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

Статья в журнале

Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 19, Номер 5 (Май 2025)

Цитировать эту статью:

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:

1. Ашинова М.К., Пригода Л.В., Ешугова С.К., Кадакоева Г.В. Инновационная экосистема индустрии гостеприимства и туризма в условиях цифровизации // Креативная экономика. – 2023. – № 10. – c. 3659-3676. – doi: 10.18334/ce.17.10.119229.
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: 14.05.2025 в 10:55:01