УДК 338.24:004.8
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.10.04.014
Авторы
Оксана Игоревна Гафарова,
Казанский национальный исследовательский технический университет им А. Н. Туполева — КАИ, Казань, Российская Федерация
Кирилл Александрович Аппалонов,
Объединенная двигателестроительная корпорация, Москва, Российская Федерация
Айсылу Амирзяновна Ахметгареева,
Университет управления «ТИСБИ», Казань, Российская Федерация
Аннотация
В статье рассматривается, как искусственный интеллект помогает экономически оптимизировать бизнес-процессы: снижать издержки, ускорять операции и повышать выручку за счёт точных прогнозов, умного ценообразования, оптимизации логистики и расписаний, автоматизации работы с документами и контроля качества. Коротко разбираются типовые области применения (прогноз спроса и запасов, промо-оптимизация, маршрутизация и планирование, NLP для договоров и заявок, компьютерное зрение на производстве, процесс-майнинг с RPA/IPA), базовые методы и вопросы внедрения (данные, интеграция, MLOps, мониторинг эффекта). Отмечаются ограничения: качество данных, смещения в моделях, объяснимость решений, требования к приватности и устойчивости, а также простые правила, как обходить эти риски.
Ключевые слова
искусственный интеллект, экономическая оптимизация, бизнес-процессы, прогнозирование спроса, динамическое ценообразование, цепи поставок, процесс-майнинг, RPA, компьютерное зрение, ROI, TCO
