IMPLEMENTATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING INTO BUSINESS PROCESSES OF ENTERPRISES AS A FACTOR OF INCREASING THE EFFICIENCY OF CUSTOMER SERVICE

Authors

  • V.V. Бурлаков MIREA – Russian Technological University
  • A.A. Rusu MIREA – Russian Technological University
  • O.A. Дзюрдзя State University of Management, MIREA - Russian Technological University

DOI:

https://doi.org/10.25806/fm-1089

Статья поступила в редакцию: 06.11.2023

Статья принята к публикации: 21.12.2023

Статья опубликована: 29.12.2023

Keywords:

enterprise business processes, customer service, artificial intelligence, machine learning

Abstract

Currently, the business process of customer service is the most important component of the activities of any enterprise. Customer service is necessary at various stages of interaction between the client and the company. In modern conditions, web content provided by enterprises is important for customer service. This work explores how artificial intelligence combined with machine learning can be used to optimize web content and provide personalized recommendations to users. Along with web content, web application development is important for users. The introduction of artificial intelligence and machine learning into enterprise business processes related to the optimization of web content and the development of web applications can significantly improve the quality of customer service, which will have a favorable impact on the financial performance of companies. The article discusses trends in the introduction of artificial intelligence and machine learning into business processes and business logic, as well as methods and technologies that companies can use to optimize web content in order to improve the quality of product delivery and their further service. The work provides examples of how domestic technology leaders such as Sber and Yandex are actively introducing artificial intelligence and machine learning into their business processes, thereby increasing customer loyalty and demonstrating to other participants in various markets how the above technologies provide companies with a competitive advantage, financial stability, innovative development

Информация о публикации

Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.

Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.

Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.

Правообладатель: Издательский дом «Академический».

Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.

Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML

References

Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. М.: ДМК Пресс, 2018. 312 с.

Избачков Ю.С., Петров В.Н. Информационные системы: Учебник для вузов. 2-е изд. [Электронный ресурс]. URL: http://www.iworld.ru/attachment.php (дата обращения 25.11.2023).

Люгер Джордж Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. – М.: Диалектика-Вильямс, 2018. 864 с.

Саханевич Д.Ю. Исследование подходов и методов применения искусственного интеллекта и машинного обучения в социально-экономических процессах // Вестник Омского университета. Серия «Экономика». 2020. Т. 18. № 2. С. 65-79.

Федотова А.В. Искусственный интеллект как фокус развития цифровой экономики: теоретические и практические аспекты // Московский экономический журнал. 2021. № 6. С. 476-487.

Василий Калитеевский. Искусственный интеллект в разработке веб-сайтов [Электронный ресурс]. URL: https://www.sixhands.co/blog/using-artificial-intelligence-to-enhance-websites (дата обращения 30.11.2023).

Ваш путеводитель по миру NLP. [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/705482/ (дата обращения 03.12.2023).

Знакомство с рекомендательными системами. [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/companies/piter/articles/350346/ (дата обращения 30.11.2023).

Извлечение ключевых фраз в NLP. [Электронный ресурс]. URL: https://www.geeksforgeeks.org/keyphrase-extraction-in-nlp/ (дата обращения 03.12.2023).

Машинное обучение для оптимизации клиентского сервиса. [Электронный ресурс]. URL: https://blog.naumen.ru/machine-learning-for-customer-service/?ysclid=lppgb4zmbw752578043 (дата обращения 03.12.2023).

Системы рекомендаций: обзор современных подходов. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ispras.ru/proceedings/docs/2012/22/isp_22_2012_401.pdf?ysclid=lppcise21r83467446 (дата обращения 03.12.2023).

Что такое веб-контент. [Электронный ресурс]. URL: https://seasway.ru/computer-science/chto-takoe-veb-kontent?ysclid=lpkxcs5k9e53962733 (дата обращения 30.11.2023).

ARC Publishing. [Электронный ресурс]. URL: https://www.arcpublishing.com/solutions/brands (дата обращения 30.11.2023).

Forbes. Meet Bertie, Heliograf And Cyborg, The New Journalists On The Block. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.com/sites/enriquedans/2019/02/06/meet-bertie-heliograf-and-cyborg-the-new-journalists-on-the-block/?sh=76101f8f138d (дата обращения 30.11.2023).

NLP: что это такое и как она работает. [Электронный ресурс]. URL: https://skillbox.ru/media/code/nlp-chto-eto-takoe-i-kak-ona-rabotaet/?ysclid=lpper72vln502901635 (дата обращения 03.12.2023).

Published

2023-12-29

Issue

Section

Экономические науки