КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Контроль і управління в складних системах (КУСС-2024)

Розмір шрифта: 
ПОКРАЩЕННЯ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ В УПРАВЛІННІ БІЗНЕС-ПРОЦЕСАМИ ЗА ДОПОМОГОЮ ПРЕДИКТИВНОЇ АНАЛІТИКИ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Юрій Анатолійович Горчук, Марія Сергіївна Юхимчук, Володимир Михайлович Дубовой

Остання редакція: 2024-10-05

Анотація


Дана робота досліджує, як предиктивна аналітика на основі штучного інтелекту покращує процес прийняття рішень в управлінні бізнес-процесами (BPM). Використовуючи такі моделі, як ChatGPT і Gemini AI, організації можуть прогнозувати тенденції, оптимізувати розподіл ресурсів і підвищити ефективність процесів. У дослідженні також розглядаються виклики та майбутній потенціал штучного інтелекту в трансформації BPM.

Ключові слова: штучний інтелект (ШІ), управління бізнес-процесами (BPM), предиктивна аналітика, прийняття рішень, моделі, розподіл ресурсів, прогнозування.

This work explores how AI-based predictive analytics enhances decision-making in Business Process Management (BPM). By leveraging models like ChatGPT and Gemini AI, organizations can forecast trends, optimize resource allocation, and improve process efficiency. The study also examines the challenges and future potential of AI in transforming BPM.

Keywords: artificial intelligence (AI), business process management (BPM), predictive analytics, decision-making, AI models, resource allocation, forecasting


Ключові слова


штучний інтелект (ШІ); управління бізнес-процесами (BPM); предиктивна аналітика; прийняття рішень; моделі;розподіл ресурсів;прогнозування

Посилання


  1. van der Aalst, W. M. P. (2016). Process Mining: Data Science in Action. Springer. [Електронний ресурс]. – Режим доступу:  https://www.academia.edu/40551325/Process_M ining_Wil_van_der_Aalst_Data_Science_in_Action_Second_Edition
  2. Daugherty, P., & Wilson, H. J. (2018). Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://books.google.com.ua/books/about/ Human_+_Machine.html?id=wpY4DwAAQBAJ&redir_esc=y
  3. Dumas, M., La Rosa, M., Mendling, J., & Reijers, H. A. (2018). Fundamentals of Business Process Management. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://link.springer .com/book/10.1007/978-3-662-56509-4
  4. Zaki, M. J., & Meira, W. (2019). Data Mining and Machine Learning: Fundamental Concepts and Algorithms (2nd ed.) [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www .cambridge.org/ua/universitypress/subjects/computer-science/knowledge-management-databases-and-data-mining/data-mining-and-machine-learning-fundamental-concepts-and-algorithms-2nd-edition?format=HB
  5. Weske, M. (2012). Business Process Management: Concepts, Languages, Architectures. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://link.springer.com/book/10.1007 /978-3-642-28616-2
  6. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://hbr.org/2018/01/artificial-intelligence-for- the-real-world
  7. Harmon, P. (2019). Business Process Change: A Business Process Management Guide for Managers and Process Professionals. Morgan Kaufmann [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.academia.edu/44913633/Business_Process_Change_A_Business_Proc ess_Management_Guide_for_Managers_and_Process_Professionals_Fourth_Edition
  8. Дубовой, В. М., Юхимчук, М. С. Аналіз процесів в релейних системах управління з елементами штучного інтелекту //[Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://ir.li b.vntu.edu.ua/bitstream/handle/123456789/13168/maria.pdf?sequence=1&isAllowed=y