ІНТЕГРАЦІЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ЕЛЕКТРОННУ КОМЕРЦІЮ - Научное сообщество
Главная
UA PL EN

Вас приветствует Интернет конференция!

Приветствуйем на нашем сайте

Рік заснування видання - 2011

ІНТЕГРАЦІЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ЕЛЕКТРОННУ КОМЕРЦІЮ

11.06.2025 16:23

[2. Nauki ekonomiczne]

Автор: Щитов Дмитро Миколайович, кандидат економічних наук, докторант, Університет митної справи та фінансів, м. Дніпро, Україна; Романчук Любов Анатоліївна, кандидат філологічних наук, замдиректора ФОП «Дмитро Щитов», м. Дніпро, Україна; Мормуль Микола Федорович, кандидат технічних наук, доцент, Університет митної справи та фінансів, м. Дніпро, Україна


ORCID: 0000-0003-4306-8016 Щитов Д.М.

ORCID: 0000-0001-5759-0126 Романчук Л.А.

ORCID: 0000-0002-8036-3236 Мормуль М.Ф.

У 2024 році в Україні спостерігалося значне зростання впровадження та використання ШІ в різних секторах економіки та державного управління [1]. Так, у бізнес-секторі кількість успішних проєктів з інтеграції ШІ в бізнес-процеси досягла 24 (у 2023 році складала 7); такі компанії, як YASNO, WOG та Епіцентр, впроваджували ШІ для обробки тендерних заявок, дослідження ринку та моніторингу цін конкурентів; у медіа-сфері 63% медійників впровадили ШІ для генерації контенту, аналізу аудиторії та візуалізації даних; у державній сфері почалося впровадження ШІ-рішень у державному управлінні. 

В електронній торгівлі використовуються: чат-бот ChatGPT), ШІ спеціального призначення (для реклами, аналізу ринкових тенденцій та попиту на товари: Canva, Midjourney), платформа для автоматизації бізнес-процесів Creatio. Функції, які ці ШІ виконують у е-комерції, виокремлені у таблиці 1.

Таблиця 1

Функції штучного інтелекту в електронній торгівлі




Штучний інтелект в електронній комерції можуть заміняти комп’ютерні імітаційні моделі, які відтворюють або імітують поведінку бізнес-процесів та клієнтів з метою аналізу, оптимізації або прогнозування. Такі моделі дозволяють тестувати різні сценарії без ризику для реального бізнесу, виявляти «вузькі місця» в логістиці чи обслуговуванні, адаптувати маркетингові стратегії та персоналізувати пропозиції для користувачів. Наприклад, за допомогою імітаційної моделі можна моделювати поведінку покупців під час сезонних розпродажів, щоб передбачити пік навантаження на склад і оптимізувати запаси товарів. Інший приклад – імітація роботи служби доставки для виявлення найефективніших маршрутів, що зменшують час доставки і витрати на логістику [2].

Відомі компанії також активно застосовують імітаційні моделі для оптимізації роботи своїх складів і прогнозування попиту, що дозволяє їм значно скоротити час обробки замовлень і знизити витрати на зберігання товарів. Наприклад, торговельна мережа Zara – одна з найбільших міжнародних компаній модного одягу – моделює поведінку клієнтів і ланцюги поставок для швидкого реагування на зміни в попиті, що допомагає зберігати актуальність асортименту і мінімізувати надлишкові запаси. Крім того, такі моделі можуть стати ефективним інструментом для прийняття управлінських рішень, оцінки ефективності кампаній і підвищення загальної конкурентоспроможності компанії на ринку. Наприклад, компанія може протестувати різні варіанти рекламних кампаній у віртуальному середовищі і вибрати той, який забезпечує максимальне залучення клієнтів при мінімальних витратах (табл. 2). 

Таблиця 2

Імітаційні моделі ШІ в е-комерції




При використанні штучного інтелекту в електронній комерції виникають і певні загрози:

1.ШІ-системи працюють з великими обсягами персональних даних клієнтів (покупки, поведінка, вподобання). Якщо ці дані будуть зламані або неправильно використані, це може призвести до витоку особистої інформації або шахрайства.

2.Якщо навчальні дані мають помилки або упередження, ШІ може приймати неправильні рішення, наприклад, дискримінувати певні групи користувачів або рекомендувати нерелевантні товари.

3.Надмірна автоматизація може призвести до проблем, якщо система дасть збій або буде атакована кіберзлочинцями. Це може порушити роботу бізнесу і викликати фінансові збитки.

4.Використання ШІ для маніпуляції цінами або споживацькою поведінкою може викликати етичні суперечки і навіть порушення законодавства про чесну конкуренцію.

5.Надмірна автоматизація взаємодії з клієнтами може знизити якість обслуговування, особливо в ситуаціях, де потрібен індивідуальний підхід.

Для мінімізації загроз при використанні ШІ в електронній комерції пропонуємо такі поради:

6.Забезпечити захист даних і конфіденційність. Використовувати сучасні методи шифрування та безпечного зберігання інформації. Впроваджувати багаторівневу аутентифікацію для доступу до систем. Регулярно оновлювати політики конфіденційності і дотримуватися вимог законодавства (наприклад, GDPR).

7.Покращити якість даних і перевірку моделей. Задля цього слід залучати експертів для контролю за якістю даних, уникати упередженості, проводити регулярне тестування моделей на коректність і справедливість. Використовувати різноманітні джерела даних для збалансованого навчання ШІ.

8.Передбачати резервні сценарії і контроль систем. Тобто, впроваджувати системи моніторингу роботи ШІ, створювати плани аварійного відновлення, щоб у разі збоїв можна було швидко переключитись на резервні процеси.

9.Дотримуватися законодавства, яке має встановити чіткі правила використання ШІ, щоб уникнути маніпуляцій цінами або дискримінації. 

10.Збалансувати автоматизацію і людський контроль, забезпечивши перехід на «людський» рівень обслуговування у складних ситуаціях, а штучний інтелект використовувати як інструмент підтримки, а не повної заміни людей.

Література

1.Від медицини до транспорту: як бізнес використовував ШІ у 2024. Press monitor. 2024. 23 грудня. URL: https://press-m.com/vid-medytsyny-do-transportu-iak-biznes-vykorystovuvav-shi-u-2024/?utm_source=chatgpt.com.

2.Романчук Л. А., Щитов Д. М., Мормуль М. Ф. Застосування штучного інтелекту в електронній комерції України: тренди, виклики, імітаційні моделі. Інтернаука (серія: «Економічні науки»). 2024. № 9. С. 77-88. DOI: https://doi.org/10.25313/2520-2294-2024-9-10286, URL: https://www.inter-nauka.com/issues/economic2024/9/10286/.

3.Романчук Л. А., Щитов Д. М., Мормуль М. Ф. Штучний інтелект в електронній комерції: ключові аспекти, напрями, загрози. Науковий погляд: економіка та управління. 2024. № 4 (88). C. 19-26. DOI: https://doi.org/10.32782/2521-666X/2024-88-2.



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Другие научные работы даной секции

Конференции

Конференции 2025

Конференции 2024

Конференции 2023

Конференции 2022

Конференции 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення