“LLM4IMPACT: АНАЛІЗ ВПЛИВУ IT-РІШЕНЬ НА БІЗНЕС-ПОКАЗНИКИ ЗА ДОПОМОГОЮ ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ” - МАКОВИШИН, ВОЛОДИМИР (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2025)
Сучасні інструменти бізнес-аналітики забезпечують високий рівень візуалізації даних та точності фінансових розрахунків, проте здебільшого ігнорують семантичний контекст — тобто змістовний аналіз текстової інформації, що відображає реальні потреби, емоції та очікування користувачів. Великі мовні моделі (LLM) відкривають нові горизонти у сфері бізнес-аналізу, зокрема у розумінні бізнес-вимог, прогнозуванні ефектів цифрових трансформацій і виявленні прихованих закономірностей між якісними й кількісними показниками. У цій статті представлено метод LLM4Impact, що поєднує аналітичні можливості великих мовних моделей із класичними підходами до оцінювання ефективності IT-рішень. Метод передбачає інтеграцію фінансових метрик (ROI, NPV, KPI) з лінгвістичним аналізом неструктурованих даних — таких як відгуки користувачів, бізнес-звіти чи вимоги до систем. Це дозволяє формувати комплексну метрику Business Impact Index (BII), яка враховує як економічний, так і контекстуальний ефект від впровадження технологічних рішень. Результати експериментальної оцінки на прикладі впровадження CRM-системи в середньому бізнесі демонструють значне підвищення точності аналізу бізнес-ефектів: загальний показник BII зріс на 19%, а час ухвалення управлінських рішень скоротився на 35%. Запропонований підхід доводить потенціал великих мовних моделей не лише як інструментів автоматизації, але й як інтелектуальних аналітиків, здатних поєднувати фінансові та поведінкові аспекти цифрової трансформації.