Применение машинного обучения для прогнозирования текучести персонала и сохранения его конкурентоспособности
https://doi.org/10.53315/2949-1177-2026-5-1-49-64
Аннотация
Перед человечеством стоят большие задачи, решение которых основано на дальнейшем внедрении искусственного интеллекта и развитии цифровых технологий. На государственном уровне принимаются проекты развития различных областей, которые касаются развития цифровизации. Важным направлением является развитие кадров нового цифрового типа. Деятельность институтов управления, бизнес-сфера и т.п. сегодня невозможна без использования искусственного интеллекта, машинного обучения, данных о людях, больших данных, которые влияют на эффективную работу всех сфер в нашем обществе.
Об авторах
С. Б. Болдырева
Калмыцкий государственный университет им. Б.Б. Городовикова»
Россия
Россия
Болдырева С.Б., кандидат экономических наук, доцент
г. Элиста
С. Н. Марсунов
Калмыцкий государственный университет им. Б.Б. Городовикова»
Россия
Россия
Марсунов С.Н., кандидат педагогических наук, доцент
г. Элиста
Г. С. Олыкайнен
Компании «Левел Тревел»
Россия
Россия
Олыкайнен Г.С., старший менеджер отдела отказов
Список литературы
1. Агравейл Х.Г. Искусственный интеллект на службе экономики. / Агравейл Х.Г. // Как машинные прогнозы помогают принимать решения. М: Манн, Иванов и Вербер – 2019 – С. 336.
2. Блинникова А.В., Йинг Д.К. Использование искусственного интеллекта в процессах управления человеческими ресурсами//Вестник университета. 2020. № 7. С. 14-21.
3. Развитие персонала // Smart Business Solutiones. 2016. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.sbsc.ru/business/development.html/ (дата обращения: 24.11.2025)
4. Соболевский Д.Л. Стратегия управления персоналом в современных условиях // Экономика и бизнес: теория и практика. 2021. № 3-2(73). С. 158-160.
5. Официальный сайт Министерства экономики и торговли Республики Калмыкия [Электронный ресурс]. – URL: https://economy.kalmregion.ru/deyatelnost/
6. Финошкин О.В. Современные методы и механизмы управления персоналом предприятия в условиях цифровизации // Russian Economic Bulletin. 2023. Т. 6, № 3. С. 51-57.
7. Чуланова О.Л. Разработка программы внедрения искусственного интеллекта в работу с персоналом на основе исследования лучших мировых практик / О.Л. Чуланова, К.Н. Хайбуллова // Материалы Афанасьевских чтений. – 2020. – № 3(32). – С. 5-14. – EDN IYRIZG.
Рецензия
Для цитирования:
Болдырева С.Б., Марсунов С.Н., Олыкайнен Г.С. Применение машинного обучения для прогнозирования текучести персонала и сохранения его конкурентоспособности. Экономическая политика и финансовые ресурсы. 2026;5(1):49-64. https://doi.org/10.53315/2949-1177-2026-5-1-49-64
For citation:
Boldyreva S.B., Marsunov S.N., Olykaynen G.S. Applying machine learning to predict staff turnover and maintain competitiveness. Economic policy and financial resources. 2026;5(1):49-64. (In Russ.) https://doi.org/10.53315/2949-1177-2026-5-1-49-64
Просмотров:
31
JATS XML
Послать статью по эл. почте 