Системи штучного інтелекту для підвищення ефективності управлінських рішень у бізнес-адмініструванні
| dc.contributor.author | Глущевська, Ольга Аркадіївна | |
| dc.date.accessioned | 2026-05-04T05:32:10Z | |
| dc.date.available | 2026-05-04T05:32:10Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | Глущевська О. А. Системи штучного інтелекту для підвищення ефективності управлінських рішень у бізнес-адмініструванні : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 076 «Підприємництво та торгівля» / наук. керівник В. В. Голомб. Запоріжжя : ЗНУ, 2025. 88 с. | uk |
| dc.description.abstract | UA : В роботі досліджено теоретико-методологічні засади використання штучного інтелекту в процесі прийняття управлінських рішень у бізнес-адмініструванні, класифікацію інтелектуальних систем та їхню роль в оптимізації бізнес-процесів; проаналізовано фінансово-господарську діяльність та стан цифровізації компанії Kernel Holding S.A., виявлено проблеми у довгостроковому прогнозуванні та логістиці; розроблено проєктні рішення щодо впровадження предиктивної моделі врожайності та логістичної платформи; здійснено оцінку економічної ефективності запропонованих заходів на основі розрахунку ROI; обґрунтовано рекомендації щодо етапів імплементації AI-технологій. Наукова новизна одержаних результатів полягає в подальшому розвитку теоретико-методичних і прикладних підходів до формування та оцінювання інструментарію застосування ШІ в бізнес-адмініструванні. Удосконалено класифікацію систем ШІ, розвинуто підходи до оцінювання їх ефективності на основі ROI. | uk |
| dc.description.abstract | EN : The work investigates the theoretical and methodological principles of using artificial intelligence in management, the classification of intelligent systems, and their role in optimizing business processes; analyzes the financial and economic activities and the state of digitalization of Kernel Holding S.A., identifying problems in long-term forecasting and logistics; develops project solutions regarding the implementation of a predictive yield model and a logistics platform; assesses the economic efficiency of the proposed measures based on ROI calculation; substantiates recommendations regarding the stages of AI technology implementation. The scientific novelty of the obtained results lies in the further development of theoretical-methodological and applied approaches to the formation and assessment of AI application tools in business administration. The classification of AI systems has been improved, and approaches to assessing their effectiveness based on ROI have been developed. | uk |
| dc.identifier.uri | https://dspace.znu.edu.ua/items/37cb6c8b-4816-45f7-8013-7f0d0e08db37 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.subject | штучний інтелект | uk |
| dc.subject | бізнес-адміністрування | uk |
| dc.subject | управлінські рішення | uk |
| dc.subject | агробізнес | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | предиктивна аналітика | uk |
| dc.subject | оптимізація бізнес-процесів | uk |
| dc.title | Системи штучного інтелекту для підвищення ефективності управлінських рішень у бізнес-адмініструванні | uk |
| dc.type | Магістерська робота | uk |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
Loading...
- Name:
- Глущевська_Диплом.pdf
- Size:
- 1.28 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Магістерська робота
License bundle
1 - 1 of 1
Loading...
- Name:
- license.txt
- Size:
- 3.81 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description: