НАУКА И ИСКУССТВО УПРАВЛЕНИЯ / ВЕСТНИК ИНСТИТУТА ЭКОНОМИКИ, УПРАВЛЕНИЯ И ПРАВА РОССИЙСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ГУМАНИТАРНОГО УНИВЕРСИТЕТА

В работе представлено авторское видение проблемного поля ИИ. Ограничения в информации о технологиях ИИ затрудняют аналитические исследования, но не препятствуют системно-теоретическим исследованиям, особенно на высоком уровне обобщения. Цифровая трансформация государственного управления актуализирует системно-теоретические исследования в области ИИ. Цель работы – выявление особенностей проблемного поля ИИ, способных стать основой системно-теоретических исследований и возможных практических мер. Для получения гносеологической эмерджентности был построен сложный объект исследования, представляющий собой единство трех линий знаний: об особенностях развития системных представлений, технологий ИИ и технологий управления. Системная рефлексия позволила сделать следующие выводы: ускоряющееся экстенсивное развитие технологий ИИ при отсутствии прогрессивных изменений в других областях является скрытым фактором растущего дисбаланса социальной системы, требующим срочного устранения; отсутствуют системные исследования ИИ с применением метасистемного подхода, позволяющего целостно рас крыть феномен ИИ и объяснить деструктивные изменения систем ИИ в ходе их самообучения (галлюцинации нейросетей, выход ИИ из-под контроля и др.); новой методологией науки и технологий в области ИИ, может быть системная интенсификация, способная устранить тренд на экстенсивное развитие и иные слабости ИИ. Основная мысль, сформулированная автором, состоит в том, что нужно интенсифицировать более широкую систему – метасистему, частью которой являются системы ИИ, чтобы в этой метасистеме, как можно ожидать, системы ИИ обрели свое новое качество без нашего прямого вмешательства, за счет скрытых системных механизмов. Ключом к практической системной интенсификации ИИ может стать интеллектуализация процессов принятия управленческих решений в органах государственной власти.

Внедрение систем искусственного интеллекта в финансовую сферу вносит революционные изменения в способы анализа, предоставления информации и управления ею. Машинное обучение – разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет ему автономно обучаться и совершенствоваться. В отличие от методов традиционного «жесткого» программирования, машинное обучение использует нейронные сети и глубокое обучение для работы с большими объемами данных для выявления закономерностей и аномалий. Гипотеза работы состоит в том, что для финансовой сферы характерны собственные способы применения ИИ, опирающиеся на наиболее распространенные, но отличающиеся от них варианты. Целью настоящей работы является систематизация способов применения моделей искусственного интеллекта в финансовых учреждениях в разрезе структурных подразделений. Применение искусственного интеллекта позволяет финансовым учреждениям создавать модели, направленные на решение конкретных проблем в условиях постоянно обновляющейся информационной среды. В соответствии с поставленной целью, в данной работе рассматриваются следующие аспекты: общее описание задач, решаемых ИИ, преимущества и недостатки применения ИИ; характеристика распространенности систем искусственного интеллекта в финансовой сфере; характеристика области применения искусственного интеллекта в финансовой сфере. Для выполнения работы автор использовал методы синтеза информации, анализа источников, классификации, сравнительного анализа.

Авторский коллектив рассматривает вопросы разработки и апробации системы сквозного внутреннего контроля в организациях агросферы с использованием искусственного интеллекта (ИИ). В условиях динамично меняющейся рыночной среды такая система становится необходимым этапом для успешного развития сельскохозяйственных организаций. Она позволяет эффективно управлять рисками и адаптироваться к непредсказуемым внешним и внутренним факторам, характерным для аграрного сектора. Предложенная система сквозного внутреннего контроля на основе ИИ охватывает все аспекты деятельности организации и обеспечивает непрерывный контроль на протяжении всего технологического цикла. Она помогает своевременно выявлять и устранять проблемы, связанные с качеством продукции, безопасностью и соответствием стандартам. Использование современных информационных технологий в контрольной деятельности организаций агросферы, предложенных в статье, позволяет превентивно запустить механизм нивелирования рисков, связанных с человеческим фактором, и непрерывно мониторить воздействие факторов внешней и внутренней среды хозяйствования экономического субъекта на основе оперативных информационно-аналитических механизмов.