2025. — Т 17. — № s3 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/03favn325.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 422.8 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Бойцова, К. О. Big Data и AI в digital-маркетинге: новые возможности для B2B-компаний в FinTech / К. О. Бойцова, Н. В. Кожевников, Е. В. Макаров [и др.] // Вестник Евразийской науки. — 2025. — Т 17. — № s3. — URL: https://esj.today/PDF/03FAVN325.pdf (дата обращения: 15.03.2026).

Big Data и AI в digital-маркетинге: новые возможности для B2B-компаний в FinTech

Бойцова Кристина Орестовна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: kristinabovee@yandex.ru

Кожевников Никита Владимирович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: Kozhevnikov.N.88@mail.ru

Макаров Егор Владимирович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: makarov13egor@gmail.com

Фисюк Василий Владимирович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: fww2001@mail.ru

Якубов Алексей Альбертович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: yakubovaleks11@gmail.com

Аннотация. Представленное исследование посвящено комплексному анализу процессов интеграции технологий больших данных (Big Data) и искусственного интеллекта (AI) в сферу digital-маркетинга B2B-компаний финтех-сегмента. Работа раскрывает трансформационный потенциал указанных технологий, способных преобразовать традиционные маркетинговые подходы путем преодоления ограничений универсальной сегментации и шаблонных коммуникаций. Авторы детально исследуют механизмы, посредством которых симбиоз Big Data и AI позволяет организациям перестроить бизнес-процессы на основе гибких моделей, адаптированных к конкретным потребностям целевой аудитории. В рамках исследования проведен глубокий анализ особенностей применения нейросетей в контексте «длинных» воронок продаж B2B-сегмента, где решение о покупке принимается множественными заинтересованными сторонами. Отличительной чертой работы становится рассмотрение практических кейсов ведущих российских компаний, активно внедряющих инновационные технологические решения в маркетинговые стратегии. Особое внимание уделяется опыту таких лидеров рынка, как Rubbles с платформой Customer Insight, бизнес-юнит экосистемы Сбера «СберБизнес», АО «ПФ «СКБ Контур» и ЮKassa, демонстрирующих многогранность применения AI и Big Data от персонализации интерфейсов до предиктивной аналитики рисков финансово-хозяйственной деятельности. Авторы акцентируют внимание на функциональных возможностях современных технологий: глубокой сегментации аудитории, персонализации коммуникаций, оптимизации каналов взаимодействия и повышении конверсии в продажи. Значимым аспектом работы становится критический анализ барьеров, сопровождающих процессы внедрения аналитики больших данных и нейросетей: соблюдение законодательства о персональных данных, значительные инвестиционные затраты, нехватка квалифицированных специалистов и внутрикорпоративное сопротивление изменениям. Практическая ценность исследования определяется разработанными рекомендациями для максимизации эффективности интеграции Big Data и AI в маркетинговую деятельность финтех-компаний, включающими стратегическое планирование, инвестиции в инфраструктуру, повышение квалификации персонала и соблюдение нормативно-правовых требований.

Ключевые слова: большие данные; искусственный интеллект; цифровой маркетинг; B2B-компании; финансовые технологии; персонализация; нейросети; машинное обучение; предиктивная аналитика; воронка продаж; корпоративный сегмент; обработка естественного языка; бизнес-процессы

Скачать