مقاله انگلیسی با ترجمه هوش مصنوعی چگونه کارایی تخصیص منابع شرکت‌ها را بهبود می‌بخشد؟

مشخصات مقاله  فهرست مطالب نمونه ترجمه مقاله انگلیسی خرید ترجمه مقالات مرتبط سفارش پروپوزال 

عنوان فارسی:

هوش مصنوعی چگونه کارایی تخصیص منابع شرکت‌ها را بهبود می‌بخشد؟

عنوان انگلیسی:

How does artificial intelligence improve firms’ resource allocation efficiency?

کد محصول: M2120

سال نشر: 2026

نام ناشر (پایگاه داده): الزویر

نام مجله:Finance Research Letters

نوع مقاله: علمی پژوهشی (Research Article)

متغیر : دارد

فرضیه: دارد

مدل مفهومی: مدل ریاضی دارد

پرسشنامه : ندارد

تعداد صفحه انگلیسی: 7 صفحه PDF

تعداد صفحه ترجمه فارسی:   18 صفحه WORD

قیمت فایل ترجمه شده:  88000 تومان

برای دانلود رایگان مقاله انگلیسی بر روی دکمه ذیل کلیک نمایید

وضعیت ترجمه: این مقاله به صورت کامل ترجمه شده برای خرید ترجمه کامل مقاله بر روی دکمه ذیل کلیک نمایید (لینک دانلود بلافاصله بعد از خرید نمایش داده می شود)

مقالات مرتبط با این موضوع: برای مشاهده سایر مقالات مرتبط با این موضوع (با ترجمه و بدون ترجمه)  بر روی دکمه ذیل کلیک نمایید

چکیده

مطالعه حاضر با هدف ارائه شواهد تجربی برای روشن‌سازی پیامدهای اقتصادی هوش مصنوعی در بخش شرکتی، تأثیر بکارگیری هوش مصنوعی (AI) را بر کارایی تخصیص منابع درون شرکت‌ها بررسی کرده و سازوکارهای زیربنایی آن را تحلیل می‌کند. این پژوهش، با استفاده از داده‌های شرکت‌های پذیرفته شده در بورس A-share چین ، نشان می‌دهد که بکارگیری هوش مصنوعی به‌صورت معناداری کارایی تخصیص منابع را بهبود می‌بخشد. آزمون‌های مکانیسم نشان می‌دهند که هوش مصنوعی از دو مسیر اصلی موجب افزایش کارایی می‌شود: نخست، از طریق ارتقای بهره‌وری کل عوامل با بهینه‌سازی ترکیب نهاده­ها و تقویت نوآوری فناورانه؛ و دوم، از طریق افزایش شفافیت اطلاعات با یکپارچه‌سازی داده‌های بلادرنگ و تحلیل‌های پیشرفته، که در نتیجه، عدم تقارن اطلاعاتی را کاهش می‌دهد. بررسی های بیشتر نشان می‌دهد که اثرات هوش مصنوعی متنوع است، به‌گونه‌ای که تأثیر چشمگیرتری در کاهش افزونگی منابع نسبت به کاهش کمبود منابع دارد. این یافته‌ها نقش محوری هوش مصنوعی را در دگرگونی شیوه‌های عملیاتی شرکت‌ها و مدیریت منابع برجسته می‌سازند و بینش‌هایی برای مدیرانی که از هوش مصنوعی برای ارتقای کارایی استفاده می‌کنند و برای سیاست‌گذارانی که استفاده از هوش مصنوعی را به‌عنوان کاتالیزور رشد اقتصادی و پیشرفت صنعتی ترویج می‌دهند، فراهم می‌آورد.
کلیدواژه‌ها: هوش مصنوعی، کارایی تخصیص منابع، بهره‌وری کل عوامل، شفافیت اطلاعات

Abstract: This study examines the impact of artificial intelligence (AI) implementation on the efficiency of resource allocation within enterprises and analyzes the underlying mechanisms, aiming to provide empirical evidence to elucidate the economic implications of AI in the corporate sector. The study, which utilizes data from Chinese A-share listed companies, reveals that the implementation of AI significantly enhances resource allocation efficiency. Mechanism tests indicate that AI enhances efficiency through two primary avenues: augmenting total factor productivity by optimizing input combinations and fostering technological innovation, and enhancing information transparency through real-time data integration and sophisticated analytics, thereby diminishing information asymmetry. A subsequent study reveals varied impacts, indicating that AI has a more pronounced influence on reducing resource redundancy than on mitigating resource insufficiency. These findings underscore AI’s pivotal role in transforming corporate operating methods and resource management, providing insights for managers who utilize AI to improve efficiency and for policymakers advocating AI adoption as a catalyst for economic growth and industrial advancement.

Keywords: Artificial intelligence, Resource allocation efficiency, Total factor productivity, Information transparency

1.مقدمه

در عصر پیشرفت سریع فناوری و افزایش رقابت جهانی، اهمیت تخصیص منابع برای بقا، توسعه و رشد اقتصادی شرکت‌ها را نمی‌توان نادیده گرفت. تخصیص منابع موجب می‌شود سرمایه، نیروی کار و مواد با بیشترین کارایی به‌کار گرفته شوند، اتلاف به حداقل برسد و ارزش تولید به حداکثر مقدار خود افزایش یابد (ال‌راعی و همکاران، 2025). کارایی تخصیص منابع، سودآوری، تاب‌آوری عملیاتی و نوآوری کسب‌وکار را بهبود می‌دهد. این کارایی با کاهش ناکارایی کلی و انتقال منابع از صنایع کم‌بازده به صنایع پربازده، بهره‌وری، پیشرفت صنعتی و رشد اقتصادی بلندمدت را ارتقا می‌دهد. از آنجا که بازار به‌سرعت در حال تغییر است، شرکت‌ها نیز ناگزیر باید تغییر کنند. آنان باید خود را با تغییر در ترجیحات مشتریان، تحولات فناوری و مقررات جدید منطبق سازند. بنابراین، لازم است تصمیمات سریع‌تر و بر مبنای بینش‌های داده‌محور اتخاذ شوند تا با اهداف و فرصت‌های بازار هماهنگ باشند…

1.Introduction In an era of rapid technological advancement and increasing global rivalry, the importance of resource allocation for company survival, development, and economic growth cannot be overstated. Resource allocation makes capital, labour, and material usage the most efficient use of resources and minimises waste and maximises value output (Al-Raeei, 2025). Resource allocation efficiency improves business profitability, operational resilience, and innovation. It improves productivity, industrial progress, and long-term economic growth by cutting down overall inefficiency and reallocating resources from low- to higher-productivity industries. Because the market is changing, firms have to change too. They have to adapt to how people want things to be different than before, changes in technology, and new rules that say what they are allowed or not allowed to do. So, it needs to make decisions faster and base those choices on data-driven insights to match its goals and chances in the market…

2.تدوین فرضیه‌ها

با بهره‌گیری از نظریه اقتصاد اطلاعات، شرکت‌ها می‌توانند عدم تقارن اطلاعاتی را در تخصیص منابع کاهش دهند. به‌دلیل محدودیت‌های پردازش داده، تخصیص منابع سنتی قادر نبود به‌درستی تقاضای بازار، ظرفیت تأمین‌کنندگان و محدودیت‌های تولید داخلی را شناسایی کند. سامانه‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های ساختار‌یافته و غیرساختار‌یافته در مورد رفتار مشتریان، لجستیک زنجیره تأمین و کارایی خطوط تولید را تقریباً در زمان واقعی تحلیل کنند. هوش مصنوعی با استفاده از پردازش زبان طبیعی و تحلیل پیش‌بینانه (هان و همکاران، 2025) می‌تواند روابط پنهان بین نهاده‌های منابع و کارایی خروجی را کشف کند. هنگامی که اطلاعات متقارن‌تر می‌شود، مدیران قادر خواهند بود سرمایه، نیروی کار و کالاها را در کاراترین مسیر تخصیص دهند، اتلاف را کاهش دهند و بازده را افزایش دهند. هوش مصنوعی بر مبنای نظریه بهینه‌سازی پویا و تصمیم‌گیری تطبیقی در سامانه‌های پیچیده پایه‌گذاری شده است که می‌توان آن را در کارایی تخصیص مجدد منابع به کار گرفت. سامانه‌های پیچیده و درهم‌تنیده باعث می‌شوند که تصمیمات تخصیص منابع در یک بخش بر کل سازمان اثر بگذارند (جیانگ و همکاران، 2025). برنامه‌ریزی ایستای سنتی ناکارآمد است زیرا نمی‌تواند تغییرات واقعی و بلادرنگ محیط داخلی و خارجی را لحاظ کند. هوش مصنوعی قادر است سناریوهای مختلف توزیع منابع را شبیه‌سازی و خود را با تغییرات انطباق دهد، چرا که می‌تواند سامانه‌های پیچیده را مدل‌سازی کرده و به‌طور مداوم بیاموزد (ون و دِنگ، 2024)…

2. Hypotheses development By adopting information economics theory, companies can reduce information asymmetry in their resource allocation. Due to the lack of data processing capabilities, traditional resource allocation could not seize market demand, supplier capacity, and internal production restrictions. AI systems can analyze both structured and unstructured data on customer behavior, supply chain logistics, and production line efficiency in near real-time. AI increases estimated demand, with natural language processing and predictive analytics (Han et al., 2025) finding hidden relations between resource inputs and output efficiency. When information is less asymmetrical, managers can better allocate money, labor, and commodities to their most productive use, reducing waste and improving returns. AI is based on dynamic optimization and adaptive decision-making complex system theory, which can be applied in resource reallocation efficiency. Complex and interconnected systems allow resource allocation decisions within one department to impact the entire organization (Jiang et al., 2025). Traditional static planning is wasteful because it fails to account for actual, real-time changes in internal and external context. AI can imitate many different distribution scenarios and adjust to changes because it can model complex systems and constantly learn (Wen and Deng, 2024)…

5.نتیجه‌گیری

این مطالعه با هدف درک تأثیر هوش مصنوعی بر وضعیت اقتصادی شرکت‌ها انجام شده است. آزمون‌های تجربی نشان می‌دهند که هوش مصنوعی کارایی تخصیص منابع را از دو مسیر بهبود می‌بخشد — نخست، با بهینه‌سازی ترکیب نهاده‌ها، خودکارسازی فرآیندهای پیچیده، و تحریک نوآوری فناورانه، رشد تولید را تسریع و انتقال منابع را آسان‌تر می‌کند؛ دوم، با شفاف‌تر کردن اطلاعات از طریق اتصال بلادرنگ داده‌ها، تفکر نوآورانه، و بازطراحی سازوکارها. افزون بر این، نتایج نشان می‌دهند هوش مصنوعی در شناسایی و کاهش موجودی مازاد، ماشین‌آلات بلااستفاده و کمبود منابع بسیار مؤثر است؛ بدین ترتیب، در کشف ناکارایی‌های قابل توجه سامانه‌ها و اصلاح آن‌ها از طریق داده‌ها تواناست. این یافته‌ها نشان می‌دهند هوش مصنوعی چگونه در حال تغییر شیوه استفاده شرکت‌ها از منابع است و چگونه افراد می‌توانند کار خود را در مسیرهای جدید مدیریتی سامان دهند؛ این امر اطلاعات مهمی برای مدیران و سیاست‌گذارانی فراهم می‌آورد که می‌خواهند با استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی عملکرد بهتر و رشد اقتصادی را ارتقا دهند…

5. Conclusion This study aims to help us understand how artificial intelligence impacts a company’s economic situation. By means tests, we find that AI makes resource allocation more efficient through two channels – by making input combinations better, automating complicated stuff, and stirring up new tech things, it makes production grow faster and resources move around easier; by making info more straightforward through real-time data joining, innovative thinking, and changes. Following that, I think AI is mighty when it comes to spotting and cutting down surplus stock, redundant machines, and not having enough resources, so AI’s good at finding considerable inefficiencies in systems and figuring out how to do them better with data. These findings point out how AI is changing the way companies use their resources, and how different people can manage their work in new ways, giving important information for bosses who want to do a better job and for people in charge of making rules who want more companies to use AI to help make money and move ahead in the industry…