Детальная информация

Название Экономическое обоснование целесообразности внедрения технологий искусственного интеллекта в фармацевтической организации: выпускная квалификационная работа магистра: направление 38.04.01 «Экономика» ; образовательная программа 38.04.01_14 «Экономика и управление организацией» = Economic justification for the feasibility of implementing artificial intelligence technologies in a pharmaceutical organization
Авторы Цзян Тинфан
Научный руководитель Бабкин Александр Васильевич
Другие авторы Конников Евгений Александрович
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2026
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика технология искусственного интеллекта ; искусственный интеллект ; фармацевтическая организация ; цифровые технологии ; трансформация ; инвестиционные проекты экономика ; причина модель оценки работы искусственного интеллекта индустрия 4.0 /5.0 ; artificial intelligence technology ; artificial intelligence ; pharmaceutical organization ; digital technologies ; transformation ; investment projects ; economics ; reason ; artificial intelligence performance evaluation model ; Industry 4.0/5.0
Тип документа Выпускная квалификационная работа магистра
Язык Русский
Уровень высшего образования Магистратура
Код специальности ФГОС 38.04.01
Группа специальностей ФГОС 380000 - Экономика и управление
DOI 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-5556
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\44332
Дата создания записи 03.09.2026

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет возможно после подготовки администраторами необходимых файлов

Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Цель работы – разработка модели оценки цифрового потенциала внедрения ИИ и её экономическое обоснование на примере фармацевтического предприятия. Задачи: анализ цифровой экономики и Индустрии 4.0/5.0 в Китае и России; классификация инвестиционных проектов; создание пятимерной модели AI- HEART; апробация на данных компании Haohai Biotechnology Co., Ltd.; оценка экономической эффективности. Актуальность обусловлена необходимостью повышения конкурентоспособности фармацевтических компаний в условиях цифровизации и отсутствием отраслевых методик оценки ИИ-проектов. Источники: статистика Китая и России, финансовая отчётность предприятия, научные труды. Результаты: разработана модель AI-HEART (человеко-машинное взаимодействие, экосистемная интеграция, зрелость алгоритмов, оркестровка ресурсов, готовность к трансформации). Апробация показала интегральный балл 1,612 (исключительный уровень). Экономический эффект: снижение операционных затрат на 12–22%, ускорение НИОКР на 25–35%, NPV положителен, IRR 45–95%, срок окупаемости 0,5–1,0 года. Сформулированы практические рекомендации для фармацевтических предприятий.

The purpose of this work is to develop a model for assessing the digital potential of AI implementation and its economic justification using the example of a pharmaceutical company. Objectives: Analysis of the digital economy and Industry 4.0/5.0 in China and Russia; Classification of investment projects; Creation of a five-dimensional AI-HEART model; Validation using data from Haohai Biotechnology Co., Ltd.; Assessment of economic efficiency. This research is relevant due to the need to improve the competitiveness of pharmaceutical companies in the context of digitalization and the lack of industry-specific methodologies for evaluating AI projects. Sources: Chinese and Russian statistics, company financial statements, and scientific papers. Results: An AI-HEART model (human-machine interaction, ecosystem integration, algorithm maturity, resource orchestration, and readiness for transformation) was developed. The pilot study yielded an integrated score of 1.612 (exceptional). Economic impact: operating cost reduction by 12–22%, R&D acceleration by 25–35%, positive NPV, IRR of 45–95%, and payback period of 0.5–1.0 years. Practical recommendations for pharmaceutical companies were developed.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Загрузить
Интернет Анонимные пользователи
...