Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://repo.snau.edu.ua/xmlui/handle/123456789/13550
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorWu, Kaikui-
dc.contributor.authorУ, Кайкуй-
dc.date.accessioned2025-04-03T06:05:02Z-
dc.date.available2025-04-03T06:05:02Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationFaculty of Economics and Management ; of science manager T. Kharchenkouk_UA
dc.identifier.urihttps://repo.snau.edu.ua/xmlui/handle/123456789/13550-
dc.descriptionУ поточній практиці управління бізнесом системи інтелектуальної автоматизації процесів (IPA) поступово замінюють традиційні ручні процеси шляхом інтеграції алгоритмів машинного навчання та технологій обробки природної мови. Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень на основі глибокої нейронної мережі може швидко аналізувати масивні дані та надавати точні пропозиції щодо рішень для керівництва підприємства. Технологія прогнозного аналізу особливо помітна в галузі управління талантами. Завдяки глибокому аналізу історичних даних інтелектуальні системи управління персоналом можуть не тільки передбачити тенденцію плинності кадрів, але й оптимізувати стратегії найму та розподілу кадрів. Популярність хмарної офісної платформи для спільної роботи підняла ефективність управління підприємством на нову висоту, а система інтелектуальної обробки документів робить міжвідомчу співпрацю більш плавною та значно знижує вартість передачі інформації. Створення інтелектуальної платформи розвитку талантів є поглибленим розглядом довгострокового розвитку співробітників. На цій платформі алгоритми машинного навчання стають інтелектуальними наставниками для розвитку співробітників, які можуть всебічно аналізувати багатовимірні дані, такі як графік навичок співробітників, ефективність роботи, траєкторія розвитку кар’єри, і адаптувати індивідуальний план навчання та шлях розвитку для кожного співробітника. Дана програма зростання не тільки допомагає співробітникам визначити напрямок кар’єрного розвитку, але й дає їм відчути турботу та підтримку компанії. Водночас завдяки технології обробки природної мови система інтелектуального навчання може розумно рекомендувати зміст курсу відповідно до навчальних звичок та інтересів співробітників і навіть забезпечувати зворотний зв’язок щодо навчання в режимі реального часу та персоналізоване керівництво, роблячи процес навчання більш ефективним і цікавим. Цей персоналізований досвід навчання не тільки значно покращує ефект навчання, але також стимулює мотивацію співробітників продовжувати навчання та сприяє загальному вдосконаленню особистих здібностей. Спільне застосування платформи хмарних обчислень і алгоритму машинного навчання відіграє важливу роль у контролі ризиків підприємства. Інтелектуальна система раннього попередження може заздалегідь визначити та передбачити 95,8% потенційних операційних ризиків, що значно перевищує ефективність традиційних моделей контролю ризиків. Дані емпіричних досліджень 500 підприємств показують, що підприємства, які впроваджують технологію штучного інтелекту, досягли значних переваг у адміністративній ефективності, точності прийняття рішень і контролі над витратами.uk_UA
dc.description.abstractIn current business management practices, intelligent process automation (IPA) systems are gradually replacing traditional manual processes by integrating machine learning algorithms and natural language processing technologies. Intelligent decision support system based on deep neural network can quickly analyze massive data and provide accurate decision suggestions for enterprise management. Predictive analysis technology is particularly prominent in the field of talent management. Through deep mining of historical data, intelligent human resource systems can not only predict employees' turnover tendency, but also optimize talent recruitment and allocation strategies. The popularity of cloud collaborative office platform has promoted the efficiency of enterprise management to a new height, and the intelligent document processing system makes cross-department collaboration smoother and greatly reduces the cost of information transmission. The establishment of intelligent talent development platform is the in-depth consideration of the long-term development of employees. On this platform, machine learning algorithms become intelligent mentors for employee growth, which can comprehensively analyze multidimensional data such as employees' skill graph, work performance, career development trajectory, and tailor a personalized learning plan and development path for each employee. This customized growth program not only helps employees clear the direction of career development, but also makes them feel the care and support of the company. At the same time, through natural language processing technology, the intelligent training system can recommend course content intelligently according to the learning habits and interests of employees, and even provide real-time learning feedback and personalized guidance, making the learning process more efficient and interesting. This personalized learning experience not only greatly improves the training effect, but also stimulates the motivation of employees to continue learning and promotes the overall improvement of personal abilities. The collaborative application of cloud computing platform and machine learning algorithm plays an important role in enterprise risk control. The intelligent early warning system can identify and predict 95.8% of potential operational risks in advance, far exceeding the performance of traditional risk control models. The empirical research data of 500 enterprises show that enterprises adopting artificial intelligence technology have achieved significant advantages in administrative efficiency, decision-making accuracy and cost control, with average operating cost reduced by 31.5% and management efficiency increased by 47.2%, which fully confirms the core driving role of artificial intelligence technology in enterprise administrative reform.uk_UA
dc.language.isootheruk_UA
dc.publisherSNAUuk_UA
dc.subjectefficiencyuk_UA
dc.subjectartificial intelligenceuk_UA
dc.subjectadministrative managementuk_UA
dc.subjectефективністьuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectадміністративне управлінняuk_UA
dc.titleArtificial intelligence in the improvement of administrative management of the enterpriseuk_UA
dc.title.alternativeШтучний інтелект в удосконаленні адміністративного управління підприємствомuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Розташовується у зібраннях:Економіки та менеджменту

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Wu Kaikui_master work.pdf
  Restricted Access
881,47 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити    Запит копії


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.