Анализ отечественных решений формирования скриптов продаж на основе искусственного интеллекта и машинного обучения
Автор: Жукова Е.С.
Журнал: Экономика и бизнес: теория и практика @economyandbusiness
Статья в выпуске: 12 (130), 2025 года.
Бесплатный доступ
Настоящая статья представляет собой анализ современных методологий разработки сценариев коммерческих коммуникаций с применением информационных систем и нейросетевых алгоритмов. Исследуется динамика интеграции интеллектуальных технологий в деятельность отечественных организаций в период 2024-2025 годов, сопровождаемая релевантными статистическими данными о масштабах внедрения нейросетевых решений в коммерческую и маркетинговую сферы. Акцентируется внимание на прикладных аспектах имплементации алгоритмов глубокого обучения в системы управления взаимоотношениями с потребителями, включая их применение для распознавания речевых паттернов с целью оптимизации клиентских взаимодействий и эксплуатации генеративных алгоритмов для конструирования персонализированных коммерческих диалогов. Рассматриваются концептуальные основы использования алгоритмов самообучения и лингвистического анализа в контексте формирования результативных коммерческих сценариев. Продемонстрированы преимущества и существующие барьеры автоматизированных комплексов, а также обозначены перспективные векторы эволюции технологических решений в данном направлении. Материал представляет научную и практическую ценность для коммерческих специалистов, руководителей.
Искусственный интеллект, компьютерные технологии, нейросетевые модели, автоматизация продаж, машинное обучение, обработка естественного языка, цифровая трансформация, генеративный ии, персонализация коммуникаций
Короткий адрес: https://sciup.org/170212477
IDR: 170212477 | DOI: 10.24412/2411-0450-2025-12-124-129
Analysis of Russian sales script generation solutions based on artificial intelligence and machine learning
The article analyzes modern mechanisms for developing commercial communication scenarios through the use of information systems and neural network algorithms. The pathway of the integration of intelligent technologies into the activities of local Russian business-organizations during 2024-2025 is studied, and relevant statistical indicators are provided regarding the scale of implementation of neural network solutions in the commercial and marketing affairs. Attention is focused on the applied aspects of the implementation of deep learning algorithms in customer relationship management systems, their use for speech pattern recognition in order to improve customer interactions and the use of generative algorithms for the construction of individualized commercial dialogues. The conceptual foundations of using self-learning algorithms and linguistic analysis in the context of creating effective commercial scenarios are considered. The strengths and existing barriers of automated complexes are demonstrated, as well as promising vectors of the evolution of technological solutions in this direction are outlined. The material is of value to commercial professionals, managers of trade departments, information system developers, and digital business transformation analysts.
