ВИЗНАЧЕННЯ ПЕРСПЕКТИВНОГО БІЗНЕСУ ТА МОДЕЛЮВАННЯ ОПТИМАЛЬНИХ СТРАТЕГІЧНИХ НАБОРІВ ДЛЯ ПІДПРИЄМСТВ З ВИКОРИСТАННЯМ МОЖЛИВОСТЕЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Анотація

Прийняття рішень в умовах невизначеності сьогодні стало справжнім викликом для більшості підприємницьких організацій. Відтак перманентний аналіз усіх можливих та відбір найбільш вірогідних сценаріїв розвитку бізнес-середовища та бізнесу підприємства на основі великих масивів даних про зовнішнє та внутрішнє середовище підприємства і процеси, які там відбуваються, стає необхідним для обґрунтування ефективних управлінських рішень менеджерами підприємницьких організацій та окремих бізнес-проектів. Аналіз можливих ситуацій розвитку подій, так званих «Що, якщо», створює за допомогою штучного інтелекту (ШІ) змодельоване середовище, де можна випробувати різні зміни щодо умов (можливостей і загроз, переваг і недоліків) бізнесу та побачити їхній вплив і, відповідно, прийняти оптимальні можливі управлінські стратегічні і тактичні рішення для забезпечення успіху підприємницької організації в її бізнес-діяльності. В статті нами пропонується архітектоніка моделі застосування концепту штучного інтелекту (ШІ) та штучних нейронних мереж (ШНМ) для створення бізнес-організації керованої даними, зокрема в питаннях вибору перспективного бізнесу та вироблення стратегії свого розвитку в сучасних динамічних умовах. Для виконання цього завдання в межах ШНМ пропонується застосовувати методику морфологічного аналізу Фріца Цвіккі, суть якого полягає в структуруванні та дослідженні загального набору зв’язків, що містяться в багатовимірних, некількісно визначених, проблемних комплексах. В контексті розвитку ІТ, насамперед таких як ШНМ, «Біг Дата» («Big Data»), та «Дейта майнінг» («Data mining», цей метод як ніколи стає актуальним та отримав нове дихання зокрема в питаннях вибору перспективних з точки зору забезпечення майбутньої прибутковості напрямів бізнесу та вироблення стратегій для їх розвитку та забезпечення конкурентоспроможності. Застосування комп’ютерного морфологічного аналізу для структурування таких складних питань як вибір перспективного в майбутньому бізнесу та генерація стратегічних альтернатив для цього бізнесу на основі даних значно покращує, підносить на вищий рівень планування, розробку сценаріїв і стратегій розвитку підприємства. Алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання можуть бути ефективно застосовні в рамках застосування морфологічного аналізу для того, щоб аналізувати великі обсяги даних, які вбудовані в кожне рішення, взаємодію та процес на підприємстві, у режимі реального часу, і, таким чином, виявляти закономірності, які були б неможливі за допомогою традиційних методів, а потім цю інформацію використовувати для прийняття як стратегічних, так і тактичних рішень управління.