Архив статей журнала
В данной статье исследовано влияние искусственного интеллекта на повышение эффективности управления в нефтегазовой отрасли. Авторы, анализируя влияние искусственного интеллекта (ИИ) на повышение эффективности в нефтегазовой отрасли, включая оптимизацию разведки, добычи, логистики и экологической безопасности; размер рынка; долгосрочные тенденции в областях применения и т. д., выделяют ключевые технологические решения. К ним относятся автоматизация анализа данных, прогнозирование рисков и интеграция IoT-платформ. На основе проведенного исследования предлагается расширить использование искусственного интеллекта для повышения эффективности нефтегазовой отрасли посредством внедрения гибридных алгоритмов машинного обучения, усиления межотраслевого сотрудничества и разработки стандартов цифровой безопасности. Особое внимание уделяется роли ИИ в снижении углеродного следа и адаптации к глобальным климатическим инициативам. Использованы методы машинного обучения, анализ больших данных и кейс-стади ведущих компаний (Schlumberger, ExxonMobil, СИБУР). Применены статистические модели для оценки снижения затрат на добычу (до 40%) и повышения точности геофизической разведки. Данные получены из отраслевых отчетов, патентных баз и программных решений. ИИ используется для оцифровки производственных записей и автоматического анализа геологических данных, на основе глубинных нейросетей, что позволяет выявлять проблемы и оптимизировать ключевые процессы разведки нефти. Интеллектуальный анализ рыночного спроса через сбор данных и визуализацию повышает эффективность цепочек поставок. Современные коммерческие решения стимулируют цифровую трансформацию отрасли и инновации. Результаты исследования применимы для оптимизации разведки, добычи и логистики. В отличие от существующих работ, акцент сделан на специфику развивающихся рынков. Несмотря на текущие проблемы (затраты, качество данных), внедрение ИИ позволит: Усилить сбор данных каротажа; Внедрить интеллектуальную геофизическую разведку; Автоматизировать диагностику неисправностей. Ключевое направление - создание инновационного исследовательского центра для ускорения цифровой трансформации и внедрения инноваций.
Предметом исследования является количественная оценка взаимосвязи между тональностью упоминаний компании «Ozon Holdings PLC» в русскоязычных средствах массовой информации (СМИ) и динамикой котировок ее акций на Московской бирже. В современной цифровой экономике понимание этого нефинансового фактора имеет критическое значение, особенно для технологических компаний, таких как Ozon, чьи акции характеризуются высокой волатильностью и чувствительностью к информационному фону, а также репутационным рискам. Актуальность работы обусловлена необходимостью для компании Ozon разрабатывать эффективные стратегии управления своим медиа-образом. Это является значимой проблемой в условиях высокой конкуренции и информационного давления, поскольку негативное восприятие способно подорвать доверие инвесторов и негативно сказаться на рыночной капитализации. Целью исследования является установление наличия, направления и силы статистически значимой связи между квартальным агрегированным показателем медиа-тональности и изменением цены акций Ozon. Основная гипотеза предполагает прямую положительную корреляцию: улучшение тональности упоминаний в СМИ ассоциируется с ростом котировок, а преобладание негативной информации - с их снижением. Методология включала сбор квартальных данных о котировках акций Ozon и текстовых упоминаний (Google Новости, 2021-2024). Для сентимент-анализа применялась нейросетевая модель DeepPavlov. Взаимосвязь медиа-тональности и динамики цен акций оценивалась корреляционным анализом Пирсона (α=0.05). Научная новизна заключается в количественной оценке влияния агрегированной поквартальной тональности русскоязычных новостных сообщений на динамику котировок акций крупной российской e-commerce компании, дополняя знания о специфике российского информационного поля. Основные результаты подтвердили гипотезу: выявлена сильная положительная статистически значимая корреляция (r = 0.72, R² = 0.52, p “ 0.001) между медиа-тональностью и ценами акций Ozon. Это указывает, что около 52% вариаций в изменении цен акций могут быть объяснены тональностью СМИ. Исследование имеет ограничения (не учтены соцсети, корпоративные новости, макрофакторы). Практически результаты могут использоваться инвесторами для оценки рисков, а Ozon - для разработки PR-стратегий, оперативного реагирования на негатив и формирования позитивного имиджа для укрепления рыночных позиций и повышения инвестиционной привлекательности.