DSpace Community:http://rps.chtei-knteu.cv.ua:8585/jspui/handle/123456789/3622026-06-03T11:20:14Z2026-06-03T11:20:14ZШтучний інтелект як інструмент прогнозування попиту і поведінки споживачівТимченко, Надія МиколаївнаМіщенко, Іван АнатолійовичВдовічена, Ольга Геннадіївна / Vdovichena, Olhahttp://rps.chtei-knteu.cv.ua:8585/jspui/handle/123456789/43242026-05-31T17:07:19Z2026-01-01T00:00:00ZTitle: Штучний інтелект як інструмент прогнозування попиту і поведінки споживачів
Authors: Тимченко, Надія Миколаївна; Міщенко, Іван Анатолійович; Вдовічена, Ольга Геннадіївна / Vdovichena, Olha
Abstract: Трансформація маркетингового середовища під впливом цифровізації зумовлює потребу в методичному переосмисленні інструментарію прогнозування попиту. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю адаптації бізнесу до умов цифрової економіки та ринку. Мета – обґрунтування методичних засад застосування алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування попиту та моделювання поведінки споживачів. У процесі дослідження застосовано комплекс взаємодоповнювальних методів наукового пізнання. Зокрема, використано системний аналіз для класифікації сучасних підходів до застосування штучного інтелекту в прогнозуванні попиту та визначення їхніх функціональних особливостей у маркетинговій аналітиці. Для побудови та інтерпретації прогнозних підходів застосовано елементи економіко-математичного моделювання, зокрема аналіз часових рядів (ARIMA-підхід), рекурентні нейронні мережі (LSTM), а також ансамблеві алгоритми машинного навчання (Random Forest, XGBoost), що дозволяють ураховувати як лінійні, так і нелінійні залежності в споживчих даних. Порівняльний аналіз моделей прогнозування здійснювався за допомогою стандартних метрик якості: середньої абсолютної похибки (MAE), середньоквадратичної похибки (RMSE) та середньої абсолютної відносної похибки (MAPE), що дозволяє оцінити точність і стабільність прогнозних результатів у різних умовах даних. Окремо застосовано методи аналізу даних поведінки споживачів, які включають оброблення історії покупок, цифрової активності та реакцій на маркетингові стимули, що дозволяє враховувати поведінкові фактори в процесі формування прогнозів попиту. Результати дослідження свідчать, що штучний інтелект суттєво змінює підхід до прогнозування попиту. Якщо раніше компанії переважно реагували на вже сформовані тенденції, то зараз з’являється можливість їх передбачати ще на ранніх етапах. Алгоритми машинного навчання дозволяють виявляти складні взаємозв’язки між ціною, сезонністю, поведінковими патернами та зовнішніми факторами, які важко врахувати у традиційних моделях. Водночас ефективність таких технологій значною мірою залежить від якості даних, рівня цифрової зрілості компанії та здатності інтегрувати аналітичні системи в управлінські процеси. Узагальнено, що штучний інтелект поступово стає ключовим елементом сучасної маркетингової аналітики, впливаючи не лише на точність прогнозів, а й на підходи до прийняття управлінських рішень у сфері попиту та поведінки споживачів. Подальші дослідження доцільно спрямувати на вдосконалення моделей прогнозування та адаптацію алгоритмів штучного інтелекту до динамічних умов ринку.
The transformation of the marketing environment driven by digitalization creates a need for the methodological reassessment of demand-forecasting tools. The relevance of the study stems from the need for businesses to adapt to the conditions of the digital economy and the modern market. The aim is to substantiate the methodological foundations for applying artificial intelligence algorithms to demand forecasting and consumer-behavior modeling. The study employs a set of complementary scientific methods. In particular, systems analysis is used to classify current approaches to the application of artificial intelligence in demand forecasting and to identify their functional features within marketing analytics. To construct and interpret the forecasting approaches, elements of economic and mathematical modeling are applied, including time-series analysis (the ARIMA approach), recurrent neural networks (LSTM), and ensemble machine-learning algorithms (Random Forest, XGBoost), which capture both linear and nonlinear dependencies in consumer data. A comparative analysis of the forecasting models is performed using standard quality metrics, namely the mean absolute error (MAE), the root-mean-square error (RMSE), and the mean absolute percentage error (MAPE), which allow the accuracy and stability of the forecast results to be evaluated under various data conditions. In addition, dedicated methods of consumer-behavior data analysis are applied, including the processing of purchase history, digital activity, and responses to marketing stimuli, which makes it possible to incorporate behavioral factors into the demand-forecasting process. The results show that artificial intelligence substantially changes the approach to demand forecasting. Whereas companies previously tended to react to trends that had already taken shape, it is now possible to anticipate such trends at much earlier stages. Machine-learning algorithms reveal complex interrelationships among price, seasonality, behavioral patterns, and external factors that are difficult to capture using traditional models. At the same time, the effectiveness of these technologies depends largely on data quality, the company’s level of digital maturity, and its ability to integrate analytical systems into management processes. It is concluded that artificial intelligence is gradually becoming a key element of contemporary marketing analytics, influencing not only forecast accuracy but also the approaches to managerial decision-making in the area of consumer demand and behavior. Further research should focus on refining forecasting models and adapting artificial intelligence algorithms to dynamic market conditions.2026-01-01T00:00:00ZІнформаційно-комунікаційні технології в дослідженні еколого-економічних систем: аналітичні підходи та цифрові рішенняВерстяк, Андрій Васильович / Verstiak, AndriiВерстяк, Оксана Миколаївна / Verstiak, OksanaВінничук, Ігор Станіславович / Vinnychuk, Igorhttp://rps.chtei-knteu.cv.ua:8585/jspui/handle/123456789/43102026-05-27T15:45:56Z2025-01-01T00:00:00ZTitle: Інформаційно-комунікаційні технології в дослідженні еколого-економічних систем: аналітичні підходи та цифрові рішення
Authors: Верстяк, Андрій Васильович / Verstiak, Andrii; Верстяк, Оксана Миколаївна / Verstiak, Oksana; Вінничук, Ігор Станіславович / Vinnychuk, Igor
Abstract: У статті досліджуються окремі аспекти використання інформаційно-комунікаційних технологій (ІКТ) для аналізу еколого-економічних систем у контексті цілей сталого розвитку. Доведено, що цифрові інструменти (геоінформаційні системи, супутникові платформи, мови програмування R і Python), а також сервіси візуалізації даних є ключовими інструментами для збору, обробки, просторово-часового аналізу та представлення даних. Розглянуто підходи до побудови інтегральних індексів екологічної та економічної збалансованості, моделювання ризиків і територіального аналізу з використанням відкритих даних. Особливу увагу приділено структурі цифрової підтримки управлінських рішень у сфері сталого розвитку, включаючи аналітичні панелі, автоматизовану звітність і хмарні технології. Стаття має концептуально-аналітичний характер і орієнтована на формування методичних основ для майбутніх емпіричних досліджень.
The article explores in depth the theoretical and practical aspects of using information and communication technologies (ICT) for the comprehensive analysis of ecological and economic systems within the framework of the Sustainable Development Goals (SDGs). It emphasizes the growing importance of digital transformation in environmental and economic governance, highlighting how modern technological instruments enhance the precision, transparency, and efficiency of analytical and decision-making processes. The study demonstrates that digital tools – such as geographic information systems (GIS), satellite monitoring platforms, programming languages like R and Python, and advanced data visualization services – serve as key instruments for collecting, processing, and interpreting large volumes of heterogeneous data. These tools enable spatiotemporal modeling of ecological and economic dynamics, identification of critical interdependencies between natural resources and socio-economic indicators, and the development of predictive models for sustainable management. Particular attention is devoted to approaches for constructing integrated indices of ecological and economic balance, evaluating environmental risks, and implementing territorial diagnostics based on open and big data sources. The research also focuses on the design of digital decision-support systems in the domain of sustainable development, including analytical dashboards, cloud computing infrastructures, and automated reporting mechanisms that facilitate evidence-based policymaking. Conceptually, the article contributes to the formation of a methodological and analytical foundation for future empirical studies in the field of digital sustainability governance. It argues that the integration of ICT into environmental-economic analysis not only improves the quality of strategic planning but also supports the transition toward more adaptive, data-driven, and resilient management systems at both national and regional levels. Additionally, the article underscores the necessity of interdisciplinary collaboration between data scientists, economists, and environmental experts to ensure the effective implementation of ICT-based analytical frameworks for sustainable development.2025-01-01T00:00:00ZІнформаційні технології в дослідженні еколого-економічної конвергенціїВерстяк, Андрій Васильович / Verstiak, AndriiВерстяк, Оксана Миколаївна / Verstiak, OksanaВінничук, Ігор Станіславович / Vinnychuk, IgorЯрошенко, Олена Іванівнаhttp://rps.chtei-knteu.cv.ua:8585/jspui/handle/123456789/43092026-05-27T15:36:20Z2025-01-01T00:00:00ZTitle: Інформаційні технології в дослідженні еколого-економічної конвергенції
Authors: Верстяк, Андрій Васильович / Verstiak, Andrii; Верстяк, Оксана Миколаївна / Verstiak, Oksana; Вінничук, Ігор Станіславович / Vinnychuk, Igor; Ярошенко, Олена Іванівна
Abstract: У статті розглядається роль інформаційних технологій як ефективного інструменту для дослідження процесів еколого-економічної конвергенції між Україною та країнами Європейського Союзу. Основна увага приділена аналізу так званої висхідної та низхідної конвергенції, яка відображає взаємозв’язок між динамікою показників сталого розвитку та зменшенням (або зростанням) диспропорцій між країнами. Методологічною основою дослідження є застосування мови програмування R та спеціалізованого пакета convergEU, який дозволяє автоматизовано виявляти типові патерни розвитку на основі статистичних даних. Результати підтверджують доцільність використання цифрових аналітичних інструментів у розробці стратегій сталого розвитку та формуванні доказової політики в контексті євроінтеграційних процесів.
he rapid development of global economic systems has intensified the need to ensure sustainable interaction between the economy and the environment. The challenge lies in balancing economic growth with ecological security, which makes the study of eco-economic convergence highly relevant. Information technologies (IT) are increasingly becoming an ef-fective tool for analyzing complex interrelations within eco-economic systems. Purpose. The purpose of this study is to explore the role of modern information technologies in researching eco-economic convergence and to assess their potential for sup-porting sustainable development strategies. Methods. The research is based on system analysis, comparative evaluation, and modeling approaches using specialized information systems and software tools, particularly statistical packages such as R. These methods allow the identification of trends, interdependencies, and scenarios of eco-economic transformations. Results.The study demonstrates that the application of IT in eco-economic research enables more accurate modeling of environmental and economic processes, enhances the quality of forecasting, and contributes to evidence-based decision-making. It was estab-lished that information systems improve the efficiency of monitoring ecological indicators, facilitate big data processing, and reveal hidden patterns of convergence between ecological and economic subsystems. Conclusion. The findings confirm that information technologies serve as a powerful catalyst for eco-economic convergence studies. Their integration into research practice not only improves analytical accuracy but also supports the formulation of effective strategies for sustainable develop-ment. The author suggests expanding the use of digital platforms, open data sources, and interdisciplinary modeling tools in order to strengthen the scientific and practical outcomes of eco-economic research. The article examines the role of information technologies as an effective tool for studying the processes of ecological and economic convergence between Ukraine and the European Union countries. The main focus is placed on the analysis of so-called upward and downward convergence, which reflects the relationship between the dynamics of sustainable development indicators and the reduction (or increase) of dispari-ties among countries. The methodological basis of the study is the application of the R programming language and the special-ized package convergEU, which enables the automated detection of typical development patterns based on statistical data. The results confirm the relevance of using digital analytical tools in developing sustainable development strategies and shaping evidence-based policies in the context of European integration processes.2025-01-01T00:00:00ZУкраїнський бізнес на шляху криптовалютної інтеграції: перспективи та викликиКоролюк, Юрій ГригоровичВдовічен, Данило Анатолійовичhttp://rps.chtei-knteu.cv.ua:8585/jspui/handle/123456789/32252025-11-03T09:06:59Z2025-08-01T00:00:00ZTitle: Український бізнес на шляху криптовалютної інтеграції: перспективи та виклики
Authors: Королюк, Юрій Григорович; Вдовічен, Данило Анатолійович
Abstract: У статті досліджено особливості впровадження криптовалют у бізнес-середовище України на тлі глобальної цифровізації економіки. Розглянуто ключові переваги використання криптовалют, зокрема зниження транзакційних витрат, прискорення міжнародних розрахунків, підвищення прозорості фінансових операцій, розширення доступу до інвестиційних ресурсів. Проаналізовано бар’єри, які перешкоджають повноцінній інтеграції криптовалют у підприємницьку діяльність: правові, технічні, податкові, освітні. Надано характеристику сучасного стану нормативно-правового регулювання криптовалют в Україні та перспектив його гармонізації з європейськими стандартами, зокрема у межах імплементації директиви MiCA. Висвітлено приклади успішного застосування криптовалют українськими компаніями у сферах торгівлі, ІТ, фінансових послуг, логістики та освіти. Запропоновано практичні рекомендації для бізнесу щодо безпечного та ефективного використання криптовалютних інструментів. Підкреслено важливість державної підтримки, кібербезпеки, освітніх ініціатив і розвитку цифрової інфраструктури. The article examines the features of the introduction of cryptocurrencies into
the domestic business environment in the context of the digital transformation of the
economy. The authors emphasize the growing role of cryptocurrencies as a tool for
financial optimization, reducing transaction costs, ensuring transparency of
settlements and attracting new sources of investment. Particular attention is paid to
the potential of using blockchain technology in such areas as logistics, document
management, marketing and asset management. The main barriers that hinder the
full integration of cryptocurrencies into business are revealed: the instability of the
legislative field, technical and educational insufficiency, high tax burdens and
cybersecurity risks. Considerable attention is paid to the analysis of the current
legislation of Ukraine, in particular the Law "On Virtual Assets", as well as the
prospects for its harmonization with the European MiCA directive. The authors
describe in detail the advantages of implementing stablecoins, smart contracts, asset
tokenization, and also provide examples of successful integration of cryptocurrencies
by Ukrainian companies in the IT, trade, tourism, and education sectors.
The paper presents examples of international experience that demonstrate the
possibilities of large-scale implementation of cryptocurrencies in companies such as
Tesla, Starbucks, JP Morgan, and others. Comparative analysis allows identifying
potential benefits for Ukrainian business, provided that the integration process is
properly planned and regulatory requirements are met. The article also presents an
analysis of the cryptocurrency market in Ukraine, which allows for a comprehensive
assessment of the strengths, potential opportunities, threats, and weaknesses of the
development of this sector.
The conclusions emphasize that cryptocurrencies are a strategic tool for
modernizing the financial system of Ukraine, while requiring a comprehensive
approach that includes legal regulation, educational initiatives, technical support,
and government policy. For enterprises seeking to integrate cryptocurrencies into
their operations, a number of practical recommendations are offered regarding the
choice of platforms, the formation of IT infrastructure, and the involvement of
experts. Overall, the article is a thorough scientific and practical study of the
cryptocurrency transformation of the business environment of Ukraine in the context
of global financial changes.2025-08-01T00:00:00Z