В статье систематизированы современные представления об особенностях использования инструментария искусственного интеллекта в целях анализа, оптимизации финансовых потоков. Актуальность темы аргументируется стремительным ростом объема транзакций в глобальной экономике в сочетании с неспособностью традиционных методов обеспечить по–настоящему результативную обработку многомерных динамических данных в режиме реального времени. В нынешних условиях возникает острая необходимость в разработке новых подходов к управлению денежными потоками — прежде всего, построенных на основе технологий искусственного интеллекта. Цель исследования заключается в систематизации теоретико–методологического базиса применения ИИ в анализируемой сфере, а также в выявлении конкретных преимуществ и ограничений (в отношении этого предложен авторский взгляд на ситуацию, который целесообразно рассматривать в качестве отправной точки для последующих изысканий на предмет определения сдержек и противовесов к задействованию искусственного интеллекта). В научной литературе наблюдаются противоречия между теоретическими моделями использования ИИ и практическими возможностями их реализации, а также разногласия в оценках эффективности различных типов нейросетей для финансового прогнозирования. Недостаточно исследованы вопросы информационной безопасности, правового регулирования в данной области. Установлено, что наиболее перспективными направлениями являются применение глубоких нейронных сетей для анализа временных рядов, методов обучения с подкреплением в целях оптимизации управленческих решений, внедрение технологий обработки естественного языка для работы с неструктурированными финансовыми документами. Подчеркнута значимость графовых инструментов в обнаружении подозрительных схем движения средств, предотвращении мошеннических действий. Статья представляет интерес для аналитиков, специалистов в области искусственного интеллекта, руководителей финансовых департаментов.
Статья посвящена исследованию потенциала больших языковых моделей в преодолении проблем переговорного процесса в бизнесе.
Выявляются типовые проблемы ведения переговорного процесса бизнеса, возникающие на различных этапах коммуникации и служащие фундаментом, актуализирующим необходимость их планомерного преодоления (несоблюдение принципов добросовестности, выбор неэффективных коммуникационных стратегий, отсутствие четкого планирования и т. д.).
В основу исследования положена ключевая проблема переговоров, связанная с ростом трансакционных издержек бизнеса, которая исходит из недостижения результатов взаимодействия сторон.
Показано, как большие языковые модели позволяют осуществлять оптимизацию переговорного процесса на каждом этапе: от подготовки к переговорам (сбор и анализ информации, моделирование сценариев) до ведения переговоров (контекстуальный анализ, формулировка предложений) и реализации соглашений (контроль исполнения, мониторинг).
Выделяется, что большие языковые модели способны обеспечить: объективность и скорость обработки информации; улучшение планирования и прогнозирования; повышение эффективности коммуникации; снижение трансакционных издержек.
По итогам проведенного исследования делаются выводы о том, что применение больших языковых моделей является перспективным направлением развития для оптимизации переговорного процесса в бизнесе, способствующим сокращению трансакционных издержек, и укреплению конкурентоспособности компаний с расширением способностей человека в управлении коммуникацией в бизнесе.