Статті КМ (ІПБТ)

Permanent URI for this collectionhttp://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/14973

Browse

Now showing 1 - 5 of 5

Використання нейро-нечітких технологій в оцінці ризиків інвестиційних проектів в умовах невизначеності
(ТОВ «Юридична компанія «Юрсервіс», Дніпро, 2022) Бушуєв, Кирило Максимович; Петренко, Віталій Олександрович; Савчук, Лариса Миколаївна; Фонарьова, Тетяна Анатоліївна
UKR: Мета. Вирішення завдання оцінки альтернатив інвестування, їх селекція та добір найбільш ефективних. Для цього необхідно здійснити проектно-інвестиційний аналіз, у якому об’єктом аналізу виступає як сам проект, так й пов'язані з ним грошові потоки, ризики та фактори зовнішнього середовища, які утворюють умови невизначеності. Методика. Умови невизначеності аналізуються та прогнозуються за допомогою поєднання інтерактивних методів, таких як, експертні методи та методи на основі штучного інтелекту, а саме, нейронних мереж. Можливість широко використовувати експертні знання дає нечітка логіка, що дозволяє забезпечити формалізацію якісних, розмитих в смисловому плані, понять та зав’язків. Результати. Авторами розроблена схема етапів процесу оцінки й обґрунтування добору інвестиційного проекту. Для вирішення задачі оцінки привабливості та ризиків фінансування (впровадження) інвестиційних проектів автори пропонують модель оцінки й селекції̈ добору інвестиційних рішень. Ця модель використовує класичні методи оцінювання. А задля вирішення завдання синтезу об'єктів, що погано формалізуються використовує нейронну мережу. Підкреслено значення побудови функції належності, як основної в нечіткій логіці. Проаналізовано прямі та непрямі експертні методи побудови функції належності. Наукова новизна. В моделі, що пропонується авторами, навчання нейронної мережі буде як з вчителем, тобто на основі історичних даних та певного обсягу навчальної вибірки, так й без вчителя, тобто на основі обробки інформації завдяки кластеризації. Таким чином вдасться уникнути суттєвого недоліку нейронної мережі  необхідності мати великий обсяг експериментальних даних для навчання. Практична значимість. Удосконалення нейронної мережі, з можливістю навчання без вчителя на основі нечіткої кластерізації; побудова системи підтримки прийняття рішень для інтерпретації результатів; апробація розробленої моделі для різних інвестиційних проектів, що підвищить ефективність прийняття інвестиційних рішень.
Моделювання процесу страхування об’єктів права інтелектуальної власності
(Таврійський національний університет імені В.І. Вернадського, Київ, 2021) Петренко, Віталій Олександрович; Фонарьова, Тетяна Анатоліївна; Устінов, А. А.
UKR: У статті досліджується актуальна тема захисту прав на об’єкти інтелектуальної власності з використанням страхування. Обґрунтовано переваги страхування перед компенсацією на підставі судового захисту. Доведено, що практика застосування законодавства має цілу низку проблем, тому страхування створює можливість компенсувати збитки набагато швидше та ефективніше. Для здійснення моделювання процесу страхування побудовано життєвий цикл об’єкта права інтелектуальної власності. Розроблено модель процесу страхування об’єктів права інтелектуальної власності, проаналізовано чинники, які впливають на цей процес. Розглянуто підходи до визначення вартості ОПІВ як головного чинника, який впиває на визначення страхової суми. Досліджено інші чинники, які впливають на процес укладання договору страхування, а саме: можливі збитки від порушень та розмір витрат на захист порушених прав, строк використання ОПІВ як такий, що впливає на визначення строку дії договору страхування, аспекти набрання чинності договору страхування.
Нейронні мережі в інформаційно-технологічному обслуговуванні юридичної діяльності
(Нейронні мережі в інформаційно-технологічному обслуговуванні юридичної діяльності, 2021) Фонарьова, Тетяна Анатоліївна; Петренко, Віталій Олександрович; Бушуєв, Кирило Максимович
UKR: Впровадження інформаційної системи підтримки прийняття рішень та новітніх ІТ-технологій в кожному окремому підприємстві унікальна, тут немає шаблону дій, універсального сценарію. Переможцями у конкурентній боротьбі будуть ті фірми, які здатні докорінно змінювати внутрішні процеси, безперервно взаємодіють з клієнтом, на всіх рівнях і етапах роботи підтримують контакти з ним, створюють нові можливості з кваліфікованим персоналом і новими бізнес-процесами, діють швидко, щоб отримати перемогу у конкурентній боротьбі на ринку юридичних послуг. LegalTech, нейронні мережі, інші програмні додатки дають новітні можливості, використовуються безліччю способів, тим самим створюючи потенціал для нової цінності юридичної послуги.
Особливості мотивації персоналу як фактору підвищення конкурентоспроможності страхових компаній
(Національний авіаційний університет, 2021) Фонарьова, Тетяна Анатоліївна; Бушуєв, Кирило Максимович
UKR: У статті здійсненний критичний аналіз підходів до мотивації персоналу, підкреслено, що існуючі методи не адаптовані під специфіку діяльності страхової компанії, вивчено напрями розрахунків преміальних фондів з врахуванням особливостей організаційної структури управління страхової діяльності, надані рекомендації щодо найбільш ефективної комбінації методів мотивацій персоналу при розширенні агентської мережі, обґрунтовано застосування організаційно-адміністративних методів, як необхідного інструмента виживання компанії в умовах кризи та посилення конкуренції, визначено мета та значення діяльності страхових агентів у досягненні показників запланованих грошових надходжень та покращенні якості надання страхових послуг, сформульовані етапи організації діяльності страхових агентів, наведені приклади розрахунків винагороди та надане обґрунтування доцільності впровадження інноваційних методів стимулювання персоналу страхових компаній.
Підвищення конурентоспроможності українських підприємств індустрії гостинності
(Видавничий дім «Гельветика», 2021) Фонарьова, Тетяна Анатоліївна; Бушуєв, Кирило Максимович
UKR: Стаття присвячена проблемі підвищення конкурентоспроможності підприємств готельного бізнесу шляхом впровадження концепції управління бізнес-процесами на основі CRM-системи – управління відносинами з клієнтами. Наведена онтологія теорій конкуренції, яка показує, що інформованість та задоволення клієнтів – важливий інструмент у конкурентній боротьбі. Досліджуються основні проблеми українських готелів, виявлено основні недоліки сфери гостинності. Сформовано сучасне визначення принципів управління на основі CRM. Розглянуто напрями підвищення конкурентоспроможності українських підприємств сфери гостинності: 1) удосконалення організації бізнес-процесів у готелі у відповідності до ключових елементів CRM; 2) впровадження CRM в маркетингову інформаційну систему готелю; 3) розробка системи мотивації персоналу, як важливий інструмент в одержані конкурентних переваг.