МОДЕЛЬ ПОБУДОВИ СИСТЕМИ АДАПТАЦІЇ УПРАВЛІННЯ ПІДПРИЄМСТВАМИ Е-КОМЕРЦІЇ
Анотація
У статті обґрунтовано, що для ефективного управління фінансами підприємств в умовах динамічного ринкового середовища необхідна комплексна адаптивна система, яка поєднує сучасні технології прогнозування, автоматизації, інтеграції бізнес-процесів, кібербезпеки та персоналізованого ціноутворення. Вихідна модель, яка включала аналітичні методи обробки даних, автоматизоване управління, крос-функціональну інтеграцію, заходи кіберзахисту та адаптацію до змінних споживчих трендів, була вдосконалена шляхом впровадження більш інноваційних технологій та підходів. Доведено, що застосування гібридного прогнозування на основі LSTM-мереж та ARIMA-GARCH дозволяє не лише покращити точність передбачення попиту, а й зменшити вплив стохастичних ринкових коливань, що є критично важливим для прийняття обґрунтованих управлінських рішень. Аргументовано, що впровадження цифрових двійників сприяє значному підвищенню ефективності управління через можливість тестування стратегій у віртуальному середовищі, що мінімізує ризики та підвищує швидкість адаптації до змін. Додатково, наскрізна потокова аналітика забезпечує миттєву реакцію на зміни у поведінці клієнтів та ринковій ситуації, що дозволяє підприємствам автоматизувати прийняття рішень у режимі реального часу. Значно посилено рівень кібербезпеки завдяки інтеграції AI-аналітики загроз, яка здатна не лише виявляти шахрайські дії, а й прогнозувати потенційні атаки, що підвищує загальну стійкість інформаційних систем. Реалізація динамічного AI-прайсингу з гіперперсоналізацією створює умови для оптимального ціноутворення, що підвищує конверсію продажів та рівень задоволеності клієнтів за рахунок індивідуального підходу до кожного користувача. Таким чином, удосконалена модель адаптивного управління фінансами підприємств демонструє значні переваги у порівнянні з первинною, забезпечуючи більш точне прогнозування, автоматизовану адаптацію бізнес-процесів, оперативну інтеграцію інформаційних потоків, посилену безпеку та ефективне ціноутворення. Це дозволяє підприємствам е-комерції не лише підвищувати рівень операційної ефективності, а й забезпечувати довгострокову конкурентоспроможність у цифровій економіці.
Посилання
Ткаченко О., Гнатюк М.. Деякі аспекти автоматизації бізнес-процесів електронної комерції. Цифрова платформа: інформаційні технології в соціокультурній сфері. 2023. Том. 6, № 2. С. 458–473. DOI: https://doi.org/10.31866/2617-796x.6.2.2023.293620
Yang, Y., Li, M., An, F., Shi, F., & Yi, T. (2022). Enterprise ERP E-commerce Inventory System Based on Personal Digital Assistant. 2022 Fourth International Conference on Emerging Research in Electronics, Computer Science and Technology (ICERECT), 1–5. DOI: https://doi.org/10.1109/ICERECT56837.2022.10059806
Krithika, L., Prabadevi, B., Deepa, N., & Bhavanasi, S. (2020). Integration of E-Commerce System with Various ERP Tools. 2020 International Conference on Emerging Trends in Information Technology and Engineering (ic-ETITE), 1–8. DOI: https://doi.org/10.1109/ic-ETITE47903.2020.43
G, P., & Natesan, G. (2023). Exploring the Benefits of E-commerce Applications for Efficient Online Operations. International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology. DOI: https://doi.org/10.32628/cseit2390212
Hanzal, P., & Beranek, R. (2016). Application of Accounting Data from ERP Systems of Business Entities in Logistics. Communications – Scientific letters of the University of Zilina. DOI: https://doi.org/10.26552/com.c.2016.2.157-162
Westenbroek, T., Dong, R., Ratliff, L., & Sastry, S. (2017). Statistical estimation with strategic data sources in competitive settings. 2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control (CDC), 4994–4999. DOI: https://doi.org/10.1109/CDC.2017.8264398
Westenbroek, T., Dong, R., Ratliff, L., & Sastry, S. (2019). Competitive statistical estimation with strategic data sources. IEEE Transactions on Automatic Control, 65, 1537–1551. DOI: https://doi.org/10.1109/TAC.2019.2922190
Archary, D., & Coetzee, M. (2020). Predicting stock price movement with social media and deep learning. 2020 International Conference on Artificial Intelligence, Big Data, Computing and Data Communication Systems (icABCD), 1–5. DOI: https://doi.org/10.1109/icABCD49160.2020.9183802
Loginova, O., & Mantovani, A. (2017). Price competition in the presence of a web aggregator. Journal of Economics, 126, 43–73. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.2860766
Tkachenko, O., & Hnatiuk, M. (2023). Deyaki aspekty avtomatyzatsiyi biznes-protsesiv elektronnoyi komertsiyi [Some Aspects of E-commerce Business Process Automation]. Tsyfrova platforma: informatsiyni tekhnolohiyi v sotsiokulʹturniy sferi, vol. 6, №2, pp. 458–473. DOI: https://doi.org/10.31866/2617-796x.6.2.2023.293620
Yang, Y., Li, M., An, F., Shi, F., & Yi, T. (2022). Enterprise ERP E-commerce Inventory System Based on Personal Digital Assistant. 2022 Fourth International Conference on Emerging Research in Electronics, Computer Science and Technology (ICERECT), 1–5. DOI: https://doi.org/10.1109/ICERECT56837.2022.10059806
Krithika, L., Prabadevi, B., Deepa, N., & Bhavanasi, S. (2020). Integration of E-Commerce System with Various ERP Tools. 2020 International Conference on Emerging Trends in Information Technology and Engineering (ic-ETITE), 1–8. DOI: https://doi.org/10.1109/ic-ETITE47903.2020.43
G, P., & Natesan, G. (2023). Exploring the Benefits of E-commerce Applications for Efficient Online Operations. International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology. DOI: https://doi.org/10.32628/cseit2390212
Hanzal, P., & Beranek, R. (2016). Application of Accounting Data from ERP Systems of Business Entities in Logistics. Communications - Scientific letters of the University of Zilina. DOI: https://doi.org/10.26552/com.c.2016.2.157-162
Westenbroek, T., Dong, R., Ratliff, L., & Sastry, S. (2017). Statistical estimation with strategic data sources in competitive settings. 2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control (CDC), 4994–4999. DOI: https://doi.org/10.1109/CDC.2017.8264398
Westenbroek, T., Dong, R., Ratliff, L., & Sastry, S. (2019). Competitive statistical estimation with strategic data sources. IEEE Transactions on Automatic Control, 65, 1537–1551. DOI: https://doi.org/10.1109/TAC.2019.2922190
Archary, D., & Coetzee, M. (2020). Predicting stock price movement with social media and deep learning. 2020 International Conference on Artificial Intelligence, Big Data, Computing and Data Communication Systems (icABCD), 1–5. DOI: https://doi.org/10.1109/icABCD49160.2020.9183802
Loginova, O., & Mantovani, A. (2017). Price competition in the presence of a web aggregator. Journal of Economics, 126, 43–73. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.2860766