Название статьи:
Применение методов искусственного интеллекта для оптимизации товародвижения и повышения эффективности деятельности малых торговых предприятий
Авторы: Кизимиров М.В., старший преподаватель, кафедра экономики и менеджмента, Институт управления и экономики, https://orcid.org/0009-0003-9865-8803, SPIN-код: 1004-9116, Scopus Author ID: 58245136400, ResearcherID: KFF-5467-2024, Приволжский государственный университет путей сообщения, 443066, Российская Федерация, г. Самара, ул. Свободы, 2 В,
kizimirov@mail.ru,
Ямбаева О.Б., кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономики строительства, промышленности и предпринимательской деятельности, Институт народного хозяйства, https://orcid.org/0009-0008-4578-1601, SPIN-код: 6291-1201, Байкальский государственный университет, 664003, Российская Федерация, г. Иркутск, ул. Ленина, 11,
yambaeva.oksana@mail.ru В рубрике:
5.2.3. РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
Год: 2026 Том: 17 Номер журнала: 3
Страницы: 17-
Аннотация:
Цель исследования - анализ потенциала и разработка научно обоснованных рекомендаций по применению методов искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации товародвижения в малых торговых предприятиях. Авторами систематизированы методы ИИ (нейросети, Prophet, SARIMA, кластеризация, классификация, регрессия, ассоциативные правила) применительно к задачам прогнозирования спроса, управления запасами и ассортиментом. Проведен анализ доступных на российском рынке программных решений (облачные WMS, CRM, специализированные сервисы), определены критерии их выбора для малого бизнеса. Выявлены и классифицированы экономические, организационные, технологические и психологические барьеры внедрения, предложены пути их преодоления. Использованы актуальные данные 2025 года: исследования Ozon, опрос KOMANDA.AI, аналитика МИРБИС и Сбер Бизнес-Софт, кейсы X5 Group, «Лента», Napoleon IT. Исследование подтвердило, что применение ИИ позволяет повысить точность прогнозирования на 20-30%, сократить списания на 15-25%, снизить дефицит на 25-35% и увеличить оборачиваемость запасов на 20-25%. Ключевым условием успеха выступает системный подход, включающий подготовку данных, обучение персонала и адаптацию бизнес-процессов.
Ключевые слова: искусственный интеллект, малое предпринимательство, управление товародвижением, прогнозирование спроса, цифровизация торговли, оптимизация товарных запасов
Извините, полный текст статьи временно недоступен