Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorСуздальцева А. Д.ru
dc.date.accessioned2025-12-18T07:14:05Z-
dc.date.available2025-12-18T07:14:05Z-
dc.date.issued2025ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\581408ru
dc.identifier.citationСуздальцева, А. Д. Нейросети в бизнес-анализе: угроза профессии или новый инструмент? = Neural networks in business analysis: a threat to the profession or a new tool? / А. Д. Суздальцева // Развитие инструментария аналитики инновационных процессов в системах разного уровня : сб. материалов Междунар. науч.-практ. конф., г. Самара, 24 окт., 2025 г. / Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под. общ. ред. Н. М. Тюкавкина. - Самара. - С. 330-334.ru
dc.identifier.isbnru
dc.identifier.issnru
dc.identifier.ismnru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/60508-
dc.identifier.npsru
dc.identifier.orcidru
dc.description.abstractИскусственный интеллект все чаще внедряют в бизнес-процессы для их автоматизации, повышения качества и улучшения производительности. В статье проводится комплексный анализ влияния технологий искусственного интеллекта и нейросетевых моделей на профессию бизнес-аналитика. Особое внимание уделяется вопросу полной или частичной замены аналитиков нейросетью, а также ее преимущества и недостатки в этой сфере.Artificial intelligence is increasingly being introduced into business processes to automate them, improve quality, and improve productivity. The article provides a comprehensive analysis of the impact of artificial intelligence technologies and neural network models on the profession of a business analyst. Particular attention is paid to the issue of the complete or partial replacement of analysts with a neural network, as well as its advantages and disadvantages in this area.ru
dc.description.firstpage330ru
dc.description.lastpage334ru
dc.format.extentru
dc.format.mimetypeTextru
dc.language.isorusru
dc.publisherPublisherru
dc.rightsLicenseru
dc.sourceSourceru
dc.textpartПрактический опыт внедрения показывает, что системы предиктивного обслуживания на основе нейросетей позволяют не только предотвращать простои оборудования, но и оптимизировать графики технического обслуживания, снижая затраты на ремонт и повышая общую надежность производственных систем. Особого внимания заслуживает экономическая эффективность внедрения нейросетевых технологий. Сравнительный анализ затрат показывает, что использование интеллектуальны...-
dc.subjectartificial intelligenceru
dc.subjectbusiness analysisru
dc.subjectbusiness process optimizationru
dc.subjectdata analyticsru
dc.subjectdigital transformationru
dc.subjectmachine learningru
dc.subjectneural networksru
dc.subjectprofessional competenciesru
dc.subjectаналитика данныхru
dc.subjectбизнес-анализru
dc.subjectискусственный интеллектru
dc.subjectмашинное обучениеru
dc.subjectнейросетиru
dc.subjectоптимизация бизнес-процессовru
dc.subjectпрофессиональные компетенцииru
dc.subjectцифровая трансформацияru
dc.subject.rubbkru
dc.subject.rugasntiru
dc.subject.udcru
dc.titleНейросети в бизнес-анализе: угроза профессии или новый инструмент?ru
dc.title.alternativeru
dc.typeType Textru
Appears in Collections:Развитие инструментария аналитики инновационных процессов в системах разного уровня

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-6054903-8-8_2025-330-334.pdf451.99 kBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.