INTELLECTUAL METHODS OF MANAGEMENT DECISION-MAKING SUPPORT
Authors: Фасха А. 
Published: July 2024

В современной динамичной и сложной бизнес-среде эффективное принятие решений имеет первостепенное значение для успеха организации. В этой статье представлен всесторонний обзор интеллектуальных методов, используемых для поддержки процессов принятия управленческих решений. Опираясь на широкий спектр литературы и эмпирических исследований, в статье рассматриваются различные интеллектуальные методы, включая искусственный интеллект, машинное обучение, анализ данных и экспертные системы. Методы исследования. Статья начинается с описания фундаментальных концепций, лежащих в основе систем поддержки принятия решений, и эволюции интеллектуальных методов в этой области. В ней рассматривается, как эти методы используют передовые алгоритмы и вычислительные мощности для анализа обширных массивов данных, извлечения полезной информации и содействия принятию обоснованных решений. Кроме того, в статье рассматриваются конкретные примеры и практические приложения, демонстрирующие эффективность интеллектуальных методов в различных отраслях и организационных контекстах. Результаты исследования. В статье рассматриваются проблемы и ограничения, связанные с внедрением интеллектуальных методов в поддержку принятия управленческих решений. В ней освещаются такие проблемы, как качество данных, алгоритмическая погрешность и необходимость привлечения специалистов для интерпретации результатов алгоритмизации. Кроме того, в документе рассматриваются этические соображения и важность прозрачности и подотчетности при внедрении интеллектуальных методов поддержки принятия решений. Заключение. В статье подчеркивается преобразующий потенциал интеллектуальных методов для улучшения процессов поддержки принятия управленческих решений. В ней предлагается целостный подход, сочетающий технологические инновации с человеческим суждением и знанием предметной области для достижения оптимальных результатов. Наконец, в документе намечены направления будущих исследований и подчеркивается важность постоянного совершенствования и адаптации в условиях быстро меняющегося ландшафта систем поддержки принятия решений.
In today's dynamic and complex business environment, effective decision making is paramount to the success of an organisation. This article presents a comprehensive review of intelligent methods used to support managerial decision-making processes. Drawing on a wide range of literature and empirical research, the article reviews various intelligent techniques including artificial intelligence, machine learning, data analytics and expert systems. Research Methods. The article begins by describing the fundamental concepts underlying decision support systems and the evolution of intelligent methods in the field. It examines how these methods use advanced algorithms and computational power to analyse vast data sets, extract useful information, and facilitate informed decision-making. In addition, the paper discusses case studies and practical applications that demonstrate the effectiveness of intelligent methods in a variety of industries and organisational contexts. Research Findings. The article discusses the challenges and limitations associated with the implementation of intelligent methods in management decision support. It highlights issues such as data quality, algorithmic bias and the need for specialists to interpret the results of the algorithmisation. In addition, the paper discusses ethical considerations and the importance of transparency and accountability in the implementation of intelligent decision support methods. Conclusion. The paper emphasises the transformative potential of intelligent methods to improve management decision support processes. It proposes a whole-person approach that combines technological innovation with human judgement and subject matter expertise to achieve optimal results. Finally, the paper outlines future research directions and emphasises the importance of continuous improvement and adaptation in the rapidly changing landscape of decision support systems.