нет
Институт Телекоммуникаций и информатики Туркменистана
Старший преподаватель
УДК 004.8
Введение
Современная экономика развивается в условиях цифровизации, глобализации и постоянного роста объемов информации. В таких условиях традиционные методы экономического анализа и управления не всегда позволяют эффективно обрабатывать большие массивы данных и учитывать влияние множества факторов. Это обусловливает необходимость внедрения интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР), способных обеспечивать аналитическую и прогнозную поддержку управленческих процессов.
Интеллектуальные системы поддержки принятия решений представляют собой комплекс программных, математических и алгоритмических средств, направленных на повышение качества управленческих решений за счет использования методов искусственного интеллекта, машинного обучения и прогнозного моделирования [1]. Их применение особенно актуально в экономике, где высокая степень неопределенности требует научно обоснованных и адаптивных подходов к управлению.
Актуальность исследования
Актуальность исследования обусловлена возрастающей сложностью экономических процессов и необходимостью оперативного принятия решений в условиях нестабильности рынков и ограниченности ресурсов. Современные экономические системы характеризуются нелинейностью, многофакторностью и высокой динамикой, что существенно усложняет процессы анализа и прогнозирования [2].
Использование прогнозных моделей в составе ИСППР позволяет не только оценивать текущее состояние экономических объектов, но и прогнозировать их дальнейшее развитие, выявлять потенциальные риски и формировать альтернативные сценарии управленческих решений. В условиях активного развития искусственного интеллекта и цифровых технологий интеллектуальные системы становятся неотъемлемым элементом эффективного экономического управления.
Цель и задачи исследования
Целью исследования является обоснование целесообразности и эффективности применения интеллектуальных систем поддержки принятия решений в экономике на основе прогнозных моделей.
Для достижения поставленной цели в работе определены следующие задачи:
Научная новизна исследования
Научная новизна исследования заключается в следующем:
Основные результаты исследования
В результате проведенного анализа установлено, что интеллектуальные системы поддержки принятия решений, использующие прогнозные модели, обеспечивают более высокий уровень аналитической и информационной поддержки по сравнению с традиционными системами управления. Прогнозные модели, основанные на методах временных рядов, регрессионного анализа, нейронных сетей и машинного обучения, позволяют выявлять скрытые зависимости в экономических данных и формировать обоснованные управленческие решения [3].
Практическое применение ИСППР способствует оптимизации стратегического и оперативного планирования, снижению финансовых рисков и повышению устойчивости экономических субъектов. На макроэкономическом уровне такие системы используются для прогнозирования социально-экономического развития, оценки эффективности государственной экономической политики и поддержки решений в сфере управления экономикой [4].
Также установлено, что адаптивные прогнозные модели, способные к самообучению на основе поступающих данных, значительно повышают точность прогнозов и гибкость интеллектуальных систем поддержки принятия решений.
Заключение
Интеллектуальные системы поддержки принятия решений на основе прогнозных моделей являются важным инструментом современного экономического управления. Их использование позволяет повысить качество и обоснованность управленческих решений, снизить уровень неопределенности и обеспечить устойчивое развитие экономических систем.
Дальнейшие исследования в данной области целесообразно направить на разработку гибридных прогнозных моделей, интеграцию ИСППР с цифровыми платформами и расширение применения методов искусственного интеллекта в экономике.
Комментарии пользователей:
Оставить комментарий