2025. — Т 17. — № s6 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/13favn625.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 776.2 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Капустина, Н. В. Экономическая безопасность использования нейросетевых инноваций для оптимизации логистики и маркетинга в условиях неопределенности / Н. В. Капустина // Вестник Евразийской науки. — 2025. — Т 17. — № s6. — URL: https://esj.today/PDF/13FAVN625.pdf (дата обращения: 13.01.2026).

Экономическая безопасность использования нейросетевых инноваций для оптимизации логистики и маркетинга в условиях неопределенности

Капустина Надежда Валерьевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Профессор кафедры «Логистики»
Доктор экономических наук, доцент
E-mail: nvkapustina@fa.ru

Аннотация. Глобальная цифровая трансформация экономических систем породила фундаментальный сдвиг в подходах к управлению логистическими цепочками и маркетинговыми стратегиями через призму нейросетевых технологий и алгоритмов машинного обучения, при чем согласно данным Fortune Business Insights, мировые затраты на искусственный интеллект в 2024 году составили $233,46 млрд, а к 2030 году ожидается рост до $2 трлн Исследование фокусируется на критическом анализе экономической безопасности применения нейросетевых инноваций в оптимизации логистических процессов и маркетинговых операций в условиях возрастающей геополитической турбулентности и технологической неопределенности. Предметом исследования выступают механизмы обеспечения экономической безопасности при внедрении нейросетевых решений, включая управление рисками цепочек поставок, защиту от кибератак, обеспечение алгоритмической прозрачности и соблюдение регуляторных требований. Методологическая база включает системный анализ международного опыта внедрения ИИ-решений в логистике и маркетинге, компаративный анализ российских и зарубежных практик, оценку экономической эффективности и рисков. Анализируется трансформация логистических систем под влиянием предиктивной аналитики, оптимизации маршрутов, автоматизации складских операций, а также эволюция маркетинговых стратегий через персонализацию, динамическое ценообразование и поведенческую аналитику. Выявлены ключевые угрозы экономической безопасности: зависимость от зарубежных технологий, риски кибератак на критическую инфраструктуру (45 % организаций столкнутся с атаками на цепочки поставок в 2025 году согласно прогнозам аналитиков), алгоритмическая предвзятость, утечки коммерчески чувствительных данных. Разработана многоуровневая модель обеспечения экономической безопасности нейросетевых инноваций, интегрирующая технологический суверенитет, риск-менеджмент, регуляторное соответствие и этические принципы. Научная новизна заключается в комплексной оценке угроз и возможностей нейросетевых технологий для экономической безопасности предприятий в условиях санкционного давления и цифровой трансформации, выявлении специфических рисков российского рынка и разработке адаптивной модели безопасного внедрения ИИ-решений. Практическая значимость определяется возможностью применения разработанных рекомендаций для формирования корпоративных стратегий цифровой трансформации с учетом требований экономической безопасности, создания систем управления рисками при внедрении нейросетей и обеспечения устойчивого развития в условиях технологической турбулентности.

Ключевые слова: экономическая безопасность; нейросетевые инновации; искусственный интеллект; логистическая оптимизация; маркетинговая аналитика; управление рисками; цифровая трансформация; кибербезопасность; технологический суверенитет; предиктивная аналитика; алгоритмическая прозрачность

Скачать