Нейронные сети как инструмент повышения конкурентоспособности в туристическом бизнесе (на примере Самарской области)
Введение
Аннотация: В статье рассматриваются вопросы повышения конкурентоспособности самарской туристско-рекреационной сферы. Эффективное использование информации, поступающей из различных источников в сфере туризма, является важной и непростой задачей. Технология нейронных сетей позволяет осуществлять эффективное формирование профиля клиента и использовать всю информацию в доступных базах данных.
Список источников
Бакуцкая Ю.В., Казак С.А. Применение цифровых технологий в туризме // Наука и инновации в XXI веке: актуальные вопросы, открытия и достижения: сборник статей IX Международной научно-практической конференции. Пенза, 2018. – С. 104-106.
Собиров Б.Ш. Клиентский опыт бизнеса: новые формы в условиях цифровых экосистем // Modern Science. – 2021. – № 4-3. – С. 154-157
Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект. Издание 3. М.: Издательский центр «Академия», 2010. — 176 с.
Ясницкий Л.Н., Бржевская А.С., Черепанов Ф.М. О возможностях применения методов искусственного интеллекта в сфере туризма // Сервис plus. – 2010 – №4.- С. 4-15.
Турпоток в Самарской области по итогам 2022 года увеличился почти на 50% – URL: https://msk-news.net/society/2023/02/01/379730.html (дата обращения: 23.03.23)
Конъюнктура рынка требует от туристско-рекреационной сферы своевременного реагирования на происходящие современные процессы развития технологий. Для того, чтобы объекты туристической сферы были конкурентоспособными, необходимо постоянно корректировать стратегию своей работы на рынке, внедряя инновации в бизнес-процессы, используя и реализуя современные достижения научно-технического прогресса.Одним из двигателей научно-технического прогресса являются достижения в области разработки нейронных сетей. Нейронная сеть — математическая модель, а также ее программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма [1]. Использование искусственного интеллекта в маркетинге туристско - рекреационной сферы открыло бы большие возможности в стратегическом плане.Многие финансовые институты используют нейронные сети для прогнозирования экономической среды. Как показывает опыт отечественных и зарубежных исследователей туристско-рекреационной сферы прогнозирование потоков является приоритетной задачей.Для успешного функционирования нейронных сетей в сере туризма необходимо сначала обучить систему. Такого рода обучение заключается в введении определенного количества параметров, которые характеризуют некие шаблоны поведения системы, с целью распознавания существующих в основе моделей и определения причинно-следственных связей. Процесс обучения не останавливается и при появлении новых данных (цифровые показатели туристско-рекреационной сферы), они добавляются в базу, в результате чего происходит коррекция и обновление модели.