Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Создание архитектуры цифровых модулей для совершенствования бизнес-моделей предприятий"

Работа на тему: Создание архитектуры цифровых модулей для совершенствования бизнес-моделей предприятий
Оценка: отлично.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/Anastasiya1---1326

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
Кафедра экономики и финансов

РЕКОМЕНДОВАНО К ЗАЩИТЕ В ГЭК

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
бакалаврская работа
СОЗДАНИЕ АРХИТЕКТУРЫ ЦИФРОВЫХ МОДУЛЕЙ ДЛЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ БИЗНЕС-МОДЕЛЕЙ ПРЕДПРИЯТИЙ

38.03.01 Экономика Профиль «Прикладная экономика»

Тюмень 2023

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………… 3
ГЛАВА 1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (ИИ) И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В
ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ….……………………………… 6
1.1. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМ ИИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ. ………… 6
1.2. ПОНЯТИЕ И СУЩНОСТЬ ГЛУБОКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ. ХАРАКТЕРИСТИКА ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ В КОНТЕКСТЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ… 13
1.3 ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИ ПЕРСЕПТРОН 21
ГЛАВА 2 СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ И ЗАДАЧИ ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (ИИ) НА
ПРЕДПРИЯТИИ 30
2.1 ОЦЕНКА ПОТРЕБНОСТИ БИЗНЕС-ПРЕДПРИЯТИЙ В ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ 30
2.2 АНАЛИЗ БИЗНЕС-МОДЕЛЕЙ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО КЛЮЧЕВЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ: ПРИБЫЛЬ, ЗАТРАТЫ НА ТРУД И КАПИТАЛ ………………………………………………………………… 38
2.3 ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ ПРОГРАММЫ И ОЦЕНКА СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ БИЗНЕС-МОДЕЛЕЙ ПРЕДПРИЯТИЙ… 44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 50
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК. 52
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ДАННЫЕ ОБ ЕЖЕМЕСЯЧНОМ ИЗМЕНЕНИИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ГРУППЫ М.ВИДЕО-ЭЛЬДОРАДО В 2021-2022 ГГ 57

ВВЕДЕНИЕ
Устойчивое возрастание значения умных машин в наше время для индивида и для цивилизованного общества в целом способствует как возникновению новых определений и концепций, так и формированию широкомасштабных целей и вызовов. Среди важнейших из них — проблема искусственного интеллекта (ИИ).
Проблема совершенствования искусственного интеллекта за последние несколько лет получила наибольшую актуальность, выступая, одновременно с масштабированием Всемирной паутины, фундаментальной движущей силой интеграции и диджитализации экономики в мире. Современная степень преобразования цифровых технологий дает возможность массовым исследованиям в сфере искусственного интеллекта более активно принимать участие в разнообразных экономических замыслах, структурах и жизненных аспектах. По всей вероятности, страны, органично вписавшиеся оперативнее остальных в концепцию современных широкомасштабных информационных систем, обретут значительный приоритет и импульс к последующему продвижению.
Принимая во внимание этот момент, объяснима заинтересованность Правительства РФ данным вопросом, а также научными разработками в сфере искусственного интеллекта и подающими надежду практическим исследованиям. Несмотря на это Россия в настоящее время несущественно принимает участие в масштабных мировых проектах, направленных на цифровизацию экономики и связанных с робототехникой, машинным обучением, виртуальной реальностью, Интернетом вещей и большими данными. По этой причине необходимо внести изменения в государственную политику в данной сфере, кроме того, определить ценностные ориентиры, преумножить продуктивность персональных и национальных исследований, которые осуществляются в этой области. Разумеется, для реализации намеченных целей потребуется четкое понимание ключевых тенденций, сложившихся в текущий период на международной научной арене, перспектив последующего совершенствования и значительности содействия научно- исследовательским проектам в области искусственного интеллекта.
Цель выпускной квалификационной работы – выявление современных проблем и задач внедрения систем искусственного интеллекта на предприятии, определение перспектив программы и оценка внедрения программы на предприятии.
Задачи выпускной квалификационной работы:
1. Изучить теоретические аспекты искусственного интеллекта и систем его использования для повышения эффективности предприятий.
2. Определить современные проблемы и задачи внедрения систем искусственного интеллекта на предприятии.
3. Оценить потребность бизнес-предприятий в цифровых технологиях.
4. Проанализировать бизнес-модели предприятий по ключевым показателям: прибыль, затраты на труд и капитал.
5. Определить перспективы внедрения программы и оценить совершенствование бизнес-моделей предприятий.
Объект исследования – архитектура цифровых модулей бизнес-моделей.
Предмет исследования – перспективы внедрения программы для совершенствования бизнес-моделей предприятий.
Методологическую основу исследования составили теоретические и практические методы, необходимые для решения поставленной проблемы, а именно: общенаучные методы, такие как анализ, синтез, индукция; эмпирические методы, такие как измерение, наблюдение, сравнение.
Информационная база исследования представляет многообразие источников, куда входят учебные, монографические и периодические информационные материалы об искусственном интеллекте, научные статьи, посвященные анализу бизнес-моделей предприятий, а также материалы статистической и внутренней отчетности компаний, информационные порталы и сайты.
По результатам исследований сформировано три элемента научной новизны:
1. Проведен анализ следующих перспективных направлений и их область применения: нейросети, обработка больших массивов данных, автоматизация производственных процессов;
2. Определены потенциальные и перспективные разновидности применения возможностей искусственного интеллекта для практических нужд участников экономических процессов;
3. Создана нейронная сеть, максимизирующая прибыль компании за счет оптимального выбора затрат на труд и капитал.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Азаров В.Н. Цифровая трансформация в период пандемии и постпандемии / В.Н. Азаров, Б.В. Бойцов, Ю.Л. Леохин, А.В. Чекмарев // Качество и жизнь. – 2021. – №3(31). – С. 34-52.
2. БКС Эксперт: сайт.
3. Белокрылов К.А. Цифровизация управления цепочками поставок / К.А. Белокрылов // Стратегия предприятия в контексте повышения его конкурентоспособности. – 2020. – №9. – С. 90-94.
4. Бром А.Е. Цифровые платформы в современном мире: специфика и перспективы / А.Е. Бром, И.А. Самойлова // Экономический анализ: теория и практика. – 2021. – Том 20. – №10(517). – С. 1818-1832.
5. Бронников М.А. Цифровая трансформация менеджмента современной организации / М.А. Бронников // Актуальные исследования. – 2022. – №33(112). – С. 46-49.
6. Государственный информационный ресурс бухгалтерской (финансовой) отчетности: сайт.
7. Группа М.Видео-Эльдорадо: сайт.
8. Жильцова М.С. Интеграция услуг IT-разработок в сложившихся рыночных условиях / М.С. Жильцова, О.А. Кузнецова, Р.Г. Брянцев, С.И. Пономарев // Вестник Академии знаний. – 2023. – №1(54). – С. 119-126.
9. Иванова Н.А. Особенности цифровизации бизнес-процессов / Н.А. Иванова // Ученые записки Российской Академии предпринимательства. – 2022. – Том 21. – №4. – С. 17-21.
10. Исраилова С.Т. Алгоритмы оценки эффективности бизнес- процессов предприятия на основе системы сбалансированных показателей /
С.Т. Исраилова, А.А. Муханова, А.Ж. Сатыбалдиева // Series physico- mathematical. – 2021. – №2. – С. 66-73.
11. Коровникова Н.А. Современные методологии и модели бизнес- процессов / Н.А. Коровникова // Экономика. Реферативный журнал. – 2019. –
№4. – С. 113-118.
12. Косолап Е.Ю. Цель использования искусственного интеллекта – рост стоимости бизнеса / Е.Ю. Косолап // Контроллинг. – 2020. – № 2 (76). – С. 20 – 31.
13. Лапидус Л.В. Цифровая экономика: управление электронным бизнесом и электронной коммерцией: учебник. / Л.В. Лапидус. – Москва: ИНФРА-М. – 2022. – 479 с.
14. Лигидов Р.М. Влияние цифровой экономики на бизнес-среду / Р.М. Лигидов, А.Х. Шапсигов, З.Х. Шадова, Ю.О. Тхамитлокова // Синергия наук. – 2020. – № 44. – С. 185 – 194.
15. Мирошникова Т.К. Эффективность внедрения нейронной сети в деятельность банка / Т.К. Мирошникова // Азимут научных исследований: экономика и управление. – 2020. – Том 9. – №4(33). – С. 237-240.
16. О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации: указ Президента от 10.10.2019, №490 // Гарант: сайт.
17. Показатели EBITDA и EBIT // Альт-Инвест.ру: сайт.
18. Раэк: ассоциация электронных коммуникация: сайт.
19. Резниченко П.Ю. Использование искусственного интеллекта в инновационном развитии компаний / П.Ю. Резниченко // Modern Economy Success. – 2023. – № 1. – С. 123 – 127.
20. Романова Н.В. Цифровизация услуг в социальной сфере: проблемы и перспективы / Н.В. Романова // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: экономика. – 2020. – №1(31). – С.58-65.
21. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем: учебное пособие. / Г.В. Рыбина. – Москва: Финансы и Статистика, 2021. – 432с.
22. Салимова Т.А. Трансформация бизнеса в условиях цифровой экономики: зарубежный подход и российские возможности / Т.А. Салимова, Л.И. Бирюкова, Н.В. Аникина // Регионология – 2021. – Том 29. – №2 (115). – С.328-354.
23. Сахно В.В. Анализ методов оценки рисков информационной безопасности на предприятии / В.В. Сахно // Общество. – 2020. – №3(18). – С. 24-25.
24. Солтаханов А.У. Развитие цифровых технологий в финансовых и кредитных организациях / А.У. Солтаханов, Д.С. Захарова // Транспортное дело России. – 2021. – №1. – С. 54-57.
25. Справочник экономиста: сайт.
26. Теличко Д.В. Влияние нейросетей и искусственного интеллекта на интерес и поведение потребителя / Д.В. Теличко, И.Н. Матицин // Вектор экономики. – 2021. – 1(55). – с. 5.
27. Тинькофф журнал: сайт. U
28. Хабр: сайт.
29. Центр раскрытия корпоративной информ: сайт.
30. Шапошникова Н.В. Малоранговые аппроксимации нейросетевых алгоритмов / Н.В. Шапошникова // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. – 2020. – Том 8. – №3(30). – С.1-14.
31. Эльдорадо: сайт.
32. Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные системы: учебник. 2-е изд. / Л.Н Ясницкий. – Москва: Лаборатория знаний, 2020. – 224 с.
33. Ячменева В.М. Цифровое пространство как необходимое и достаточное условие цифровизации экономики / В.М. Ячменева, Е.Ф. Ячменев
// Baikal Research Journal. – 2020. – Том 11. – №3. – С.1-13.
34. Al Multiple: сайт. U
35. Amazon Web Services (AWS): сайт.
36. Analytics: сайт.
37. Audit-it: сайт.
38. B2B center: сайт.
39. BFM.RU: сайт.
40. Forbes: сайт.
41. Frontiers: сайт.
42. Generation: сайт. U
43. Holodilnik.ru: сайт.
44. Kaggle: сайт.
45. Keras: сайт.
46. Neural designer: сайт.
47. New Retail: сайт. U
48. Reuters: сайт. U
49. Systems & Network training: сайт.
50. ThoughtCo: сайт.
51. Tinkoff: сайт.