+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Экономический анализ: теория и практика»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.1. Экономическая теория
5.2.3. Региональная и отраслевая экономика

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

Eastview
eLIBRARY.RU
Biblioclub

Проектное управление на основе моделирования с применением средств искусственного интеллекта

т. 23, вып. 1, январь 2024

Получена: 07.12.2023

Получена в доработанном виде: 10.01.2024

Одобрена: 17.01.2024

Доступна онлайн: 30.01.2024

Рубрика: Инновации

Коды JEL: O31

Страницы: 40–58

https://doi.org/10.24891/ea.23.1.40

Макрусев В.В. доктор физико-математических наук, профессор кафедры управления, Российская таможенная академия, Люберцы, Московская область, Российская Федерация 
makrusev@mail.ru

https://orcid.org/0000-0002-6899-4705
SPIN-код: 3299-1321

Гусев Д.С. студент факультета таможенного дела, Российская таможенная академия, Люберцы, Московская область, Российская Федерация 
ds.gusev20@customs-academy.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: отсутствует

Предмет. Проектное управление.
Цели. Раскрыть основные направления развития теории и практики проектного управления на основе моделирования с применением средств искусственного интеллекта.
Методология. Основу исследования составляет методология системного анализа и процессно-ориентированного подхода, использованы методы моделирования и сопоставительного анализа.
Результаты. Дана характеристика действующей технологии принятия решений по минимизации риска, раскрываются идеи создания системы поддержки принятия решений с элементами искусственного интеллекта. Представлен эксперимент по реализации модели оперативного мониторинга объектов риска на этапе документального таможенного контроля. Определены целесообразные первоочередные организационные решения в системе управления таможенными рисками, даны предложения по структуре службы таможенных рисков. Представлена методическая схема создания проектов ситуационных моделей таможенного института (концепции, стратегии и/или программы развития и собственно таможенной системы). Изложена концепция гибридного интеллекта, реализуемая на основе нейросети для ее внедрения в процесс коллективного принятия решений. Представлены технологии искусственного интеллекта, применяемые в практике проектного управления, раскрыты их преимущества и недостатки.
Выводы. Процесс принятия решения по развитию института дела представлен как процесс структуризации видения руководителем и/или экспертами стратегической перспективы, формирования и адаптации знаний под реальные условия таможенного строительства или как процесс проектного управления. Введено понятие и раскрывается технология коллективной работы экспертов (технология экспертно-аналитического моделирования) в ходе постановки проблем и подготовки управленческих, методологических, технологических и других решений. В ее основе лежат проблемно-ситуационный подход и коллективные методы принятия решений. В рамках технологии на формируемом множестве условий строится многозначная логика поэтапного преобразования видения экспертов в новую систему таможенной организации с пошаговой оценкой генерируемых ситуационных альтернатив.

Ключевые слова: система государственного стратегического планирования, проектное управление, таможенное администрирование, искусственный интеллект, интеллектуальные системы поддержки принятия решений, экспертные системы

Список литературы:

  1. Леонов А.В. Организация проектного управления в органах государственной власти // Молодой ученый. 2022. № 14. С. 101–104. URL: Link
  2. Макрусев В.В., Пчелинцев Н.В. Управление развитием таможенных органов России: монография. М.: Российская таможенная академия, 2013. 143 с.
  3. Макрусев В.В., Бойкова М.В., Юсупова С.Я. и др. Таможенное администрирование: идеология, методология и технология: монография. М.: Российская таможенная академия, 2017. 188 с.
  4. Нёльке М. Учимся принимать решения. Быстро, точно, правильно. М.: Омега-Л, 2006. 127 с.
  5. Трушкина С.И. Особенности коллективного выбора решений // СКИФ. Вопросы студенческой науки. 2019. № 5. URL: Link
  6. Васильев А.П., Абрамов А.Х. Искусственный интеллект на основе нейронных сетей // Academy. 2018. № 5. С. 15–17. URL: Link
  7. Пауков А.А., Макрусев В.В. Система трансграничной защиты интеллектуальной собственности: монография. М.: Российская таможенная академия, 2005. 184 с.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 23, вып. 1, январь 2024

Другие номера журнала