Методы искусственного интеллекта в системах поддержки принятия решений

ВВЕДЕНИЕ

Результативность деятельности компаний, непосредственно зависит от качества управленческих решений. Стремительное увеличение потока перерабатываемой информации ведет к значительным изменениям в методах работы и требует не только автоматизации процессов обработки и анализа данных, но также и интеллектуализации информационных и организационных процессов, построения и внедрения эффективных методов и интеллектуальных технологий поддержки принятия решений (ПР). Актуальность исследования внедрения и использования цифровых систем поддержки и принятия решений на основе элементов искусственного интеллекта ведущими российскими компаниями различных отраслей является приоритетной на национальном уровне.Цель исследования – раскрыть методы искусственного интеллекта в системах поддержки принятия решений.Задачи исследования:- раскрыть понятие и этапы принятия управленческих решений;- раскрыть сущность, функции и методы искусственного интеллекта в системе поддержки принятия решений.Предмет исследования – процесс принятия управленческих решений.Объект исследования – искусственный интеллект в системе поддержки принятия решений.Методологической базой исследования является применение совокупности методов системного, сравнительного, структурно-функционального, типологического анализа.Теоретической базой исследования, является список подобранных в соответствии с темой литературных источников: учебные пособия, справочная литература, статьи, электронные ресурсы.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Гончаров Д.И. Применение методов искусственного интеллекта в системах поддержки принятия решений должностными лицами командных пунктов при планировании боевого применения авиации // Проблемы повышения эффективности научной работы в ОПК России. Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции. Астраханский государственный университет. Астрахань, 2021. – С. 101-107.2. Денисов Д.Ю. Развитие систем поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта в менеджменте российских компаний // Экономические системы. – 2021. – Т. 14. - №4. – С. 29-36.3. Зуб А. Т. Принятие управленческих решений. Теория и практика / А.Т. Зуб. — М.: Форум, Инфра-М, 2017. — С. 7-9.4. Катаева В. И. Методы принятия управленческих решений: учебное пособие / В. И. Катаева, М. С. Козырев - М.-Берлин: Директ-Медиа, 2015. – С. 48-54.5. Кашапов М.Н., Кашапов А.Н. Интеллектуальные технологии и системы искусственного интеллекта в поддержке принятия решений // IX международный молодежный симпозиум по управлению, экономике и финансам. Сборник научных трудов. Казань, 2020. – С. 651-652.6. Сеитнебиева Э.Ф., Иванов С.В. Искусственный интеллект в системах поддержки принятия решений // Актуальные проблемы и перспективы развития современной экономики. Труды XVIII Всероссийской с международным участием научно-практической конференции. Под редакцией Н.В. Апатовой. 2019. – С. 249-250.7. Себякин А.Г. Искусственный интеллект в криминалистике: система поддержки принятия решений // BAIKAL RESEARCH JOURNAL. – 2019. – Т. 10. - №4. – С. 21.8. Сазанова Л.А. Применение современных СППР для решения управленческих задач // Наука и бизнес: пути развития. – 2022. - №5(131). – С. 60-63.9. Ткаленко О.Н., Макаренко А.А. Интеллектуальные технологии и системы искусственного интеллекта для поддержки принятия решений // Телекоммуникационные и информационные технологии. – 2019. - №2(63). – С. 53-59.10. Шамаев С.Д, Применение методов искусственного интеллекта при обработке и интерпретации данных геофизических методов // Известия УГГУ. – 2022. - №1(65). – С. 86-101.11. Юкаева, В. С. Принятие управленческих решений / В.С. Юкаева, Е.В. Зубарева, В.В. Чувикова. — М.: Дашков и Ко, 2019. — С. 81-89.ПРИЛОЖЕНИЕРис. 3. Разновидности СППР