<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en">
<front> <journal-meta>
<journal-id journal-id-type="publisher-id">Informatization in the Digital Economy</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title xml:lang="en">Informatization in the Digital Economy</journal-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Информатизация в цифровой экономике</trans-title>
</trans-title-group>
</journal-title-group>
<issn publication-format="print">2712-9306</issn>
<publisher>
<publisher-name xml:lang="en">BIBLIO-GLOBUS Publishing House</publisher-name>
</publisher>
</journal-meta><article-meta>
<article-id pub-id-type="publisher-id">121810</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.18334/ide.5.4.121810</article-id>
<article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">APEVUV</article-id>
<article-categories>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
<subject>Articles</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
<subject>Статьи</subject>
</subj-group>
<subj-group subj-group-type="article-type">
<subject>Research Article</subject>
</subj-group>
</article-categories>
<title-group>
<article-title xml:lang="en">Business management in the context of digital transformation based on artificial intelligence and big data: international experience and prospects for Russian management</article-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Управление бизнесом в контексте цифровой трансформации с опорой на искусственный интеллект и большие данные: международный опыт и перспектива для менеджмента России</trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-1185-7002</contrib-id><contrib-id contrib-id-type="spin">2137-3082</contrib-id>
<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Smetanin</surname>
<given-names>Anton Sergeevich</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Сметанин</surname>
<given-names>Антон Сергеевич</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>аспирант кафедры экономики и предпринимательства</p>
</bio>
<email>smetanin_a_s@mail.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>
</contrib-group><aff-alternatives id="aff1">
<aff>
<institution xml:lang="en">Volgograd State Technical University</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Волгоградский государственный технический университет</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        
<pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2024-12-24" publication-format="print">
<day>24</day>
<month>12</month>
<year>2024</year>
</pub-date>
<volume>5</volume>
<issue>4</issue>
<issue-title xml:lang="en">VOL 5, NO4 (2024)</issue-title>
<issue-title xml:lang="ru">ТОМ 5, №4 (2024)</issue-title>
<fpage>523</fpage>
<lpage>534</lpage>
<history>
<date date-type="received" iso-8601-date="2024-08-30">
<day>30</day>
<month>08</month>
<year>2024</year>
</date>
<date date-type="accepted" iso-8601-date="2024-10-01">
<day>01</day>
<month>10</month>
<year>2024</year>
</date>
</history>

<permissions>
<copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2024, Smetanin A.S.</copyright-statement>
<copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2024, Сметанин А.С.</copyright-statement>
<copyright-year>2024</copyright-year>
<copyright-holder xml:lang="en">Smetanin A.S.</copyright-holder>
<copyright-holder xml:lang="ru">Сметанин А.С.</copyright-holder>
<ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2024-12-24"/>
</permissions>



<self-uri xlink:href="https://1economic.ru/lib/121810">https://1economic.ru/lib/121810</self-uri>
<abstract xml:lang="en"><p>The article examines the contribution of artificial intelligence and big data to the effectiveness of business management in the context of digital transformation and identifies opportunities for increasing the effectiveness of management in Russia based on these technologies. 

To this end, based on regression analysis, economic and mathematical modeling of business management in the context of digital transformation using artificial intelligence and big data was carried out. The author of the article summarizes the international experience of the top 30 countries in the world, business structures in which the technologies in question are most actively used in 2023.

The main author's conclusion is that the data of artificial intelligence and big data technologies open new opportunities for improving the effectiveness of management in the context of digital transformation.

 The article substantiates the advantages of business management automation in the context of digital transformation, including increasing the flexibility of Russian business,growth of the added value of domestic business, and improvement of the effectiveness of innovation management in business.

 Based on the projection of international best practices on the Russian digital economy, the author made a forecast, which showed that due to the massive spread of artificial intelligence and big data and their application in management, the effectiveness of Russian business management will significantly increase. The forecast revealed the prospects of improving business management in Russia through the management automation of using artificial intelligence and big data.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="ru"><p>Статья посвящена определению вклада искусственного интеллекта и больших данных в результативность управления бизнесом в контексте цифровой трансформации, а также выявлению возможностей роста результативности менеджмента в России с опорой на данные технологии. Для этого методом регрессионного анализа осуществляется экономико-математическое моделирование управления бизнесом в контексте цифровой трансформации с помощью искусственного интеллекта и больших данных на основе обобщения международного опыта топ-30 стран мира, бизнес-структуры в которых наиболее активно применяют рассматриваемые технологии в 2023 г. Главный авторский вывод состоит в том, что технологии искусственного интеллекта и больших данных открывают новые возможности для повышения результативности менеджмента в контексте цифровой трансформации. Среди обоснованных в этой статье преимуществ автоматизации бизнес-менеджмента в условиях цифровой трансформации повышение гибкости российского бизнеса, наращение сгенерированной отечественным бизнесом добавленной стоимости и увеличение результативности управления инновациями в бизнесе. Составленный при проецировании передового международного опыта на российскую цифровую экономику авторский прогноз показал, что благодаря массовому распространению искусственного интеллекта и больших данных и их применению в менеджменте результативность управления российским бизнесом значительно возрастет. Данный прогноз раскрыл перспективу совершенствования управления бизнесом в России за счет автоматизации менеджмента с помощью искусственного интеллекта и больших данных.</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="en">
<kwd>management</kwd>
<kwd>digital transformation</kwd>
<kwd>artificial intelligence</kwd>
<kwd>big data</kwd>
<kwd>business management in Russia</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru">
<kwd>менеджмент</kwd>
<kwd>цифровая трансформация</kwd>
<kwd>искусственный интеллект</kwd>
<kwd>большие данные</kwd>
<kwd>управление бизнесом России</kwd></kwd-group>
</article-meta>
</front>
<back> <ref-list>
<ref id="B1">
<label>1.</label>
<mixed-citation>1. Лугерт Н.Е. Концепция принятия управленческих решений в контексте цифровой трансформации бизнеса // Информатизация в цифровой экономике. – 2024. – № 1. – c. 75-90. – doi: 10.18334/ide.5.1.120559.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2.</label>
<mixed-citation>2. Ожиганова М.И., Калита А.О., Тищенко Е.Н. Построение адаптивных систем защиты информации // НБИ технологии. – 2019. – № 4. – c. 12-21. – doi: 10.15688/NBIT.jvolsu.2019.4.2.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3.</label>
<mixed-citation>3. Гасанов А.М., Кузина Е.Л., Кузина М.А., Надолинский П.В. Алгоритм и этапы внедрения цифровых технологий и их влияние на систему менеджмента качества предприятия // Транспортное дело России. – 2024. – № 3. – c. 105-109.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4.</label>
<mixed-citation>4. Пасынков Д.В., Яруллина Ж.А. Использование цифровых технологий в менеджменте // Наука и бизнес: пути развития. – 2023. – № 6. – c. 119-123.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5.</label>
<mixed-citation>5. Яковлева М.В., Морохотова Д.Е., Каргина Ю.С. Трансформация компетенций менеджеров в условиях внедрения технологий искусственного интеллекта // Информатизация в цифровой экономике. – 2023. – № 3. – c. 207-224. – doi: 10.18334/ide.4.3.118577.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6.</label>
<mixed-citation>6. Матковская Я.С., Бережнова А.И. Мобильные платежные системы: путь к рыночному равновесию и благосостоянию или к дисбалансу и кризису? // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2013. – № 28. – c. 31-36.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7.</label>
<mixed-citation>7. Мурзин Р.И. Роль цифровых технологий в современном менеджменте: перспективы и вызовы // Символ науки: международный научный журнал. – 2024. – № 3-2. – c. 182-184.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8.</label>
<mixed-citation>8. Казаченко К.В. Эволюция применения искусственного интеллекта и больших данных в управлении инновациями // Инновации и инвестиции. – 2024. – № 4. – c. 10-13.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9.</label>
<mixed-citation>9. Морозова И.А., Сметанин А.С., Сметанина А.И. Управление конкурентоспособностью бизнеса на основе искусственного интеллекта и больших данных для его устойчивого развития // Современная конкуренция. – 2024. – № 1. – c. 29-40. – doi: 10.37791/2687-0657-2024-18-1-29-40.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10.</label>
<mixed-citation>10. Морозова И.А., Сметанина А.И., Сметанин А.С. ESG-менеджмент качества: роль цифровой трансформации бизнеса // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. – 2023. – № 4. – c. 530-555. – doi: 10.21638/11701/spbu08.2023.404.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11.</label>
<mixed-citation>11. Самойленко Д.А. Применение искусственного интеллекта и больших данных в стратегическом управлении компанией // Наука XXI века: актуальные направления развития. – 2024. – № 1-2. – c. 167-172.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B12">
<label>12.</label>
<mixed-citation>12. Ashal N., Morshed, A. Balancing data-driven insights and human judgment in supply chain management: The role of business intelligence, big data analytics, and artificial intelligence // Journal of Infrastructure, Policy and Development. – 2024. – № 8. – p. 3941. – doi: 10.24294/jipd.v8i6.3941.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B13">
<label>13.</label>
<mixed-citation>13. Wu A. Improving realty management ability based on big data and artificial intelligence decision-making // PLoS ONE. – 2024. – № 19. – p. e0307043. – doi: 10.1371/journal.pone.0307043.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B14">
<label>14.</label>
<mixed-citation>14. Global Innovation Index 2023: Innovation in the face of uncertainty. Wipo. [Электронный ресурс]. URL: https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo-pub-2000-2023-en-main-report-global-innovation-index-2023-16th-edition.pdf (дата обращения: 29.08.2024).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B15">
<label>15.</label>
<mixed-citation>15. Индикаторы цифровой экономики: 2024: статистический сборник. Исиэз вшэ. [Электронный ресурс]. URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/892389163.pdf (дата обращения: 29.08.2024).</mixed-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>