ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЭКОНОМИКЕ НА ОСНОВЕ ПРОГНОЗНЫХ МОДЕЛЕЙ

УДК 004.8

Введение

Современная экономика развивается в условиях цифровизации, глобализации и постоянного роста объемов информации. В таких условиях традиционные методы экономического анализа и управления не всегда позволяют эффективно обрабатывать большие массивы данных и учитывать влияние множества факторов. Это обусловливает необходимость внедрения интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР), способных обеспечивать аналитическую и прогнозную поддержку управленческих процессов.

Интеллектуальные системы поддержки принятия решений представляют собой комплекс программных, математических и алгоритмических средств, направленных на повышение качества управленческих решений за счет использования методов искусственного интеллекта, машинного обучения и прогнозного моделирования [1]. Их применение особенно актуально в экономике, где высокая степень неопределенности требует научно обоснованных и адаптивных подходов к управлению.

Актуальность исследования

Актуальность исследования обусловлена возрастающей сложностью экономических процессов и необходимостью оперативного принятия решений в условиях нестабильности рынков и ограниченности ресурсов. Современные экономические системы характеризуются нелинейностью, многофакторностью и высокой динамикой, что существенно усложняет процессы анализа и прогнозирования [2].

Использование прогнозных моделей в составе ИСППР позволяет не только оценивать текущее состояние экономических объектов, но и прогнозировать их дальнейшее развитие, выявлять потенциальные риски и формировать альтернативные сценарии управленческих решений. В условиях активного развития искусственного интеллекта и цифровых технологий интеллектуальные системы становятся неотъемлемым элементом эффективного экономического управления.

Цель и задачи исследования

Целью исследования является обоснование целесообразности и эффективности применения интеллектуальных систем поддержки принятия решений в экономике на основе прогнозных моделей.

Для достижения поставленной цели в работе определены следующие задачи:

• раскрыть сущность и структуру интеллектуальных систем поддержки принятия решений;
• проанализировать роль прогнозных моделей в экономических ИСППР;
• исследовать основные методы прогнозирования, используемые в интеллектуальных системах;
• определить преимущества внедрения ИСППР в экономическую деятельность;
• оценить влияние прогнозных моделей на качество управленческих решений.

Научная новизна исследования

Научная новизна исследования заключается в следующем:

• обоснована роль прогнозных моделей как ключевого элемента интеллектуальных систем поддержки принятия решений в экономике;
• выявлены особенности применения методов искусственного интеллекта для прогнозирования экономических показателей в условиях неопределенности;
• предложен комплексный подход к использованию интеллектуальных прогнозных моделей для повышения эффективности управленческих решений в экономических системах.

Основные результаты исследования

В результате проведенного анализа установлено, что интеллектуальные системы поддержки принятия решений, использующие прогнозные модели, обеспечивают более высокий уровень аналитической и информационной поддержки по сравнению с традиционными системами управления. Прогнозные модели, основанные на методах временных рядов, регрессионного анализа, нейронных сетей и машинного обучения, позволяют выявлять скрытые зависимости в экономических данных и формировать обоснованные управленческие решения [3].

Практическое применение ИСППР способствует оптимизации стратегического и оперативного планирования, снижению финансовых рисков и повышению устойчивости экономических субъектов. На макроэкономическом уровне такие системы используются для прогнозирования социально-экономического развития, оценки эффективности государственной экономической политики и поддержки решений в сфере управления экономикой [4].

Также установлено, что адаптивные прогнозные модели, способные к самообучению на основе поступающих данных, значительно повышают точность прогнозов и гибкость интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

Заключение

Интеллектуальные системы поддержки принятия решений на основе прогнозных моделей являются важным инструментом современного экономического управления. Их использование позволяет повысить качество и обоснованность управленческих решений, снизить уровень неопределенности и обеспечить устойчивое развитие экономических систем.

Дальнейшие исследования в данной области целесообразно направить на разработку гибридных прогнозных моделей, интеграцию ИСППР с цифровыми платформами и расширение применения методов искусственного интеллекта в экономике.

Рецензии:

18.02.2026, 18:22 Тарханов Олег Владимирович
Рецензия: 1.Автор пишет, ЧТО ЦЕЛЬЮ ИССЛЕДОВАНИЯ ЯВЛЯЕТСЯ 1.раскрыть сущность и структуру интеллектуальных систем поддержки принятия решений; 2.проанализировать роль прогнозных моделей в экономических ИСППР; 3.исследовать основные методы прогнозирования, используемые в интеллектуальных системах; 4.определить преимущества внедрения ИСППР в экономическую деятельность; 5.оценить влияние прогнозных моделей на качество управленческих решений. 2. ОДНАКО, в представленных материалах отсутствуют исследования, обозначенные в пяти пунктах. 3. Учитывая п.2., очевиден факт - декларируемые автором исследования ею в статье не приведены. 4.Вместо исследований, автор утверждает: " В результате проведенного анализа (АНАЛИЗА так же автор не приводит, УСТАНОВЛЕНО.... прогнозные модели позволяют выявлять скрытые зависимости в экономических данных и формировать обоснованные управленческие решения. Но вместо своих исследований ссылается на книгу [3], к которой не имеет никакого отношения. 5. Далее автор пишет; "Интеллектуальные системы поддержки принятия решений на основе прогнозных моделей являются важным инструментом современного экономического управления". 6. Вывод автора без приведения созданной ею КОНКРЕТНОЙ ПРОГНОЗНОЙ МОДЕЛИ применительно к экономике - является необоснованным и лишенным новизны исследований, проведенных ею лично. 7. С учетом изложенного,публикация представленной статьи, ДО ПРИВЕДЕНИЯ автором проведенных ею конкретных исследований КОНКРЕТНО построенной ею ( О ЧЕМ?) прогнозной модели, не представляет научного интереса.



Комментарии пользователей:

Оставить комментарий