Применение искусственного интеллекта в экономической дипломатии и международной торговле

Городнова Н.В.1
1 Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики
Том 11, Номер 2 (Апрель-июнь 2021)

Цитировать:
Городнова Н.В. Применение искусственного интеллекта в экономической дипломатии и международной торговле // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – Том 11. – № 2. – С. 565-580. – doi: 10.18334/vinec.11.2.112214.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=46251192

Аннотация:
Переход к постиндустриальной фазе экономического развития и построение информационного общества в рамках цифровизации экономики связаны, прежде всего, с предоставлением услуг через цифровые экосистемы и платформы. Поэтому оценка перспектив применения прорывных технологий, в том числе искусственного интеллекта, в наши дни приобретает еще большую актуальность. Автором на основании исследования генезиса термина «искусственный интеллект» (ИИ) уточнено данное понятие, выявлены позитивные и негативные последствия применения ИИ. Кроме того, разработаны перспективные направления применения сервисов искусственного интеллекта в сфере международной торговли. Сделан вывод о том, что компьютерное моделирование сценариев экономической дипломатии и торговых переговоров повышает эффективность международного торгового сотрудничества и функционирования глобальных логистических цепочек. Статья будет полезна специалистам, занимающимся внедрением алгоритмов искусственного интеллекта в различные сферы экономической деятельности, в частности, в сфере мировой торговли и экономической дипломатии, исследователям и ученым, осуществляющим научные разработки в рамках внешнеэкономической деятельности, а также представителям органов государственной власти, реализующим национальный проект «Цифровая экономика РФ».

Ключевые слова: искусственный интеллект, торговые сделки, международная торговля, экономическая дипломатия, логистические цепочки, эффективность

JEL-классификация: F13, F42, F53, O33



Введение

Актуальность выбранной темы. Международные экономические отношения сегодня претерпевают состояние глубокого кризиса, в этой связи возникает острая необходимость трансформации подходов к реализации дипломатической и торговой деятельности. В целях перестройки межгосударственного взаимодействия наиболее эффективным способом является применение ряда достижений научно-технического прогресса (НТП), к примеру искусственного интеллекта (ИИ), который уже используется в сфере международной дипломатии и торговли. В частности, решения, принимаемые с использованием возможностей ИИ, активно применяются в Китае в целях проработки дипломатических сценариев развития событий [8] (Zhukov, 2020). Зарубежный опыт показывает, что более широкое применение алгоритмов искусственного интеллекта осуществляется в рамках экономической дипломатии применительно к проведению торговых переговоров. Следует отметить особую важность открытия возможностей ИИ и для развивающихся стран, ибо это позволит заключать международные договоры и способствовать развитию взаимовыгодного и эффективного торгового сотрудничества.

Вопрос включения ИИ в сфере международной дипломатии подробно изучен по таким направлениям, как международная безопасность, применение беспилотных систем и процессов отслеживания исполнения заключенных договоров. Однако наряду с решением проблем международной безопасности машинные программы ИИ способствуют развитию международного сотрудничества по достаточно широкому кругу вопросов, связанных с экономической дипломатией [5] (Dudin, Shkodinskiy, 2021). Применение алгоритмических, верифицируемых и прозрачных механизмов ИИ становится важным инструментом повышения уровня доверия между ключевыми заинтересованными экономическими игроками в процессе урегулирования конфликтов и споров. Реализация совместной разработки систем ИИ в указанных сферах позволяет смягчить претензии государств в вопросах объективности и прозрачности используемых процедур, принципов и подходов.

Цель: на основе анализа накопленного опыта применения алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) в рамках действующего нормативно-правового регулирования определить наиболее перспективные направления использования возможностей ИИ в рамках международной торговли.

Научная новизна заключается в исследовании генезиса термина «искусственный интеллект», уточнении определения понятия «искусственный интеллект», обобщении накопленного опыта, выявлении позитивных и негативных последствий включения возможностей ИИ в сферу внешнеэкономической деятельности, а также в разработке наиболее перспективных направлений применения сервисов искусственного интеллекта в сфере международной торговли.

Гипотеза исследования – применение искусственного интеллекта позволяет повысить качество принимаемых решений в области международной торговли, достоверность моделирования прогностических сценариев проведения двусторонних и многосторонних торговых переговоров, сократить время на обработку текстов контрактов и соглашений, а также сократить транзакционные издержки на сбор и обработку информации.

Основная часть. Исследование понятия «искусственный интеллект»

Высокие темпы научно-технического прогресса (НТП) в различных сферах производственно-хозяйственной и коммерческой деятельности обусловили зарождение и развитие такого феномена мировой экономики и международных экономических отношений, как появление нового экономического явления, получившего название «искусственный интеллект» [15] (Morozova, Korobeynikova, Korobeynikov, Glazova, 2020). Термин «интеллект» (пер. с лат. intellectus) – это ощущение, восприятие (разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум. Это качество человеческой психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой [15] (Morozova, Korobeynikova, Korobeynikov, Glazova, 2020). Интеллект – это общая способность к познанию и решению проблем и трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение и т.п. [20] (Alizada, Muradli, 2020).

Следует отметить, что понятие искусственного интеллекта не является концептуально новым. Впервые данный термин появился еще в середине 50-х годов ХХ века, точнее, в 1956 году, на конференции Дартмутского университета, на которой американский информатик Дж. Маккарти обозначил этот термин и дал ему точное и емкое определение: «Искусственный интеллект является наукой о создании интеллектуальных машин и компьютерных программ» [2, 21] (Afanasev, 2019; Clauberg, 2020). Однако процесс получения первых реальных технологических результатов занял несколько десятилетий. Научными работами и исследованиями в рамках создания систем ИИ осуществлялись одновременно несколькими учеными и специалистами. Так, в начале 1980-х гг. Дж. Барр (специалист в области теории вычислений, исследователь из IBM Research) и Э.А. Файгенбаум (автор модели и алгоритмов процесса обучения, Стэнфордский университет, США) сформулировали следующее определение дефиниции ИИ: «Искусственный интеллект – это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, – понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д.» [4] (Vorontsova, Lukonina, 2020). Сегодня систему ИИ принято отождествлять с компьютерными программами, использующими нейросети, объединяющей отличительной характеристикой которых является способность машины решать конкретные задачи подобно алгоритмам принятия решения размышляющего человека. Искусственный интеллект – это достаточно широкое понятие, которое может быть применимо к любому типу программного обеспечения, используемого в человеческой жизнедеятельности и включающего алгоритмы обучения, планирования и решения различного рода проблем [22] (Kitzmann, Yatsenko, Launer, 2021). ИИ – это интегрированные технологии, базирующиеся на возможностях машинного обучения, использующих гигантские объемы данных и мощные алгоритмы в целях выработки быстрых решений комплексных научно-технических задач и осуществления прогностических функций высокой степени надежности. Иными словами, ИИ – это комплекс родственных и стремительно развивающихся процессов и технологий эффективного функционирования экспертных систем и виртуальных агентов [2, 3] (Afanasev, 2019; Bykov, 2020).

Определение понятия «искусственный интеллект»: это интегрированный продукт ряда научных исследований, проводимых в различных областях знаний [13] (Lyubimov, 2020). Понятие искусственного интеллекта является продуктом интеграции множества научных дисциплин и сфер исследований, существует несколько определений данной категории, в этой связи сегодня под искусственным интеллектом чаще всего понимаются различные виды компьютерных моделей процесса принятия и оптимизации решений.

В данной работе под искусственным интеллектом следует понимать способность цифрового компьютерного алгоритма выполнять конкретные поставленные задачи, которые обычно связаны с жизнедеятельностью разумных существ (человека). Данная дефиниция применима к проектам развития различных систем, характеризующихся наличием интеллектуальных процессов, свойственных человеку, таких как способность размышлять, рассуждать, анализировать, систематизировать, интерпретировать и обучаться на основе полученного опыта. Иными словами, искусственный интеллект (ИИ) – это приближенное отображение работы нейронных связей в мозге человека, отождествляемое с комплексами таких технологий и процессов, как глубокое машинное обучение и применение алгоритмов виртуальной реальности.

Несмотря на отсутствие единого общепринятого определения понятия «искусственный интеллект» и незавершенность разработки понятийно-категориального аппарата и терминологических классификаций, на пороге перехода к новому информационному обществу правительствами многих индустриально развитых стран осуществляются масштабные капитальные вложения в целях разработки прорывных информационных технологий и технологической конвергенции. По оценкам американской консультационной компании International Data Corp., расходы на разработку систем искусственного интеллекта в мировой экономике в 2019 г. составили около 35,8 млрд долл., включая 13,5 млрд долл. на программные платформы ИИ и приложения ИИ [1]. По прогнозам консалтинговой компании Tractica Omnia, объем продаж программного обеспечения для систем искусственного интеллекта в масштабах мировой экономики к 2025 г. составит свыше 126 млрд долл. по сравнению с 10 млрд долл. в 2018 г. На рисунке 1 представлен прогноз объемов продаж программного обеспечения для функционирования систем искусственного интеллекта до 2025 года.

Рисунок 1. Прогнозирование объемов реализации программного обеспечения для работы искусственного интеллекта, млрд долл. США

Источник: составлено автором по: Al market size 2018-2025. Statista. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: B%D0%B5%D0%BA%D1%82_(%D0%98%D0%98, Artificial_intelligence,_AI), Artificial intelligence software market revenue worldwide 2018-2025 // https:// www.statista.com/statistics/607716/worldwide-artificial-intelligence-market-revenues/Published by Shanhong Liu (дата обращения: 01.06.2021 г.).

Данные, представленные на графике, позволяют получить линию тренда и осуществить прогнозирование объемов реализации разрабатываемого для работы искусственного интеллекта программного обеспечения на долгосрочную перспективу:

а) экспоненциальный тренд:

y = 32,177e0,2822x, (1)

где y – объемы реализации программного обеспечения для работы ИИ, млрд долл. США;

e – основание натурального логарифма, математическая константа, равная приблизительно 2,72;

x – рассматриваемый временной период, ед.;

б) полиномиальный тренд:

y = 0,9286x2 + 15,729x + 23,65. (2)

На рисунке 2 представлен график прогнозирования объемов продажи программного обеспечения для работы искусственного интеллекта сроком до 2030 г., выполненный на основе расчетов по формуле 1.

Рисунок 2. Прогнозирование объемов продаж программного обеспечения для сервисов искусственного интеллекта в периоде до 2030 г.

Источник: составлено автором по расчетам по формуле 1.

Как показано на графике, объемы продаж различного рода сервисов программного обеспечения для целей работы искусственного интеллекта в сфере международной дипломатии к 2030 году могут достигнуть показателя свыше 540 млрд долл. США.

В Российской Федерации понятие «искусственный интеллект» зафиксировано в нормативно-правовых актах Росстандарта (Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии). В декабре 2019 г. Росстандартом были утверждены первые национальные стандарты в области искусственного интеллекта (ГОСТ Р 58776-2019 «Средства мониторинга поведения и прогнозирования намерений людей. Термины и определения»; ГОСТ Р 58777-2019 «Воздушный транспорт. Аэропорты. Технические средства досмотра. Методика определения показателей качества распознавания незаконных вложений по теневым рентгеновским изображениям») [2].

Указанные стандарты призваны обеспечить эффективную коммуникацию интеллектуальных робототехнических систем (включая беспилотные транспортные средства) и человека [6] (Ermakova, Kovyazin, 2002). Взаимодействие между человеком и интеллектуальными системами состоит в прогнозировании намерений друг друга и определении на основе данного прогноза дальнейших действий. Кроме того, системы прогноза поведения могут применяться для целей выявления людей со скрытыми преступными намерениями.

Стандартом ГОСТ Р 58777-2019 устанавливаются единые требования к системам и алгоритмам распознавания незаконного содержимого багажа и ручной клади пассажиров на базе анализа рентгеновских изображений. Стандарт призван повысить достоверность полученных результатов испытаний интеллектуальных систем и алгоритмов. Указанные стандарты были разработаны специалистами Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого и вступили в действие с 1 сентября 2020 года [3].

Анализ основных направлений применения искусственного интеллекта в мировой экономике

Широкое применение искусственного интеллекта к настоящему моменту времени наблюдается при реализации предпринимательской деятельности. Более широкие возможности ИИ по сравнению с традиционным программным обеспечением позволяют компаниям сохранить конкурентные рыночные преимущества. Программные комплексы систем искусственного интеллекта способны устранить большую долю участия человека, связанного с управлением ими, за счет использования больших данных, аналитики и алгоритмов [7] (Zhilin, Safaryan, 2020).

Следует выделить основные преимущества применения алгоритмов ИИ, в частности в производственных технологических процессах:

- повышение уровня конкурентоспособности выпускаемой продукции за счет снижения издержек, связанных с сокращением аутсорсинговых операций;

- повышение производительности труда вследствие автоматизации процессов и процедур, а также сокращения объемов ручного труда;

- повышение доходности предпринимательской деятельности за счет сокращения времени простоя и снижения общего объема капитальных вложений.

Согласно проведенному консультационной компанией Capgemini исследованию, в 2019 г. 76% экономических агентов, связанных с различными технологическими процессами, осуществили внедрение элементов искусственного интеллекта или находятся в стадии их разработки [4].

В целях применения возможностей систем ИИ и новейших технологий блокчейна для повышения эффективности международного сотрудничества в сфере торговли в 2018 г. [10] (Kolonin, 2020) Международной торговой палатой и ЮНКТАД в рамках принятой инициативы «Интеллектуальные технологии и торговля» (Intelligent Tech and Trade Initiative – ITTI) на сессии по вопросам применения интеллектуальных технологий и инструментов торговли был подписан целый ряд соглашений [5]. По мнению экспертов, компьютерное моделирование сценариев торговых переговоров с применением ИИ позволит ускорить заключение коммерческих сделок, качество проработки международных соглашений, а также функционирования глобальных производственно-сбытовых технологических цепочек поставок [9, 17]. Кроме того, сервисы ИИ повышают эффективность моделирования итогов многосторонних переговоров. Следует отметить, что сегодня совместная работа специалистов корпорации IBM и ITTI позволила создать комплекс компьютерных программ в целях моделирования результатов проведения двусторонних переговоров. Примерами такого применения являются результаты работы программного сервиса МЕРКОСУР, обеспечивающего соблюдение правил международной торговли, повышение уровня доступности к финансированию международного бизнеса, снижение регулятивных барьеров и ликвидацию неэффективных бизнеса и услуг [3] (Bykov, 2020). В 2017 г. по результатам проведенного опроса представителей банковской сферы, а также ключевых игроков государственного и частного секторов экономики был сделан Доклад банковской комиссии Международной палаты (International Chamber of Commerce – ICC) [6], в котором были обозначены основные цифровые приоритеты участия торговых банкиров и условия проведения экспортно-импортных операций. В докладе был сделан вывод о том, что 80% объемов международной торговли финансируется за счет источников, поиск которых осуществляется с помощью ИИ. Традиционное торговое финансирование, которое сейчас занимает порядка 10% всех сделок, в ближайшем будущем будет демонстрировать нулевой прирост. Ожидается увеличение темпов цифровизации финансирования цепочек поставок, преимущественно в виде факторинга [17] (Sergeev, 2020). Ожидается практически полное исключение формирования документов на бумажном носителе, что позволит сократить время обработки каждой сделки не менее чем на 2 часа, что обеспечит сокращение расходов на процедуры соблюдения нормативных требований до 30% [7].

Принятие в рамках Всемирной торговой организации (ВТО) ряда соглашений об упрощении процедур международной торговли, цифровое подключение торговых банков и включение в действие облачных интерфейсов являются импульсом для цифровой трансформации таможенного оформления импортно-экспортных сделок.

Внедрение сервисов искусственного интеллекта как системы моделирования инструмента человеческого мышления (имитации естественного интеллекта) на всю международную торговлю оказывает мощное модифицирующее воздействие. К примеру, применение возможностей переводческих услуг ИИ и сервисных приложений, анализирующих базы данных, позволяет снизить имеющиеся торговые барьеры [12] (Leksin, 2020). Применение ИИ оказывает стимулирующее воздействие на рост производительности труда и способствует увеличению количества международных торговых сделок, а также контролю эффективности их исполнения, что потребует значительных объемов инвестиций, большого числа высококвалифицированных специалистов и сокращения потребности в работниках с низким уровнем квалификации, а также реализации иных глобальных трансформаций в деловой и торговой практике.

По нашему мнению, наиболее перспективными направлениями применения систем ИИ в сфере международной торговли являются следующие:

1. Применение возможностей искусственного интеллекта в построении глобальных производственно-сбытовых комплексов, что, несомненно, позитивно скажется на процессе развития и управления глобальными товаропроводящими цепочками создания стоимости, а также позволит улучшить качество и достоверность прогнозов, оценку будущих тенденций изменения потребительского спроса и, как следствие, повысить эффективность риск-менеджмента [18].

2. Развитие международной торговли с применением цифровых экосистем и социальных платформ. К примеру, сегодня 97% малых предприятий США осуществляют экспорт своей продукции через цифровую платформу eBay. Кроме того, включение ИИ в функционирование таких платформ позволяет осуществлять услуги по машинному переводу рекламных текстов, что, бесспорно, является драйвером увеличения объемов международной торговли.

3. Ведение торговых переговоров и экономической дипломатии, в частности применение систем интеллектуальной и технической инициативы. К примеру, алгоритмы ИИ могут применяться в рамках анализа экономических требований партнеров в целях оценки различных условий и допущений, а также направлений наращивания объемов осуществления экспортных и импортных операций при различных изменениях конъюнктуры рынка [19] (Shkor, Sevzyuk, 2020).

Однако выявляя позитивные последствия применения в международном сотрудничестве возможностей системы искусственного интеллекта, необходимо отметить и ряд возникающих серьезных проблем и вызовов [11] (Lapaev, Morozova, 2020):

1. Проблема амбивалентности обеспечения конфиденциальности информации и повышения доступности баз данных.

Процесс поддержания внутригосударственных стандартов конфиденциальности является первостепенным фактором сокращения объемов трансграничной передачи персональных данных, что может негативным образом повлиять на развитие алгоритмов ИИ [16] (Porokhovskiy, 2020). К примеру, Генеральным регламентом Евросоюза о защите персональных данных (General Data Protection Regulation, GDPR) запрещена передача массивов данных в страны, признанные Европейской комиссией неблагонадежными в правовом аспекте. Кроме того, персональные данные могут быть использованы в сфере, исключительно для которой эти данные были собраны, и не могут быть применены в рамках процесса глубокого обучения нейросетей ИИ в целях повышения эффективности способов предоставления той или иной услуги [12] (Leksin, 2020).

Разработка строгих мер по защите конфиденциальности информации требует предоставления гигантского массива персональных данных для изучения и обучения программ искусственного интеллекта. И здесь ключевая проблема состоит в выработке правил конфиденциальности, не создающих избыточную ограниченность доступа ИИ к большим данным.

Более широкое применение ИИ зависит от ряда таких факторов, как развитие цифровых технологий свободного трансграничного потока данных, достижения в сфере облачных вычислений, формирования и обработки big data, а также развития «Интернета вещей» [1] (Arkhipov, 2020).

2. Проблема выработки единых международных стандартов в сферах применения сервисов искусственного интеллекта. К примеру, применение беспилотных транспортных средств требует разработки и унификации новых стандартов производства и безопасности транспортных средств. Это может привести, с одной стороны, к повышению расходов на переоснащение технологических производств, а с другой – вызовет международную дискуссию о совместимости внутренних стандартов различных стран-производителей в целях устранения торговых барьеров для реализации товаров, использующих алгоритмы ИИ, и увеличения объемов экспортных и импортных операций в рамках внешнеэкономической деятельности.

3. Проблема защиты исходных кодов при осуществлении инвестиций.

Требования предоставления доступа к исходным кодам и рынку были определены Управлением торгового представителя США (USTR) [8] как элемент части решения более глобальной проблемы, связанной с принудительной передачей технологий в Китае [8] (Zhukov, 2020). Указанное требование является одним из существенных барьеров для развития международной торговли на базе алгоритмов ИИ.

4. Проблема защиты прав на объекты интеллектуальной собственности (ОИС) в программных продуктах и программном обеспечении систем ИИ [14] (Morgunova, 2020).

Сбор и обработка различных данных сопровождается необходимостью копирования искусственным интеллектом различного рода информации. Указанная проблема требует разработки и внедрения способов защиты данных от несанкционированного копирования и незаконного использования защищенных данных. Применение больших баз данных сопряжено с риском утечки конфиденциальной информации в силу недолжного и недобросовестного применения правил использования ИИ. Кроме того, отсутствие унифицированных требований к защите персональных данных и авторского права может привести к неоднозначной интерпретации понятия легального копирования данных для целей работы ИИ в различных странах. Это становится серьезным правовым барьером для более широкого внедрения технологий искусственного интеллекта.

Таким образом, разработка общих международных стандартов доступа к товарам и услугам, функционирующим на технологиях искусственного интеллекта, оказывает существенное влияние на распространение алгоритмов ИИ на глобальных торговых рынках. В качестве примера следует указать возможности применения центральных процессоров, являющихся ключевым компонентом широкого применения узкопрофильного ИИ. Производство и поставка указанных процессоров в другие страны могут быть сопряжены с возникновением прямых или косвенных ограничений, что потребует унификации правил и торговых тарифов при реализации технологий, необходимых для работки и применения алгоритмов искусственного интеллекта.

Заключение

Проведенное исследование дает возможность сформулировать ряд выводов.

Во-первых, до сих пор в мировой торговой практике отсутствует единое стандартизированное определение понятия «искусственный интеллект».

Во-вторых, использование алгоритмов искусственного интеллекта в международной торговой деятельности ставит проблему введения новых торговых правил, позволяющих включать ИИ в глобальном масштабе.

В-третьих, применение систем ИИ позволяет повысить конкурентоспособность выпускаемой продукции и оказываемых услуг.

В-четвертых, широкое вовлечение товаров, содержащих алгоритмы ИИ, в международную торговлю потребует сложных и многосторонних переговоров. Полученные результаты работы дают возможность подтвердить сформулированную гипотезу о преобладании позитивных последствий применения искусственного интеллекта в рамках осуществления международной торговли. В частности, алгоритмы ИИ позволяют построить достоверные сценарии дальнейшего развития событий при осуществлении торговых переговоров и процедур экономической дипломатии.

[1]Statista. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.statista.com/ (дата обращения: 29.05.2021 г.).

[2]Российский искусственный интеллект загнали в рамки. Утверждены два первых ГОСТа. 26 декабря 2019 г. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.cnews.ru/news/top/2019-12-26_rossijskij_iskusstvennyj (дата обращения: 15.05.2021 г.).

[3]Искусственный интеллект (ИИ). Какие акции покупать и отслеживать на фоне растущей конкуренции в ИИ. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://zen.yandex.ru/media/zinvestment/iskusstvennyi-intellekt-ii- kakie-akcii-pokupat-i-otslejivat-na-fone-rastuscei-konkurencii-v-ii-5d0286ff5bb229126cb83de6 (дата обращения: 02.06.2021 г.).

[4]Uzialko A. C. How Artificial Intelligence Will Transform Business // Business New Daily. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.busi- nessnewsdaily.com/9402-artificial-intelligence-business-trends.html (дата обращения 25.05.2021 г.).

[5]What is ITTI? Intelligent Tech + Trade Initiative. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: itti-global.org (дата обращения: 03.06.2021 г.).

[6]Troyjo M. We Should Make AI and Blockchain Boost Global Trade. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.huffing- tonpost.com/entry/we-should-make-ai-and-blockchain-boost-global-trade_us_59cf7646e4b- 0f58902e5cc65 (дата обращения: 01.06.2021 г.).

[7]Rethinking Trade & Finance, International Chamber of Commerce. 2017. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://iccw- bo.org/publication/2017-rethinking-trade-finance/ (дата обращения: 28.05.2021 г.).

[8]Meltzer Joshua P. The impact of artificial intelligence on international trade. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https:// tradevistas.org/the-impact-of-artificial-intelligence-on-international-trade/ (дата обращения: 01.06.2021 г.).


Источники:

1. Архипов Л.И. Большие данные и искусственный интеллект в бизнесе: развитие и регулирование // Big Data and Advanced Analytics. – 2020. – № 6-3. – c. 122-127.
2. Афанасьев Д. Как искусственный интеллект меняет отношение бизнеса к покупателю // БИТ. Бизнес & Информационные технологии. – 2019. – № 5(88). – c. 54-55.
3. Быков И.А. Искусственный интеллект как источник политических суждений // Журнал политических исследований. – 2020. – № 2. – c. 23-33. – doi: 10.12737/2587-6295-2020-23-33 .
4. Воронцова И.В., Луконина Ю.А. Дефиниция «искусственный интеллект» и ее семантико-процессуальное значение в судебной системе России и зарубежных стран // Российский судья. – 2020. – № 10. – c. 41-45. – doi: 10.18572/1812-3791-2020-10-41-45 .
5. Дудин М.Н., Шкодинский С.В. Тенденции, возможности и угрозы цифровизации национальной экономики в современных условиях // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – № 3. – c. 689-714. – doi: 10.18334/epp.11.3.111785 .
6. Ермакова С.Э., Ковязин И.Е. Основные аспекты роботизации бизнес-процессов в сфере услуг здравоохранения // Вопросы инновационной экономики. – 2002. – № 1. – c. 433-448. – doi: 10.18334/vinec.10.1.100494 .
7. Жилин В.В., Сафарьян О.А. Искусственный интеллект в системах хранения данных // Вестник Донского государственного технического университета. – 2020. – № 2. – c. 196-200. – doi: 10.23947/1992-5980-2020-20-2-196-200 .
8. Жуков Д.С. Искусственный интеллект для общественно-государственного организма: будущее уже стартовало в Китае // Журнал политических исследований. – 2020. – № 2. – c. 70-79. – doi: 10.12737/2587-6295-2020-70-79 .
9. Карпова Н.П., Евтодиева Т.Е. Логистические инновации: сущность, виды и способы финансирования // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – № 7. – c. 2063-2072. – doi: 10.18334/epp.10.7.110547 .
10. Колонин А.Г. Смогут ли криптовалюты и «искусственный интеллект на блокчейне» быть децентрализованными? // Цифровая экономика. – 2020. – № 2(10). – c. 65-70. – doi: 10.34706/DE-2020-02-06 .
11. Лапаев Д.Н., Морозова Г.А. Искусственный интеллект: за и против // Развитие и безопасность. – 2020. – № 3(7). – c. 70-77. – doi: 10.46960/2713-2633_2020_3_70 .
12. Лексин В.Н. Искусственный интеллект в экономике и политике нашего времени. Статья 2. Искусственный интеллект как товар и услуга // Российский экономический журнал. – 2020. – № 5. – c. 3-33. – doi: 10.33983/0130-9757-2020-5-3-33.
13. Любимов А.П. Основные подходы к определению понятия «искусственный интеллект» // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. – 2020. – № 9. – c. 1-6. – doi: 10.36535/0548-0027-2020-09-1 .
14. Моргунова Е. Интеллектуальная собственность и искусственный интеллект // Интеллектуальная собственность. Авторское право и смежные права. – 2020. – № 9. – c. 27-40.
15. Морозова И.А., Коробейникова О.М., Коробейников Д.А., Глазова М.В. Искусственный интеллект в управленческом учете коммерческих структур: новые возможности // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. – 2020. – № 2(41). – c. 32-38. – doi: 10.18323/2221-5689-2020-2-32-38 .
16. Пороховский А.А. Искусственный интеллект сегодня и завтра: политико-экономический подход // Экономическое возрождение России. – 2020. – № 3(65). – c. 4-11. – doi: 10.37930/1990-9780-2020-3-65-4-11 .
17. Сергеев Т.В. Аналитический обзор цифровых технологий, преобразующих цепи поставок сетевой розницы // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – № 1. – c. 467-482. – doi: 10.18334/vinec.10.1.100645.
18. Федорченко С.Н. Искусственный интеллект в сфере политики, медиапространства и государственного управления: размышления над тематическим портфелем // Журнал политических исследований. – 2020. – № 2. – c. 3-9. – doi: 10.12737/2587-6295-2020-3-9 .
19. Шкор О.Н., Севзюк Ч.А. Искусственный интеллект в Digital-маркетинге // Big Data and Advanced Analytics. – 2020. – № 6-3. – c. 38-41.
20. Alizada A.V., Muradli V.A. Information and artificial intelligence // Булатовские чтения. – 2020. – p. 37-38.
21. Clauberg R. Cyber-physical systems and artificial intelligence: chances and threats to modern economies // World Civilizations. – 2020. – № 3. – p. 107-115.
22. Kitzmann H., Yatsenko V., Launer M. Artificial intelligence and wisdom // Инновации в менеджменте. – 2021. – № 1(27). – p. 22-27.

Страница обновлена: 16.09.2021 в 23:40:16