Штучний інтелект в економіко-математичному моделюванні сценаріїв розвитку підприємництва в Україні

Abstract

UK: У статті досліджено можливості інтеграції методів штучного інтелекту у процес економіко-математичного моделювання сценаріїв розвитку підприємництва в Україні. Підкреслено, що традиційні підходи, попри свою фундаментальність, обмежені у роботі з великими обсягами неструктурованих даних та складними нелінійними залежностями. У цьому контексті штучний інтелект, зокрема методи машинного навчання, забезпечує новий рівень гнучкості та точності аналізу, дозволяючи створювати адаптивні прогностичні моделі. Визначено основні завдання моделювання (регресія, класифікація, кластеризація, аналіз часових рядів, обробка природної мови) та представлено приклади їх застосування у моделюванні сценаріїв розвитку підприємництва в Україні. Розглянуто перспективи використання гібридного підходу, що поєднує методи ШІ та класичні економіко-математичні моделі, а також акцентовано на ключових викликах, серед яких – доступність даних, інтерпретованість моделей і необхідність постійної актуалізації. Стаття пропонує концептуальну основу для поглибленого сценарного аналізу розвитку підприємництва з використанням сучасних інтелектуальних технологій.

EN: The article explores the integration of artificial intelligence (AI) methods into economic and mathematical modeling for forecasting entrepreneurship development scenarios in Ukraine. The authors emphasize that in the context of a dynamic and uncertain economic environment, traditional econometric models face significant limitations in handling large volumes of unstructured data, detecting complex nonlinear dependencies, and adapting to rapidly changing conditions. Artificial intelligence, particularly machine learning (ML) methods, offers a powerful analytical toolkit for overcoming these challenges by enabling the construction of more adaptive and precise predictive models. The research identifies and elaborates on five key machine learning tasks – regression, classification, clustering, time series analysis, and natural language processing – and analyzes their relevance and practical applications in the field of entrepreneurship modeling. Examples include the use of gradient boosting algorithms for predicting the number of registered sole proprietors across regions, the classification of newly established enterprises by sustainability risk, regional typologization based on business climate, and the use of recurrent neural networks to forecast the monthly dynamics of IT-sector entrepreneurship. In addition, the development of a regulatory burden index based on the automated analysis of legislative texts using natural language processing techniques is proposed. The paper highlights the synergistic potential of combining machine learning approaches with traditional economic modeling frameworks, such as computable general equilibrium (CGE) and agent-based models (ABM). Such hybrid methodologies allow for empirical calibration of economic models, generation of scenario-based input data, and enhanced interpretation of complex modeling outcomes. Moreover, the study discusses key challenges associated with AI implementation, including data availability and quality, model interpretability (the "black box" problem), computational resource demands, and the necessity of frequent model retraining due to high environmental volatility. The findings underscore that the effective application of AI-driven modeling can significantly enhance the strategic planning processes and policy decisions related to entrepreneurship support in Ukraine.