Статті КЕкІ (ДМетІ)

Permanent URI for this collectionhttp://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/14604

Browse

Now showing 1 - 14 of 14

Intellectual and Innovative Technologies: Their Significance and Types
(Ukrainian State University of Science and Technologies, Dnipro, 2025) Solomennyi Oleksandr O.
ENG: The article considers the concept of intellectual and innovative technologies (IIT) as a key tool for the modern transformation of the economy and society. The main characteristics of IIT are described, in particular, innovativeness, intellectual component, digitalization, flexibility and adaptability. A classification of IIT is proposed by industry direction, level of innovation, degree of use of artificial intelligence, impact on society and business models. The main challenges and prospects for the development of these technologies are also outlined, in particular in aspects of security, ethics, education and legislative regulation.
Аналіз використання методів машинного навчання в аналітиці показників інтернет ресурсів
(Видавничий дім «Гельветика», 2023) Жуковський, Дмитро Миколайович; Лозовська, Людмила Іванівна
UKR: У сучасних умовах в результаті цифровізації соціально-економічних явищ все більше підприємств переводять свій бізнес до мережі Інтернет. Сучасні веб -технології дозволяють збирати великі масиви статистичних даних для аналізу ефективності економічної діяльності інтернет-ресурсів. Для прийняття більш правильних управлінських рішень поряд з класичними статистичними методами доцільно використовувати методи машинного навчання. У статті описані базові методи машинного навчання та різні приклади застосування їх для розв’язання задач у сфері аналітики веб ресурсів. Проаналізовано проблеми, по’вязані з недостатньою ефективністю класичних статистичних методів для прийняття оптимальних управлінських рішень. Досліджено різні напрями цифрової економіки, де можуть застосовуватись методи машинного навчання як альтернатива до класичних статистичних методів. Наведено приклади впровадження методів машинного навчання для підвищення ефективності реалізації різного роду задач у цифровому бізнес середовищі діяльності підприємств. У науковій статті описані такі види задач наукового навчання як: 1) застосування методів навчання з вчителем для прогнозування доходів у проектах електронної комерції; 2) використання методів навчання без вчителя для сегментації користувачів; 3) впровадження методів машинного навчання для розробки систем рекомендацій; 4) використання алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування та виявлення аномалій; 5) інтеграція генетичних алгоритмів для оптимізації онлайн-рекламних кампаній; 6) застосування методу моделювання підвищення для оптимізації витрат на маркетингову комунікацію; 7) впровадження алгоритму багаторукого бандита для оптимізації A/B-тестування; 8) проектування чат-ботів за допомогою різних типів нейронних мереж для обробки природної мови, таких як багатошаровий персептрон, згорткова нейронна мережа, рекурсивна нейронна мережа, рекурентна нейронна мережа та короткострокова пам'ять. Доведено доцільність застосування методів штучного інтелекту для розв'язання широкого спектру задач з аналізу показників інтернет ресурсів.
Гіперавтоматизація як інструмент оптимізації процесів фондового ринку
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2025) Удачина, Катерина Олександрівна; Подольхов, М. М.
UKR: Виконано огляд інструментів обробки даних фондового ринку. Наведено ключові стратегічні технологічні тренди цього року. Зроблено акцент на гіперавтоматизації фондового ринку, яка передбачає впровадження передових технологій для автоматизації бізнес-процесів у фінансовому секторі. Це явище поєднує в собі використання штучного інтелекту, роботизованої автоматизації процесів (RPA) та аналітики даних для підвищення ефективності та зниження витрат.
Методологічні засади універсального підходу до мовної аналітики бізнес-комунікацій на основі великих мовних моделей
(Видавничий дім "Гельветика", 2025) Жуковський, Дмитро Миколайович
UKR: У статті обґрунтовується доцільність застосування великих мовних моделей LLM (англ. Large Language Model) як принципово нового інструменту в задачах мовної аналітики для бізнесу. У роботі систематизовано прикладні задачі мовної аналітики, що реалізуються з використанням LLM: автоматичне резюмування діалогів, контроль дотримання скрипта, ідентифікація інтенцій звернень, тематичне тегування, аналіз емоційного тону, кваліфікація лідів, виявлення можливостей апселлінгу та кросселлінгу, обробка обірваних комунікацій та аналіз задоволеності клієнтів. Для кожної задачі запропоновано універсальні промпти із динамічними параметрами, що дозволяє адаптувати інструкції до специфіки окремих галузей бізнесу. Особливий акцент зроблено на трьох секторах із критичною залежністю від мовної аналітики — автодилерському, медичному та банківському.
Методологічні підходи до диференціації моделей юніт-економіки для підприємств різних галузей
(Видавничий дім "Гельветика", 2025) Жуковський, Дмитро Миколайович
UKR: У статті представлено результати наукових досліджень, спрямованих на класифікацію моделей юніт-економіки з урахуванням природи аналітичної одиниці та структури клієнтської взаємодії. Запропоновано практично значущий підхід, який дозволяє обґрунтовано визначати оптимальні рішення щодо побудови моделі юніт-економіки для конкретної галузі бізнесу з урахуванням її класифікаційних характеристик. Виокремлено окремий клас моделей юніт-економіки, у яких мовна аналітика має критичне значення для точності розрахунків і прийняття управлінських рішень. Для такого типу моделей характерна залежність ключових фінансових і поведінкових показників (CAC, LTV, Retention Rate, Churn Rate) від якості комунікаційної взаємодії з клієнтом. Аналітична одиниця в таких моделях виходить за межі традиційних транзакцій чи клієнтів і розширюється до рівня мовної взаємодії – дзвінка, консультації або повідомлення, комунікації в чаті.
Мовна аналітика як інструмент підвищення показників ефективності в системі цифрової економіки закладів охорони здоров’я
(Видавничий дім "Гельветика", 2025) Жуковський, Дмитро Миколайович
UKR: У статті представлено результати прикладного наукового дослідження, спрямованого на впровадження технологій автоматизованої мовної аналітики у цифрові економічні процеси закладів сфери охорони здоров’я. Визначено ключові показники ефективності та проаналізовано особливості їх впровадження в систему юніт-економіки медичних закладів. На основі автоматизованих технологій мовної аналітики, розроблено нові форми аналітичної звітності, адаптовані до потреб управлінського обліку в закладах охорони здоров’я. Доведено доцільність використання агентської системи, побудованої на основі технологій штучного інтелекту, для аналізу текстів діалогів звернень пацієнтів до медичних закладів. Запропонована модель розглядається як інноваційна альтернатива універсальному однопромптовому підходу. Крім того, встановлено оптимальні умови застосування великих мовних моделей залежно від типу аналітичної задачі.
Особливості оцінки інвестиційних проектів в інтелектуальний капітал з використанням штучного інтелекту
(Одеський національний морський університет; КУПРІЄНКО СВ, 2022) Савчук, Лариса Миколаївна; Фонарьова, Тетяна Анатоліївна; Бушуєв, Кирило Максимович
UKR: Інвестування в розвиток інтелектуального капіталу підприємства з одного боку, надають учасникам та стейкхолдерам довгострокові унікальні конкурентні переваги та упевненість в окупності вкладених коштів, а з іншого − пов’язані з ризиками, які мають особливості та потребують оцінки й розробки заходів для їх мінімізації. Тому актуальним є вирішення проблеми оцінки й моніторингу інвестицій в інтелектуальний капітал із застосуванням сучасних ІТ-технологій, особливо, із використанням штучного інтелекту. В статті автори досліджують специфічні ризики інноваційної діяльності. Одним із сучасних методів оцінки та моніторингу таких ризиків автори зазначають штучний інтелект вбудований в інформаційні системи підприємства. Обґрунтовано, що особливого значення нейронні мережі набувають саме в системах деякого набору експериментальних даних типу «вхід – вихід» і в умовах повної невизначеності щодо форми можливої функціональної залежності між вхідними та вихідними даними та намагаються вгадати цю залежність. Напрями подальших досліджень пов’язані зі створенням моделі комплексної оцінки та селекції добору інвестиційних рішень в інтелектуальний капітал підприємства з використанням нейронної мережі, як найсучаснішого напрямку інвестування з метою забезпечення постійного інноваційного розвитку як окремого підприємства так й економіки держави в цілому.
Оцінка перспектив застосування методів машинного навчання у аналітиці показників веб-ресурсів
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2024) Жуковський, Дмитро Миколайович
UKR: Мета. Основною метою наукової роботи є проведення огляду перспектив впровадження методів машинного навчання в проектах цифрової економіки та електронної комерції. Методика. Застосування сучасних веб-технологій дозволяє накопичувати великі обсяги статистичних даних для аналізу ефективності економічної діяльності на Інтернет-ресурсах. З метою ухвалення більш обґрунтованих управлінських рішень, використання методів машинного навчання стає важливим доповненням до класичних статистичних методів.Однією з найзначущих проблем при роботі з великими обсягами даних у цифровій економіці є низька ефективність класичних статистичних методів для знаходження найбільш раціональних управлінських рішень. Результати. В статті проведено аналіз найбільш популярних методів машинного навчання, які можуть застосовуватись у веб-аналітиці для прийняття більш якісних управлінських рішень. Тому для вдосконалення якості бізнес-процесів на проектах з електронної комерції метою подальших досліджень буде апробація алгоритмів машинного навчання для збільшення показника KPI інтернет ресурсів різного типу. Наукова новизна. В результаті огляду та аналізу перспектив застосування алгоритмів машинного навчання можна дійти висновків, що алгоритми machine learning є одним з найбільш перспективних напрямів застосування штучного інтелекту при обробці великих масивів даних на проектах цифрової економіки. В результаті огляду та проведення досліджень був виявлений позитивний тренд значного зростання кількості наукових праць щодо вдалого застосування математичних методів машинного навчання у різних сферах digital-економіки. Практична значимість. Проведені дослідження дозволили виявити позитивний тренд значного зростання кількості наукових праць щодо вдалого застосування математичних методів машинного навчання у різних сферах digital-економіки.
Поняття та класифікація інтелектуально-інноваційних технологій
(Видавничий дім «Гельветика», 2025) Соломенний, Олександр Олександрович
UKR: У статті досліджується поняття інтелектуально-інноваційних технологій (ІІТ) як рушійної сили розвитку суспільства та економіки в умовах цифрової трансформації. Визначено ключові характеристики ІІТ: інноваційність, інтелектуальну складову, цифровізацію, адаптивність і гнучкість. Проведено класифікацію ІІТ за галузевим спрямуванням, рівнем інноваційності, ступенем використання штучного інтелекту, впливом на суспільство та бізнес-моделями. Висвітлено основні виклики впровадження ІІТ, зокрема питання кібербезпеки, етичні аспекти, необхідність підвищення кваліфікації працівників, законодавчі бар’єри та ризики автоматизації робочих місць. Проаналізовано перспективи розвитку ІІТ у контексті їхнього впливу на глобальну конкурентоспроможність, ефективність бізнесу, модернізацію виробництва, освіти та науки.
Роль інформаційних технологій в управлінні інноваційним потенціалом smart-регіонів
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2025) Підгорна, Катерина Дмитрівна; Удачина, Катерина Олександрівна; Підгорний, Валерій Олегович
UKR: Досліджено роль інформаційних технологій у формуванні та розвитку smart-регіонів. Проаналізовано ключові компоненти оцінки інноваційного потенціалу регіонів, включаючи науково-технологічний розвиток, цифрову інфраструктуру та ефективність державної політики. Розглянуто застосування технологій Big Data, штучного інтелекту, машинного навчання та Інтернету речей для управління регіональним розвитком. Запропоновано підходи до моделювання на основі економіко-математичних методів, нейромережевих алгоритмів та цифрових двійників регіонів. Визначено перспективні напрями подальших досліджень, зокрема інтеграцію блокчейн-технологій та розробку адаптивних систем підтримки прийняття рішень. Обґрунтовано практичне значення запропонованих моделей для регіональної політики, інвестиційної привабливості та конкурентоспроможності регіональної економіки.
Синтез аналітичних методів цифрових комунікацій та цифрової економіки в системі управління автодилерським бізнесом
(Національний авіаційний університет, Київ, 2025) Жуковський, Дмитро Миколайович
UKR: У статті представлено результати наукових досліджень, присвячених впровадженню автоматизованої системи мовної аналітики на підприємствах автодилерської галузі. Запропоновано як інноваційну альтернативу традиційним методам економічного аналізу, комплексний підхід, що поєднує unit-економіку, наскрізну аналітику та технології мовного аналізу для вдосконалення системи підтримки управлінських рішень в умовах формування цифрової економіки. Розроблено методологію побудови автоматизованої системи мовної аналітики для автосалонів. Доведено доцільність поєднання класифікаційних можливостей моделей BERT із генеративною гнучкістю GPT, що формує основу нової парадигми мовного аналізу, здатного інтерпретувати телефонні комунікації з урахуванням змісту, емоційного тону та бізнес-контексту звернень. Висвітлено технічні аспекти реалізації задач транскрибування телефонних дзвінків із використанням платформи Whisper від OpenAI, яка забезпечує високий рівень точності перетворення аудіосигналу в текст.
Теоретичні аспекти генеративних моделей штучного інтелекту
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2025) Жуковський, Дмитро Миколайович
UKR: Великі мовні моделі є ключовою технологією сучасного штучного інтелекту, що базується на трансформерних архітектурах та глибокому навчанні. У статті розглянуто теоретичні аспекти їхньої роботи, основні проблеми для впровадження, включаючи інтерпретованість, фактологічну точність, упередженість та обчислювальні витрати, а також перспективні напрями подальших досліджень для підвищення ефективності та етичності моделей.
Технології аналізу бізнес комунікацій як інструмент підвищення показників ефективності в системі цифрової економіки установ банківських послуг
(Видавничий дім "Гельветика", 2025) Жуковський, Дмитро Миколайович
UKR: У статті представлено результати прикладного наукового дослідження, спрямованого на впровадження мовної аналітики в інфраструктуру банківських установ шляхом розробки та тестування багатомодульної агентської системи, побудованої на основі великих мовних моделей. На основі інструментів штучного інтелекту для мовної аналітики розроблено інноваційні форми аналітичної звітності, адаптовані до специфіки управлінського обліку в банківських установах. У межах системного підходу до розвитку цифрової економіки обґрунтовано доцільність застосування комплексного аналітичного інструментарію, що інтегрує принципи юніт-економіки, наскрізної аналітики та сучасні технології автоматизованого аналізу комунікацій на основі великих мовних моделей в інформаційно-аналітичні системи банківських установ.
Трансформація цифрової економіки під впливом інструментів штучного інтелекту
(Видавничий дім "Гельветика", 2025) Жуковський, Дмитро Миколайович
UKR: У статті досліджено вплив штучного інтелекту (ШІ) на трансформацію цифрової економіки та обгрунтовано доцільність його використання для автоматизації бізнес-процесів. Для кожної сфери цифрової економіки визначено найбільш підходящі моделі ШІ. У фінансовому секторі оптимальним є використання GPT-4, BERT та OpenAI Codex для автоматизації обробки документів та аналізу фінансових звітів, а Fraud Detection AI та RoBERTa – для виявлення шахрайських схем. У юридичній сфері LegalBERT, CaseHOLD та ContractNLP забезпечують аналіз договорів, оцінку правових ризиків та прогнозування судових рішень. В управлінні персоналом застосування BERT, GPT-4 та Claude сприяє автоматизації найму, аналізу резюме та створенню адаптивних навчальних програм. У маркетингових стратегіях ефективним є використання GPT-4, Claude та Gemini AI для генерації текстового контенту, а CLIP і GPT-4 Vision – для аналізу та створення візуальних матеріалів. У державному управлінні ChatGPT, DialogPT та Gemini AI забезпечують автоматизацію обслуговування громадян, а RoBERTa та BERT – моніторинг суспільних настроїв.