Abstract
<jats:p>В условиях стремительного роста объёмов корпоративных данных и усложнения управленческих процессов возрастает потребность в интеллектуальных аналитических системах, обеспечивающих своевременную и обоснованную поддержку управленческих решений. Цель настоящего исследования заключается в комплексной оценке влияния технологий искусственного интеллекта на эффективность функционирования систем бизнес‑аналитики. Методологическая база включает сравнительный анализ традиционных и интеллектуализированных BI‑конфигураций, моделирование ключевых бизнес‑процессов, а также количественную оценку экономического эффекта от внедрения алгоритмов машинного обучения и автоматизированной обработки данных. Изменения ключевых показателей эффективности анализировались по таким параметрам, как точность прогнозирования, скорость полного аналитического цикла, трудоёмкость подготовки отчётности и уровень операционных затрат. Результаты исследования демонстрируют значимый прирост точности прогнозных моделей, существенное сокращение времени обработки данных и подготовки управленческих отчётов, а также уменьшение совокупных издержек аналитического контура при положительном значении показателя ROI. Показано, что интеграция технологий искусственного интеллекта трансформирует системы бизнес‑аналитики из инструмента ретроспективного анализа в механизм проактивной поддержки управления, повышающий адаптивность организации к рыночной динамике и её конкурентоспособность в условиях цифровой экономики.</jats:p>