Розробка автоматизованої системи менеджменту контенту економічної аналітики з використанням інструментів штучного інтелекту

Abstract

У сучасному світі економічна аналітика зіштовхується із зростаючим обсягом даних, що потребують обробки та аналізу. У цій роботі запропоновано автоматизовану систему менеджменту контенту економічної аналітики, інтегровану з інструментами штучного інтелекту. Розроблена система поєднує функції традиційних CMS із можливостями генеративного штучного інтелекту (ШІ), що дозволяє створювати, організовувати та аналізувати економічний контент. Мета роботи полягає у створенні ефективного інструменту для автоматизації управління контентом та використання ШІ для генерації результатів економічної аналітики. Об’єктом дослідження є створення системи управління контентом та автоматизація створення тексту з результатами економічної аналітики. Предмет дослідження: розробка модулів системи управління контентомта інтеграція програмного інтерфейсу провайдерів штучного інтелекту для забезпечення автоматизації результатів аналітики. У межах дослідження було проведено аналіз літератури, визначено основні виклики та перспективи впровадження ШІ в управління контентом. Розроблено прототип CMS із функціоналом для генерації статей за допомогою моделей GPT, налаштованих на економічну тематику. Для цього використано передові технології, такі як Node.js, PostgreSQL та Prisma, що забезпечують масштабованість і продуктивність системи. Практична цінність роботи полягає в можливості скорочення часу і витрат на створення економічного контенту, зокрема статей, за рахунок автоматизації процесів. Інноваційність рішення підтверджується інтеграцією обробки природної мови (NLP) із керуванням контентом. Отримані результати демонструють високий потенціал запропонованої системи для застосування в економічних дослідженнях, бізнес-аналітиці та автоматизації процесів управління даними. Розроблена система вирішує ключові проблеми, пов’язані зі складністю інтеграції ШІ, якістю згенерованого контенту та взаємодією з користувачем, сприяючи ефективнішій роботі в цифровій економіці.

In the modern world, economic analytics is faced with a growing volume of data that requires processing and analysis. This paper proposes an automated content management system for economic analytics, integrated with artificial intelligence tools. The developed system combines the functions of traditional CMS with the capabilities of generative artificial intelligence (AI), which allows you to create, organize and analyze economic content. The purpose of the work is to create an effective tool for automating content management and using AI to generate economic analytics results. The object of the research is to create a content management system and automate the creation of text with the results of economic analytics. The subject of the research: development of content management system modules and integration of the software interface of artificial intelligence providers to ensure the automation of analytics results. The research conducted a literature analysis, identified the main challenges and prospects for implementing AI in content management. A prototype of a CMS with functionality for generating articles using GPT models, configured for economic topics, was developed. For this purpose, advanced technologies such as Node.js, PostgreSQL and Prisma were used, which ensure the scalability and performance of the system. The practical value of the work lies in the possibility of reducing the time and costs of creating economic content, in particular articles, by automating processes. The innovativeness of the solution is confirmed by the integration of natural language processing (NLP) with content management. The results obtained demonstrate the high potential of the proposed system for use in economic research, business analytics and automation of data management processes. The developed system solves key problems related to the complexity of AI integration, the quality of generated content and user interaction, contributing to more efficient work in the digital economy.