Научный результат. Информационные технологии

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — М Ю. Тимохин, В Ю. Шаранин

Рассмотрим одну из наиболее актуальных в практике банковского дела задач — кредитный скоринг [5]. Для решения такой задачи в современную банковскую систему внедряются интеллектуальные СППР, позволяющие быстро и качественно принимать решение об одобрении кредита заемщику путем анализа большого количества исторических данных о поведении клиентов кредитных организаций.

Одним из преимуществ аналитики решений с помощью ИИ в сфере экологии является построение прогнозов возможных рисков на основе исторических и текущих данных с последующим формированием стратегии по их управлению; определение реакций на угрозы от рисков и смягчение их последствий. Например, интеллектуальные системы принятия решений в сфере экологии успешно применяются для мониторинга и управления использованием водных ресурсов в регионе. Система может анализировать данные об уровне воды, качестве воды и климатических условиях; предсказывать изменения в расходе воды и предлагать оптимальные стратегии для устойчивого водопользования. Все это способствует не только эффективному использованию водных ресурсов, но и помогает предотвратить негативные воздействия на экосистемы [7-8].

Теория методов принятия управленческих решений утверждает, что решение — это одновременно и процесс, и сам результат выбора, который реализуется посредством обдумывания нескольких альтернатив и последующего предпочтения наиболее эффективной из них. При этом, в случае «ручного» принятия решений на него могут влиять различные человеческие факторы — стереотипы, заблуждения и т.п., что в конечном итоге приводит к субъективному восприятию действительности, так как человеческий мозг обрабатывает множественные сочетания внешних и внутренних факторов, которыми он располагает.

5. Chernov A., Chernova V. Artificial Intelligence in Management: Challenges and Opportunities // 38th International Scientific Conference on Economic and Social Development — Rabat, 21-22 March 2019. — pp. 133 — 140. URL:researchgate.net/publication/332082521_ARTIFICIAL_INTELLIGENCE_I N_MANAGEMENT_CHALLENGES_AND_OPPORTUNITIES/

Также наблюдаются тенденции использования рассматриваемых систем в энергетике. СППР в данной сфере переживают быстрое развитие, основываясь на технологии искусственного интеллекта, анализа данных и автоматизации. Они позволяют современным компаниям эффективно управлять энергетическими процессами, прогнозировать спрос и производство энергии, оптимизировать распределение ресурсов, повышать энергетическую эффективность и интегрировать возобновляемые источники энергии в сети. Такие системы способствуют снижению затрат, оптимизации работы энергетических систем и сокращению негативного влияния на окружающую среду, играя ключевую роль в современной энергетической индустрии.

Представленная статья посвящена анализу ключевых вопросов, связанных с использованием ИИ в теории принятия решений. Материалы работы отражают результаты проведения аналитического обзора текущей ситуации, а также перспектив развития и применения искусственного интеллекта в теории принятия решений.

математики, теории вероятностей и математической статистики, теории случайных процессов, исследования операций и экономики. Их использование необходимо для выявления и анализа закономерностей и способов достижения желаемого результата. На практике при решении управленческих задач аналитики и риск-менеджеры сталкиваются со многими трудностями: с большим объемом информации; с многообразием факторов, влияющих на ситуацию; с изменчивостью внешней, по отношению к принимаемым решениям, среды. При таких условиях силами обычного человека разрешить проблему принятия решений практически невозможно, в связи с чем возникает необходимость реализации различных автоматизированных инструментов. При этом, ввиду значительного повышения объема анализируемой информации, актуализируется использование интеллектуальных инструментов при решении задач в теории принятия решений. Наиболее перспективным направлением развития современного сегмента информационных технологий является создание СППР, основывающихся на работе технологий искусственного интеллекта [3]. Анализ тенденций развития интеллектуальных СППР показал, что в течение последних 10 лет наблюдалось активное тестирование их использования в различных секторах экономики. Однако, только после 2020 года стало очевидно, что интеллектуальные технологии действительно способствуют улучшению процесса принятия решений. На сегодняшний день можно выделить ряд направлений ИИ, нашедших применение в теории принятия решений. На рис.1 представлена схема, отображающая каждый из них.

Рис. 2. — Преимущества интеллектуальных СППР На сегодняшний день наблюдаются тенденции, связанные с бурным ростом использования интеллектуальных СППР во многих профессиональных областях жизнедеятельности современного человека. Одними из наиболее актуальных направлений применения ИИ в принятии решений являются банковское дело и финансы. Например, интеллектуальная система способна предлагать выигрышные стратегии, помогать рефинансировать капитал, оптимизировать и автоматизировать работу персонала и решать множество иных задач. В частности, на основе ИИ можно проводить исследования поведения клиентов банка, прогнозировать их потребности, настраивать услуги и продукты в зависимости от результата.

ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ СБОРА ДАННЫХ И МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ

Изучение индивидуально-психологических особенностей людей имеет важное значение в областях: образовании, менеджменте и управлении, обеспечении безопасности человека и сообществ. В решении задачи определения и анализа личностных особенностей существуют различные инструменты, .

Непрерывный рост количества информации и возрастающая сложность проблем, с которыми сталкивается руководство современных организаций, свидетельствует о необходимости совершенствования существующих и создания новых инновационных систем принятия решений. Работа таких систем должна быть основана на использовании современных технологий, одной из которых являются искусственный интеллект. Именно интеллектуальные системы поддержки принятия решений (далее — СППР) способны предоставить современным предприятиям и организациям возможность учитывать большие объемы данных и осуществлять их анализ в режиме реального времени, что обеспечит, в свою очередь, принятие высокоэффективных решений [2].

Информационные технологии (далее — ИТ) являются ключевым вектором развития современного научно-технологического прогресса. Одно из актуальных направлений развития ИТ — создание различных технологий, работающих на базе искусственного интеллекта (далее — ИИ) и машинного обучения. Именно на основе применения информационных технологий, и, в частности, интеллектуальных систем, значительно оптимизируется работа современных предприятий, а также рационализируется использование ресурсов.

В работе предложен решение задачи векторизации и машинной интерпретации чертежей конструкторской документации на бумажном носителе, обеспечивающей возможность автоматизации переноса изображений изделий, элементов деталей и сборочных единиц в CAD-системы. .

Рассмотрены задачи повышения эффективности управления автономных транспортных средств. Выделена проблема снижения требуемых вычислительных ресурсов для интеллектуального модуля управления автомобилем. Предложен алгоритм обучения нейронной сети для архитектуры Double DQN .

На рис.3 представлен общий бизнес-процесс, отображающий ключевые задачи, решаемые в процессе кредитования. Искусственный интеллект позволяет решить главную задачу на этапе № 6. На данном этапе производится итоговый анализ данных и формирование решения по одобрению кредита. Именно этот этап активно задействует интеллектуальные СППР для более качественного и верного выполнения операций.