РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ФОРМИРОВАНИИ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА ТУРИЗМА В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОМ РАЗВИТИИ РЕГИОНА

Аннотация

В статье исследуется роль искусственного интеллекта как ключевого инструмента формирования комплексной системы мониторинга и оценки вклада туризма в социально-экономическое развитие региона. Актуальность исследования обусловлена возрастающей ролью туристской отрасли в структуре региональной экономики, а также необходимостью перехода от фрагментарного статистического учета туристской деятельности к интегрированным аналитическим системам, способным учитывать прямые и косвенные эффекты туризма на экономику, социальную сферу и пространственное развитие территории. Целью исследования является обоснование методических и аналитических возможностей использования искусственного интеллекта при формировании системы мониторинга вклада туризма в социально-экономическое развитие региона. Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи: проанализированы современные подходы к применению искусственного интеллекта и big data в туристской сфере и региональном управлении; выявлены ограничения традиционных статистических методов оценки вклада туризма в валовой региональный продукт и социально-экономическое развитие территорий; обоснована роль искусственного интеллекта как инструмента интеграции разнородных данных о туристской активности; разработана методическая модель мониторинга вклада туризма в социально-экономическое развитие региона, включающая экономические, социальные и инфраструктурно-пространственные показатели; определены направления практического применения интеллектуальных аналитических инструментов в системе регионального управления туризмом. Методологической основой исследования послужили методы экономического анализа, сравнительного и межстранового анализа, статистические методы обработки данных, а также элементы интеллектуального анализа данных. Эмпирическая база включает официальные статистические данные за 2022-2024 гг., материалы международных организаций, аналитические отчеты и практики внедрения ИИ-решений в туристской сфере. В результате исследования показано, что использование алгоритмов искусственного интеллекта позволяет повысить точность оценки вклада туризма в валовой региональный продукт, занятость, доходы населения, развитие малого бизнеса и инфраструктуры, а также обеспечивает возможность оценки мультипликативного эффекта туризма, слабо отражаемого в традиционной статистике. Сделан вывод о том, что интеграция искусственного интеллекта в региональные системы управления туризмом формирует предпосылки для перехода к проактивной модели региональной политики, основанной на прогнозировании, сценарном анализе и своевременной корректировке управленческих решений. Полученные результаты могут быть использованы при разработке региональных программ развития туризма и совершенствовании системы мониторинга социально-экономического развития субъектов Российской Федерации.

Ключевые слова: валовой региональный продукт, искусственный интеллект, мониторинг туристской деятельности, мультипликативный эффект туризма, региональная экономика, социально-экономическое развитие региона, туризм, цифровые технологии управления

Финансирование: исследование не имело спонсорской поддержки (собственные ресурсы).

Библиография

• Koo C., Shin S., Gretzel U., Xiang Zh. AI-Powered Smart Tourism 2.0: A 10-Year Retrospective and Updated Model // Electronic Markets. 2025. Vol. 35. Pp. 1-17. (На англ.). DOI: 10.1007/s12525-025-00847-y
• Buhalis D., O'Connor P., Leung R. Smart Hospitality: from Smart Cities and Smart Tourism towards Agile business Ecosystems in Networked Destinations // International Journal of Contemporary Hospitality Management. 2023. Vol. 35(1). Pp. 369-393. (На англ.). DOI: 10.1108/IJCHM-04-2022-0497
• Álvarez-García J., Durán-Sánchez A., del Río-Rama M. de la C., Simonetti B. Big Data and Tourism research: Measuring Research Impact // Quality & Quantity. 2023. Vol. 57(3). Pp. 271-292. (На англ.). DOI: 10.1007/s11135-020-01044-z
• Borowiecki K.J., Pedersen M.U., Palomeque M. Putting the Periphery on the Map: Tourism Activity Measured with Big Data // Tourism Economics. 2025. (На англ.). Pp. 1-35. DOI: 10.1177/13548166251355678
• Bi J.-W., Li H., Fan Z.-P. Tourism demand Forecasting with Time Series Imaging: A Deep Learning Model // Annals of Tourism Research. 2021. Vol. 90(3). (На англ.). DOI: 10.1016/j.annals.2021.103255
• Sun S., Li Y., Guo J.-e., Wang S. Tourism Demand Forecasting: An Ensemble Deep Learning Approach // Tourism Economics. 2022. Vol. 28(8). Pp. 2021-2049. (На англ.). DOI: 10.1177/13548166211025160
• Qin F., Bi J.-W., Li H., Xu H. Tourism Demand Forecasting using Social Media Data: A Deep Learning-Based Ensemble Model with Social Media Communication Conversion Rates // Annals of Tourism Research. 2025. Vol. 115. (На англ.). DOI: 10.1016/j.annals.2025.104058
• Ruan W.-Q., Zhang S.-N. Can Tourism Information Flow Enhance Regional Tourism Economic Linkages? // Journal of Hospitality and Tourism Management. 2021. Vol. 49(2). Pp. 614-623. (На англ.). DOI: 10.1016/j.jhtm.2021.11.012
• Тапскотт Д. Электронно-цифровое общество: плюсы и минусы эпохи сетевого интеллекта. М., Киев: Рефл-бук, INT Пресс, 1999. 408 с.
• Алексахин А.Н., Нохтуева Е.Н., Байтимерова Л.С. Цифровая трансформация в сфере туризма: тенденции и перспективы развития // Вестник Академии знаний. 2024. № 3(62). С. 674-679.
• Георгиевский А.Б. Сервитизация компании: предпосылки и результаты // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2022. Том 21. № 1. С. 74-104. DOI: 10.21638/11701/spbu08.2022.104
• Омарова Н.Ю. Создание и апробация инструмента принятия решений по управлению туристской отраслью региона на основе анализа больших данных // Маркетинг сотворчества и глобальные коммуникации доверия. 2020. С. 146-163.
• Rogers E.M. Diffusion of innovations (4th ed.). New York: The Free Press, 1995. 518 p. (На англ.).
• Gretzel U., Sigala M., Xiang Z., Koo C. Smart Tourism: Foundations and Developments // Electronic Markets. 2015. Vol. 25. Pp. 179-188. (На англ.). DOI: 10.1007/s12525-015-0196-8
• Омарова Н.Ю., Белякова Н.Ю., Юренский Д.А. К вопросу развития международного туризма в условиях пандемии COVID-19 // Beneficium. 2022. № 1(42). С. 92-99. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2022.1(42).92-99
• Талер Р. Новая поведенческая экономика. Почему люди нарушают правила традиционной экономики и как на этом заработать. М.: ЭКСМО, 2017. 368 с.
• Канеман Д. Думай медленно… Решай быстро. М.: АСТ, 2014. 653 с.
• Artificial Intelligence in the Travel & Tourism Industry. Reports 2022-2024 (2025). Statista. (На англ.). URL: https://www.statista.com/topics/10887/artificial-intelligence-ai-use-in-travel-and-tourism/#topicOverview (дата обращения 12.12.2026).
• Данные и цифровые платформы как фактор роста отрасли туризма в России (2021). Tourism Economics. URL: https://s3.amazonaws.com/tourism-economics/craft/Google-Russia-Final-Small-Russian.pdf (дата обращения 12.12.2026).

Информация об авторах

Наталья Юрьевна Омарова – д-р экон. наук, профессор; и.о. ректора, Муромский государственный педагогический институт, Муром, Россия. E-mail: natalya.omarova@novsu.ru. SPIN РИНЦ 6750-4452. ORCID 0000-0003-0678-4590. Scopus Author ID 57190431350

Андрей Геннадьевич Веселов – руководитель, Управление Федеральной налоговой службы России по Новгородской области, Великий Новгород, Россия. E-mail: diligencedignity@yandex.ru. SPIN РИНЦ 7046-9084. ORCID 0009-0002-1613-249X

Для цитирования: Омарова Н.Ю., Веселов А.Г. Роль искусственного интеллекта в формировании системы мониторинга туризма в социально-экономическом развитии региона // BENEFICIUM. 2026. № 1(58). С. 151-160. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2026.1(58).151-160