УДК 338.48
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.12.11.027

Авторы

Эдуард Александрович Каменских,
Северо-Западный институт управления – филиал РАНХиГС, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация

В статье рассматривается разработка и применение системы поддержки принятия решений (СППР) на основе искусственного интеллекта (ИИ) для обеспечения устойчивого развития туристической отрасли России. Предлагаемая модель интегрирует методы прогнозирования и сценарного анализа, позволяя учитывать экономические, экологические и социальные параметры развития туризма. В качестве эмпирической базы использованы данные ключевых туристских регионов – Сочи, Байкала и Алтая, которые являются лидерами внутреннего туризма в стране и одновременно сталкиваются с вызовами экологической нагрузки и сезонности. На основе статистики последних лет и актуальных научных публикаций показано, как алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать туристические потоки, а также моделировать альтернативные сценарии развития. Научная новизна работы заключается в адаптации современных ИИ-моделей к специфике российской туристической экономики – высокую сезонную дифференциацию спроса, значительную пространственную разбросанность достопримечательностей при неравномерной цифровой инфраструктуре, а также необходимость сохранения уникальных природных территорий. Разработанная СППР на основе ИИ генерирует рекомендации для региональных органов управления туризмом, позволяя балансировать рост туристского потока с целями устойчивого развития.

Ключевые слова

устойчивое развитие туризма; системы поддержки решений; искусственный интеллект; прогнозирование спроса; сценарный анализ

Список литературы

  1. Семченко И. В., Вишневская Е. В., Болтенко Ю. А. Критерии устойчивого туризма в современных условиях развития Белгородской области // Научный результат. Технологии бизнеса и сервиса. – 2023. – Т. 9, № 2. – С. 32-41. – DOI 10.18413/2408-9346-2023-9-2-0-3. – EDN ABIRKR.
  2. Сочи в 2023 году посетили рекордные 7,6 млн туристов // РБК. – 31.12.2023. – URL: https://kuban.rbc.ru/krasnodar/freenews /6591181e9a79477c03680119 (дата обращения: 03.11.2025).
  3. Турпоток на «Большой Байкал» к 2030 году должен вырасти в два раза // ТАСС. – 14.03.2022. – URL: https://tass.ru/ekonomika/14060487 (дата обращения: 01.11.2025).
  4. Dynamics of tourism development in the Altai region / N. G. Prudnikova, N. N. Prazdnikova, A. V. Metelev [et al.] // International Research Journal. – 2023. – No. 6(132). – DOI 10.23670/ IRJ.2023.132.125. – EDN THNEHF.
  5. Сверхтуризм на Байкале: проблемы и пути решения / А. Ю. Александрова, С. Н. Бобылев, С. В. Соловьева, И. Ю. Ховавко // География и природные ресурсы. – 2021. – Т. 42, № 3. – С. 73-84. – DOI 10.15372/GIPR20210308. – EDN XPCIBR.
  6. To W. M., Yu B. T. W.Artificial Intelligence Research in Tourism and Hospitality Journals: Trends, Emerging Themes, and the Rise of Generative AI // Tourism and Hospitality. 2025. Vol. 6, No. 2. P. 63. DOI: 10.3390/tourhosp6020063.
  7. Nannelli M., Capone F., Lazzeretti L. Artificial intelligence in hospitality and tourism. State of the art and future research avenues // European Planning Studies. 2023. Vol. 31, No. 7. P. 1325– 1344. DOI: 10.1080/09654313.2023.2180321.
  8. Rane N., Choudhary S., Rane J. Sustainable Tourism Development Using Leading-edge Artificial Intelligence (AI), Blockchain, Internet of Things (IoT), Augmented Reality (AR) and Virtual Reality (VR) Technologies // SSRN Electronic Journal. 2023. DOI: 10.2139/ssrn.4642605.
  9. Thanh Mai, Smith C. Scenario-based planning for tourism development using system dynamic modelling: a case study of Cat Ba Island, Vietnam // Tourism Management. 2018. Vol. 68. P. 336–354. DOI: 10.1016/j.tourman.2018.04.005.
  10. Zheng S., Zhang Z. Adaptive tourism forecasting using hybrid artificial intelligence model: a case study of Xi’an international tourist arrivals // PeerJ Computer Science. 2023. Vol. 9. P. e1573. DOI: 10.7717/peerj-cs.1573.
  11. Pinho M., Leal F. AI-Enhanced Strategies to Ensure New Sustainable Destination Tourism Trends Among the 27 European Union Member States // Sustainability. 2024. Vol. 16, No. 22. P. 9844. DOI: 10.3390/su16229844.
  12. Song M. Research on intelligent decision support platform for tourism enterprises based on multisource heterogeneous data fusion // Scientific Reports. 2025. Vol. 15. P. 39810. DOI: 10.1038/ s41598-025-23486-x.
  13. Stalidis G., Karapistolis D., Vafeiadis T. Marketing Decision Support Using Artificial Intelligence and Knowledge Modeling: Application to Tourist Destination Management // Procedia – Social and Behavioral Sciences. 2015. Vol. 175. P. 106-113. DOI: 10.1016/j.sbspro.2015.01.1180.
  14. Shkaruba A., Mnatsakanian R., Molodikova I., Kireyeu V., Sepp K. Why is the eutrophication governance over the Lake of Baikal failing? Land use governance solutions need to account for barriers across sectors, scales, and actor groups // Land Use Policy. 2024. Vol. 141. P. 107136. DOI: 10.1016/j.landusepol.2024.107136.
  15. Турпоток Сочи в 2022 году превысил допандемийный показатель // Деловая газета. Юг. – 02.01.2023. – URL: https://www.dgyug.ru/news/127822.html (дата обращения: 03.11.2025).
  16. Чемисова Т. Внутренний поток туристов на Байкале вырос после пандемии, а из-за рубежа стали приезжать реже // Комсомольская Правда. – 26.07.2023. – URL: https://www.irk. kp.ru/online/news/5378490/ (дата обращения: 03.11.2025).
  17. Фурсова Ю. Туризм на Байкале: первые итоги 2023 года и перспективы // Сибирский экономист. – 25.01.2024. – URL: https://sibmix. com/?doc=10327 (дата обращения: 03.11.2025).
  18. В Бурятии в 2023 году побывало более 600 тысяч туристов // Аргументы и Факты. – 30.01.2024. – URL: https://bur.aif.ru/society/v_ buryatii_v_2023_godu_pobyvalo_bolee_600_ tysyach_turistov (дата обращения: 04.11.2025).
  19. Алтайский край представил свои турмаршруты на международной выставке «Интурмаркет» // ИНТЕРФАКС. – 14.03.2023. – URL: https:// www.interfax-russia.ru/tourism/news/ altayskiy-kray-predstavil-svoi-turmarshruty-namezhdunarodnoy-vystavke-inturmarket (дата обращения: 02.11.2025).
  20. Не только горы: как Республика Алтай покоряет вершины гостеприимства // Профи Трэвел. – 14.11.2024. – URL: https://profi. travel/articles/61491/details (дата обращения: 04.11.2025).
  21. В Алтайском крае ожидают увеличения турпотока почти на треть к 2030 году // ТАСС. – 02.07.2024. – URL: https://tass. ru/ekonomika/21254223 (дата обращения: 01.11.2025).
  22. Altai Krai // All Andorra – All Pyrenees. – 03.01.2024. – URL: https://all-andorra.com/altai-krai/ (дата обращения: 03.11.2025).