МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЦИФРОВЫХ ПЛАТФОРМ С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ ИИ

Статья посвящена моделированию и оценке эффективности функционирования цифровых платформ (маркетплейсы, агрегаторы услуг, рекламные и контентные экосистемы) с применением методов искусственного интеллекта (ИИ). В отличие от «линейных» организаций, платформы являются многосторонними рынками: их результативность определяется взаимодействием нескольких групп участников, перекрёстными сетевыми эффектами, архитектурой правил доступа и алгоритмическими механизмами матчинга (поиск, ранжирование, рекомендации), а также контуром доверия и безопасности (антифрод, модерация). В таких системах простое улучшение отдельных KPI не является достаточным доказательством роста эффективности: требуется причинно-следственная оценка эффектов внедрения ИИ-модулей (например, нового ранжирования или модели выявления мошенничества) на систему метрик, включая долгосрочные показатели и ограничения справедливости/безопасности. В статье предложена практикоориентированная рамка, в которой (i) эффективность задаётся как многокритериальная функция качества матчинга, финансового результата и рисков; (ii) моделирование включает поведенческие и структурные компоненты (спрос/предложение, конкуренция за экспозицию, интерференция), а (iii) оценка эффективности опирается на экспериментальные и квазиэкспериментальные дизайны, отделяющие причинный эффект от корреляций. Показано, как использовать ИИ как инструмент управления политиками платформы при сохранении воспроизводимости выводов: от постановки метрик и данных — к идентификационной стратегии — к отчётности о компромиссах и рисках. Обсуждаются ограничения (сетевые внешние эффекты, смещения отбора, дрейф данных, манипуляции участниками) и минимальные процедуры контроля качества выводов.