Master’s student at the Department of Mechanics and Control Processes, Academy of Engineering
магистрант кафедры механики и процессов управления, инженерная академия
PhD in Technical Sciences, Associate Professor at the Department of Mechanics and Control Processes, Academy of Engineering
кандидат технических наук, доцент кафедры механики и процессов управления, инженерная академия
PhD in Economics, Associate Professor Political Economy named after V. Stenis, Faculty of Economics
кандидат экономических наук, доцент кафедры политический экономии им. В. Станиса, экономический факультет
The relevance of the research lies in the increasing need for the use of intelligent data processing (IDP) to increase the financial efficiency of a business in conditions of economic instability. The development of artificial intelligence and machine learning allows organizations to effectively manage risks, optimize internal processes, and improve the accuracy of financial forecasting. The purpose of the research is to assess the impact of intelligent data processing on the financial efficiency of a business, identify key problems and propose solutions. To achieve this goal, a review of the literature was conducted, methods for optimizing business processes were identified, barriers to the introduction of IDP and prospects for its application were identified. The research methods include comparative, systematic and statistical analysis. The use of these methods allowed us to deeply explore the problem of implementing IDP in real business cases. The results of the study confirm that intelligent data processing significantly increases the financial efficiency of companies. However, the implementation of IDP is fraught with a number of problems, such as the need for additional investments, restructuring of business processes and ensuring staff qualifications. Despite the difficulties, the introduction of IDP allows companies to significantly increase their competitiveness and profitability. The conclusion of the research emphasizes that intelligent data processing in the modern economy is an important tool for improving the financial stability and competitiveness of businesses. With well-organized implementation, IDP helps optimize processes, improve forecasting and risk management, which leads to improved financial results.
Актуальность исследования заключается в возрастающей необходимости применения интеллектуальной обработки данных (ИОД) для повышения финансовой эффективности бизнеса в условиях экономической нестабильности. Развитие искусственного интеллекта и машинного обучения позволяет организациям эффективно управлять рисками, оптимизировать внутренние процессы и повышать точность финансового прогнозирования. Цель исследования - оценка влияния интеллектуальной обработки данных на финансовую эффективность бизнеса, выявление ключевых проблем и путей их решения. Для достижения цели проведен обзор литературы, определены методы оптимизации бизнес-процессов, выявлены барьеры внедрения ИОД и перспективы его применения. Методы исследования включают сравнительный, системный и статистический анализ. Применение данных методов позволило глубоко исследовать проблему внедрения ИОД в реальные бизнес-кейсы. Результаты исследования подтверждают, что интеллектуальная обработка данных значительно повышает финансовую эффективность компаний. Однако внедрение ИОД сопряжено с рядом проблем, таких как необходимость дополнительных инвестиций, перестройка бизнес-процессов и обеспечение квалификации персонала. Несмотря на сложности, внедрение ИОД позволяет компаниям существенно повысить конкурентоспособность и прибыльность. Результаты исследования показали, что интеллектуальная обработка данных в условиях современной экономики является важным инструментом для повышения финансовой устойчивости и конкурентоспособности бизнеса. При грамотно организованном внедрении ИОД способствует оптимизации процессов, улучшению прогнозирования и управлению рисками, что приводит к улучшению финансовых результатов.