РЕАЛИЗАЦИЯ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АДАПТИВНОЙ BPM-СИСТЕМЫ ДЛЯ МСБ: КЕЙС-СТАДИ НА ОСНОВЕ ML И SERVERLESS С УЧЕТОМ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ

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.

1. Классификация 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.

2. 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.

3. Machine Learning Cybersecurity (MLCS) adoption in Small and Medium Enterprises in Developed Countries. – Computers 2021. – 10(11), 150; https://doi.org/10.3390/computers10110150.

4. 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.

5. 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.

6. How companies in Kazakhstan get ready for the AI revolution. KPMG, Kazakhstan-AI-Readiness-eng, 2024.

7. EDMS (Russian market). TAdviser, 2024.

8. Carreira J. A Case for Serverless Machine Learning / J. Carreira // Computer Science. – 2018. – Р. 35-47.

9. 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.

10. 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.

11. Case studies – Optimizing Enterprise Economics. AWS Documentation. https://docs.aws.amazon.com.

12. 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.

13. Digitalization of Business Processes. ResearchGate, 2021. WSEAS TRANSACTIONS ON BUSINESS AND ECONOMICS 18:569-580. https://doi.org/10.37394/23207.2021.18.57.

14. Sustainable Development of Small Business. Economics. Law. Innovation. – 2023. – № 2. – P. 17-28. https://doi.org/10.17586/2713-1874-2023-2-17-28.

15. Kazakh small, medium businesses embrace digitisation and automation. (2019, May 10). – Astana Times, 2019.

16. Intelligent Automation Market. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/intelligentprocess-automation-market-23417145.html. MarketsandMarkets.

17. 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.

18. 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.

19. A Comparative Analysis of Deep Learning Frameworks for Industrial IoT Applications / A.M. Abdulla et al // IEEE Access. – 2023. – № 11. – Р. 12345-12356.

20. Gartner. (2024). Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services. [Online]. Available: https://www.gartner.com/en/documents/4372099.

21. 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.

22. Министерство национальной экономики РК. (2023). Статистический сборник «Малый и средний бизнес в Казахстане», г. Астана.

23. 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.