<?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">Journal of Economics, Entrepreneurship and Law</journal-id>
<journal-title-group>
<journal-title xml:lang="en">Journal of Economics, Entrepreneurship and Law</journal-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Экономика, предпринимательство и право</trans-title>
</trans-title-group>
</journal-title-group>
<issn publication-format="electronic">2222-534X</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">122941</article-id>
<article-id pub-id-type="doi">10.18334/epp.15.4.122941</article-id>
<article-id custom-type="edn" pub-id-type="custom">FBWMKE</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">Possibilities of business process optimization in IT and marketing organizations based on an artificial neural network</article-title>
<trans-title-group xml:lang="ru">
<trans-title>Возможности оптимизации бизнес-процессов в организациях IT-сферы и маркетинга на основе использования искусственной нейросети</trans-title>
</trans-title-group>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">

<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Melikhova</surname>
<given-names>Larisa Aleksandrovna</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Мелихова </surname>
<given-names>Лариса Александровна</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>доцент кафедры экономики и менеджмента, кандидат экономических наук, доцент</p>
</bio>
<email>melihova.l.a@mail.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
</contrib>

<contrib contrib-type="author">

<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Ryumshin</surname>
<given-names>Andrey Vasilevich</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Рюмшин </surname>
<given-names>Андрей Васильевич</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>к.э.н., доцент кафедры менеджмента, маркетинга и управления персоналом</p>
</bio>
<email>and8687@yandex.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff2"/>
</contrib>

<contrib contrib-type="author">

<name-alternatives>
<name xml:lang="en">
<surname>Dumm</surname>
<given-names>Dmitriy Vadimovich</given-names>
</name>
<name xml:lang="ru">
<surname>Думм</surname>
<given-names>Дмитрий Вадимович</given-names>
</name>
</name-alternatives>
<bio xml:lang="ru">
<p>магистрант</p>
</bio>
<email>ddumm@yandex.ru</email>
<xref ref-type="aff" rid="aff3"/>
</contrib>
</contrib-group><aff-alternatives id="aff1">
<aff>
<institution xml:lang="en">Volgograd State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Волгоградский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения РФ</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        <aff-alternatives id="aff2">
<aff>
<institution xml:lang="en">Kursk State University</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Курский государственный университет</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        <aff-alternatives id="aff3">
<aff>
<institution xml:lang="en">Moscow Institute of Physics and Technology</institution>
</aff>
<aff>
<institution xml:lang="ru">Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)</institution>
</aff>
</aff-alternatives>        
        
<pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2025-04-30" publication-format="electronic">
<day>30</day>
<month>04</month>
<year>2025</year>
</pub-date>
<volume>15</volume>
<issue>4</issue>
<issue-title xml:lang="en">VOL 15, NO4 (2025)</issue-title>
<issue-title xml:lang="ru">ТОМ 15, №4 (2025)</issue-title>
<fpage>2431</fpage>
<lpage>2442</lpage>
<history>
<date date-type="received" iso-8601-date="2025-03-19">
<day>19</day>
<month>03</month>
<year>2025</year>
</date>
<date date-type="accepted" iso-8601-date="">
<day></day>
<month></month>
<year></year>
</date>
</history>

<permissions>
<copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2025, Melikhova L.A., Ryumshin A.V., Dumm D.V.</copyright-statement>
<copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2025, Мелихова Л.А., Рюмшин А.В., Думм Д.В.</copyright-statement>
<copyright-year>2025</copyright-year>
<copyright-holder xml:lang="en">Melikhova L.A., Ryumshin A.V., Dumm D.V.</copyright-holder>
<copyright-holder xml:lang="ru">Мелихова Л.А., Рюмшин А.В., Думм Д.В.</copyright-holder>
<ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" start_date="2025-04-30"/>
</permissions>



<self-uri xlink:href="https://1economic.ru/lib/122941">https://1economic.ru/lib/122941</self-uri>
<abstract xml:lang="en"><p>The article considers theoretical and practical issues of applying artificial neural network to improve the efficiency of business processes in IT, marketing and retail. The purpose of the article is to study the practical possibility of optimizing business processes in a modern organization based on the use of artificial neural network. To achieve this goal, the tasks set are focused on the study of theoretical and practical aspects of the application of artificial neural network in the activities of organizations, as well as the systematization of research on this issue in order to form an objective basis. The methodology of this research includes the study of modern literature, observation, comparison, generalization, systematization, structural and dynamic statistical analysis of the use of neural network in the practice of modern organizations. The article describes the technology of development and the importance of artificial neural network for ensuring the efficiency of operations, considers its impact on key business processes in IT projects, marketing companies and supply chain management.

Current statistical data on the application of neural networks in practical activities of specialists and organizations, including automation of content creation, data analysis and optimization of operations are analyzed. It is established that in modern conditions optimization of processes and integration of modern technologies on the basis of artificial neural network allows modern organization not only to function stably in changing external conditions but also to move to a qualitative new state of processes in the internal environment, to a new way of process management, contributing to increase of profit and cost reduction. The results of the research can be used in the systematic study of the application of artificial neural networks for the optimization of business processes in the practical activities of modern companies of technological and commercial profile.</p>
</abstract>
<trans-abstract xml:lang="ru"><p>В представленной статье рассмотрены теоретические и практические вопросы использования искусственной нейросети для повышения эффективности бизнес-процессов ИТ-сферы, маркетинга и розничной торговли. Целью статьи является исследование практической возможности оптимизации бизнес-процессов в современной организации на основе использования искусственной нейросети. Для достижения цели поставленные задачи ориентированы на изучение теоретических и практических аспектов применения искусственной нейросети в деятельности организаций, а также систематизацию исследований по данному вопросу с целью формирования объективной базы. Методология данного исследования включает изучение современной литературы, наблюдение, сравнение, обобщение, систематизацию, структурно-динамический статистический анализ использования нейросети в практике современных организаций. В рамках статьи описывается технология разработки и значение искусственной нейросети для обеспечения эффективности деятельности, рассматривается ее влияние на ключевые бизнес-процессы в ИТ-проектах, маркетинговых компаниях и управления цепочками поставок. Анализируются современные статистические данные о применении нейросети в практической деятельности специалистов и организаций, включая автоматизацию создания контента, анализ данных и оптимизацию операций. По итогу в заключении формулируются итоговые выводы. Установлено, что в современных условиях оптимизация процессов и включение в них современных технологий на основе искусственной нейросети позволяет современной организации не только функционировать стабильно в изменяющихся внешних условиях, но и переходить к качественному новому состоянию процессов во внутренней среде, к новому способу управления процессами, способствующих увеличению получаемой прибыли и уменьшению издержек. Результаты проведенного и изложенного в данной статье исследования могут быть использованы при системном изучении применения искусственной нейросети для оптимизации бизнес-процессов в практической деятельности современных компаниях технологического и коммерческого профиля</p>
</trans-abstract>
<kwd-group xml:lang="en">
<kwd>neural network</kwd>
<kwd>digitalization</kwd>
<kwd>Internet</kwd>
<kwd>IT technology</kwd>
<kwd>business process</kwd>
<kwd>marketing</kwd>
<kwd>efficiency</kwd>
<kwd>optimization</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru">
<kwd>нейросеть</kwd>
<kwd>цифровизация</kwd>
<kwd>интернет</kwd>
<kwd>ИТ-технологии</kwd>
<kwd>бизнес-процессы</kwd>
<kwd>маркетинг</kwd>
<kwd>эффективность</kwd>
<kwd>оптимизация</kwd></kwd-group>
</article-meta>
</front>
<back> <ref-list>
<ref id="B1">
<label>1.</label>
<mixed-citation>1. Алимов Р.А. Искусственный интеллект и обучение структурам данных: как машинное обучение меняет подходы к обучению // Молодая наука: сборник трудов научно-практической конференции. Симферополь, 2023. – c. 18-20.2. Аксенов А. В. Синтез нейронной сети на основе сети Петри при решении задач оптимизации. Проблематика синтеза искусственных нейронных сетей // Научный аспект. – 2024. – № 5. – c. 2137-2146. 3. Болдычева А. Г. Нейросети и искусственный интеллект в управлении предприятием. / учебное пособие. - Курск : ЗАО Университетская книга, 2024. 4. Гафаров Ф.М., Галимянов А.Ф. Искусственные нейронные сети и приложения. / учеб. пособие. - Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018. – 121 c.5. Голованова Е.Н., Петрова В.А. Использование искусственного интеллекта в управлении предприятием // Актуальные проблемы социально-экономического и технологического развития России: теория и практика: Материалы научно-практической конференции. 2023. – c. 53-57.6. Головин С. А., Паршина Ю. Д. Интеграция информационных технологий в современное управление предприятием // Научный Лидер. – 2024. – № 9. – c. 10-13. 7. Горбаченко В.И. Искусственный интеллект, нейронные сети и перспективные направления их применения // Новые информационные технологии и системы (НИТиС-2023): Сборник научных статей</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2.</label>
<mixed-citation>2. Пенза, 2023. – c. 97-105.8. Демьянов С. А. Специфика применения искусственного интеллекта в интернет-маркетинге // Инжиниринг: теория и практика: Материалы IV международной научно-практической конференции, Пинск, 25 апреля 2024 года. – Пинск: Полесский государственный университет. Пинск, 2024. – c. 33-35.9. Кузнецов И.А., Шевяков А.Ю., Баранова Е.Д. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для оптимизации бизнес-процессов в сфере сервиса // Вопросы отраслевой экономики. – 2024. – № 3. – c. 8-16. – doi: 10.24888/2949-2793-2024-7-8-16. 10. Ляпунцова Е. В., Семенюта А. Н. Оптимизация рекрутинговых процессов путем внедрения интеллектуальных технологий анализа данных // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2024. – № 3. – c. 56-58. – doi: 10.24412/2071-6168-2024-3-56-57. 11. Махов И.С., Чумакова Е.В., Корнеев Д.Г. Проектирование методов оценки критичности операционных рисков на основе нейросетевых ансамблей и технологий объяснимого искусственного интеллекта // Инжиниринг предприятий и управление знаниями (ИПamp;amp;УЗ-2024): сборник научных трудов XXVII Российской научной конференции : в 2 т., Москва, 28–29 ноября 2024 года. – Москва: Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова. Москва, 2024. – c. 220-227.12. Мирошниченко М.А. Цифровая трансформация: российские приоритеты формирования цифровой экономики. - Краснодар, КГУ, 2021. – 224 c.13. Морозов М.М. Цифровая трансформация сервисной экономики. - М.: Русайнс, 2022. – 100 c.14. Пискун Е.С., Нуансенгси Д.В., Котько Е.Н. Оптимизация бизнес-процессов в электронной коммерции с применением методов и алгоритмов искусственного интеллекта // Доклады Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники. – 2024. – № 6. – c. 103-111. – doi: 10.35596/1729-7648-2024-22-6-103-111. 15. Пугачева О. В. Использование искусственного интеллекта в экономике и обществе: направления, проблемы и регулирование // Известия Гомельского государственного университета имени Ф. Скорины. – 2024. – № 5. – c. 136-141. 16. Савина С.А., Заварыкин К.В., Мелихова Л.А. Развитие экономики региона на основе инновационной политики современных коммерческих организаций // Экономика, предпринимательство и право. – 2024. – № 11. – c. 6849-6858. – doi: 10.18334/epp.14.11.122023. 17. Суслова В.С. Использование искусственного интеллекта для повышения эффективности развития бизнеса // Республиканский институт инновационных технологий. – 2024. – c. 52-53. 18. AI Insights for Marketers. [Электронный ресурс]. URL: https://offers.hubspot.com/ai-marketing (дата обращения: 25.03.2025).19. Analytics-automated-and-martech. [Электронный ресурс]. URL: https://www.marketingcharts.com/customer-centric/analytics-automated-and-martech-229442 (дата обращения: 25.03.2025).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3.</label>
<mixed-citation>3. Болдычева А. Г. Нейросети и искусственный интеллект в управлении предприятием. / учебное пособие. - Курск : ЗАО Университетская книга, 2024.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4.</label>
<mixed-citation>4. Гафаров Ф.М., Галимянов А.Ф. Искусственные нейронные сети и приложения. / учеб. пособие. - Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018. – 121 c.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<label>5.</label>
<mixed-citation>5. Голованова Е.Н., Петрова В.А. Использование искусственного интеллекта в управлении предприятием // Актуальные проблемы социально-экономического и технологического развития России: теория и практика: Материалы научно-практической конференции. 2023. – c. 53-57.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<label>6.</label>
<mixed-citation>6. Головин С. А., Паршина Ю. Д. Интеграция информационных технологий в современное управление предприятием // Научный Лидер. – 2024. – № 9. – c. 10-13.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<label>7.</label>
<mixed-citation>7. Горбаченко В.И. Искусственный интеллект, нейронные сети и перспективные направления их применения // Новые информационные технологии и системы (НИТиС-2023): Сборник научных статей
Пенза, 16–17 ноября 2023 года. Пенза, 2023. – c. 97-105.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<label>8.</label>
<mixed-citation>8. Демьянов С. А. Специфика применения искусственного интеллекта в интернет-маркетинге // Инжиниринг: теория и практика: Материалы IV международной научно-практической конференции, Пинск, 25 апреля 2024 года. – Пинск: Полесский государственный университет. Пинск, 2024. – c. 33-35.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<label>9.</label>
<mixed-citation>9. Кузнецов И.А., Шевяков А.Ю., Баранова Е.Д. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для оптимизации бизнес-процессов в сфере сервиса // Вопросы отраслевой экономики. – 2024. – № 3. – c. 8-16. – doi: 10.24888/2949-2793-2024-7-8-16.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<label>10.</label>
<mixed-citation>10. Ляпунцова Е. В., Семенюта А. Н. Оптимизация рекрутинговых процессов путем внедрения интеллектуальных технологий анализа данных // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2024. – № 3. – c. 56-58. – doi: 10.24412/2071-6168-2024-3-56-57.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<label>11.</label>
<mixed-citation>11. Махов И.С., Чумакова Е.В., Корнеев Д.Г. Проектирование методов оценки критичности операционных рисков на основе нейросетевых ансамблей и технологий объяснимого искусственного интеллекта // Инжиниринг предприятий и управление знаниями (ИПamp;amp;УЗ-2024): сборник научных трудов XXVII Российской научной конференции : в 2 т., Москва, 28–29 ноября 2024 года. – Москва: Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова. Москва, 2024. – c. 220-227.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B12">
<label>12.</label>
<mixed-citation>12. Мирошниченко М.А. Цифровая трансформация: российские приоритеты формирования цифровой экономики. - Краснодар, КГУ, 2021. – 224 c.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B13">
<label>13.</label>
<mixed-citation>13. Морозов М.М. Цифровая трансформация сервисной экономики. - М.: Русайнс, 2022. – 100 c.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B14">
<label>14.</label>
<mixed-citation>14. Пискун Е.С., Нуансенгси Д.В., Котько Е.Н. Оптимизация бизнес-процессов в электронной коммерции с применением методов и алгоритмов искусственного интеллекта // Доклады Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники. – 2024. – № 6. – c. 103-111. – doi: 10.35596/1729-7648-2024-22-6-103-111.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B15">
<label>15.</label>
<mixed-citation>15. Пугачева О. В. Использование искусственного интеллекта в экономике и обществе: направления, проблемы и регулирование // Известия Гомельского государственного университета имени Ф. Скорины. – 2024. – № 5. – c. 136-141.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B16">
<label>16.</label>
<mixed-citation>16. Савина С.А., Заварыкин К.В., Мелихова Л.А. Развитие экономики региона на основе инновационной политики современных коммерческих организаций // Экономика, предпринимательство и право. – 2024. – № 11. – c. 6849-6858. – doi: 10.18334/epp.14.11.122023.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B17">
<label>17.</label>
<mixed-citation>17. Суслова В.С. Использование искусственного интеллекта для повышения эффективности развития бизнеса // Республиканский институт инновационных технологий. – 2024. – c. 52-53.</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B18">
<label>18.</label>
<mixed-citation>18. AI Insights for Marketers. [Электронный ресурс]. URL: https://offers.hubspot.com/ai-marketing (дата обращения: 25.03.2025).</mixed-citation>
</ref>
<ref id="B19">
<label>19.</label>
<mixed-citation>19. Analytics-automated-and-martech. [Электронный ресурс]. URL: https://www.marketingcharts.com/customer-centric/analytics-automated-and-martech-229442 (дата обращения: 25.03.2025).</mixed-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>