ОБЗОР ИНСТРУМЕНТОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

И.В. Черпаков, Липецкий филиал ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве РФ», Липецк, Россия.

скачать статью

Аннотация. Современная экономическая наука сталкивается с беспрецедентными вызовами, обусловленными нелинейностью процессов, высокой взаимозависимостью показателей и экспоненциальным ростом объемов как структурированных, так и неструктурированных данных. Традиционные эконометрические методы зачастую оказываются неадекватны для анализа такой сложной среды. Данная статья представляет собой комплексный обзор трансформации экономических исследований под влиянием технологий искусственного интеллекта (ИИ), детально анализируя эволюцию, современное состояние и практический инструментарий его применения. Статья начинается с исторического экскурса, прослеживая путь от экспертных систем 1960-х годов через расцвет статистического машинного обучения в 1990-е к современной эре глубокого обучения и анализа больших данных. Автор структурирует область, выделяя пять ключевых направлений внедрения ИИ в экономику: 1) прогнозирование макроэкономических показателей, 2) анализ финансовых рынков, 3) обработка текстовой информации, 4) решение оптимизационных задач и 5) моделирование поведения агентов. Основная ценность работы заключается в детальной систематизации инструментария для каждого направления. Для этого автор разрабатывает и представляет серию специализированных таблиц, которые служат практическим руководством для исследователей. В них указаны конкретные методы (например, LSTM-сети для прогнозирования инфляции, трансформеры BERT для анализа тональности, генетические алгоритмы для оптимизации), источники данных (от официальной статистики до новостных лент и активностей в соцсетях) и популярные программные средства и фреймворки (такие как TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face Transformers, Gurobi, AnyLogic). В заключении делается вывод о том, что ИИ формирует новую парадигму в экономических исследованиях. Его методы не просто превосходят традиционные подходы в точности прогнозов, но и принципиально расширяют аналитические возможности, позволяя выявлять скрытые закономерности, работать с нестандартными данными и моделировать сложные системы с адаптивными агентами.

Ключевые слова: искусственный интеллект, экономические исследования, инструментарий искусственного интеллекта.

Для цитирования: Черпаков И.В. Обзор инструментов искусственного интеллекта для проведения экономических исследований // ЭФО. Экономика. Финансы. Общество. 2025. №3(15). С. 110-121. DOI:10.24412/2782-4845-2025-15-110-121

 Список использованных источников:

1. Алферьев, Д. А. Развитие искусственного интеллекта в современной экономике / Д. А. Алферьев, А. Е. Кремин // Human Progress. 2020. Т. 6, № 1. С.2.
2. Бедненко, Ф. А. Использование искусственного интеллекта в финансовом менеджменте организации для улучшения управления финансами / Ф. А. Бедненко // Экономика строительства. 2023. № 8. С. 43-46.
3. Мирошниченко М. А., Абдуллаева А. А., Джунь А. В. Тенденции развития в россии технологий искусственного интеллекта в период цифровой трансформации // ЕГИ. 2023. №5 (49). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tendentsii-razvitiya-v-rossii-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-period-tsifrovoy-transformatsii (дата обращения: 25.07.2025).
4. Назарова, А. Ч. Искусственный интеллект в современном мире: тенденции и перспективы / А. Ч. Назарова // Символ науки: международный научный журнал. 2023. Т. 1, № 12-1. С. 49-50.
5. Осадчук, Е. В. Об основных направлениях развития технологий искусственного интеллекта как инструмента научных исследований / Е. В. Осадчук // Управление наукой: теория и практика. 2025. Т. 7, № 1. С. 147-157.
6. Поляков А. А., Мамаджарова Т. А., Балашова Е. С. Искусственный интеллект революция в современных отраслях промышленности // ЕГИ. 2024. №5 (55).
7. Балашов А.М. Цифровизация и использование искусственного интеллекта в производственных процессах современных предприятий // Теоретическая экономика. 2024. №11 (119). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-i-ispolzovanie-iskusstvennogo-intellekta-v-proizvodstvennyh-protsessah-sovremennyh-predpriyatiy (дата обращения: 22.07.2025).
8. Вовченко Н. Г., Костоглодова Е. Д. Цифровая трансформация финансового сектора в контексте использования возможностей технологии искусственного интеллекта // Вестник РГЭУ РИНХ. 2021. №2 (74). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-finansovogo-sektora-v-kontekste-ispolzovaniya-vozmozhnostey-tehnologii-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 22.08.2025).
9. Федотов Д.В., Семенкин Е.С. О прогнозировании экономических показателей с помощью нейроэволюционных моделей // Сибирский аэрокосмический журнал. 2014. №5 (57). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-prognozirovanii-ekonomicheskih-pokazateley-s-pomoschyu-neyroevolyutsionnyh-modeley (дата обращения: 22.08.2025).
10. Баринова, Н. В. Применение нейросетей в прогнозировании экономических процессов в условиях неопределенности / Н. В. Баринова, В. Р. Баринов // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2025. Т. 22, № 4(142). С. 77-86.

References:

1. Alferyev, D. A., & Kremin, A. E. (2020). Development of artificial intelligence in the modernHuman Progress, 6(1), 2.
2. Bednenko, F. A. (2023). The use of artificial intelligence in financial management of an organization to improve financialEconomics of Construction, (8), 43-46.
3. Miroshnichenko, M. A., Abdullaeva, A. A., & Dzhun, A. V. (2023). Development trends of artificial intelligence technologies in Russia during the digitalEGI, (5), 49. Retrieved from  https://cyberleninka.ru/article/n/tendentsii-razvitiya-v-rossii-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-period-tsifrovoy-transformatsii (accessed: 25.07.2025).
4. Nazarova, A. Ch. (2023). Artificial intelligence in the modern world: Trends andSymbol of Science: International Scientific Journal, *1*(12-1), 49-50.
5. Osadchuk, E. V. (2025). On the main directions of development of artificial intelligence technologies as a tool for scientificScience Management: Theory and Practice, 7(1), 147-157.
6. Polyakov, A. A., Mamadzharova, T. A., & Balashova, E. S. (2024). Artificial intelligence revolution in modernEGI, (5), 55.
7. Balashov, A. M. (2024). Digitalization and the use of artificial intelligence in the production processes of modernTheoretical Economics, (11), 119. Retrieved from  https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-i-ispolzovanie-iskusstvennogo-intellekta-v-proizvodstvennyh-protsessah-sovremennyh-predpriyatiy (accessed: 22.07.2025).
8. Vovchenko, N. G., & Kostoglodova, E. D. (2021). Digital transformation of the financial sector in the context of using the opportunities of artificial intelligenceBulletin of RSSU, (2), 74. Retrieved from  https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-finansovogo-sektora-v-kontekste-ispolzovaniya-vozmozhnostey-tehnologii-iskusstvennogo-intellekta (accessed: 22.08.2025).
9. Fedotov, D. V., & Semenkin, E. S. (2014). On forecasting economic indicators using neuroevolutionarySiberian Aerospace Journal, *5*(57). Retrieved from  https://cyberleninka.ru/article/n/o-prognozirovanii-ekonomicheskih-pokazateley-s-pomoschyu-neyroevolyutsionnyh-modeley (accessed: 22.08.2025).
10. Barinova, N. V., & Barinov, V. R. (2025). Application of neural networks in forecasting economic processes underVestnik of the Plekhanov Russian University of Economics, *22*(4), 142, 77-86.

Сведения об авторах / Information aboutth eauthor:

Черпаков Игорь Владимирович – кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Учет и информационные технологии в бизнесе» Липецкого филиала Финансового университета при Правительстве РФ. Email: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. / Cherpakov Igor Vladimirovich – Ph.D. of Physics and Math, Associate Professor of the Department of Accounting and Information Technologies in Business, Lipetsk Branch of the Financial University under the Government of the Russian Federation. E-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.">ivcherpakov@fa.ru.

SPIN РИНЦ 9294-7437

Дата поступления статьи: 06.08.2025

Принято решение о публикации: 10.09.2025

Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.