Информационная система администрирования регионального агротуризма с использованием искусственного интеллекта
Хачемизова Э.А.1, Ешугова С.К.1, Кумпилова А.Р.1
1 Майкопский государственный технологический университет
Скачать PDF | Загрузок: 7
Статья в журнале
Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 19, Номер 5 (Май 2025)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=82565784
Аннотация:
В статье рассматривается концепция разработки и внедрения интеллектуальной информационной системы администрирования регионального агротуризма. Обосновывается актуальность разработки интеллектуальной информационной системы, описываются функциональные требования и архитектура системы, а также рассматриваются потенциальные преимущества применения алгоритмов искусственного интеллекта для оптимизации процессов планирования, персонализации рекомендаций, автоматизации обработки запросов, прогнозирования спроса на различные виды туристических услуг, продвижения и управления агротуристическими ресурсами региона. Приводятся результаты анализа существующих решений и обосновывается необходимость внедрения интеллектуальной информационной системы для повышения эффективности управления в условиях динамично меняющегося рынка туристических услуг в регионе
Ключевые слова: агротуризм, информационная система, искусственный интеллект, персонализация, автоматизация, прогнозирование, региональное развитие, туризм
Финансирование:
Исследование выполнено за счет средств гранта ФГБОУ ВО «МГТУ»
JEL-классификация: Z31, Z32, L83, O31
Введение
Агротуризм – перспективное направление социально-экономического развития сельских территорий, способствующее диверсификации экономики, созданию новых рабочих мест и сохранению культурного наследия. Однако, эффективное администрирование и управление агротуристическими ресурсами региона требует комплексного подхода, опирающегося на современные информационные технологии. Агротуризм способен не только разнообразить туристический рынок, но и вдохнуть новую жизнь в сельские регионы, поддерживая местных фермеров и сохраняя культурное наследие [6]. Однако успешное развитие агротуризма в регионе требует эффективной системы управления, способной охватить все аспекты деятельности: от взаимодействия с туристами до поддержки фермерских хозяйств [14]. Эффективное управление агротуризмом в регионе требует комплексного подхода, включающего сбор, обработку и анализ большого объема данных о туристах, объектах агротуризма, инфраструктуре и т.д. [7]
Информационная система администрирования, усиленная возможностями искусственного интеллекта (ИИ), становится незаменимым инструментом для раскрытия полного потенциала регионального агротуризма, в связи с этим, актуальным является разработка и внедрение интеллектуальной информационной системы (ИИС) администрирования регионального агротуризма, использующей технологии искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации управления и повышения привлекательности региона для туристов. [3].
На основе анализа научных статей и исследований можно отметить, что современным формам цифровых технологий с применением ИИ в туристической сфере придается большое значение как со стороны научных сообществ, так и со стороны участников бизнеса. Исследованию данных проблем посвящены работы российских и зарубежных ученых.
Роль цифровых технологий в повышении инновационной активности туристских организаций изучают Чуваткин П.П., Левченко К.К. [30], Богомазова И.В., Климова Т.Б., Аноприева Е.В. [5], Шамахов В. А., Погорелов Н. В., Бурлов Д. И. [31]
В статьях Леушкина В.В. [14], Никонова Т.В., Воронцова Л.В. [19], Ганебных Е.В., Лесных Н.Ю., Савельева Н.К., Созинова А.А. [6] рассматривается агротуризм как инновационный способ развития АПК.
Моделям и технологиям развития туризма в реалиях цифровой экономики посвящены работы Макринова Е.И., Сотник А.П., Хайдаров И.С. [], Левченко К.К. [15], Боголюбов В.С., Боголюбова С.А. [3], Бадмаева М.Х. [2].
Научный пробел. Существующие исследования, посвященные информационным системам администрирования регионального агротуризма, часто описывают отдельные функциональные модули, такие как системы учета и бронирования, системы управления контентом сайта и системы анализа данных. Однако, недостаточно внимания уделяется разработке комплексных информационных систем, интегрирующих все эти функции и использующих технологии ИИ для оптимизации процессов принятия решений. Кроме того, отмечается необходимость учета специфических региональных особенностей и потребностей пользователей при разработке таких систем.
Необходимо исследовать возможности применения различных алгоритмов ИИ для решения задач, связанных с прогнозированием спроса, разработкой рекомендательных систем, автоматизацией маркетинга и анализом отзывов туристов. Кроме того, необходимо разработать методологию оценки эффективности внедрения таких систем, учитывающую экономические и социальные аспекты развития агротуризма.
Цель исследования – оценка влияние управленческих связей и организационных структур на внедрение информационной системы администрирования регионального агротуризма с использованием искусственного интеллекта.
Научная новизна заключается в разработке интеллектуальной информационной системы, описывающей функциональные требования и архитектуру системы, а также рассматривающей потенциальные преимущества применения алгоритмов искусственного интеллекта для оптимизации процессов планирования, персонализации рекомендаций, автоматизации обработки запросов, прогнозирования спроса на различные виды туристических услуг, продвижения и управления агротуристическими ресурсами региона.
Авторская гипотеза предполагает, что применение интеллектуальной информационной системы администрирования, с импользованием современных информационных технологий, позволит эффективно управлять агротуристическими ресурсами региона.
Методология исследования включает системный и сравнительный анализы, моделирование. Применяется эмпирический подход, позволяющий обнаружить основыные слабые места и разработать действенные меры по их нейтрализации.
Основная часть
В большинстве регионов управление агротуризмом осуществляется разрозненно и неэффективно. Многие агротуристические предприятия, особенно небольшие семейные фермы, придерживаются традиционных методов управления, что часто приводит к ряду проблем и упускает возможности для роста и развития.
Одна из проблем традиционного подхода к администрированию агротуризма заключается в отсутствии единой платформы, то есть информация о доступных агротуристических продуктах, мероприятиях и возможностях размещается на различных сайтах, в социальных сетях и туристических агентствах, что затрудняет поиск для туристов.
Следующая проблема в сложности с бронированием и логистикой, когда процесс бронирования часто осуществляется вручную, через телефон или электронную почту, что приводит к ошибкам и задержкам.
Недостаточный уровень маркетинга является проблемой администрирования агротуризма, когда малые фермерские хозяйства не обладают достаточными ресурсами и опытом для проведения эффективных маркетинговых кампаний.
Проблема, упускающая возможность роста и развития – отсутствие аналитики и статистики, то есть невозможность получения точной информации о предпочтениях туристов и эффективности различных мероприятий затрудняет планирование и принятие управленческих решений.
Информационная система администрирования агротуризма с применением ИИ решает вышеуказанные проблемы, предлагая следующие преимущества (рис. 1):
Рисунок. 1. Информационная система администрирования:
проблемы и преимущества
Источник: составлено автором.
Однозначным преимуществом является централизованная платформа и удобный поиск, которая влечет создание единого информационного портала, с помощью которого система аккумулирует информацию обо всех доступных агротуристических продуктах в регионе: фермерские хозяйства, гостевые дома, мастер-классы, гастрономические туры и т.д.
Платформа позволяет осуществить интеллектуальный поиск и фильтрацию, а ИИ дает возможность пользователям быстро и легко находить подходящие варианты, основываясь на предпочтениях, бюджете, датах поездках и других критериях.
Информационная система анализирует данные о пользователях и предлагает им наиболее релевантные варианты агротуристических продуктов.
Следующим преимуществом является оптимизация процессов бронирования и логистики, которое заключается в автоматизированном бронировании, интеграции с платежными системами и оптимизации логистики.
Автоматизированное бронирование предполагает наличие системы, которая позволяет туристам легко и быстро бронировать агротуристические продукты онлайн, с возможностью выбора дат, количества человек и дополнительных услуг.
Интеграция с платежными системами предназначена удобно и безопасно производить оплату онлайн.
Оптимизация логистики с использованием ИИ может помочь в планировании маршрутов, учитывая транспортные возможности и интересы туристов, а также в управлении трансферами и экскурсиями.
Определенным преимуществом информационной системы является усиление маркетинговых возможностей, то есть:
- ИИ позволяет создавать и запускать персонализированные маркетинговые кампании, ориентированные на конкретные целевые аудитории;
- ИИ может генерировать привлекательный контент для социальных сетей и веб-сайтов, рассказывая о жизни на ферме, местных традициях и кулинарных изысках;
- система помогает оптимизировать контент для поисковых систем, чтобы привлекать больше потенциальных туристов.
Следует обратить внимание на преимущество информационной системы как принятие решений на основе данных и аналитика. Система собирает данные о предпочтениях туристов, бронированиях, посещаемости мероприятий и эффективности маркетинговых кампаний. ИИ может прогнозировать спрос на различные агротуристические продукты, позволяя фермерам и организаторам мероприятий адаптировать свои предложения. ИИ может помочь в определении оптимальных цен на агротуристические продукты, учитывая спрос, конкуренцию и другие факторы.
Анализируя существующие решения и аргументируя необходимость разработки ИИС, следует отметить, что в настоящее время существует ряд информационных систем, предназначенных для автоматизации различных аспектов туристической деятельности [1]. Однако большинство из них ориентированы на общие направления туризма и не учитывают специфику агротуризма, такую как сезонность, зависимость от природных условий, небольшие масштабы объектов размещения и развлечений. Существующие решения часто не обладают достаточной функциональностью для анализа данных о предпочтениях туристов, оптимизации маршрутов и логистики, автоматизированной обработки запросов и прогнозирования спроса. Поэтому разработка специализированной ИИС администрирования регионального агротуризма с использованием ИИ представляется необходимым шагом для повышения конкурентоспособности региона на туристическом рынке.
В предлагаемой ИИС применяются технологии ИИ, которые основаны на алгоритмах коллаборативной фильтрации и контентного анализа, позволяют предлагать туристам наиболее подходящие объекты агротуризма, маршруты и мероприятия на основе их предпочтений, истории посещений и отзывов других пользователей. Применяются системы в области обработки и анализа данных.
Традиционные системы управления базами данных (СУБД), которые предназначены для хранения, организации и доступа к структурированным данным [2]. Они хорошо справляются с выполнением предопределенных запросов и генерацией отчетов, но ограничены в возможностях анализа неструктурированных данных, выявления скрытых закономерностей и прогнозирования.
Используются системы обработки естественного языка (NLP – Natural Language Processing), предназначенные для анализа и понимания текста. Они могут использоваться для извлечения информации из документов, классификации текста, автоматического перевода и других задач, например, для автоматической обработки запросов туристов, поступающих в чат-боты, извлечения информации из текстовых отзывов и комментариев, анализа тональности высказываний и определения потребностей клиентов. Однако NLP-системы часто требуют значительных вычислительных ресурсов и могут быть недостаточно точными при обработке специализированных текстов [4].
Применяются системы машинного обучения (ML – Machine Learning), где используют алгоритмы для построения моделей на основе больших объемов данных, с целью прогнозирования, классификации или выявления закономерностей. Однако ML-системы требуют значительных усилий по подготовке данных, выбору и настройке алгоритмов, а также интерпретации результатов. Они также могут быть «черным ящиком», что затрудняет понимание причин принимаемых решений. Они способны решать задачи классификации, регрессии, кластеризации и прогнозирования спроса на агротуристические услуги, выявления факторов, влияющих на популярность объектов агротуризма, и оптимизации маркетинговых кампаний. Алгоритмы машинного обучения позволяют автоматически адаптировать систему к изменяющимся условиям рынка и повышать точность прогнозов [4].
Системы бизнес-аналитики (BI – Business Intelligence) предоставляют инструменты для визуализации данных, создания дашбордов и анализа тенденций. Они позволяют пользователям исследовать данные и выявлять ключевые показатели эффективности (KPI – Key Performance Indicators). Однако BI-системы требуют активного участия аналитика для интерпретации результатов и не обладают встроенными механизмами для автоматического выявления проблем и предложений решений.
Для анализа фотографий и видео, размещенных в социальных сетях, для оценки привлекательности объектов агротуризма и выявления трендов, используется технология – компьютерное зрение (CV – Computer Vision).
Внедрение ИИС администрирования регионального агротуризма позволит:
- повысить эффективность управления агротуризмом в регионе, за счет оптимизации бизнес-процессов, автоматизации рутинных задач и предоставлении аналитической информации для принятия обоснованных управленческих решений;
- увеличить привлекательность региона для туристов путем персонализации рекомендаций, улучшения качества обслуживания и предоставления удобных инструментов для планирования поездок;
- привлечь новых туристов посредством эффективных маркетинговых кампаний, основанных на анализе данных и прогнозировании спроса;
- увеличить доходы от агротуризма, благодаря оптимизации загрузки объектов агротуризма, повышении лояльности клиентов и увеличении среднего чека;
- стимулировать развитие сельских территорий, за счет создания новых рабочих мест, диверсификации экономики и сохранении культурного наследия.
ИИС представляет собой мощный инструмент для решения сложных задач. Архитектура ИИС позволяет объединить различные источники данных, технологии анализа и представления знаний, а функциональные возможности позволяют автоматизировать бизнес-процессы, улучшить качество принимаемых решений и повысить конкурентоспособность организации. Разработка и внедрение ИИС является стратегически важным шагом для организаций, стремящихся к цифровой трансформации и устойчивому развитию. В эпоху цифровой трансформации и экспоненциального роста данных, потребность в эффективных и адаптивных информационных системах становится критически важной. ИИС представляют собой новый уровень автоматизации и поддержки принятия решений, сочетая возможности традиционных информационных систем с передовыми технологиями ИИ.
Разрабатываемая ИИС обладает модульной архитектурой, позволяющая гибко настраивать систему под конкретные потребности региона.
Основные модули ИИС включают (рис. 2):
1) модуль анализа данных;
2) модуль персонализации;
3) модуль автоматизированной обработки запросов;
4) модуль оптимизации логистики;
5) модуль аналитической отчетности;
6) модуль управления данными.
Рисунок. 2. Модульная архитектура интеллектуальной информационной системы
Источник: составлено автором.
Модуль анализа данных использует методы машинного обучения и анализа данных для выявления закономерностей, прогнозирования спроса, сегментации аудитории и оценки эффективности маркетинговых кампаний.
В модуле персонализации на основе анализа предпочтений туристов, формируют индивидуальные рекомендации по выбору объектов агротуризма, маршрутов, мероприятий и услуг.
Модуль автоматизированной обработки запросов использует чат-боты и другие инструменты для автоматической обработки запросов туристов, предоставления информации об объектах агротуризма, бронирования услуг и решения возникающих проблем.
Модуль оптимизации логистики разрабатывает оптимальные маршруты для туристов с учетом их предпочтений, транспортной инфраструктуры и загруженности объектов агротуризма.
Модуль аналитической отчетности предоставляет аналитические отчеты и дашборды для органов управления регионом, позволяющие оценивать эффективность развития агротуризма и принимать обоснованные управленческие решения.
Модуль управления данными обеспечивает сбор, хранение и обработку информации об объектах агротуризма (фермы, усадьбы, винодельни и т.д.), туристах, инфраструктуре, мероприятиях и других релевантных данных.
Заключение
Информационная система администрирования регионального агротуризма, усиленная возможностями искусственного интеллекта, является мощным инструментом для раскрытия потенциала сельских территорий, привлечения туристов, поддержки фермеров и развития устойчивого туризма, необходимым шагом для эффективного развития данной отрасли. ИИС позволит повысить информированность туристов, улучшить качество услуг, повысить эффективность управления, привлечь больше туристов, оптимизировать распределение ресурсов и улучшить координацию усилий.
Внедрение ИИС требует тщательного планирования и инвестиций, но в долгосрочной перспективе она позволит региону значительно повысить свою конкурентоспособность на туристическом рынке и обеспечить устойчивое социально-экономическое развитие. ИИС станет катализатором развития регионального агротуризма, способствуя экономическому росту сельских территорий и сохранению культурного наследия.
Существенно, что в ИИС учитываются потребности как туристов, так и местных производителей, обеспечивая прозрачность, удобство и взаимную выгоду, тогда агротуризм сможет стать действительно драйвером развития сельских территорий и сохранить уникальное культурное наследие региона.
Предложенная ИИС позволит автоматизировать рутинные задачи, оптимизировать бизнес-процессы, персонализировать обслуживание и привлекать новых туристов, что в конечном итоге приведет к увеличению доходов от агротуризма и стимулированию развития сельских территорий.
Источники:
2. Бадмаева М.Х. К вопросу об особенностях и проблемах применения систем искусственного интеллекта в сельском хозяйстве // Вестник Бурятского государственного университета. – 2022. – № 3. – c. 75‒82.
3. Боголюбов В.С., Боголюбова С.А. Потенциал использования цифровых платформ в туризме // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2023. – № 4. – c. 156–162. – doi: 10.17513/vaael.2778.
4. Богомазова И.В., Климова Т.Б. Цифровые сервисы и туристская экосистема в развитии внутреннего туризма // Экономика. Информатика. – 2022. – № 49. – c. 718-730.
5. Богомазова И.В., Аноприева Е.В., Климова Т.Б. Цифровая экономика в индустрии туризма и гостеприимства: тенденции и перспективы // Сервис в России и за рубежом. – 2019. – № 3. – c. 34–47. – doi: 10.24411/1995–042X-2019–10303.
6. Ганебных Е.В., Лесных Н.Ю., Савельева Н.К., Созинова А.А. Миграция и сельский туризм: взаимное влияние и пути развития // Экономика, предпринимательство и право. – 2023. – № 6. – c. 2029-2040. – doi: 10.18334/epp.13.6.117788.
7. Калашникова С.В., Кумпилова А.Р., Хамирзова С.К., Хачемизова Э.А. Инновационный аспект цифровизации индустрии гостеприимства и туризма Республики Адыгея // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. – 2023. – № 4. – c. 13.
8. Кириллова С.А. Инновационные технологии управления социальноэкономическим развитием регионов России // Цифровизация внутреннего туризма как инструмент повышения конкурентоустойчивости территорий: Материалы XII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Том Часть II. 2020. Уфа, 2020. – c. 229-234.
9. Козлов М.В., Бриксин В.Е., Немчинова Е.Е. Факторы влияния цифровизации на туристский бизнес // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2023. – № 2. – c. 52-56.
10. Конинина Д.Д., Ломовцева А. В. Цифровая трансформация регионального туризма // E-Scio. – 2023. – № 3. – c. 503-509.
11. Лазарева А.А., Пчелинцева Н.В. Анализ состояния цифровизации сельскохозяйственных предприятий рязанской области // Наука и образование. – 2020. – № 2. – c. 47.
12. Левченко К.К. Структурно-функциональная модель цифровой платформы в туризме // Экономика: вчера, сегодня, завтра. – 2023. – № 3–1. – c. 285–293. – doi: 10.34670/AR.2023.70.77.066.
13. Левченко Т.П. Инновационная активность организаций индустрии туризма и гостеприимства: оценка, инструменты и сценарии развития. / монография. - Сочи: ФИЦ СНЦ РАН, 2022. – 273 c.
14. Леушкина В.В. Агротуризм как инновационный способ развития АПК // Экономика, предпринимательство и право. – 2009. – № 11. – c. 6613-6624. – doi: 10.18334/epp.14.11.122009.
15. Макринова Е.И., Сотник А.П., Хайдаров И.С. Модели и технологии развития туризма в мейнстриме цифровой экономики // Фундаментальные исследования. – 2020. – № 3. – c. 72–77. – doi: 10.17513/fr.42702.
16. Морозов М.А., Морозова Н.С. Концепция цифровой экосистемы индустрии туризма и гостеприимства // Современные проблемы сервиса и туризма. – 2020. – № 4. – c. 27–36. – doi: 10.24411/1995–0411-2020–10402.
17. Морозов М.А., Морозова Н.С. Новая парадигма развития туризма и индустрии гостеприимства в условиях цифровой экономики // Вестник Российского нового университета. Серия: Человек и общество. – 2018. – № 1. – c. 135-141.
18. Морозов М.М. Инфраструктурное обеспечение цифровой экосистемы туристских и гостиничных услуг // Научный результат. Технологии бизнеса и сервиса. – 2023. – № 2. – c. 24–31. – doi: 10.18413/2408–9346–2023–9-2–0-2.
19. Никонова Т.В., Воронцова Л.В. Роль сельского туризма и направления его развития в современной экономике России // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2021. – № 9–2. – c. 167-172. – doi: 10.17513/vaael.1855.
20. Оборин М.С. Цифровая трансформация туристического пространства: новые воз-можности // Современные проблемы сервиса и туризма. – 2022. – № 1. – c. 157-164. – doi: 10.24412/1995–0411–2022–1-157–164.
21. Овчаренко Л.А., Лебезова Э.М. Цифровизация как новая парадигма управления развитием туризма // Век качества. – 2021. – № 4. – c. 106–126.
22. Свецкий А.В. Применение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве // Сельское хозяйство. – 2022. – № 3. – c. 1-12. – doi: 10.7256/2453-8809.2022.3.39469.
23. Сердюков С.Д., Сердюкова Н.К. Развитие цифровых экосистем и платформ в туризме и сфере услуг // Креативная экономика. – 2023. – № 8. – c. 2887–2908. – doi: 10.18334/ce.17.8.118525.
24. Сердюкова Н.К., Сердюков С.Д. Исследование факторов и процесса формирования экосистемы туризма территории // Вестник евразийской науки. – 2023. – № 4. – c. 1-21. – doi: 10.15862/24ECVN423.
25. Сердюкова Н.К., Сердюков С.Д. Теоретические и прикладные аспекты экосистемного подхода к развитию туризма и гостеприимства // Естественно-гуманитарные исследования. – 2022. – № 44. – c. 272–277.
26. Смирнов Е.Н., Лукьянов С.А. Формирование и развитие глобального рынка систем искусственного интеллекта // Экономика региона. – 2019. – № 1. – c. 57-69.
27. Соболевская Т.Г. Цифровизация – двигатель трансформации индустрии туризма в эпоху цифровых технологий // Маркетинг и логистика. – 2021. – № 3. – c. 59–67.
28. Стахова Л.В. Преимущества использования динамического пакетирования туров для отрасли и бизнеса // Научный журнал Сервис plus. – 2016. – № 3. – c. 28-36.
29. Чиркин С.О., Картечина Н.В., Рубанов В.А. Применение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве // Наука и образование. – 2022. – № 2. – c. 242.
30. Чуваткин П.П., Левченко К.К. Роль цифровых технологий в повышении инновационной активности туристских организаций // Научный результат. Технологии бизнеса и сервиса. – 2023. – № 2. – c. 42-51. – doi: 10.18413/2408-9346-2023-9-2-0-4.
31. Шамахов В.А., Погорелов Н.В., Бурлов Д.И. Инновационные направления развития цифровых технологий в индустрии туризма // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2023. – № 12. – c. 205–212. – doi: 10.36871/ek.up.p.r.2023.12.05.025.
32. Benyon D. Presence and digital tourism // AI & Society. – 2014. – № 4. – p. 521-529. – doi: 10.1007/s00146-013-0493-8.
33. Dredge, D., Phi, G., Mahadevan, R., Meehan, E., Popescu, E.S. (2018), Digitalization in Tourism: In-depth analysis of challenges and opportunities. Low Value procedure GR0-SME-17-C-091-A for Executive Agency for Small and Medium-sized Enterprises (EASME) Virtual Tourism Observatory. Aalborg University, Copenhagen
34. Minghetti V., Buhalis D. Digital divide in tourism // Journal of Travel Research. – 2010. – p. 267-281.
35. Neidhardt J., Worndl W. Information and Communication Technologies in Tourism, Proceedings of the International Conference in Surrey. - Springer, 2020. – 322 p.
36. Van der Valk W.D.M. De inno-vativiteit van de Nederlandse industrie. - Zoetermeer: EIM, 1998. – 367 p.
Страница обновлена: 15.09.2025 в 09:46:53
Download PDF | Downloads: 7
An information system for regional agritourism administration using artificial intelligence
Khachemizova E.A., Eshugova S.K., Kumpilova A.R.Journal paper
Creative Economy (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 19, Number 5 (May 2025)
Abstract:
The article discusses the development and implementation of an intelligent information system for regional agritourism administration. The article substantiates the relevance of developing an intelligent information system, describes its functional requirements and architecture, and considers the potential advantages of using artificial intelligence algorithms to optimize planning processes, personalize recommendations, automate query processing, predict demand for various types of tourist services, and promote and manage the region's agritourism resources. The results of the analysis of existing solutions are presented, as well as the necessity of introducing an intelligent information system to improve management efficiency in the region's dynamic tourist service market.
Keywords: agrotourism, information system, artificial intelligence, personalization, automation, forecasting, regional development, tourism
Funding:
Исследование выполнено за счет средств гранта ФГБОУ ВО «МГТУ»
JEL-classification: Z31, Z32, L83, O31