УДК 004.8
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.01.10.019

Авторы

Владимир Кириллович Спильниченко,
Арсений Николаевич Лазарев,
ФГАОУ ВО «Российский государственный гуманитарный университет» Москва, Россия

Аннотация

В статье представлен ретроспективный анализ роли интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР) в страховом бизнесе на основе изучения отечественных и зарубежных научных публикаций. Рассматривается эволюция подходов к поддержке управленческих решений — от классических аналитических и модельно-ориентированных систем поддержки принятия решений к экспертным, интеллектуальным и гибридным системам. Особое внимание уделяется исследованиям, посвящённым применению методов искусственного интеллекта в управленческих решениях, а также отражению в научной литературе специфики управления страховым бизнесом. Проведено сравнение, а также выявлены возможности и ограничения аналитических, экспертных, нейросетевых и гибридных подходов к поддержке управленческих решений. Определены ключевые тенденции развития ИСППР и выявлены научные разрывы, связанные с недостаточной адаптацией существующих моделей к отраслевой специфике страхового бизнеса и слабой интеграцией экспертных знаний с методами искусственного интеллекта. Полученные результаты формируют теоретическую основу для дальнейших исследований в области разработки интеллектуальных систем поддержки управленческих решений в страховой сфере.

Ключевые слова

системы поддержки принятия управленческих решений, ИСППР, управленческие решения, искусственный интеллект, страховой бизнес, ретроспективный обзор, гибридные подходы, неопределённость

Список литературы

  1. Башлыков А. А. Методология построения систем управления базами знаний для интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Программные продукты и системы. Научно-практическое издание. 2013. № 2 (102). С. 131–137. URL: https://znanium.ru/ read?id=338271 (дата обращения: 20.11.2025).
  2. Глушков В. М. Введение в кибернетику. — М. : Наука, 1964. — 272 с.
  3. Денисов Д. Ю. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в менеджменте: изменения и перспективы развития // Экономика и управление: проблемы, решения. 2021. № 8(3). С. 42–49.
  4. Джексон П. Введение в экспертные системы. 3-е изд. — Харлоу : Аддисон-Уэсли, 1999. — 547 с.
  5. Исмаил М. М., Солиман М. Г., Мохамед М. Комплексный обзор литературы по интеллектуальным системам поддержки принятия решений и их приложениям // Международный журнал компьютеров и информатики. 2025. Т. 8. С. 1–22. URL: https://www.ijci.zu.edu.eg/ index.php/ijci/article/view/103 (дата обращения: 20.11.2025).
  6. Канторович Л. В. Математические методы организации и планирования производства. — Л. : Изд-во Ленингр. ун-та, 1939. — 67 с.
  7. Карелин В. П. Интеллектуальные технологии системы и искусственного интеллекта для поддержки принятия решений // Вестник Таганрогского института управления и экономики. 2011. № 2. С. 3–8.
  8. Кристиа М. Л., Тимбайо О. О., Вахидурриджал А. А., Путра А. Б. А. Обзор литературы по ИИ и системам поддержки принятия решений для устойчивой и последовательной гуманитарной логистики // Международный журнал компьютерных наук и гуманитарного ИИ. 2025. Т. 2, № 1. DOI: https://doi.org/10.21512/ijcshai. v2i1.13028 (дата обращения: 22.12.2025).
  9. Немчинов В. С. Экономико-математические методы и модели. — М. : Наука, 1965. — 491 с.
  10. Саймон Х. А. Административное поведение: исследование процессов принятия решений в административной организации. 4-е изд. — Нью-Йорк : Free Press, 1997. — 368 с. URL: https://www.simonandschuster.com/books/ Administrative-Behavior-4th-Edition/HerbertA-Simon/9780684835822 (дата обращения: 20.11.2025).
  11. Скотт Мортон М. С. Системы принятия управленческих решений: компьютерная поддержка принятия решений. — Бостон : Высшая школа делового администрирования Гарвардского университета, 1971. — 192 с.
  12. Соори Мохсен, Фуад Карими-Галех-Джуг, Масумех Хоссейни, Мехди Фарид. Системы поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта в Индустрии 4.0: обзор // Журнал экономики и технологий (Journal of Economy and Technology). — 2026. — Том 4. — С. 206–225. DOI: https://doi.org/10.1016/j. ject.2024.08.005 (дата обращения: 21.12.2025).
  13. Спрэг Р. Х. Структура для разработки систем поддержки принятия решений // Ежеквартальный журнал MIS. 1980. Т. 4, № 4. С. 1–26.
  14. Фейгенбаум Э. А., Бьюкенен Б. Г. DENDRAL и Meta-DENDRAL: корни систем знаний и приложений экспертных систем // Искусственный интеллект. 1993. Т. 59, вып. 1–2. С. 1–15.
  15. Фогуан Лю, Ю Хань, Цзяньхуа Хань. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в информационных системах: интегрированные алгоритмы обучения и приложения // Прикладная математика и нелинейные науки. 2025. Т. 10, вып. 1. DOI: https://doi. org/10.2478/amns-2025-0221 (дата обращения: 20.11.2025).
  16. Шарда Р., Делен Д., Турбан Э. Аналитика, наука о данных и искусственный интеллект: системы поддержки принятия решений. — Хобокен : Wiley, 2019. — 832 с.
  17. Шим Дж. П., Варкентин М., Кортни Дж. Ф., Пауэр Д. Дж., Шарда Р., Карлссон К. Прошлое, настоящее и будущее технологий поддержки принятия решений // Системы поддержки принятия решений. 2002. Т. 33. С. 111–126.