ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКА В РИТЕЙЛЕ 5
1.1. Искусственные интеллект в ритейле: понятие, виды и классификации 5
1.2. Способы реализации искусственного интеллекта в рамках структуры организации 11
1.3. Тенденции применения искусственного интеллекта в ритейле 21
2. ИЗУЧЕНИЕ НАПРАВЛЕНИЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ООО «ЛЕНТА» 29
2.1. Организационно-экономическая характеристика ООО «Лента» 41
2.2. Анализ применения искусственного интеллекта в организации 47
2.3. Оценка эффективности применения искусственного интеллекта в организации 47
3. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРИМЕНЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ООО «ЛЕНТА» 51
3.1. Рекомендации по применению технологий искусственного интеллекта в ООО «Лента» 51
3.2. Мероприятия по улучшению применения технологий искусственного интеллекта в ООО «Лента» 56
3.3. Оценка экономической эффективности мероприятий по улучшению применения технологий искусственного интеллекта в ООО «Лента» 67
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 77
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 79
Цель настоящей дипломной работы заключается в исследовании и прогнозировании направлений применения ИИ в ритейле. В работе будет рассмотрен обзор и анализ наиболее релевантных технологий ИИ и их применения в данной сфере. Будут изучены примеры успешного внедрения ИИ в ритейле, анализировались факторы, влияющие на процесс реализации проектов с применением ИИ, а также будет оценено применение технологий искусственного интеллекта на примере такой российской ритейл-компании как
«Лента» и будут выдвинуты рекомендации по их улучшению.
На основе всего этого были сформулированы следующие задачи:
− изучить теоретические основы технологий искусственного интеллекта;
− проанализировать способы применения искусственного интеллекта в деятельности ритейл-компаний;
− проанализировать тенденции направлений развития технологий искусственного интеллекта;
− проанализировать хозяйственно-экономическую деятельность ООО
«Лента»
− изучить способы применения технологий искусственного интеллекта в ООО «Лента»;
− оценить эффективность применения технологий искусственного интеллекта в ООО «Лента»;
− дать рекомендации по совершенствованию применения технологий искусственного интеллекта в ООО «Лента»;
− предложить мероприятия по совершенствованию технологий искусственного интеллекта в ООО «Лента»;
− оценить экономическую эффективность и целесообразность предложенных мер.
Предметом исследования является процесс применения технологий искусственного интеллекта в компании розничной торговли.
Теоретической базой данной работы являются труды таких отечественных ученых как О. Н. Миргородская, О. В. Иванченко, Д. К. Попенкова и других.
В структуру выпускной квалификационной работы входят 3 главы, 9 параграфов, вывод, заключение и список использованных источников.
Войти
в кабинет
в кабинет
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
Исследование и прогнозирование направлений использования искусственного интеллекта в ритейле ООО «Лента» #9106293
Артикул: 9106293
- Предмет: Менеджмент
- Уникальность: 75% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2023 году
- Количество страниц: 85
- Формат файла: docx
3 970p.
Нормативные правовые акты
1. КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА [ГОСТ Р 59277-2020 от 3 марта 2021 г.] [Электронный ресурс] // Электронный фонд правовых и нормативных технических документов - Режим доступа: https://docs.cntd.ru/ (дата обращения: 01.03.2023).
Монографии, учебники, учебные пособия
2. Голенда, Л.К. Системы искусственного интеллекта: электронный учебно-методический комплекс для магистрантов программы «Цифровые бизнес-коммуникации»/ Голенда Л.К.// Учебное пособие БГЭУ – Минск, 2017 – 57 с.
Статьи в периодических изданиях и сборниках
3. Миргородская О. Н., Иванченко О. В. Использование технологий искусственного интеллекта в маркетинговой деятельности зарубежных и российских ритейл-компаний/ О. Н. Миргородская, О. В. Иванченко // Вестник Ростовского государственного экономического университета – Ростов, 2021 - №3
– 87-97 с.
4. Шанкар В. Как искусственный интеллект реформирует ритейл/ В. Шанкар//Retailing Journal – 2018 - №4 – 1-7 с.
5. Смоленчук Т.В. Метод коллаборативной фильтрации для рекомендательных систем/ Т.В. Смоленчук// Вестник науки и образования – 2019
– №22-1 – 76 с.
6. Семёнова А. А. Будущее цифрового ритейла: тренды для инноваций / A. А. Семенова // Петербургский экономический журнал. – 2020 –
№1 – 30 с.
7. Попенкова Д. К. Развитие ритейлеров на основе видения будущего / Д. К. Попенкова // Вестник Томского государственного университета. Экономика. –2019 – №47 – 182-190 с.
8. Львова И. А., Семенова И. А. Инновации в торговом процессе ритейла / И. А. Львова, И.А. Семенова // Вестник Удмуртского университета. Серия «Экономика и право». – 2015 – №6 – 28-36 с.
9. Паскова А. А. Цифровая трансформация розничной торговли: тенденции и технологии / А. А. Паскова // Новые технологии – 2020 – №6 – 123- 131с.
10. Жумалиев Р.В. Информационные Технологии в Анализе Больших Данных Ритейл Сетей. Актуальные тенденции современной экономики
/ Р.В. Жумалиев// Университет ИТМО, г. Санкт-Петербург – 2018 – 49-50 с.
11. Тарасова В. А., Юн И. Ф. Роль Big Data в Развитии Онлайн Ритейла / В. А. Тарасова, И. Ф. Юн //СПбГУ – 2019 – 8 с.
12. Лукичева Т. А., Семенович Н. С. Большие данные в электронной коммерции: инвестиции и их ценность для потребителя / Т. А. Лукичева, Н. С. Семенович // – 2018 – 534 с.
13. Сулейкин А. С. Возможности применения технологии Big Data в крупном ритейле / А. С. Сулейкин // European research – 2015 – 11 с.
14. Терентьев В. А. Использование технологии in-memory computing для получения конкурентных преимуществ в информационной экономике / В. А. Терентьева // Дискуссия – 2017 – 75 c.
15. Бочкова Е. В., Авдеева Е. А., Щербаков Д. С. Особенности применения информационной технологии Big Data в маркетинговой деятельности российских компаний B2C-сектора / Д. С. Бочкова, Д. С. Авдеева, Д. С. Щербаков // Концепт – 2016 – 30 c.
16. Самбудагва Д. Б. Big Data Analysis в сфере продуктового ритейла
/ Д. Б. Самбудагва // Бизнес-образование в экономике знаний – 2015 – 24c.
17. Багутдинов Р. А. Классификационная характеристика для задач обработки разнородных данных / Р. А. Багутдинов // International Journal of Open Information Technologies – 2018 – 15 c.
18. Натальченко И. А. Анализ механизмов передачи крупных
массивов данных через сеть Интернет с помощью технологии веб-сервиса / И. А. Натальченко // ИВД – 2008 – 35 c.
19. Данилова М. А. Возможности и вызовы технологий четвертой промышленной революции для развития розничной торговли / М. А. Данилова // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета – 2019 – 76 с.
20. Зиниша О. С., Кочеян Д. Г., Мокосеева М. А. Технология Big Data в бизнесе – преимущества и пути совершенствования / О. С. Зиниша, О. С. Кочеян, О. С. Мокосеева // Colloquium-journal – 2020 – 63 c.
Материалы интернет-сайтов
21. Искусственный интеллект в ритейле [Электронный ресурс] // Официальный сайт Retailer.ru – 2019. – март. – Режим доступа: https://www.retail.ru/articles/iskusstvennyy-intellekt-v-riteyle/ (дата обращения: 02.03.2023)
22. Искусственный интеллект в рынке ритейла [Электронный ресурс]
// Официальный сайт Precedence Research – 2022 – Режим доступа: https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-in-retail-market (дата обращения: 03.03.2023)
23. Как компьютерное зрение трансформирует управление запасами в ритейле [Электронный ресурс] // Официальный сайт Postindustria – 2022 – апрель – Режим доступа: https://postindustria.com/how-computer-vision-transforms- inventory-management-in-retail-machine-learning/ (дата обращения: 03.03.2023)
24. Как машинное обучение улучшает ценообразование в ритейле [Электронный ресурс] // Официальный сайт Modern Retail – 2019 – январь – Режим доступа: https://modernretail.co.uk/how-machine-learning-boosts-retail- pricing/ (дата обращения 05.03.2023)
25. Искусственный интеллект. Искусственный интеллект в торговле [Электронный ресурс] // Официальный сайт TADVISER: государство, бизнес, технологии – 2022 – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php (дата обращения 05.03.2023)
26. Операционные и финансовые результаты сети «Лента» за 2022 год [Электронный ресурс] // Официальный сайт торговой сети «Лента» для инвесторов. – 2023. – января – Режим доступа: https://cms.lenta.app4.3ebra.net/uploads/_/originals/8896d742-4d5e-4f0a-8383- 23720cf217b0.pdf (дата обращения: 28.03.2023)
27. Искусственный интеллект в розничной торговле: цепочка создания стоимости с использованием ИИ [Электронный ресурс] // Официальный сайт Research Gate – 2020 – август – Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/343831739_Artificial_Intelligence_in_Reta il_The_AI-Enabled_Value_Chain (дата обращения: 06.03.2023)
28. Искусственный интеллект в сфере ритейла: возможности и перспективы [Электронный ресурс] // Официальный сайт Сколково – 2019 – май
– Режим доступа: https://sk.ru/news/iskusstvennyj-intellekt-v-sfere-ritejla- vozmozhnosti-i-perspektivy/ (дата образения: 10.03.2023)
29. Искусственный интеллект в ритейле: практика российского бизнеса [Электронный ресурс] // Официальный сайт Reac – 2022 – Режим доступа: https://raec.ru/activity/analytics/1147 (дата обращения: 10.03.2023)
30. Как искусственный интеллект помогает российским ритейлерам стать ближе к клиентам [Электронный ресурс] // Официальный сайт New Retail
– 2020 – март – Режим доступа: https://new- retail.ru/tehnologii/kak_iskusstvennyy_intellekt_pomogaet_rossiyskim_riteyleram_st at_blizhe_k_klientam6614/ (дата обращения: 11.03.2023)
31. Умные табло, цифровые ценники, чат-боты: 10 лучших кейсов использования ИИ в ритейле [Электронный ресурс] // Официальный сайт TechInsider – 2021 – сентябрь – Режим доступа: https://www.techinsider.ru/technologies/742813-umnye-tablo-cifrovye-cenniki-chat- boty-10-luchshih-keysov-ispolzovaniya-ii-v-riteyle/ (дата обращения: 11.03.2023)
32. Искусственный интеллект и машинное обучение. Автоматизация
контроля за ключевыми бизнес-процессами в магазинах «Верный» [Электронный ресурс] // Официальный сайт AI Russia – 2019 – июнь – Режим доступа: https://ai-russia.ru/library/verniy-control (дата обращения 12.03.2023)
33. Создание электронной базы данных программы лояльности клиентов магазинов «Спортмастер» [Электронный ресурс] // Официальный сайт AI Russia – 2019 – январь – Режим доступа: https://ai-russia.ru/library/sportmaster (дата обращения: 12.03.2023)
34. Big Data, аналитика, искусственный интеллект в ритейле [Электронный ресурс] // Официальный сайт Retail Tech Net – 2023 – март – Режим доступа: https://retailtech.ru/prodata-day-19-aprelya-big-data-analitika- iskusstvennyj-intellekt-v-ritejle/ (дата обращения: 05.04.2023)
35. Три кейса искусственного интеллекта в офлайн-ритейле [Электронный ресурс] // Официальный сайт SoftLine – 2021 – июнь – Режим доступа: https://slddigital.com/article/tri-kejsa-iskusstvennogo-intellekta-v-oflajn- ritejle/ (дата обращения: 13.03.2023)
36. Искусственный интеллект научился прогнозировать спрос для производителей и ритейла [Электронный ресурс] // Официальный сайт Рынок. Финансы. Недвижимость – 2022 – ноябрь – Режим доступа: https://sia.ru/?section=484&action=show_news&id=442998 (дата обращения: 13.03.2023)
37. История торговой сети «Лента» [Электронный ресурс] // Официальный сайт торговой сети «Лента» для инвесторов. – Режим доступа: http://corp.lenta.com/ru/about/history/ (дата обращения: 20.03.2023)
38. Миссия и ценности торговой сети «Лента» [Электронный ресурс]
// Официальный сайт сети «Лента». – Режим доступа: https://lenta.com/o- kompanii/missiya-i-tsennosti/ (дата обращения: 20.03.2023)
39. Big Data на службе розничной торговли [Электронный ресурс] // Официальный сайт РБК. Тренды – Режим доступа: https://trends.rbc.ru/trends/innovation/ (дата обращения: 30.03.2023)
40. Данные побеждают: как информация меняет ритейл [Электронный ресурс] // Официальный сайт Competer – Режим доступа: : https://competera.ru/resources/articles/big-data-retail (дата обращения: 01.05.2023)
41. Действительно большие данные: как big data помогает компаниям зарабатывать [Электронный ресурс] // Официальный сайт The Bell – Режим доступа: https://thebell.io/dejstvitelno-bolshie-dannye-kak-big-data-pomogaet- kompaniyam-zarabatyvat (дата обращения: 04.24.2023)
42. Прожиточный минимум в России в 2023 году [Электронный ресурс] // Официальный сайт Финансы Проект kp.ru – Режим доступа: https://www.kp.ru/money/lichnye-finansy/prozhitochnyj-minimum-v-rossii/ (дата обращения: 04.24.2023)
1. КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА [ГОСТ Р 59277-2020 от 3 марта 2021 г.] [Электронный ресурс] // Электронный фонд правовых и нормативных технических документов - Режим доступа: https://docs.cntd.ru/ (дата обращения: 01.03.2023).
Монографии, учебники, учебные пособия
2. Голенда, Л.К. Системы искусственного интеллекта: электронный учебно-методический комплекс для магистрантов программы «Цифровые бизнес-коммуникации»/ Голенда Л.К.// Учебное пособие БГЭУ – Минск, 2017 – 57 с.
Статьи в периодических изданиях и сборниках
3. Миргородская О. Н., Иванченко О. В. Использование технологий искусственного интеллекта в маркетинговой деятельности зарубежных и российских ритейл-компаний/ О. Н. Миргородская, О. В. Иванченко // Вестник Ростовского государственного экономического университета – Ростов, 2021 - №3
– 87-97 с.
4. Шанкар В. Как искусственный интеллект реформирует ритейл/ В. Шанкар//Retailing Journal – 2018 - №4 – 1-7 с.
5. Смоленчук Т.В. Метод коллаборативной фильтрации для рекомендательных систем/ Т.В. Смоленчук// Вестник науки и образования – 2019
– №22-1 – 76 с.
6. Семёнова А. А. Будущее цифрового ритейла: тренды для инноваций / A. А. Семенова // Петербургский экономический журнал. – 2020 –
№1 – 30 с.
7. Попенкова Д. К. Развитие ритейлеров на основе видения будущего / Д. К. Попенкова // Вестник Томского государственного университета. Экономика. –2019 – №47 – 182-190 с.
8. Львова И. А., Семенова И. А. Инновации в торговом процессе ритейла / И. А. Львова, И.А. Семенова // Вестник Удмуртского университета. Серия «Экономика и право». – 2015 – №6 – 28-36 с.
9. Паскова А. А. Цифровая трансформация розничной торговли: тенденции и технологии / А. А. Паскова // Новые технологии – 2020 – №6 – 123- 131с.
10. Жумалиев Р.В. Информационные Технологии в Анализе Больших Данных Ритейл Сетей. Актуальные тенденции современной экономики
/ Р.В. Жумалиев// Университет ИТМО, г. Санкт-Петербург – 2018 – 49-50 с.
11. Тарасова В. А., Юн И. Ф. Роль Big Data в Развитии Онлайн Ритейла / В. А. Тарасова, И. Ф. Юн //СПбГУ – 2019 – 8 с.
12. Лукичева Т. А., Семенович Н. С. Большие данные в электронной коммерции: инвестиции и их ценность для потребителя / Т. А. Лукичева, Н. С. Семенович // – 2018 – 534 с.
13. Сулейкин А. С. Возможности применения технологии Big Data в крупном ритейле / А. С. Сулейкин // European research – 2015 – 11 с.
14. Терентьев В. А. Использование технологии in-memory computing для получения конкурентных преимуществ в информационной экономике / В. А. Терентьева // Дискуссия – 2017 – 75 c.
15. Бочкова Е. В., Авдеева Е. А., Щербаков Д. С. Особенности применения информационной технологии Big Data в маркетинговой деятельности российских компаний B2C-сектора / Д. С. Бочкова, Д. С. Авдеева, Д. С. Щербаков // Концепт – 2016 – 30 c.
16. Самбудагва Д. Б. Big Data Analysis в сфере продуктового ритейла
/ Д. Б. Самбудагва // Бизнес-образование в экономике знаний – 2015 – 24c.
17. Багутдинов Р. А. Классификационная характеристика для задач обработки разнородных данных / Р. А. Багутдинов // International Journal of Open Information Technologies – 2018 – 15 c.
18. Натальченко И. А. Анализ механизмов передачи крупных
массивов данных через сеть Интернет с помощью технологии веб-сервиса / И. А. Натальченко // ИВД – 2008 – 35 c.
19. Данилова М. А. Возможности и вызовы технологий четвертой промышленной революции для развития розничной торговли / М. А. Данилова // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета – 2019 – 76 с.
20. Зиниша О. С., Кочеян Д. Г., Мокосеева М. А. Технология Big Data в бизнесе – преимущества и пути совершенствования / О. С. Зиниша, О. С. Кочеян, О. С. Мокосеева // Colloquium-journal – 2020 – 63 c.
Материалы интернет-сайтов
21. Искусственный интеллект в ритейле [Электронный ресурс] // Официальный сайт Retailer.ru – 2019. – март. – Режим доступа: https://www.retail.ru/articles/iskusstvennyy-intellekt-v-riteyle/ (дата обращения: 02.03.2023)
22. Искусственный интеллект в рынке ритейла [Электронный ресурс]
// Официальный сайт Precedence Research – 2022 – Режим доступа: https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-in-retail-market (дата обращения: 03.03.2023)
23. Как компьютерное зрение трансформирует управление запасами в ритейле [Электронный ресурс] // Официальный сайт Postindustria – 2022 – апрель – Режим доступа: https://postindustria.com/how-computer-vision-transforms- inventory-management-in-retail-machine-learning/ (дата обращения: 03.03.2023)
24. Как машинное обучение улучшает ценообразование в ритейле [Электронный ресурс] // Официальный сайт Modern Retail – 2019 – январь – Режим доступа: https://modernretail.co.uk/how-machine-learning-boosts-retail- pricing/ (дата обращения 05.03.2023)
25. Искусственный интеллект. Искусственный интеллект в торговле [Электронный ресурс] // Официальный сайт TADVISER: государство, бизнес, технологии – 2022 – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php (дата обращения 05.03.2023)
26. Операционные и финансовые результаты сети «Лента» за 2022 год [Электронный ресурс] // Официальный сайт торговой сети «Лента» для инвесторов. – 2023. – января – Режим доступа: https://cms.lenta.app4.3ebra.net/uploads/_/originals/8896d742-4d5e-4f0a-8383- 23720cf217b0.pdf (дата обращения: 28.03.2023)
27. Искусственный интеллект в розничной торговле: цепочка создания стоимости с использованием ИИ [Электронный ресурс] // Официальный сайт Research Gate – 2020 – август – Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/343831739_Artificial_Intelligence_in_Reta il_The_AI-Enabled_Value_Chain (дата обращения: 06.03.2023)
28. Искусственный интеллект в сфере ритейла: возможности и перспективы [Электронный ресурс] // Официальный сайт Сколково – 2019 – май
– Режим доступа: https://sk.ru/news/iskusstvennyj-intellekt-v-sfere-ritejla- vozmozhnosti-i-perspektivy/ (дата образения: 10.03.2023)
29. Искусственный интеллект в ритейле: практика российского бизнеса [Электронный ресурс] // Официальный сайт Reac – 2022 – Режим доступа: https://raec.ru/activity/analytics/1147 (дата обращения: 10.03.2023)
30. Как искусственный интеллект помогает российским ритейлерам стать ближе к клиентам [Электронный ресурс] // Официальный сайт New Retail
– 2020 – март – Режим доступа: https://new- retail.ru/tehnologii/kak_iskusstvennyy_intellekt_pomogaet_rossiyskim_riteyleram_st at_blizhe_k_klientam6614/ (дата обращения: 11.03.2023)
31. Умные табло, цифровые ценники, чат-боты: 10 лучших кейсов использования ИИ в ритейле [Электронный ресурс] // Официальный сайт TechInsider – 2021 – сентябрь – Режим доступа: https://www.techinsider.ru/technologies/742813-umnye-tablo-cifrovye-cenniki-chat- boty-10-luchshih-keysov-ispolzovaniya-ii-v-riteyle/ (дата обращения: 11.03.2023)
32. Искусственный интеллект и машинное обучение. Автоматизация
контроля за ключевыми бизнес-процессами в магазинах «Верный» [Электронный ресурс] // Официальный сайт AI Russia – 2019 – июнь – Режим доступа: https://ai-russia.ru/library/verniy-control (дата обращения 12.03.2023)
33. Создание электронной базы данных программы лояльности клиентов магазинов «Спортмастер» [Электронный ресурс] // Официальный сайт AI Russia – 2019 – январь – Режим доступа: https://ai-russia.ru/library/sportmaster (дата обращения: 12.03.2023)
34. Big Data, аналитика, искусственный интеллект в ритейле [Электронный ресурс] // Официальный сайт Retail Tech Net – 2023 – март – Режим доступа: https://retailtech.ru/prodata-day-19-aprelya-big-data-analitika- iskusstvennyj-intellekt-v-ritejle/ (дата обращения: 05.04.2023)
35. Три кейса искусственного интеллекта в офлайн-ритейле [Электронный ресурс] // Официальный сайт SoftLine – 2021 – июнь – Режим доступа: https://slddigital.com/article/tri-kejsa-iskusstvennogo-intellekta-v-oflajn- ritejle/ (дата обращения: 13.03.2023)
36. Искусственный интеллект научился прогнозировать спрос для производителей и ритейла [Электронный ресурс] // Официальный сайт Рынок. Финансы. Недвижимость – 2022 – ноябрь – Режим доступа: https://sia.ru/?section=484&action=show_news&id=442998 (дата обращения: 13.03.2023)
37. История торговой сети «Лента» [Электронный ресурс] // Официальный сайт торговой сети «Лента» для инвесторов. – Режим доступа: http://corp.lenta.com/ru/about/history/ (дата обращения: 20.03.2023)
38. Миссия и ценности торговой сети «Лента» [Электронный ресурс]
// Официальный сайт сети «Лента». – Режим доступа: https://lenta.com/o- kompanii/missiya-i-tsennosti/ (дата обращения: 20.03.2023)
39. Big Data на службе розничной торговли [Электронный ресурс] // Официальный сайт РБК. Тренды – Режим доступа: https://trends.rbc.ru/trends/innovation/ (дата обращения: 30.03.2023)
40. Данные побеждают: как информация меняет ритейл [Электронный ресурс] // Официальный сайт Competer – Режим доступа: : https://competera.ru/resources/articles/big-data-retail (дата обращения: 01.05.2023)
41. Действительно большие данные: как big data помогает компаниям зарабатывать [Электронный ресурс] // Официальный сайт The Bell – Режим доступа: https://thebell.io/dejstvitelno-bolshie-dannye-kak-big-data-pomogaet- kompaniyam-zarabatyvat (дата обращения: 04.24.2023)
42. Прожиточный минимум в России в 2023 году [Электронный ресурс] // Официальный сайт Финансы Проект kp.ru – Режим доступа: https://www.kp.ru/money/lichnye-finansy/prozhitochnyj-minimum-v-rossii/ (дата обращения: 04.24.2023)
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
| Тема: | Исследование и прогнозирование направлений использования искусственного интеллекта в ритейле ООО «Лента» |
| Артикул: | 9106293 |
| Дата написания: | 11.06.2023 |
| Тип работы: | Дипломная работа |
| Предмет: | Менеджмент |
| Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 75% |
| Количество страниц: | 85 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
Файлы артикула: Исследование и прогнозирование направлений использования искусственного интеллекта в ритейле ООО «Лента» по предмету менеджмент
Пролистайте "Исследование и прогнозирование направлений использования искусственного интеллекта в ритейле ООО «Лента»" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 01.07.2024
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 75% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Разработка стратегии продвижения компании в социальных сетях экстрим-парка «УРАМ»
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Экскурсионное обслуживание в системе туристского комплекса