Визначення перспективного бізнесу та моделювання оптимальних стратегічних наборів для підприємств з використанням можливостей штучного інтелекту.

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКуцик П. О.
dc.contributor.authorKutsyk P. O.
dc.contributor.authorКовтун О. І.
dc.contributor.authorKovtun O. I.
dc.date.accessioned2025-05-05T08:57:50Z
dc.date.available2025-05-05T08:57:50Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractПрийняття рішень в умовах невизначеності сьогодні стало справжнім викликом для більшості підприємницьких організацій. Відтак перманентний аналіз усіх можливих та відбір найбільш вірогідних сценаріїв розвитку бізнес-середовища та бізнесу підприємства на основі великих масивів даних про зовнішнє та внутрішнє середовище підприємства і процеси, які там відбуваються, стає необхідним для обґрунтування ефективних управлінських рішень менеджерами підприємницьких організацій та окремих бізнес-проектів. Аналіз можливих ситуацій розвитку подій, так званих «Що, якщо», створює за допомогою штучного інтелекту (ШІ) змодельоване середовище, де можна випробувати різні зміни щодо умов (можливостей і загроз, переваг і недоліків) бізнесу та побачити їхній вплив і, відповідно, прийняти оптимальні можливі управлінські стратегічні і тактичні рішення для забезпечення успіху підприємницької організації в її бізнес-діяльності. В статті нами пропонується архітектоніка моделі застосування концепту штучного інтелекту (ШІ) та штучних нейронних мереж (ШНМ) для створення бізнес-організації керованої даними, зокрема в питаннях вибору перспективного бізнесу та вироблення стратегії свого розвитку в сучасних динамічних умовах. Для виконання цього завдання в межах ШНМ пропонується застосовувати методику морфологічного аналізу Фріца Цвіккі, суть якого полягає в структуруванні та дослідженні загального набору зв’язків, що містяться в багатовимірних, некількісно визначених, проблемних комплексах. В контексті розвитку ІТ, насамперед таких як ШНМ, «Біг Дата» («Big Data»), та «Дейта майнінг» («Data mining», цей метод як ніколи стає актуальним та отримав нове дихання зокрема в питаннях вибору перспективних з точки зору забезпечення майбутньої прибутковості напрямів бізнесу та вироблення стратегій для їх розвитку та забезпечення конкурентоспроможності. Застосування комп’ютерного морфологічного аналізу для структурування таких складних питань як вибір перспективного в майбутньому бізнесу та генерація стратегічних альтернатив для цього бізнесу на основі даних значно покращує, підносить на вищий рівень планування, розробку сценаріїв і стратегій розвитку підприємства. Алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання можуть бути ефективно застосовні в рамках застосування морфологічного аналізу для того, щоб аналізувати великі обсяги даних, які вбудовані в кожне рішення, взаємодію та процес на підприємстві, у режимі реального часу, і, таким чином, виявляти закономірності, які були б неможливі за допомогою традиційних методів, а потім цю інформацію використовувати для прийняття як стратегічних, так і тактичних рішень управління.
dc.description.abstractDecision-making in current conditions of uncertainty has become a real challenge for most business organizations. Therefore, the permanent analysis of all possible and the selection of the most likely scenarios for the development of the business environment and business of the enterprise based on large data sets about the external and internal environment of the enterprise and the processes, which take place there, becomes necessary for the justification of effective management decisions by managers of entrepreneurial organizations and individual business projects. The analysis of possible scenarios of the development of events, the so-called "What if", creates with the help of artificial intelligence (AI) a simulated environment, where it is possible to test various changes in the conditions (opportunities and threats, advantages and disadvantages) of the business, see their impact and, accordingly, make the best possible strategic and tactical management decisions to ensure the success of the business organization in its business activities. In the article, we propose the architecture of the model of applying the concept of artificial intelligence (AI) and artificial neural networks (ANN) to create a data-driven business organization, in particular, in matters of choosing a promising business and developing a strategy for its development in modern dynamic conditions. To perform this task within the framework of ANN, it is proposed to apply the method of morphological analysis of Fritz Zwicki, the essence of which is to structure and study the general set of connections contained in multidimensional, non-quantitatively defined, problematic complexes. In the context of the development of IT, primarily such as ANN, "Big Data" and "Data mining", this method is becoming more relevant than ever and received a new lease of life, in particular, in matters of choosing promising business areas from the point of view of ensuring future profitability and developing strategies for their development and ensuring competitiveness. The use of computer morphological analysis for structuring such complex issues as the choice of a promising business in the future and the generation of strategic alternatives for this business on the basis of data significantly improves, elevates to a higher level the planning, development of scenarios and strategies for the development of the enterprise. Artificial intelligence and machine learning algorithms can be effectively applied through the application of morphological analysis to analyze the large volumes of data that are embedded in every decision, interaction and process in an enterprise in real time, and thus discover patterns that would be impossible to uncover using traditional methods, and then use this information to make both strategic and tactical management decisions.
dc.identifier.citationКуцик, П. О. Визначення перспективного бізнесу та моделювання оптимальних стратегічних наборів для підприємств з використанням можливостей штучного інтелекту [Текст] / П. О. Куцик, О. І. Ковтун // Цифрова економіка та економічна безпека : науково-практичний журнал / Причорноморський науково-дослідний інститут економіки та інновацій, Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка ; [гол. ред. О. Ю. Кудріна, редкол.: В. В. Божкова, В. І. Борщ, Н. М. Вдовенко та ін.]. – 2024. – №5 (14). – С.127–136. – DOI: https://doi.org/10.32782/dees.14-20.
dc.identifier.doi10.32782/dees.14-20
dc.identifier.orcid0000-0001-5795-9704
dc.identifier.orcid0000-0003-2380-520X
dc.identifier.urihttps://repository.sspu.edu.ua/handle/123456789/16895
dc.language.isouk
dc.publisherСумДПУ ім. А. С. Макаренка
dc.subjectбізнес
dc.subjectдані
dc.subjectморфологічний аналіз
dc.subjectстратегія підприємства
dc.subjectстратегічні набори підприємств
dc.subjectстратегічні рішення
dc.subjectстратегічні альтернативи
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectштучні нейронні мережі
dc.subject«Біг Дата»
dc.subject«Дейта майнінг»
dc.subject«Діп лернінг»
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectпідприємницька організація керована даними business
dc.subjectdata
dc.subjectmorphological analysis
dc.subjectenterprise strategy
dc.subjectstrategic set of the enterprise
dc.subjectstrategic decisions
dc.subjectstrategic alternatives
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectartificial neural networks
dc.subject"Big Data"
dc.subject"Data mining"
dc.subject"Deep learning"
dc.subjectmachine learning
dc.subjectbusiness organization driven by data
dc.titleВизначення перспективного бізнесу та моделювання оптимальних стратегічних наборів для підприємств з використанням можливостей штучного інтелекту.
dc.title.alternativeDetermination of a Promising Business and Modeling of the Optimum Strategic Sets for the Enterprises Through Morphological Analysis Using the Capabilities of Artificial Intelligence
dc.typeArticle
dc.udc.udc004.89;65.012.22
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
VYZNACHENNIA PERSPEKTYVNOHO BIZNESU.pdf
Розмір:
272.79 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
2.9 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Цифрова економіка та економічна безпека