1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Роботи студентів
  3. Магістр
  4. 122 — комп’ютерні науки
Please use this identifier to cite or link to this item: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47007
Title: Застосування інструментів штучного інтелекту для підвищення ефективності бізнес-процесів компанії "TechNovaApp"
Other Titles: Application of Artificial Intelligence Tools to Increase the Efficiency of Business Processes of the "TechNovaApp" Company
Authors: Скоробогата, Марта Олегівна
Skorobohata, Marta O.
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна
Bibliographic description (Ukraine): Скоробогата М. О. Застосування інструментів штучного інтелекту для підвищення ефективності бізнес-процесів компанії "TechNovaApp" : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 122 - комп’ютерні науки / наук. кер. Л. П. Дмитроца. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024. 83 с.
Issue Date: 26-Dec-2024
Date of entry: 2-Jan-2025
Publisher: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
Country (code): UA
Place of the edition/event: ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна
Supervisor: Дмитроца, Леся Павлівна
Dmytrotsa, Lesia P.
UDC: 004.04
Keywords: комп’ютерні науки
штучний інтелект
машинне навчання
управління бізнес-процесами
аналіз даних
CRM-системи
клієнтський досвід
маркетингові кампанії
artificial intelligence
machine learning
business process management
data analysis
CRM systems
customer experience
marketing campaigns
Page range: 83
Abstract: Кваліфікаційна робота присвячена впровадженню інструментів штучного інтелекту для підвищення ефективності бізнес-процесів на прикладі компанії “TechNovaApp”. В першому розділі кваліфікаційної роботи виконано аналітичний огляд сучасних досліджень у сфері застосування штучного інтелекту для автоматизації бізнес-процесів. Висвітлено ключові досягнення, недоліки та перспективи впровадження ШІ. Розглянуто актуальні приклади використання ШІ у маркетингу, підтримці клієнтів та CRM. В другому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто теоретичні аспекти використання ШІ у бізнес-процесах. Досліджено алгоритми та моделі, які забезпечують оптимізацію рутинних завдань. Також проаналізовано різні сучасні інструменти, що використовують штучний інтелект у своїх алгоритмах. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано практичне впровадження інструментів штучного інтелекту у бізнес-процеси компанії “TechNovaApp”. Проаналізовано ефективність інтеграції чат-бота, автоматизованих маркетингових кампаній та CRM-систем. Проведено оцінку впливу впроваджених технологій та їх порівняння до та після у вигляді схем бізнес-процесів. Кваліфікаційна робота демонструє результати впровадження інструментів штучного інтелекту для підвищення ефективності існуючих бізнес-процесів. У результаті зменшено час обслуговування клієнтів на 1 хвилину 13 секунд, підвищено задоволеність клієнтів на 25% і оптимізовано рутинні операції. Отримані результати підтверджують доцільність застосування ШІ для підвищення продуктивності компанії.
Thesis is devoted to the development of an approach to improve business process efficiency through the implementation of artificial intelligence tools, exemplified by the company “TechNovaApp”. The first chapter presents an analytical review of modern research on AI applications in business process automation, highlighting key achievements, disadvantages, and future prospects. Examples of AI use in marketing, customer support, and CRM systems are explored. The second chapter examines theoretical aspects of AI in business process automation. Algorithms and models that provide optimization of routine tasks are investigated. Various modern tools that use artificial intelligence in their algorithms are also analyzed. The third chapter describes the practical implementation of AI tools within “TechNovaApp” company. The effectiveness of the integration of chatbots, automated marketing campaigns, and CRM systems was analyzed. The impact of the implemented technologies was assessed and their before and after comparison was performed in the form of business process diagrams. The thesis demonstrates that AI integration reduced customer service time by 1 minute 13 seconds, increased customer satisfaction by 25%, and optimized routine operations, confirming the feasibility of AI for enhancing company productivity. Thesis demonstrates the results of implementing artificial intelligence tools to improve the efficiency of existing business processes. As a result, the customer service time was reduced by 1 minute and 13 seconds, customer satisfaction was increased by 25%, and routine operations were optimized. The results confirm the feasibility of using AI to improve the company's productivity.
Description: Роботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 26.12.2024 р. о 10 год. на засіданні екзаменаційної комісії №35 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюя
Content: ВСТУП 10 1 ВПЛИВ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ НА ЕФЕКТИВНІСТЬ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ 13 1.1 Вступ до сучасних інструментів ШІ для бізнесу та огляд ринку застосування 13 1.2 Обмеження традиційних бізнес-процесів та способи їх вирішення за допомогою ШІ 15 1.3 Перспективи впровадження штучного інтелекту в бізнес 18 1.4 Інтеграція ШІ в CRM-системи та її ефективність 20 1.5 Автоматизація клієнтської підтримки за допомогою чат-ботів 22 1.6 Висновок до першого розділу 23 2 МЕТОДИ ТА ІНСТРУМЕНТИ ДЛЯ ВПРОВАДЖЕННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В БІЗНЕС-ПРОЦЕСИ 25 2.1 Способи впровадження та виклики використання ШІ у бізнесі 25 2.2 Аналіз сучасних інструментів ШІ для оптимізації бізнес-процесів 29 2.3 Критерії та методи оцінювання ефективності впровадження ШІ 37 2.4 Висновок до другого розділу 38 3 ВПРОВАДЖЕННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В БІЗНЕС-ПРОЦЕСИ КОМПАНІЇ “TECHNOVAAPP” 40 3.1 Стратегія інтеграції ШІ в бізнес-процеси компанії “TechNovaApp” 40 3.2 Ефективність впровадження ШІ на прикладі Reply.io 45 3.3 Аналіз успішності ШІ-рішень у системі Intercom 52 3.4 Вплив ШІ на оптимізацію бізнес-процесів у Hubspot 55 3.5 Висновок до третього розділу 57 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 59 4.1 Психологія безпеки праці в загальній проблемі психології 59 4.2. Значення автоматизації виробничих процесів в питаннях охорони праці 62 4.3. Навчання працюючих і інструктажі з охорони праці 63 4.4. Висновок до четвертого розділу 64 ВИСНОВКИ 65 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 66 ДОДАТКИ
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47007
Copyright owner: © Скоробогата Марта Олегівна, 2024
References (Ukraine): 1. CRM, SRM, ERP ТА BPM: Що це таке та як дізнатись що потрібно твоєму бізнесу? [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://sitniks.ua/blog_post/crm-srm-erp-ta-bpm-shho-cze-take-ta-yak-diznatys-shho-potribno-tvoyemu-biznesu/
2. Gomes, P., Verçosa, L., Melo, F., Silva, V., Filho, C. B., & Bezerra, B. (2022). Artificial intelligence-based methods for business processes: A systematic literature review. Applied Sciences, 12(5), 2314
3. Фостолович, В. А. (2022). Штучний інтелект в сучасному бізнесі: потенціал, сучасні тренди та перспективи інтегрування у різні сфери господарської діяльності і життєдіяльності людини. Ефективна економіка, (7)
4. Fountaine, T., McCarthy, B., & Saleh, T. (2019). Building the AI-powered organization. Harvard Business Review, 97(4), 62-73
5. Chui, M., Roberts, R., & Yee, L. (2022). Generative AI is here: How tools like ChatGPT could change your business. Quantum Black AI by McKinsey, 20
6. Шевченко, О., Стрілець, А. (2022). Цифровізація бізнес-процесів під час війни. Бізнес, інновації, менеджмент: проблеми та перспективи, С. 246-246.
7. Струтинська, І. В., Дмитроца, Л. П., Сороківська, О. А., & Козбур, Г. В. (2024). Особливості цифрового розвитку малого і середнього бізнесу України, країн Європи та G7. У Трансформація бізнесу для сталого майбутнього: дослідження, цифровізація та інновації: монографія, 2024, с. 411–427. ФОП Паляниця В.А.
8. Болквадзе, Н., and Мигаль, О. (2023). Впровадження штучного інтелекту в бізнес-діяльність компанії. Економіка та суспільство (58)
9. Strutynska, I., Dmytrotsa, L., Kozbur, H., and Melnyk, L. (2021). The Digital Business Transformation Index Determining and Monitoring: Development of a National Online Platform. CEUR Workshop Proceedings, vol. 3039, pp. 327–334
10. Riss, Uwe V., et al. (2005). Challenges for business process and task management. Journal of Universal Knowledge Management 2, pp. 77-100
11. Байлова, О. О., Башаров, І. Д. (2023). УДОСКОНАЛЕННЯ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСАМИ ПІДПРИЄМСТВА. Економіка і менеджмент 2023: Перспективи інтеграції та інноваційного розвитку
12. Dubynyak, T., Dmytrotsa, L., Yavorska, M., Shostakivska, N., & Manziy, O. (2023). Methods and Means of Automatic Statistical Assessment of Information Measuring Systems. Proceedings of the 3rd International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems 2023, (3628), pp. 450–461
13. Струтинська І., Дмитроца Л. (2019). Особливості використання технологій Big Data та Business Intelligence малим та середнім бізнесом в Україні. Матеріали ⅩⅪ наукової конференції Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. С. 71–72. URL: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28143
14. Pillon, M. (2024). Integrating AI in business: benefits, challenges, key capabilities, and managerial solutions for a successful implementation
15. Song, X., Yang, S., Huang, Z., & Huang, T. (2019, August). The application of artificial intelligence in electronic commerce. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1302, No. 3, p. 032030). IOP Publishing
16. Музиченко, Т. О., Скорба, О. А., & Шевчук, А. А. (2023). Штучний інтелект як засіб оптимізації бізнес-процесів в електронній комерції. Академічні візії, (25)
17. Kanbach, D. K., Heiduk, L., Blueher, G., Schreiter, M., & Lahmann, A. (2024). The GenAI is out of the bottle: generative artificial intelligence from a business model innovation perspective. Review of Managerial Science, 18(4), 1189-1220
18. Brown, O., Davison, R. M., Decker, S., Ellis, D. A., Faulconbridge, J., Gore, J., ... & Hibbert, P. (2024). Theory-driven perspectives on generative artificial intelligence in business and management. British Journal of Management, 35(1), 3-23
19. Patil, D., Rane, N. L., & Rane, J. (2024). Future directions for ChatGPT and generative artificial intelligence in various business sectors. The Future Impact of ChatGPT on Several Business Sectors, 294-346
20. Сімак, Т. Г., & Оніпко, Т. В. (2021). Система інформаційної взаємодії з клієнтами (CRM) на підприємстві
21. Пасенко, В., & Курч, Д. (2023). СУЧАСНІ ТЕНДЕНЦІЙ У РОЗРОБЦІ CRM-СИСТЕМ У МІЖНАРОДНОМУ БІЗНЕСІ. Організаційний комітет, 155
22. CRM STATISTICS YOU NEED TO KNOW FOR 2023 (AND BEYOND). [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.superoffice.com/blog/crm-software-statistics/
23. Top CRM Trends for 2025. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://syncmatters.com/blog/top-crm-trends-for-2025
24. George, A. S., & George, A. H. (2023). A review of ChatGPT AI's impact on several business sectors. Partners universal international innovation journal, 1(1), 9-23
25. Мушинська Г., Дмитроца Л. (2022). Ефективність чат-ботів у сфері електронної комерції. Зб. тез доп. Ⅱ Міжнар. науково-практ. конф., м. Тернопіль, 23–24 листоп. 2022 р. Тернопіль, 2022. С. 47–49. URL: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/39771
26. Al-Anqoudi, Y., Al-Hamdani, A., Al-Badawi, M., & Hedjam, R. (2021). Using machine learning in business process re-engineering. Big Data and Cognitive Computing, 5(4), 61
27. Гавриленко, С. Ю., Челак, В. В., Горносталь, О. А., & Зозуля, В. Д. (2022). Машинне навчання
28. Bharadiya, J. P. (2023). Machine learning and AI in business intelligence: Trends and opportunities. International Journal of Computer (IJC), 48(1), 123-134
29. Lee, C. S., Cheang, P. Y. S., & Moslehpour, M. (2022). Predictive analytics in business analytics: decision tree. Advances in Decision Sciences, 26(1), 1-29
30. Wolniak, R., & Grebski, W. (2023). Functioning of predictive analytics in business. Silesian University of Technology Scientific Papers. Organization and Management Series, 175, 631-649
31. Paramesha, M., Rane, N. L., & Rane, J. (2024). Big data analytics, artificial intelligence, machine learning, internet of things, and blockchain for enhanced business intelligence. Partners Universal Multidisciplinary Research Journal, 1(2), 110-133
32. Himeur, Y., Elnour, M., Fadli, F., Meskin, N., Petri, I., Rezgui, Y., ... & Amira, A. (2023). AI-big data analytics for building automation and management systems: a survey, actual challenges and future perspectives. Artificial Intelligence Review, 56(6), 4929-5021
33. Olujimi, P. A., & Ade-Ibijola, A. (2023). NLP techniques for automating responses to customer queries: a systematic review. Discover Artificial Intelligence, 3(1), 20
34. Kalusivalingam, A. K., Sharma, A., Patel, N., & Singh, V. (2020). Enhancing Customer Service Automation with Natural Language Processing and Reinforcement Learning Algorithms. International Journal of AI and ML, 1(2)
35. Kshetri, N., Dwivedi, Y. K., Davenport, T. H., & Panteli, N. (2024). Generative artificial intelligence in marketing: Applications, opportunities, challenges, and research agenda. International Journal of Information Management, 75, 102716
36. Soni, V. (2023). Adopting generative ai in digital marketing campaigns: An empirical study of drivers and barriers. Sage Science Review of Applied Machine Learning, 6(8), 1-15
37. Fui-Hoon Nah, F., Zheng, R., Cai, J., Siau, K., & Chen, L. (2023). Generative AI and ChatGPT: Applications, challenges, and AI-human collaboration. Journal of Information Technology Case and Application Research, 25(3), 277-304
38. Patil, D., Rane, N. L., & Rane, J. (2024). Challenges in implementing ChatGPT and generative artificial intelligence in various business sectors. The Future Impact of ChatGPT on Several Business Sectors, 107-145
39. Robotic Process Automation (RPA). [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.uipath.com/rpa/robotic-process-automation
40. CRM Design Best Practices. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://medium.com/@adam.fard/crm-design-best-practices-966bbb1d60c5
41. Ubaid, A. M., & Dweiri, F. T. (2020). Business process management (BPM): terminologies and methodologies unified. International Journal of System Assurance Engineering and Management, 11(6), 1046-1064
42. Stoilova, E. (2021). AI chatbots as a customer service and support tool. ROBONOMICS: The Journal of the Automated Economy, 2, 21. Retrieved from https://www.journal.robonomics.science/index.php/rj/article/view/21
43. Top 10 AI Customer Service Chatbot for Business in 2024. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.proprofschat.com/blog/best-customer-service-chatbots/
44. Utami, B., & Sudarmiatin, S. (2022). The impact of CRM on business or MSME performance: A literature review. Journal of Social Science, 3(3), 488-494
45. The Best CRM Software for 2024. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.pcmag.com/picks/the-best-crm-software
46. Homburg, C., & Wielgos, D. M. (2022). The value relevance of digital marketing capabilities to firm performance. Journal of the Academy of Marketing Science, 50(4), 666-688
47. Ziółkowska, M. J. (2021). Digital transformation and marketing activities in small and medium-sized enterprises. Sustainability, 13(5), 2512
48. The Best Email Marketing Software for 2024. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.pcmag.com/picks/the-best-email-marketing-software
49. НАЗАРЧУК, Т., ТЮРІНА, Н., & БАКАЙ, А. (2024). ФОРМУВАННЯ СТРАТЕГІЧНО-ОРІНТОВАНОЇ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ НА ЗАСАДАХ КЛЮЧОВИХ ПОКАЗНИКІВ ЕФЕКТИВНОСТІ. Development Service Industry Management, (3), 101-107
50. Pandey, S., Gupta, S., & Chhajed, S. (2021). ROI of AI: Effectiveness and Measurement. INTERNATIONAL JOURNAL OF ENGINEERING RESEARCH & TECHNOLOGY (IJERT) Volume, 10
51. Скоробогата, М. О., & Дмитроца, Л. П. (2024). ВПЛИВ ГЕНЕРАТИВНОГО ШІ НА МАРКЕТИНГОВІ КОМУНІКАЦІЇ КОМПАНІЇ "TECHNOVAAPP". У АКТУАЛЬНІ ЗАДАЧІ СУЧАСНИХ ТЕХНОЛОГІЙ (с. 472–473)
52. Як Copilot може вам допомогти? [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.microsoft.com/uk-ua/microsoft-copilot/for-individuals/?form=MG0AUO&OCID=MG0AUO#faq-group
53. Скоробогата, М. О., & Дмитроца, Л. П. (2024) ЗАСТОСУВАННЯ ІНСТРУМЕНТІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ КОМПАНІЇ "TECHNOVAAPP". У Інформаційні технології та автоматизація – 2024 (с. 683–685)
54. Use Breeze AI. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://knowledge.hubspot.com/ai-tools/use-breeze-ai
55. Enrich your contact and company data. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://knowledge.hubspot.com/records/enrich-your-contact-and-company-data?hubs_content=knowledge.hubspot.com/ai-tools/use-breeze-ai&hubs_content-cta=data%20enrichment
56. Твердохлєбова, Н. Є. (2021). Психологічні аспекти безпеки праці. In The 4th International scientific and practical conference “Modern directions of scientific research development” BoScience Publisher, Chicago, USA. 2021. pp. 141
57. Вільсон, О. Г., & Клімова, І. В. ВПЛИВ СТРЕСУ НА РОБОЧОМУ МІСЦІ НА ПРОДУКТИВНІСТЬ І БЕЗПЕКУ ПРАЦІ. Організаційний комітет, с. 8-9
58. Методичні рекомендації щодо запровадження психосоціальної підтримки на робочому місці. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://smu.dsp.gov.ua/meta/psykhosotsialna-pidtrymka-na-robochomu-mistsi-12/
59. Узома, Д. Г., & Малишева, В. В. (2021). Автоматизація виробничих процесів підприємства як засіб підвищення рівня безпеки працівників, с. 552-555
60. Горностай, О.Б., Полодюк О., Назарко М. (2021). Інструктаж з охорони праці як запорука дотримання культури безпеки, с. 6-7
Content type: Master Thesis
Appears in Collections:122 — комп’ютерні науки

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2024_KRM_SNm-61_Skorobohata_M_O.pdfДипломна робота2,42 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Admin Tools