УДК 338:004.
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.05.12.029

Авторы

Заира Бадрудиновна Цомаева,
ФГБОУ ВО «ГГНТУ им. акад. Миллионщикова», Грозный, Российская Федерация

Аннотация

В статье исследуется применение искусственного интеллекта в системе ценообразования как инструмента интеллектуальной обработки рыночных данных, прогнозирования спроса и оптимизации прибыли предприятия. Рассматриваются экономические возможности алгоритмического ценообразования: повышение адаптивности ценовой политики, учет эластичности спроса, автоматизация конкурентного мониторинга и персонализация предложений. Отдельное внимание уделяется рискам: непрозрачности алгоритмов, ценовой дискриминации, ошибкам прогнозирования, утечке данных и вероятности алгоритмического сговора, отмечаемой в современных исследованиях.

Ключевые слова

искусственный интеллект, ценообразование, алгоритмическое ценообразование, динамическая цена, прогнозирование спроса

Список литературы

  1. Анфалова А. В. Влияние искусственного интеллекта на сферу труда и политика его регулирования в России // Экономика труда. 2025. Т. 12. № 3. С. 249–266. DOI: 10.18334/ et.12.3.122795.
  2. Валиев Р. М. Развитие искусственного интеллекта: подходы к определению // Креативная экономика. 2024. Т. 18. № 1. С. 85–98. DOI: 10.18334/ce.18.1.120257.
  3. Гирич М. Г., Левашенко А. Д. Алгоритмический сговор: сравнительно-правовой анализ регулирования в России и за рубежом // Вестник международных организаций. 2024. Т. 19. № 3. С. 138–158. DOI: 10.17323/1996-7845-2024-03-08.
  4. Гусева Т. И., Селиверстов Д. А. Аналитический обзор автоматизированных методов прогнозирования цен в розничной торговле // Новое в экономической кибернетике. 2025. № 1. С. 42–50.
  5. Долгов А. М., Люкевич И. Н., Долгов В. М. Применение методов машинного обучения в ценообразовании // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2022. № 4-1. С. 52–59. DOI: 10.17513/vaael.2135.
  6. Климачев Т. Д., Карасев Д. А. Изучение практического опыта и перспективных сфер применения технологий искусственного интеллекта на российских предприятиях производственной сферы в условиях санкционного давления // Вопросы инновационной экономики. 2024. Т. 14. № 2. С. 483–502. DOI: 10.18334/vinec.14.2.121042.
  7. Кожина К. Е., Артюшенко Д. В. Ценовые алгоритмы как инструмент ведения бизнеса: антимонопольные риски и вопросы допустимости // Российское конкурентное право и экономика. 2019. № 4 (20). С. 54–59.
  8. Колесник Г. В. Воздействие алгоритмов ценообразования цифровых платформ на параметры рыночного равновесия // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2024. Т. 17. № 2 (368). С. 143–161.
  9. Лукичев П. М. Принятие решений в современной экономике: искусственный интеллект и поведенческая экономика // Вопросы инновационной экономики. 2024. Т. 14. № 3. С. 649–666. DOI: 10.18334/vinec.14.3.121070.
  10. Лукичёв П. М. Государственное регулирование применения искусственного интеллекта // Вопросы инновационной экономики. 2025. Т. 15. № 2. С. 413–432. DOI: 10.18334/ vinec.15.2.122725.
  11. Нагуманова Р. В., Ерина Т. В., Ганиуллина Н. Х. и др. Искусственный интеллект как фактор снижения транзакционных издержек и формирования новых моделей создания стоимости // Финансовый менеджмент. 2026. № 1. С. 25–34.
  12. Устинов Д. А., Емельянцев Д. О., Дуров И. В. и др. Автоматизация ценообразования в ритейле с применением машинного обучения // Universum: технические науки. 2024. № 6 (123). DOI: 10.32743/ UniTech.2024.123.6.17762.