Tar Áron Szilárd (2023) Technológiai innovációk a modern gazdaságban. Külkereskedelmi Kar.
PDF
Tar Áron Szilárd_EFMI20_Szakdolgozat.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (954kB) |
|
PDF
Külső konzulens bírálata_Banai Szilárd.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (263kB) |
|
PDF
Tar Áron Szilárd.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (273kB) |
Absztrakt (kivonat)
Kutatásom három rövidebb esettanulmányból tevődik össze, melyek témája az automatizált könyvelési rendszerek és a blokklánc technológia használata, a döntésoptimalizálás mesterséges intelligencia segítségével, illetve a magyarországi Azonnali Fizetési Rendszer működésének hatásai. A dolgozatban kvantitatív primer kutatást, illetve szekunder kutatást, adatbázis elemzést végzek, a kapott eredményekből pedig saját modelleket készítek. H1 hipotézis: A blokklánc hálózat használható könyvelési adatok tárolására, ennek köszönhetően csökkenthető az adatredundancia. H2 hipotézis: A mesterséges intelligencia segítheti a vállalati erőforrások optimális elosztását. Amennyiben igaz a hipotézis, milyen módon használható a vállalati ökoszisztémában? H3 hipotézis: Az azonnali fizetési rendszer (AFR) fejlesztése és integrációja kiemelten fontos a modern gazdaság számára. Milyen az ideális környezet a technológiai innovációk integrálása szempontjából? Első esettanulmányom eredményeként, a megfelelő adattisztítás elvégzését követően, a törzs adatokat képes voltam eltárolni a blokkláncon. A hipotézist viszont részben tudtam elfogadni, mivel az adatok nyers formátumban nem feltölthetőek a blokklánc hálózatra jelenleg, az adatbázist PNG formátumban, képként tudtam feltölteni. Dolgozatom második esettanulmányának eredményeképp létrehoztam egy adatbázist, melybe felvezettem az általunk készített előrejelzéseket, melyeknek pontossága betegszabadság előrejelzésnél 92,15 %, szabadságkivételnél 91,1 %.. A H2 hipotézisemet, mely szerint a mesterséges intelligencia segítheti a vállalati erőforrások optimális elosztását elfogadtam, a létrehozott modell egyértelműen pontos előrejelzéseket adott, így annak használata segítheti a vállalatok működését, az erőforrások optimális elosztását. Kutatásom harmadik esettanulmányához kapcsolódó, H3 hipotézist részben elfogadtam, mivel a digitális fizetési szolgáltatások fontossága egyértelmű, ám a társadalmi szokások és az illegális foglalkoztatás nagy mértékben hátráltatja a rendszer fejlődését.
Intézmény
Budapesti Gazdasági Egyetem
Kar
Tanszék
Nemzetközi Kereskedelem és Logisztika Tanszék
Tudományterület/tudományág
NEM RÉSZLETEZETT
Szak
Mű típusa: | diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT) |
---|---|
Kulcsszavak: | adatbáziskezelés, blokklánc, döntéstámogatás, könyvelés, mesterséges intelligencia |
SWORD Depositor: | Archive User |
Felhasználói azonosító szám (ID): | Archive User |
Rekord készítés dátuma: | 2024. Feb. 22. 10:32 |
Utolsó módosítás: | 2024. Feb. 22. 10:32 |
Actions (login required)
Tétel nézet |