rst Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования Informatsionno-ekonomicheskiye aspekty standartizatsii i tekhnicheskogo regulirovaniya 2311-1348 ФГБУ «Институт стандартизации» OAHDXB 88986732 Research Article Информационные системы и процессы information systems and processes ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В МОДЕЛИРОВАНИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN BUSINESS PROCESS MODELING FOR INFORMATION MANAGEMENT SYSTEMS Скорнякова E A Skorniakova E A

Скорнякова E A, доцент кафедры 07 «Информационные системы и программная инженерия» БГТУ ВОЕНМЕХ им. Д.Ф. Устинова, г. Санкт-Петербург

г. Санкт-Петербург

Skorniakova E A, Associate Professor of O7 “Information Systems and Software Engineering” Department BSTU VOENMEH named after D.F. Ustinov, Russia, St. Petersburg

St. Petersburg

 БГТУ ВОЕНМЕХ им. Д.Ф. Устинова, г. Санкт-Петербург Россия BSTU VOENMEH named after D.F. Ustinov, Russia, St. Petersburg Russian Federation 2025 803 87 Copyright © Скорнякова E. A., 2026 2026 Скорнякова E. A. Skorniakova E. A. Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0. https://iea.gostinfo.ru/article/view/217

Анализ трендов стандартизации в области искусственного интеллекта в России показывает экспоненциальный рост за последние годы, что полностью соответствует национальной стратегии развития нашей страны. В статье рассматривается интеграция искусственного интеллекта в информационно-управляющие системы организаций. Особое внимание уделяется применению ML, NLP и Process Mining для автоматизации моделирования бизнес-процессов. Предложена концептуальная модель использования ИИ как «когнитивного усилителя» аналитика

An analysis of artificial intelligence standardization trends in Russia reveals exponential growth in recent years, which is fully consistent with our country's national development strategy. This article examines the integration of artificial intelligence into management information systems enterprise. Particular attention is paid to the use of ML, NLP, and process mining to automate business process modeling. A conceptual model for using AI as a "cognitive amplifier" for analysts is proposed.

 искусственный интеллект LLM GenAI NLP CV моделирование бизнеспроцессов информационно-управляющая система ERP Artificial Intelligence LLM GenAI NLP CV Business Process Modeling Management Information System ERP References Федеральное агентство по техническому регулированию. Действующие стандарты по направлению «Искусственный интеллект» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.rst.gov.ru/portal/gost//home/standarts/aistandarts (дата обращения: 13.10.2025). Federal Agency for Technical Regulation. Current standards in the field of "Artificial Intelligence". Available at: https://www.rst.gov.ru/portal/gost//home/standarts/aistandarts (accessed: 13.10.2025). Лестенко Н.А., Вальштейн К.В., Верхова А.А. Современные методы построения систем искусственного интеллекта для обработки аудиосигналов // Noise Theory and Practice. – 2025. – Т. 11, № 1(40). – С. 26–42. Lestenko N.A., Valshtein K.V., Verkhova A.A. Modern methods of constructing artificial intelligence systems for processing audio signals // Noise Theory and Practice. 2025, vol. 11, no. 1(40), pp. 26–42. Семенова Е. Г., Смирнова М.С., Ивакин Я.А. Алгоритм выявления и устранения гетероскедастичности при экспериментальном исследовании глубоких нейросетей // Автоматизация в промышленности. – 2023. – № 3. – С. 32–36. Semenova Ye. G., Smirnova M.S., Ivakin Ya.A. Algorithm for identifying and eliminating heteroscedasticity in an experimental study of deep neural networks // Avtomatizatsiya v promyshlennosti. 2023, no. 3, pp. 32–36. Бурый А.С., Цаплина О.С. Генеративный искусственный интеллект цифрового университета // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. – 2024. – № 5(80). – С. 85–91. Buryi A.S., Tsaplina O.S. Generative artificial intelligence of a digital university // Informatsionno-ekonomicheskiye aspekty standartizatsii i tekhnicheskogo regulirovaniya. 2024, no. 5(80), pp. 85–91. Лопатин И.Н. Многоуровневые системы качественных данных на основе моделей искусственного интеллекта: проблемы и решения // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. – 2025. – № 1(82). – С. 70–75. Lopatin I.N. Vultilevel systems of qualitative data based on artificial intelligence models: problems and solutions. Informatsionno-ekonomicheskiye aspekty standartizatsii i tekhnicheskogo regulirovaniya. 2025, no. 1(82), pp. 70–75. Гарбук С.В., Шалаев А.П. Перспективная структура национальных стандартов в области искусственного интеллекта // Стандарты и качество. – 2021. – № 10. – С. 26–33. Garbuk S.V., Shalaev A.P. Prospective structure of national standards in the field of artificial intelligence. Standarti i kachestvo. 2021, no. 10, pp. 26–33. Свод знаний по управлению бизнес-процессами: BPM CBOK 4.0 / Тони Бенедикт, Матиас Кирхмер, Марк Шарсиг, Питер Франц, Раджу Саксена, Дэн Моррис, Джек Хилти / Под ред. А.А. Белайчука; Пер. с англ. – М.: Альпина Паблишер, 2022. – 504 с. Tony Benedict, Matthias Kirchmer, Mark Scharsig, Peter Franz, Raju Saxena, Dan Morris, Jack Hilty BPM CBOK Version 4.0 Guide to the Business Process Management Common Body Of Knowledge. Trans. from eng. Moscow: Alpina Publisher, 2022, 504 p.

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.