|
| | | | Проблемы современной экономики, N 2 (94), 2025 | | | | ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ В СФЕРЕ УСЛУГ | | | |
| | Максимовская О. А.
профессор кафедры сервисной и конгрессно-выставочной деятельности
Санкт-Петербургского государственного экономического университета,
доктор экономических наук
| | | | Исследование предлагает теоретические и практические рекомендации для ивент-компаний по внедрению интеллектуальных нейронных сетей (ИНС) в управление цепочками поставок событийных услуг. Использование ИНС упрощает подготовку мероприятий, снижает затраты, повышает персонализацию и автоматизирует процессы, делая события успешнее. Карта применения ИНС выделяет перспективы для роста и оптимизации. | | Ключевые слова: интеллектуальные нейронные сети, управление цепочками поставок, цепочка поставок, событийные услуги, организация мероприятий | | УДК 338.46; ББК 65.2 Стр: 177 - 181 |
Введение. Индустрия событий становится все более признанной жизненно важной областью развития современного общества во всем мире. Принимая различные спортивные, деловые и культурные мероприятия, города привлекают большие потоки туристов, улучшается аттрактивность города в национальном или международном масштабе, а население получает экономические и социальные выгоды [1, 2].
Сегодня событийная инфраструктура представляет собой стратегический потенциал в планировании городского развития [3]. В то же время, процесс управления созданием и продвижением событий является достаточно сложным из-за высокой конкуренции на рынке конгрессно-выставочных услуг и охватывает различные аспекты, от стратегического планирования, включая анализ запросов целевой аудитории (ЦА), или прогнозирование посещаемости мероприятия, до автоматизации процесса регистрации, обеспечения безопасности, организации питания и другие критические компоненты [3, 4].
Цепочка поставок событийных услуг охватывает ряд взаимосвязанных этапов и компонентов от планирования до удовлетворенности конечного потребителя. Ключевыми этапами и компонентами цепочки поставок событийных услуг являются следующие.
Стратегическое планирование: этап включает в себя исследования и разработки по выявлению тенденций рынка, анализ запросов целевых аудиторий, подготовку программы событий, прогнозирование будущего спроса и посещаемости событий, принятие стратегических решений по распределению ресурсов и установлению общих целей и задач в цепочке поставок услуг.
Производство мероприятий: этап включает стратегический сорсинг по выбору, оценке и подготовке площадки, поиск поставщиков/подрядчиков для предоставления товаров/услуг или выполнения работ; выбор и приглашение спикеров при организации события.
Интеграция и автоматизация: этот компонент включает управление через совместные технологии и информационные системы, которые обеспечивают обмен данными и коммуникацию между всеми участниками — от поставщиков до конечных потребителей.
Продажи и маркетинг: этап включает поиск потенциальных участников и построение отношений с ними, создание предложений для новых и существующих клиентов, обеспечение процесса регистрации, продажи билетов, спонсорских пакетов, заказов на аренду выставочных площадей и т.п.; формирование мультиканальных и омниканальных взаимодействий с клиентами.
Отношения с клиентами: компонент нацелен на удовлетворение потребностей и ожиданий клиентов — участников событий (людей или организаций) и обеспечивает постоянный мониторинг отзывов, изменений в спросе и потребительском поведении, чтобы быстро вносить изменения в предложения, повышая удовлетворенность клиентов.
Глобальный опрос, проведенный экспертами Всемирной ассоциацией выставочной индустрии (UFI) [5] о прогнозе влияния искусственного интеллекта (ИИ) на выставочную индустрию, выявил следующее: 91% респондентов считают, что интеллектуальные нейронные сети будут оказывать серьезное влияние на отрасль. Наибольшее влияние будет отмечаться в цепочках поставок событийных услуг в следующих направлениях: «Продажи, маркетинг и отношения с клиентами», «Исследования и разработки» (обе по 80%) и «Производство мероприятий» (65%) (рис. 1). | | |  | | Рис. 1. Результаты международного исследования о перспективах воздействия ИИ на мировую выставочную индустрию (2023–2024 гг.) [5] |
Таким образом, несмотря на текущий результат применения ИИ в цепочке поставок событийных услуг в глобальном аспекте от 20% до 37% (рис. 1), в ближайшем будущем ожидается значительная цифровая трансформация этого сектора за счет внедрения ИИ в деятельность конгрессно-выставочных и событийных компаний (65–80%, см. рис. 1).
В связи с этим, возникает вопрос о том, как российский событийный сектор услуг реагирует на этот вызов и готов ли он к созданию нового «цифрового» ландшафта в цепочке поставок событийных услуг.
Данное исследование базируется на нескольких ключевых исследовательских вопросах, определяющих направление анализа.
RQ1: Какова структура исследовательских интересов в совершенствовании цепочки поставок на основе нейронных сетей в сфере событийных услуг?
RQ2: Какие технологии искусственного интеллекта и нейронных сетей являются наиболее изученными и применяются в цепочке поставок событийных услуг?
RQ3: Какие проблемы существуют в ходе опыта работы организаторов событий с интеллектуальными нейронными сетями?
RQ4: Каковы препятствия, в связи с которыми до сих пор технологии интеллектуальных нейронных сетей не были задействованы в полной мере в управлении цепочками поставок событийных услуг в практике организаторов событий?
RQ5: Каковы наиболее актуальные технологии и задачи, которые должны решать интеллектуальные нейронные сети в цепочке поставок событий?
Методологическая основа авторского исследования включает следующие подходы (этапы).
1. Систематический обзор литературы. Проведен тщательный анализ научных публикаций в базе данных Google Scholar, а также специализированных российских источников за последние 5 лет. Использован четко сформулированный исследовательский вопрос (RQ1), позволяющий выявить структуру исследовательских интересов.
2. Кейсы (case studies). Применён метод кейс-стади для углубленного изучения практических примеров внедрения технологий искусственного интеллекта и нейронных сетей в цепочку поставок событийных услуг (RQ2).
3. Глубинные экспертные интервью и опросы. Для выявления проблем, возникающих при работе с интеллектуальными нейронными сетями, а также препятствий, мешающих их полному внедрению, проведены глубинные интервью и специализированные опросы среди организаторов событий (RQ3, RQ4, RQ5).
Таким образом, комплексный подход обеспечивает всесторонний анализ и глубокое понимание темы исследования.
В ходе обзора литературы были проанализированы статьи, опубликованные как на русском, так и на английском языках. Особое внимание уделялось работам, непосредственно связанным с индустрией мероприятий. Статьи, не относящиеся к этой тематике, были исключены из дальнейшего анализа.
Результаты анализа представлены в табл. 1, где систематизированы ключевые аспекты исследуемых работ и их вклад в развитие рассматриваемой области.
В табл. 2 проведено распределение выбранных статей по ключевым этапам и компонентам в цепочке поставок событийных услуг.
На основании табл.2 можно сделать вывод, что большинство рассмотренных статей сосредоточены на этапах производства мероприятий и работе с участниками событий в цепочке поставок событийных услуг. Это свидетельствует о значительном внимании исследователей и практиков к данным аспектам, которые играют ключевую роль в эффективной организации и управлении мероприятиями.
На втором этапе исследования применялся метод кейс-стади для глубокого изучения практических примеров внедрения технологий искусственного интеллекта и нейронных сетей в цепочку поставок событийных услуг. Основной целью второго этапа стало выявление технологий ИИ, которые уже получили широкое распространение и активно используются в организации мероприятий (RQ2). В рамках этого этапа были проанализированы десять кейсов крупных событий, прошедших в период с 2022 по 2024 гг. в таких городах, как Санкт-Петербург, Москва, Новосибирск, Нижний Новгород, Красноярск и Казань.
Таблица 1
Обзор исследований по применению ИИ и интеллектуальных нейронных сетей в цепочке поставок событий№
пп | Название статьи | Основные выводы |
|---|
| 1 | Применение и оценка метода управления спортивными мероприятиями на основе рекуррентной нейронной сети/ Mu X., Yin J., Zhang L. Application and evaluation of sports event management method based on recurrent neural network [6] | Исследуются методы управления спортивными мероприятиями на основе нейронной сети, которые охватывают полный жизненный цикл события, включающий четыре этапа: запуск, подготовку, контроль в реальном времени и оценку. | | 2 | Новые технологии в индустрии событий / Aktepe B., Demirci B. Emerging technologies in the event industry [7] | ИНС повышает операционную эффективность мероприятий, автоматизируя регистрацию и планирование, снижает затраты и создает персонализированный опыт, улучшая маркетинг и оптимизацию рекламы. | | 3 | Моделирование на основе нейронных сетей для оценки рисков и раннего оповещения о крупномасштабных спортивных мероприятиях / Zhong C., Lou W., Wang C. Neural network-based modeling for risk evaluation and early warning for large-scale sports events [8] | Исследователи применили модель нейронной сети BPNN (Back Propagation Neural Network) для прогнозирования и снижения уровня риска при проведении реальных крупномасштабных спортивных мероприятий. | | 4 | Искусственный интеллект в событийной индустрии и не только: три российских разработки [9] | Разработки охватывают создание чат-ботов, защиту от кибератак, биометрическую идентификацию для повышения безопасности. | | 5 | 3 умных инструмента создания впечатлений: digital art, AR и нейросети. Что выберет ваш ивент? [10] | Нейронные сети используются для верификации лиц (точность 97,5%), анализа поведения и общения на выставках, улучшая обслуживание клиентов. | | 6 | Когда машины заменят синхронных переводчиков? [11] | Автоматизация перевода с помощью нейронной сети сохраняет смысл, анализируя и выявляя закономерности в параллельных текстах. | | 7 | Технологический бэкстейдж: ИИ на службе событийной индустрии [12] | Нейросеть используется для создания программы мероприятий, видеоконтента, фотозон, сценариев, раскадровок, презентаций, навигации для гостей, рекомендаций участникам на основе анализа данных. |
Таблица 2
Распределение статей по ключевым этапам и компонентам в цепочке поставок событийных услуг| № | Ключевые этапы и компоненты | Статьи |
|---|
| 1 | Стратегическое планирование | 1, 7 | | 2 | Производство мероприятий | 1, 2, 3, 7 | | 3 | Интеграция и автоматизация | 1, 2, 6 | | 4 | Продажи и маркетинг | 1, 2, 5 | | 5 | Отношения с клиентами | 1, 2, 4, 5, 7 |
Результаты анализа продемонстрировали, что чаще всего использовались решения на основе ИИ в виде чат-ботов, которые выполняли функции персональных ассистентов для участников мероприятий. На рис.2 представлено распределение ИИ-технологий, применяемых организаторами. Примечательно, что цифровые решения с применением ИИ составили значительную долю — 57%. Из них наибольшую популярность приобрели технологии, связанные с генерацией изображений (28%) и текста (19%). Меньшую долю занимали решения для перевода речи и создания музыки (по 5%). | | |  | | Рис. 2. Применяемые технологии ИИ |
Таким образом, проведенный кейс-анализ показал, что используемые ИИ-технологии преимущественно ориентированы на создание текстового и визуального контента, а также на обеспечение коммуникационной поддержки участников в режиме реального времени. Это свидетельствует о том, что основной фокус ИИ-решений приходится на улучшение взаимоотношений с клиентами, тогда как воздействие на управление цепочкой поставок событийных услуг остается минимальным.
Следующим этапом исследования стало выявление узких мест и проблемных зон у организаторов событий. Для этого были проведены глубинные интервью с представителями Российского союза выставок и ярмарок (РСВЯ) (N=3) и организован опрос среди участников форума РСВЯ «MICE Нетворкинг» (N=12). Выбор респондентов гарантировал наличие у них необходимого профессионального опыта и знаний, что позволило получить достоверные данные для дальнейших выводов.
Задачи исследования включали в себя:
1) выявление проблем в ходе опыта работы организаторов событий с интеллектуальными нейронными сетями;
2) определение препятствий, в связи с которыми до сих пор технологии интеллектуальных нейронных сетей не были задействованы в полной мере в управлении цепочками поставок событийных услуг;
3) определение наиболее актуальных технологий и задач, которые должны решать интеллектуальные нейронные сети в цепочке поставок событий.
После проведения глубинных экспертных интервью и опросов был получен первичный исследовательский материал, позволяющий выделить ключевые моменты в организации мероприятий, особенно в контексте применения технологий ИНС.
Основные результаты можно систематизировать следующим образом.
1. Осознание важности ИНС: участники признают растущую значимость ИНС в мировой практике и выражают заинтересованность в его применении для повышения эффективности событийных проектов.
2. Ограниченное использование ИНС: несмотря на осведомленность о преимуществах ИНС, организаторы до сих пор недостаточно используют эти технологии в своей деятельности. Одной из причин является недостаточное погружение в работу с нейросетями и отсутствие времени на их освоение.
3. Потенциальные области применения: ожидается, что ИНС сможет решить ряд задач, таких как создание актуальной программы мероприятия, генерация креативных названий сессий, разработка единой концепции с брендом и слоганом, написание текстов для постов и рассылок, а также визуализация выставочных стендов и макетов для сувенирной продукции.
4. Предложения по интеграции ИНС: интервью выявили запрос на автоматизацию рутинных процессов и необходимость улучшения креативной составляющей мероприятий с помощью ИНС.
5. Общий вывод: исследование показало, что технологии ИНС могут существенно улучшить организацию мероприятий, делая их более привлекательными и эффективными.
На основе проведенного анализа глубинных экспертных интервью и ответов участников опроса нами разработана Карта использования интеллектуальных нейронных сетей (ИНС) в цепочке поставок событийных услуг (табл. 3).
Таблица 3
Карта использования ИНС в цепочке поставок событийных услуг| Задачи, решаемые с применением ИНС |
|---|
| 1. Стратегическое планирование |
|---|
| Анализ рынка: ИНС анализирует событийный рынок и предлагает рекомендации, помогая выбрать оптимальное направление для развития мероприятия. | | Анализ целевой аудитории (ЦА): ИНС анализирует ЦА, включая демографию и профессиональные сферы, чтобы адаптировать мероприятие под её потребности. | | Разработка концепции мероприятия: ИНС создаёт концепцию мероприятия — формат, длительность, ЦА — исходя из предложенной идеи. | | Прогнозирование спроса: ИНС анализирует исторические данные и прогнозирует количество участников, билетов, оборудования и других ресурсов. | | Оптимизация расписания: ИНС планирует мероприятия с учётом всех факторов, включая логистику, доступность персонала и инфраструктуры. | | 2. Производство мероприятий |
|---|
| Место проведения: ИНС изучает доступные площадки и подбирает подходящую, исходя из запроса и тематики мероприятия | | Программа: ИНС разрабатывает временную шкалу, названия и описание сессий, а также культурную программу, ориентируясь на актуальные темы и интересы ЦА. | | Спикеры: ИНС подбирает спикеров согласно тематике и критериям, готовит тексты приглашений и вступлений для их представления. | | Партнёры: ИНС находит партнёров по тематике, готовит пакеты, предложения и тексты для рассылок с предложениями о сотрудничестве. | | Печатные и раздаточные материалы: ИНС создает дизайн-макеты для всех видов печатной продукции и визуализации мероприятия, выставочных стендов. | | Логистика и снабжение: ИНС прогнозирует потребность в материалах, предотвращая излишки и дефициты. Оптимальная транспортировка учитывает внешние факторы, а контроль качества ведется автоматически. | | Управление персоналом: ИНС подбирает персонал по квалификации, планирует смены с учетом доступности и требований законодательства. | | 3. Интеграция и автоматизация |
|---|
| Финансовое управление: ИНС прогнозирует затраты и доходы, контролирует финансы и предупреждает мошенничество на основе данных и рыночных условий. | | Операционное управление: ИНС мониторит выполнение этапов в реальном времени, быстро выявляет проблемы и вносит коррективы в планы. | | Пост-аналитика и улучшение: ИНС оценивает успех мероприятия, анализирует данные и прогнозирует тенденции для будущих событий | | 4. Продажи и маркетинг |
|---|
| Таргетированная реклама: ИНС сегментирует аудиторию и персонализирует рекламные кампании для увеличения конверсии. | | Анализ отзывов клиентов: ИНС собирает и обрабатывает обратную связь для улучшения качества обслуживания и предложения новых услуг. | | Оптимизация рекламных расходов: ИНС используется для оптимизации рекламы, чтобы наиболее эффективно охватить целевую аудиторию. | | 5. Отношения с клиентами |
|---|
| Коммуникационная поддержка: ИНС отвечает на запросы участников в режиме реального времени, предоставляя релевантные ответы и разгружая персонал. | | Персонализация: ИНС изучает предпочтения участников через соцсети и прошлые взаимодействия, создавая персонализированные впечатления и повышая их удовлетворённость. | | Сбор данных: ИНС собирает данные о ЦА, такие как демография, интересы и онлайн-поведение для разработки эффективных маркетинговых кампаний. |
Задачи, где ИНС уже активно используются — белый цвет строки
Потенциальные области для внедрения ИНС — серый цвет строки
Заключение. Данное исследование направлено на предложение как теоретических идей, так и практических рекомендаций для ивент-компаний по интеграции технологий интеллектуальных нейронных сетей в управление цепочками поставок событийных услуг. Полученные данные свидетельствуют о том, что технологии ИНС могут значительно облегчить работу организаторов мероприятий на всех этапах подготовки, позволяя сократить временные и трудовые затраты, повысить степень персонализации и автоматизировать многие процессы, что делает мероприятия более привлекательными и успешными. Разработанная карта может служить основой для стратегического планирования и внедрения ИНС в цепочку поставок событийных услуг, позволяя идентифицировать области для роста и оптимизации.
Выделим потенциальные области для внедрения ИНС:
• Повышение точности прогнозов в различных областях: спрос, бюджетирование, логистика; ИНС может проводить более глубокий анализ рыночных трендов и предлагать точные прогнозы.
• Автоматизация творческих процессов при проектировании событий: генерация креативных идей для программ, названий сессий, биографий спикеров.
• Улучшение персонализации: таргетированные рекламные кампании, индивидуальные предложения для участников. ИНС может справляться с более сложными запросами и обеспечивать высокий уровень персонализированной коммуникации в реальном времени.
Узкие места и проблемы при применении ИНС:
• Отсутствие стандартизации: недостаток единых стандартов и протоколов для использования ИНС в событийной индустрии приводит к фрагментарности подходов и затрудняет масштабируемость решений.
• Творческие процессы: некоторые аспекты организации мероприятий, такие как разработка концепций, генерация креативных идей и дизайн остаются преимущественно продуктом человеческой мысли. ИНС пока не способна заменить творческую составляющую и требуется вмешательство человека для финального утверждения и доработки.
• Ограниченные ресурсы: внедрение ИНС требует значительных инвестиций в разработку, обучение персонала и поддержание инфраструктуры, что может быть затруднительно для небольших и средних ивент-компаний.
• Неопределённость в принятии решений: хотя ИНС способна анализировать данные и делать прогнозы, принятие важных стратегических решений всё ещё часто остаётся за людьми, что снижает оперативность и автономию систем.
Таким образом, для успешного внедрения и эффективного использования интеллектуальных нейронных сетей в цепочке поставок событийных услуг необходимо уделять внимание расширению базы данных для повышения точности прогнозов, обучению персонала для улучшения взаимодействия с ИНС и совершенствованию алгоритмов для более точного анализа и прогнозирования. Эти меры помогут преодолеть существующие узкие места и максимально реализовать потенциал технологий ИНС в индустрии событий. |
| |
|
|
|
