Классификация инструментов искусственного интеллекта в целях электронных аукционов

DOI: 10.33917/es-4.202.2025.70-77

Раскрывается сущность искусственного интеллекта как математической модели, используемой для автоматизации когнитивной деятельности человека. Определяются практические задачи, решаемые с помощью данной технологии, такие как автоматизация рутинных бизнес-процессов, персонализация маркетинговых предложений, выявление мошенничества, поддержка принятия управленческих решений и др. Изучены отрасли, в которых искусственный интеллект находит активное применение, включая здравоохранение, финансовую сферу, розничную торговлю, производство, энергетику и телекоммуникации. Особое внимание уделяется конкретным примерам использования искусственного интеллекта в проведении аукционов, в частности, в сфере недвижимости, энергетики, онлайн-рекламы и распределения вычислительных ресурсов. Раскрыты аукционные модели, их суть и сферы применения, такие как онлайн-аукционы, программатик-реклама, спотовые рынки электроэнергии, финансовые рынки и государственные закупки.

Анализируются перспективы внедрения инструментов на основе искусственного интеллекта в аукционы в контексте дальнейшей цифровизации российской экономики и потенциальные выгоды от их применения, такие как повышение прибыли, оптимизация использования ресурсов, снижение расходов на человеческий труд и прочих операционных затрат.

Источники:

1. Smith C. Introduction // The History of Artificial Intelligence [Электронный ресурс]. URL: https://courses.cs.washington.edu/courses/csep590/06au/projects/history-ai.pdf

2. Тимофеева А.Ю., Королева Е.Н. Искусственный интеллект в управлении экономикой // Наука XXI века: актуальные направления развития. 2021. № 1-2. С. 184–188.

3. Реутов Р.В. Влияние инноваций цифровой экономики на механизм нейтрализации дефектов банковского рынка // Экономико-правовые проблемы обеспечения экономической безопасности. 2021. С. 99–102.

4. Талапина Э.В. Использование искусственного интеллекта в государственном управлении // Информационное общество. 2021. № 3. С. 16–22.

5. Nikitaeva A.Y., Salem A.B.M. Institutional framework for the development of artificial intelligence in the industry // Journal of Institutional Studies. 2022. Vol. 14. No. 1. P. 108–126.

6. Zhang C., Lu Y. Study on artificial intelligence: The state of the art and future prospects // Journal of Industrial Information Integration. 2021. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2452414X21000248

7. Fiala P., Flusserova L. Моделирование и решение двусторонних аукционов // Хроноэкономика. 2022. № 4(38). С. 4–8.

8. Капусто А.В., Банщиков Д.О. Аукционы и их моделирование // Тенденции экономического развития в XXI веке. 2021.С. 428–431.

9. Воробьев В.А., Жабенок И.В. Теория и прикладные форматы аукционов: Краткий обзор // Белорусский экономический журнал. 2020. № 4(93). С. 4–19.

10. Kang J. Developing a forecasting model for real estate auction prices using artificial intelligence // Sustainability. 2020. Vol. 12. No. 7. P. 1–19.

11. Kempitiya T., Sierla S., De Silva D., Yli-Ojanperä M., Alahakoon D., Vyatkin V. An Artificial Intelligence framework for bidding optimization with uncertainty in multiple frequency reserve markets //Applied Energy. 2020. Vol. 280. P. 1–14.

12. Decarolis F., et al., Artificial intelligence, algorithmic bidding and collusion in online advertising // Working Paper. No. 708. 2024. 32 p.

13. Bichler M., Fichtl M., Heidekrüger S., Kohring N., Sutterer P. Learning equilibria in symmetric auction games using artificial neural networks // Nature Machine Intelligence. 2021. Vol. 3, No. 8. P. 687–695.

14. Dudeja D., et al. Sales-Based Models for Resource Management and Scheduling in Artificial Intelligence Systems // Engineering Proceedings. 2023. Vol. 59. No. 1. P. 1–7.