарев Р.Б. Анализ рынка искусственного интеллекта: динамика патентования технологий // Практический маркетинг. 2020. № 1 (275). С. 38–44 [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-rynka-iskusstvennogo-intellekta-dinamikapatentovaniya-tehnologiy (дата обращения: 20.11.2022).

15. Alizada A. V., Muradli V. A. Information and artificial intelligence // Булатовские чтения. 2020. С. 37–38.

16. Information Economy Report: Digitalization, Trade and Development 2017. New York, Geneva : UN, UNCTAD, 2017. 112 p.

17. Liu P., Bell R. Exploration of the initiation and process of business model innovation of successful Chinese ICT enterprises // Journal of Entrepreneurship in Emerging Economies. 2019. N 11 (4). P. 515–536.

18. Qiao Z., Li Z. Do foreign institutional investors enhance firm innovation in China? // Applied Economics Letters. 2018. N 26 (13). P. 1125–1128.

19. Reshetnikova M. Innovation and Entrepreneurship in China // European Research Studies Journal. 2018. N XXI (3). P. 506–515.

20. Turing A. M. Computing Machinery and Intelligence. Mind, LIX. 1950. October. N 236. P. 433–460.