kaz44Вестник Университета Шакарима. Серия технические наукиBulletin of Shakarim University. Technical Sciences2788-79953006-0524«Шәкәрім университеті» КеАҚ10.53360/2788-7995-2025-4(20)-23kaz44-2206Research ArticleАВТОМАТИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ (ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ)AUTOMATION AND INFORMATION TECHNOLOGY (ORIGINAL ARTICLE)РЕАЛИЗАЦИЯ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АДАПТИВНОЙ BPM-СИСТЕМЫ ДЛЯ МСБ: КЕЙС-СТАДИ НА ОСНОВЕ ML И SERVERLESS С УЧЕТОМ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИIMPLEMENTATION AND EVALUATION OF THE EFFECTIVENESS OF AN ADAPTIVE BPM SYSTEM FOR SMEs: A CASE STUDY BASED ON ML AND SERVERLESS WITH CYBERSECURITY IN MINDhttps://orcid.org/0009-0006-5507-5765БидахметовА. Н.BidakhmetovA.

Акылжан Нурланулы Бидахметов – докторант по специальности – «Автоматизация и управление»

070411, Республика Казахстан, г. Семей, ул. Глинки, 20А

Akylzhan Bidakhmetov – Doctoral student in Automation and Control 

20A Glinka St., Semey, 070411, Republic of Kazakhstan

aqyljan.bidahmetov@shakarim.kzhttps://orcid.org/0000-0001-9751-8161ЗолотовА. Д.ZolotovA.

Александр Дмитриевич Золотов – к.т.н., доцент, ассоциированный профессор

070411, Республика Казахстан, г. Семей, ул. Глинки, 20А

Alexander Zolotov – PhD, Associate Professor

20A Glinka St., Semey, 070411, Republic of Kazakhstan 

Azol64@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0004-3817-8813ДворцевойА. И.DvortsevoyA.

Александр Игоревич Дворцевой – к.т.н., доцент

630073, Россия, г. Новосибирск, пр-т К. Маркса, 20

Alexander Dvortsevoy – Ph.D., Associate Professor

Russia, 630073, Novosibirsk, K.Marx Ave., 20

Dvorcevoj@corp.nstu.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0113-6132КарипжановаА. Ж.KaripzhanovaA.

Ардак Жумагазиевна Карипжанова – PhD, проректор по информационным технологиям

070000, Республика Казахстан, г. Семей, ул. Ленина 11

Ardak Karipzhanova – Doctor of PhD in the specialty – «Information systems», Vice-Rector for Information Technology

070000, Republic of Kazakhstan, Semey, Lenin St. 11

kamilakz2001@mail.ruНаурызбаевБ.NauryzbayevB.

Бауыржан Наурызбаев – PhD

070000, Республика Казахстан, г. Семей, ул. Ленина 11

Bauyrzhan Nauryzbayev – PhD, NBAcom

070000, Republic of Kazakhstan, Semey, Lenin St. 11

1989@abu.edu.kzShakarim universityКазахстанNP JSC Shakarim universityKazakhstanНГТУ НЭТИРоссияNSTU NETIRussian FederationAlikhan Bokeikhan UniversityКазахстанAlikhan Bokeikhan UniversityKazakhstan20252501202614(20)194203Copyright © Бидахметов А.Н., Золотов А.Д., Дворцевой А.И., Карипжанова А.Ж., Наурызбаев Б., 20262026Бидахметов А.Н., Золотов А.Д., Дворцевой А.И., Карипжанова А.Ж., Наурызбаев Б.Bidakhmetov A., Zolotov A., Dvortsevoy A., Karipzhanova A., Nauryzbayev B.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tech.vestnik.shakarim.kz/jour/article/view/2206

В статье представлено кейс-стади по реализации и оценке эффективности адаптивной системы управления бизнес-процессами (BPM) для малого и среднего бизнеса (МСБ), интегрирующей машинное обучение (ML), serverless-архитектуру и меры кибербезопасности. Исследование основано на предыдущих работах автора [1, 2], где были проанализированы методы проектирования автоматизированных информационных систем (АИС) и разработана концептуальная модель системы. Актуальность темы обусловлена растущей необходимостью автоматизации в МСБ развивающихся экономик, таких как Казахстан и Россия, где традиционные системы (ERP/CRM) часто неэффективны из-за высоких затрат и низкой адаптивности. Цель – оценить ROI (Return on Investmen) системы через внедрение в двух вымышленных, но реалистичных кейсах (розничная торговля и услуги), используя моделирование данных для конфиденциальности.Методика включает сбор метрик до и после внедрения (время обработки процессов, затраты, уровень безопасности), A/B-тестирование и анализ логов. Использованы Python с TensorFlow для ML-моделей предиктивного анализа, AWS Lambda для serverless-компонентов и инструменты OWASP для оценки угроз. Результаты показывают снижение затрат на 25-30%, улучшение адаптивности на 35-40% благодаря ML и повышение уровня кибербезопасности за счет обнаружения уязвимостей. Этические аспекты включают анонимизацию данных и соблюдение GDPR-подобных стандартов. Выводы подтверждают преимущества системы для МСБ, с рекомендациями по масштабированию и обсуждением ограничений, таких как зависимость от облачных сервисов.

The article presents a case study on the implementation and evaluation of the effectiveness of an adaptive business process management system (BPM) for small and medium-sized businesses (SMEs), integrating machine learning (ML), serverless architecture and cybersecurity measures. The research is based on the previous works of the author [1, 2], where the methods of designing automated information systems (AIS) were analyzed and a conceptual model of the system was developed. The relevance of the topic is due to the growing need for automation in SMEs in developing economies such as Kazakhstan and Russia, where traditional ERP/CRM systems are often ineffective due to high costs and low adaptability. The goal is to evaluate the ROI of the system through implementation in two fictional but realistic cases (retail and services) using data modeling for privacy.The methodology includes the collection of metrics before and after implementation (process processing time, costs, security level), A/B testing, and log analysis. Python with TensorFlow for predictive analysis ML models, AWS Lambda for serverless components, and OWASP threat assessment tools were used. The results show a 25-30% reduction in costs, a 35-40% improvement in adaptability due to ML, and an increase in cybersecurity through vulnerability detection. Ethical aspects include data anonymization and compliance with GDPR-like standards. The findings confirm the benefits of the system for SMEs, with recommendations for scaling and discussion of limitations such as reliance on cloud services.

BPMМСБмашинное обучениеserverlessкибербезопасностьавтоматизацияROIBPMMSBmachine learningserverlesscybersecurityautomationROIReferencesКлассификация и анализ методов и методологий проектирования АИС малого и среднего бизнеса / A.S. Bidakhmetov et al // Вестник КазАТК. – 2024. – № 2(131). – С. 178-185. https://doi.10.52167/1609-1817-2024-131-2-178-186.Klassifikatsiya i analiz metodov i metodologii proektirovaniya AIS malogo i srednego biznesa / A.S. Bidakhmetov et al // Vestnik KaZATK. – 2024. – № 2(131). – S. 178-185. https://doi.10.52167/1609-1817-2024-131-2-178-186. (In Russian).Обзор трендов в автоматизации бизнес-процессов / A.D. Zolotov et al // Вестник Торайгыров университета. Серия энергетическая. – 2024. – № 4. – С. 100-121. https://doi.org/10.48081/FYZZ1289.Obzor trendov v avtomatizatsii biznes-protsessov / A.D. Zolotov et al // Vestnik Toraigyrov universiteta. Seriya ehnergeticheskaya. – 2024. – № 4. – S. 100-121. https://doi.org/10.48081/FYZZ1289. (In Russian).Machine Learning Cybersecurity (MLCS) adoption in Small and Medium Enterprises in Developed Countries. – Computers 2021. – 10(11), 150; https://doi.org/10.3390/computers10110150.Machine Learning Cybersecurity (MLCS) adoption in Small and Medium Enterprises in Developed Countries. – Computers 2021. – 10(11), 150; https://doi.org/10.3390/computers10110150. (In English).Fernandez J. Cybersecurity Resilience in SMEs. A Machine Learning Approach / J. Fernandez // Journal of Computer Information Systems. – 2023. – № 64(6). – Р. 1-17. https://doi.org/10.1080/08874417.2023.2248925.Fernandez J. Cybersecurity Resilience in SMEs. A Machine Learning Approach / J. Fernandez // Journal of Computer Information Systems. – 2023. – № 64(6). – R. 1-17. https://doi.org/10.1080/08874417.2023.2248925. (In English).El-Hajj M. A Specialized Cybersecurity Risk Assessment Framework and Tool / M. El-Hajj // Electronics. – 2024. – № 13(19). – Р. 3910; https://doi.org/10.3390/electronics13193910.El-Hajj M. A Specialized Cybersecurity Risk Assessment Framework and Tool / M. El-Hajj // Electronics. – 2024. – № 13(19). – R. 3910; https://doi.org/10.3390/electronics13193910. (In English).How companies in Kazakhstan get ready for the AI revolution. KPMG, Kazakhstan-AI-Readiness-eng, 2024.How companies in Kazakhstan get ready for the AI revolution. KPMG, Kazakhstan-AIReadiness-eng, 2024. (In English).EDMS (Russian market). TAdviser, 2024.EDMS (Russian market). TAdviser, 2024. (In English).Carreira J. A Case for Serverless Machine Learning / J. Carreira // Computer Science. – 2018. – Р. 35-47.Carreira J. A Case for Serverless Machine Learning / J. Carreira // Computer Science. – 2018. – R. 35-47. (In English).Carreira J. A Case for Serverless Machine Learning / J.Carreira et al // Computer Science. A case for serverless machine learning. In Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Machine Learning Systems. – 2018. – Р. 35-47.Carreira J. A Case for Serverless Machine Learning / J.Carreira et al // Computer Science. A case for serverless machine learning. In Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Machine Learning Systems. – 2018. – R. 35-47. (In English).The Future of Serverless Computing International Journal of Advanced Research in Science Communication and Technology. – № 5(2). – Р. 505-514. https://doi.org/10.48175/IJARSCT-23373.The Future of Serverless Computing International Journal of Advanced Research in Science Communication and Technology. – № 5(2). – R. 505-514. https://doi.org/10.48175/IJARSCT-23373. (In English).Case studies – Optimizing Enterprise Economics. AWS Documentation. https://docs.aws.amazon.com.Case studies – Optimizing Enterprise Economics. AWS Documentation. https://docs.aws.amazon.com. (In English).Сyber security in small and medium enterprises. Journal of Governance and Development (JGD). – 2022. – № 18(1). – Р. 75-87. https://doi.org/10.32890/jgd2022.18.1.5. DiVA portal, PDF.Syber security in small and medium enterprises. Journal of Governance and Development (JGD). – 2022. – № 18(1). – R. 75-87. https://doi.org/10.32890/jgd2022.18.1.5. DiVA portal, PDF. (In English).Digitalization of Business Processes. ResearchGate, 2021. WSEAS TRANSACTIONS ON BUSINESS AND ECONOMICS 18:569-580. https://doi.org/10.37394/23207.2021.18.57.Digitalization of Business Processes. ResearchGate, 2021. WSEAS TRANSACTIONS ON BUSINESS AND ECONOMICS 18:569-580. https://doi.org/10.37394/23207.2021.18.57. (In English).Sustainable Development of Small Business. Economics. Law. Innovation. – 2023. – № 2. – P. 17-28. https://doi.org/10.17586/2713-1874-2023-2-17-28.Sustainable Development of Small Business. Economics. Law. Innovation. – 2023. – № 2. – P. 17-28. https://doi.org/10.17586/2713-1874-2023-2-17-28. (In English).Kazakh small, medium businesses embrace digitisation and automation. (2019, May 10). – Astana Times, 2019.Kazakh small, medium businesses embrace digitisation and automation. (2019, May 10). – Astana Times, 2019. (In English).Intelligent Automation Market. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/intelligentprocess-automation-market-23417145.html. MarketsandMarkets.Intelligent Automation Market. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/intelligentprocess-automation-market-23417145.html. Markets and Markets. (In English).Thong J.Y.L. Resource constraints and information systems implementation in Singaporean small businesses / J.Y.L. Thong // Omega. – 2001. – № 29(2). – Р. 143-156. https://doi.org/10.1016/S0305-0483(00)00035-9.Thong J.Y.L. Resource constraints and information systems implementation in Singaporean small businesses / J.Y.L. Thong // Omega. – 2001. – № 29(2). – R. 143-156. https://doi.org/10.1016/S0305-0483(00)00035-9. (In English).Kotter J.P. Leading change: Why transformation efforts fail / J.P. Kotter // Harvard business review. – 1995. – № 73(2). – Р. 59-67. https://doi.org/10.1177/1742715015571393.Kotter J.P. Leading change: Why transformation efforts fail / J.P. Kotter // Harvard business review. – 1995. – № 73(2). – R. 59-67. https://doi.org/10.1177/1742715015571393. (In English).A Comparative Analysis of Deep Learning Frameworks for Industrial IoT Applications / A.M. Abdulla et al // IEEE Access. – 2023. – № 11. – Р. 12345-12356.A Comparative Analysis of Deep Learning Frameworks for Industrial IoT Applications / A.M. Abdulla et al // IEEE Access. – 2023. – № 11. – R. 12345-12356. (In English).Gartner. (2024). Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services. [Online]. Available: https://www.gartner.com/en/documents/4372099.Gartner. (2024). Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services. [Online]. Available: https://www.gartner.com/en/documents/4372099. (In English).Liu F.T. Isolation forest. In 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining / F.T. Liu, K.M. Ting, Z.H. Zhou // IEEE Xplore. – 2008. – № 17. – Р. 413-422. https://doi.org/10.1109/ICDM.Liu F.T. Isolation forest. In 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining / F.T. Liu, K.M. Ting, Z.H. Zhou // IEEE Xplore. – 2008. – № 17. – R. 413-422. https://doi.org/10.1109/ICDM. (In English).Министерство национальной экономики РК. (2023). Статистический сборник «Малый и средний бизнес в Казахстане», г. Астана.Ministerstvo natsional'noi ehkonomiki RK. (2023). Statisticheskii sbornik «Malyi i srednii biznes v KazakhstanE», g. Astana. (In Russian).Adadi A. Peeking inside the black-box: a survey on explainable artificial intelligence (XAI) / A. Adadi, M. Berrada // IEEE Access. – 2018. – PP(99):1-1. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2870052.Adadi A. Peeking inside the black-box: a survey on explainable artificial intelligence (XAI) / A. Adadi, M. Berrada // IEEE Access. – 2018. – PP(99):1-1. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2870052. (In English).

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