Журнал «Экономические стратегии», ключевое слово: «большие данные»


Голосовой помощник как конкурентная стратегия компании на медицинском рынке

DOI: 10.33917/es-1.193.2024.132-137

Анализируется конкурентная стратегия фармацевтической компании в условиях цифровизации общества. Описано, как голосовой ассистент пациента позволяет компании влиять на разные уровни спроса, получать информацию о паттернах поведения целевой аудитории и увеличивает точки контакта бренда с целевой аудиторией. Подробно представлена технология разработки голосового ассистента для отрасли здравоохранения, а также описаны механизмы влияния на целевую аудиторию.

Источники: 

1. Ковтюх Г.С. Основные тенденции развития фармацевтического рынка в России [Электронный ресурс]. Лечебное дело. 2023. № 2. С. 134–140. DOI 10.24412/2071-5315-2023-12888. EDN GGLUIQ

2. Аржанова К.А. Современные PR-технологии продвижения компании [Электронный ресурс]. Компетентность. 2020. № 5. С. 30–35. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-prtehnologii-prodvizheniya-kompanii-1

3. Виничук О.Ю. Современные методы продвижения фармацевтических компаний на региональных фармацевтических рынках в условиях цифровизации бизнеса [Электронный ресурс]. Вестник евразийской науки. 2023. Т. 15. № 3. URL: https://esj.today/PDF/77ECVN323.pdf

4. Prentice С., Loureiro S.M., Guerreiro J. Engaging with intelligent voice assistants for wellbeing and brand attachment // Journal of Brand Management. 2023. No. 30. P. 449–460. 10.1057/ s41262-023-00321-0 Engaging with intelligent voice assistants for wellbeing and brand attachment.

5. McLean G., Osei-Frimpong K., Barhorst J. Alexa, do voice assistants influence consumer brand engagement? — Examining the role of AI powered voice assistants in influencing consumer brand engagement // Journal of Business Research. 2021. No. 124. P. 312–328. 10.1016/j.jbusres.2020.11.045.

6. Зуенкова Ю.А., Богданович С.Т. Beyond the Pill — стратегия маркетинга отношений на фармацевтическом рынке [Электронный ресурс]. Микроэкономика. 2023. № 5. С. 39–47. URL: https://doi.org/10.33917/mic-5.112.2023.39–47

7. Андриянова Е.А. Социальное доверие в медицине: возможности онлайн-коммуникации // Наука как общественное благо: Сб. научных статей Второго международного конгресса Русского общества истории и философии науки. Санкт-Петербург, 27–29 ноября 2020 г. / Санкт-Петербургский государственный университет; Русское общество истории и философии науки. Т. 5. М.: Межрегиональная общественная организация «Русское общество истории и философии науки», 2020. С. 90–93. EDN ZWEESO

Цифровизация сектора здравоохранения на основе технологии искусственного интеллекта в Японии: ключевые проблемы и подходы к решению

DOI: 10.33917/mic-5.100.2021.87-102

В статье представлено описание и анализ реализуемой японским правительством политики модернизации сектора здравоохранения на основе технологии искусственного интеллекта, приведены конкретные примеры некоторых научно-исследовательских проектов и практического применения описываемых технологий, выявлены проблемные области реализуемой политики и разрабатываемых проектов.

Модернизация сектора здравоохранения и медицинского обслуживания с применением новейших цифровых технологий, в частности, технологии искусственного интеллекта, является на сегодня одним из ключевых мировых трендов. В России цифровая трансформация здравоохранения определена как одна из ключевых задач и производится в рамках Национального проекта «Здравоохранение».

Изучение успешных примеров внедрения технологии искусственного интеллекта, а также, проблем, препятствующих или замедляющих интеграцию данной технологии и способов их преодоления, может стать ценным уроком для стран, также вовлеченных в разработку национальных стратегий по развитию искусственного интеллекта. 

Digitalization of the healthcare sector in Japan based on artificial intelligence technology: key problems and solutions

 

Источники:

1. Мелдо А.А., Уткин Л.В., Трофимова Т.Н. Искусственный интеллект в медицине: современное состояние и основные направления развития интеллектуальной диагностики // Лучевая диагностика и терапия. 2020. Т. 11. №1. С. 9-17. URL: https://doi.org/10.22328/2079-5343-2020-11-1-9-17

2. Моисеенко В.М., Мелдо А.А., Уткин Л.В., Прохоров И.Ю., Рябинин М.А., Богданов А.А. Автоматизированная система обнаружения объемных образований в легких как этап развития искусственного интеллекта в диагностике рака легкого // Лучевая диагностика и терапия. 2018. № 3. С. 62-68. URL: https://doi.org/10.22328/2079-5343-2018-9-3-62-68

Аналитика «больших данных» в деятельности правоохранительных органов

DOI: 10.33917/mic-1.90.2020.107-114

В статье предлагаются возможные подходы к созданию новых методов, алгоритмов и программных средств анализа структурированных и неструктурированных данных, а также методология применения созданных средств при решении прикладных задач с учетом зарубежного опыта разработки и внедрения в спецслужбах и правоохранительных органах прикладных интеллектуальных информационных систем.

Источники:

1.    Берд К. Palantir, или Говорящие камни на службе ЦРУ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.3dnews.ru/621533 (дата обращения: 11.12.2019).

2.    Болт Ю.А., Ильин А.Е., Крылов А.А., Прокофьева Т.В. Информационно-аналитическое обеспечение оперативно-розыскной деятельности органов внутренних дел по подрыву экономических основ организованной преступности //Научный портал МВД России. 2017. № 2 (38). С. 51-57.

3.    Григберг Э., Мак Р. «Forbes» 03.10.2013 г. Зачем инвестор Facebook Питер Тиль создал прообраз Большого Брата [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.forbes.ru/tekhnologii/internet-i-svyaz/245713-v-pole-zreniya-zachem-pervyi-investor-facebook-piter-til-sozdal (дата обращения: 15.12.2019).

4.    Доронин А.И. Злоупотребления в системе жилищно-
коммунального хозяйства как угроза национальной
безопасности Российской Федерации //Вестник Академии экономической безопасности МВД России. 2011. № 7. С. 110 – 113.

5.    Селиванов А.И. Перспективы применения интеллектуальных систем при анализе угроз и управлении рисками экономической безопасности Российской Федерации //Микроэкономика. 2018. №3. С.91-95.

6.    Тихонов К. Око Саурона: компания, которая перерабатывает секретные данные спецслужб. «Компьютерра» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.computerra.ru/84337/palantir/ (дата обращения: 15.12.2019).

7.    Черняк Л. Аналитика двойного назначения //Открытые системы. 2013. № 10. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.osp.ru/os/2013/10/13039073/ (дата обращения: 11.12.2019).

 

Цифровые тренды в области управления персоналом

Номер 5. Бессменное поколение
Цифровые тренды в области управления персоналом

В статье рассматривается влияние цифровизации на управление персоналом и его стратегическую составляющую на основе позиций ведущих экспертов в данной области. Цель статьи заключается в систематизации диджитал-практик в области управления персоналом и выделении наиболее востребованных инструментов, к которым обращаются успешные компании. Приведены содержательные характеристики нового поколения сотрудников, определяющие контекст таких актуальных направлений активностей в области управления персоналом, как мотивация, рекрутинг, лидерство. Сделаны выводы о содержательном изменении деятельности в области управления персоналом, рассмотрены проблемы и перспективы использования больших данных в управлении персоналом.