Использование искусственного интеллекта в прогнозировании эффективности функционирования многонациональных предприятий Южно-Африканской Республики

Введение.

Актуальность темы исследования связана с мировым внедрением искусственного интеллекта (ИИ) и цифровизации в экономическую и финансовую области деятельности предприятий всех форм собственности. Возникающие отсюда проблемы использования таких инноваций, решаются каждым хозяйствующим субъектов по-разному. Вследствие чего происходит выстраивание сложного механизма между реальной сферой деятельности компаний и их переформатирование на новые этапы осуществления своих функций.

Как далеко может шагнуть наука об искусственном интеллекте, как она сможет помощь мировым компаниям и стать их неотъемлемой и повседневной частью, на сколько возрастет прибыль предприятий от внедрения цифровизации ? Эти и другие вопросы являются актуальными в настоящее время, когда весь мир представляет одну большую экономическую систему, в которой каждое из государств и компаний вынуждены решать свои поставленные задачи.

Проблемы, затронутые в исследовании ранее, рассматривались Алексом Мольцау [2] (Alex Moltsau, 2020), Дженнифером Брант, Маклином Сибанда [4] (Jennifer Brant, Maclean Sibanda, 2018), Джейком Окечукву Эффодух [5] (Jake Okechukwu Effoduh, 2020), Дробот Е.В. [6 - 9] (Drobot, 2022), Ави Голдфарбом, Аджеем Агравал, Джошуа Ганс [10] (Avi Goldfarb, Ajay Agrawal, Joshua Gans, 2019), Масюк Н.Н., Кирьяновым А.Е., Бушуевой М.А., Шакуевым Д.А. [13] (Masyuk, Kiryanov, Bushueva, Shakuev, 2021), Панцеревым К.А. [16] (Pantserev, 2020), Сагвади Мабунда [17] (Sagwadi Mabunda, 2022).

Целью статьи является попытка исследования возможности использования искусственного интеллекта в прогнозировании эффективности функционирования многонациональных предприятий Южно-Африканской Республики (МНП ЮАР).

Научная новизна заключается в исследовании влияния инновационных цифровых технологий на реальный экономический процесс ведения своего бизнеса Южно-Африканскими компаниями. Кроме этого, автором рассматривается гипотеза о получении колоссального экономического эффекта от использования программ искусственного интеллекта в целях прогнозирования результатов своей работы в будущем.

Методология настоящего исследования основана на использовании статистических методов обработки информации и экспертных оценок.

Результаты исследования.

Само понятие «искусственный интеллект» исходит из комплекса компьютерных наук, а создаваемые на его основе технологии относятся к информационным. Многие мировые предприятия и отдельные отрасли экономики в ближайшее время ожидает не просто автоматизация подавляющего большинства процессов, а полный переход к автономному производству [6 - 9]. Предпосылки данного перехода видны уже сейчас, когда многие процессы переводятся в цифровое поле автоматизированных и программируемых режимов. Цифровая трансформация предоставлена ценной возможностью основных бизнес-функций, уйти от ручных процессов и автоматизировать все ключевые области. После автоматизации и облачными вычислениями следует искусственный интеллект, для создания более умных машин, фабрик и экосистем умных технологий. [10]

В современном сложном мире цифровые технологии – это необходимая, фундаментальная бизнес-стратегия, внедряемая в каждую часть организации, в каждую область ее деятельности. Наличие трансформации, способствует качественному сотрудничеству внутри организаций и между ними, более грамотным способам взаимодействия, более высокой продуктивности и более точному анализу данных, что помогает расти бизнесу и дает ему больше шансов на процветание. [13]

Благодаря наличию алгоритмов интеллектуального анализа данных используются огромные объемы необработанных производственных данных, фиксируя тысячи временных рядов, непрерывно отбирая и отслеживая их на протяжении многих лет. Применяя методы машинного обучения для автоматического распознавания образов и классификации, производственные данные уточняются и обрабатываются с помощью расширенного статистического анализа и сжимаются до высококачественной информации с помощью запатентованных и запатентованных алгоритмов. Далее строятся модели оценки и прогнозирования, используя несколько параллельно работающих систем машинного обучения в реальном времени. [14]

Искусственный интеллект сочетая в себе иерархические нейронные сети, физику первых принципов, статистические модели и известные параметры, позволяет технологии фиксировать и анализировать динамику системы работы компаний и отделять влияние конкурентов от рисков управления предприятием: исследование территорий размещения филиальной сети, наличия проблем ведения бизнеса, анализа влияния социальных, политических и экономических факторов на функционирование компаний в целях их устойчивого развития. [15]

Далее, применяя возможности прогнозирования с помощью современных, быстрых и точных моделей, обеспечивается непрерывный поиск максимума в решении текущих проблем с помощью алгоритма оптимизации.

С разработкой и внедрением методов, появляются новые области применения данной IT технологии, а работая совместно с африканскими компаниями, с частым взаимодействием, быстрой разработкой и внедрением новых способов, прямой обратной связью с конечными пользователями и прагматичным подходом к решению проблем.

Возникающие по ходу деятельности проблемы, объясняются симуляторами и допущениями, на которые они опираются, но легко замечаются алгоритмами интеллектуального анализа данных, считывающих фактические производственные данные, поступающие непосредственно с самого будущего месторасположения филиалов МНП. Исследуя и разрабатывая новые алгоритмы машинного обучения, и применяя их к полученным данным, следует идентифицировать проблему и точно указать на проблемный факт, что позволяет ее ликвидировать и восстановить контроль над процессами максимальной эффективности работы компаний. [3]

Перспективы цифровой трансформации экономики Африки следует рассматривать с позиций корпоративного менеджмента компаний и с позиций государственного управления. [2] В Африке ведется разработка цифровых продуктов, но крайне медленно и многие решения применяются компаниями, но существуют ограничения для их масштабирования, несмотря на меньшую стоимость африканских специализированных продуктов программного обеспечения по сравнению с зарубежными аналогами.

На сегодняшний день имеются три главных фактора получения успешной прибыли африканскими компаниями: наилучшая практика на основе существующих знаний; дальнейшая оптимизация на основе моделей прогнозирования, основанных на больших данных и высвобождение времени специалистов для оптимального решения проблем. [4]

На основе изучения всех этапов оценки рынков, ИИ строит модели прогнозирования: состояние рынков сбыта и их изменения, наилучшее сочетание производственных параметров и т.д. Определено, что за счет использования этих моделей прогнозирования в передовых алгоритмах математической оптимизации производство получит развитие по сравнению с имеющимися действующими практиками на 3-5%. [12]

Так как ИИ превосходит в анализе истории производства, у инженеров-технологов высвобождается большое количество ценного времени, что позволяет им заниматься творческим решением проблем, где люди превосходят машины. К примеру, при наличии нескольких неблагополучных компаний, инженеры-технологи могут тратить больше времени на выяснение возможности снижения рисков банкротств, ликвидаций и увеличения максимизации получения прибыли.

В таблице 1 показано применение разных методов ИИ при проектировании программы прогнозировании эффективности функционирования МНП, согласно анализа данных, опубликованных за рубежом.

Таблица 1

Применение методов искусственного интеллекта при проектировании программы прогнозировании эффективности функционирования МНП

Table 1

The use of artificial intelligence methods in the design of the program forecasting the effectiveness of the functioning of the MNP

Возможности применения ИИ направлены на помощь компаниям в поиске перспективных решений, автоматизируя процессы функционирования на рынке, делая работу компаний масштабно рентабельной и эффективной.

Многолетнее функционирование мировых компаний собрало огромный объём сложноструктурированных данных, полученных в процессе разработок операционных циклов, но большинство предприятий почти их не используют. [6 - 9] А с помощью цифрового анализа этих данных, открываются новые возможности по возможному эффективному использованию существующей инфраструктуры. [4]

Так, главными целями цифровой трансформации бизнеса являются: интенсификация технологического прорыва; сокращение затрат; рост маржинальности; привлечение новых форм управления и организации бизнеса. [18] Она затронула все сегменты деятельности компаний по шести основным направлениям: цифровое поле деятельности; цифровой завод; цифровая цепочка поставок; цифровой трейдинг; цифровая безопасность; цифровой рабочий. Цифровые технологии для решения различных бизнес-задач МНП приведены на рисунке 1.

Рисунок 1 - Цифровые технологии для решения различных бизнес-задач МНП

Figure 1 - Digital technologies for solving various business tasks of MNEs

Источник: [17].

Так, Комиссия по делам компаний и интеллектуальной собственности ЮАР (Companies and Intellectual Property Commission, CIPC) первой в мире выдала патент на изобретение устройству, использующему в работе искусственный интеллект (ИИ). [11]

30 ноября 2022 года, министр связи и цифровых технологий ЮАР Кхумбудзо Нтшавхени в сотрудничестве с вице-канцлером Университета Йоханнесбурга, профессором Тшилидзи Марвала и вице-канцлером Технологического университета Тшване, профессором Тиньико Малулеке запустит Институт искусственного интеллекта Южной Африки и центры искусственного интеллекта UJ и TUT. [11]

Открытие Института искусственного интеллекта является реализацией одной из рекомендаций Президентской комиссии по четвертой промышленной революции (PC4IR). Соответствующее решение направлено на то, чтобы вывести Южную Африку в число ведущих стран мира по использованию цифровых технологий. [5]

Искусственный интеллект рассматривается как одна из нескольких трансформационных технологий, которые коренным образом изменят методы работы бизнеса, и Южная Африка не является исключением.

Почти половина (46%) южноафриканских компаний утверждают, что они пилотируют использование ИИ в своих организациях, демонстрируя энтузиазм страны по поводу новой технологии.

Согласно отчету об искусственном интеллекте в Южной Африке за 2019 год, подготовленному по заказу Microsoft и проведенному EY, за последнее десятилетие на технологию было потрачено 1,658 млрд долларов в рамках 134 сделок в стране.

Существует большое количество южноафриканских стартапов, использующих технологии, связанные с искусственным интеллектом, в своих программных решениях. Ниже приведен список некоторых наиболее известных стартапов ЮАР, некоторые из которых разработали передовые решения для искусственного интеллекта или потенциально прорывные технологии с использованием искусственного интеллекта. [2]

Все созданные стартапы представляют собой огромный «организм» под названием успешная цифровая система. Только крупные компании способны внедрять у себя стартапы, охватывая сразу весь цикл.

Представим некоторые из стартапов в ЮАР, которые могут применяться МНП ЮАР [11]:

1. Набор данных. Стартап позиционирует себя как специалист по машинному обучению, предоставляя консалтинговые услуги и услуги по разработке продуктов в самых разных отраслях - от финансов до юриспруденции.

2. Доступ для всех. Стартап с платформой искусственного интеллекта, позволяющей непрограммистам создавать и поддерживать навигационные приложения (виртуальные консультанты, которые могут помочь персоналу анализировать ситуации, принимать правильные решения и предпринимать правильные действия).

3. Аэроботика. Стартап по анализу данных, которая использует аэрофотоснимки и алгоритмы машинного обучения для решения конкретных задач в ряде отраслей, включая сельское хозяйство и страхование.

4. Страйдер. Стартап предлагает ряд решений для искусственного интеллекта финансовым учреждениям, таким как банки и страховые компании, технологические продукты для микрострахования и услуги по цифровому вводу в эксплуатацию и соблюдению нормативных требований.

5. Синеох. Стартап специализируется на применении математического моделирования и машинного обучения к рекламным технологиям.

6. Фо-Шо. Стартап страховой технологии предлагает краткосрочное страхование потребителям с низким доходом. Страховые продукты Фо-Шо используют искусственный интеллект, машинное обучение, поведенческую экономику и равноправное андеррайтинг. Держатели полисов сгруппированы по схожим профилям риска. Эти группы создают сберегательные пулы, которые затем снижают стоимость риска и действуют для уменьшения избыточных платежей в случае предъявления претензий.

7. Изази Консалтинг. Специализируется на машинном обучении и оптимизации. Центр машинного обучения, использующий творческое мышление, математику и искусственный интеллект для решения некоторых из самых сложных проблем Южной Африки в горнодобывающей промышленности, логистике, разработке программного обеспечения и приложений, борьбе с болезнями, онлайн-казино, выявлении мошенничества и фармацевтике.

8. Адаптация. Платформа адаптивного обучения использует искусственный интеллект, для помощи студентам, наставникам и учителям понять уровень владения знаниями каждым студентом и подбор соответствующего контента.

9. Новое право. Логистический стартап разрабатывает и внедряет цифровые платформы, целью которых является революция в том, как управляется обмен правовой информацией и как разрешаются споры.

10. Аналитика появления. Решает сложные бизнес-задачи, используя передовые методы анализа данных, такие как искусственный интеллект. Стремится помочь своим клиентам ориентироваться в лабиринте корпоративных данных, получая лучшие ответы, информацию о новостях и оптимизируя прибыльность.

11. Джумо. Финтех-платформа нацеленная на предоставление крупномасштабных и недорогих финансовых услуг развивающимся рынкам. Стартап использует поведенческие данные об использовании мобильных телефонов для создания финансовых идентификационных данных для малых и средних предприятий.

12. Финтех. Стартап использующий технологию истинной идентификации. Платформа стартапа позволяет компаниям снизить уровень мошенничества, автоматизировать проверки «Знай своего клиента» и улучшить обслуживание при посадке, а также увеличить доход, обеспечивая при этом бесперебойный клиентский сервис по требованию.

13. Гепстар. Предоставление специализированных услуг по страхованию путешествий онлайн-продавцам туристических услуг. Стартап использует аналитику данных, мерчандайзинг и машинное обучение.

14. Ссылка Про. Цифровая платформа для фриланса использует большие данные и технологию машинного обучения для автоматического подбора консультантов для составления резюме по проектам.

15. Ботца. Стартап разрабатывает платформы чат-ботов для нескольких приложений обмена сообщениями. Платформы Ботца используют искусственный интеллект и машинное обучение для более эффективного реагирования на запросы пользователей.

16. Понимание видимости. Прогнозирующее решение для арендаторов по умолчанию, которое работает с использованием искусственного интеллекта, позволяя управляющим недвижимостью заблаговременно выявлять арендаторов, которым грозит задержка оплаты и реагировать на них.

17. Прогнозные идеи. Стартап работает на стыке машинного обучения и поведенческой экономики для анализа, прогнозирования и стимулирования человеческого поведения. Кроме того, также проводит тренинги по науке о деловом поведении и машинному обучению.

18. Логика коры головного мозга. Осуществляет разработку программного обеспечения для машинного интеллекта, которая предоставляет предприятиям механизм искусственного интеллекта для работы с большими данными и аналитики, а также предоставляет самые современные приложения, решения и продукты на основе искусственного интеллекта. Разработка решений и продуктов, которые включают интеллектуальных виртуальных помощников и консультантов, обнаружение мошенничества, прогнозирование оттока, интеллектуальную оценку рисков, интеллектуальную торговлю, аналитику клиентов в режиме реального времени, интеллектуальные рекомендации и прогнозирование покупок, интеллектуальные платежи, прогнозирование медицинских рисков, точную медицину и персонализированные инструменты поиска ИИ.

19. Фирменный глаз. Стартап по сбору мнений и анализу. Используется запатентованную комбинацию поисковых алгоритмов, краудсорсинга и машинного обучения для анализа онлайн-разговоров на предмет настроений и тем, движущих этими настроениями.

Заключение.

В настоящее время, все большая часть мировой современной экономики насыщена передовыми технологиями, такими как искусственный интеллект и применение его в бизнесе не является исключением. У искусственного интеллекта есть все необходимое, чтобы произвести революцию в этом секторе по всему миру. Ожидается, что в скором времени искусственный интеллект превратится из удобной технологии в самый эффективный механизм принятия решений, который когда-либо присутствовал в экономических сферах деятельности. Спрогнозировано, что его внедрение сократит объем ручной работы, снизит риски и улучшит управление данными и активами компаний. Тем не менее, когда искусственный интеллект сможет произвести революцию в экономике, необходимо будет решить множество проблем. [12, 13]

В настоящее время мировые компании испытывают на себе все влияние нейросетей и искусственного интеллекта, способного превзойти человека в решении задач, где человеческий разум блуждал бы в поиске ответов годами. В будущем с постоянно развивающимися мощностями компьютеры получат самостоятельное управление целыми предприятиями без участия человека, задавая тренды, стандарты и совершенствуя технологические прорывы и революции. [16]

Таким образом, исследование и обсуждения позволяют сделать следующие некоторые выводы:

1. Установлено, что в ЮАР отсутствует опубликованная стратегия развития ИИ, но предпринимательски и технологически инновационно-ориентированным и осуществляющий сетевое взаимодействие на основе коллаборативных платформ с правительствами, частными компаниями, академическими учреждениями на международном уровне для регулирования развития в ЮАР таких новых технологий, как искусственный интеллект и блокчейн, создан Центр Четвертой промышленной революции страны.

2. Выявлено, что в ЮАР действуют Центр и Группы при университетах, занимающиеся исследованиями ИИ, содействием цифровой трансформации и наращиванием научного потенциала посредством междисциплинарных исследований с учетом выделенного набора технологий ИИ для приоритетного решения четырех насущных проблем (сельское хозяйство, здравоохранение, государственные и финансовые услуги) и таких четырех проблемных факторов, как этические последствия, системы образования, необходимость расширения широкополосной связи и обеспечение всеобщего легкого доступа к данным.

Таким образом, искусственный интеллект в прогнозировании эффективности функционирования многонациональных предприятий Южно-Африканской Республики станет одной из самых больших коммерческих возможностей в росте современной африканской экономики освоения мировых рынков. Преимущества применения ИИ широко распространены и высокорентабельны, революционизируя все направления деятельности МНП. Искусственный интеллект – важная и увлекательная тенденция, которой нужно следовать, особенно до того, как это сделают конкуренты. [20]