Цифрова трансформація ціноутворення аграрних підприємств на засадах штучного інтелекту

Abstract

У статті досліджено особливості цифрової трансформації ціноутворення аграрних підприємств на засадах штучного інтелекту в умовах високої волатильності ринку, кліматичних змін та глобальних економічних викликів. Обґрунтовано необхідність переходу від традиційних витратних моделей до динамічних цифрових систем управління цінами, що базуються на використанні Big Data, машинного навчання, прогнозної аналітики. Визначено ключові проблеми сучасного аграрного ціноутворення, серед яких інформаційна асиметрія, дисбаланс між собівартістю та ринковими цінами, а також низька адаптивність класичних методів до швидких змін ринкового середовища.

У роботі сформовано концептуальну модель трансформації принципів ціноутворення під впливом цифровізації та виокремлено актуальні цифрові принципи: предиктивність, динамічність, алгоритмічну прозорість, персоніфікацію та екосистемність. Доведено, що інтеграція інтелектуальних систем підтримки рішень дозволяє агропідприємствам мінімізувати ризики волатильності, оптимізувати прибутковість і забезпечити стратегічну стійкість бізнесу. Проаналізовано світовий досвід застосування моделей штучного інтелекту для прогнозування цін та управління аграрними процесами, зокрема використання ARIMA, LSTM та технологій глибокого навчання.

Встановлено, що використання цифрових платформ і прогнозної аналітики сприяє підвищенню ефективності цінової політики, автоматизації управлінських процесів та формуванню конкурентних переваг аграрних підприємств. Перспективи подальшого розвитку пов’язані з поширенням хмарних технологій, Blockchain та мобільних цифрових сервісів у агробізнесі./The agricultural sector currently depends critically on volatile global markets and unpredictable climate changes. This requires domestic enterprises to adopt new approaches to operational decision-making. However, existing pricing practices in Ukraine’s agro-industrial complex mainly rely on traditional cost-based methods that focus on internal production costs. These methods are unable to adequately account for rapid fluctuations in global supply and demand. This methodological gap results in significant profitability losses due to delayed responses to dynamic market signals and logistical challenges. Therefore, there is an urgent need to digitize pricing policies and implement intelligent decision support systems. Using artificial intelligence tools is becoming essential for ensuring the financial stability and competitiveness of agricultural enterprises in a changing economic environment.

Purpose. This study aims to establish the theoretical and methodological basis and practical applications of digitalizing pricing in agricultural enterprises using artificial intelligence, big data, and predictive analytics. The goal is to enhance pricing policy efficiency, mitigate volatility risks, and guarantee the strategic competitiveness of agribusiness amid global economic and security challenges.

Results. This study examines the features of digital pricing transformations in agricultural enterprises based on artificial intelligence in the context of high market volatility, climate change, and global economic challenges. The necessity of transitioning from traditional cost-based pricing models to dynamic digital price management systems is substantiated. A conceptual model for transforming pricing principles in the digital age has been developed, and relevant digital principles have been identified. The integration of intelligent decision-support systems has been proven to enable agricultural enterprises to minimize volatility risks, optimize profitability, and ensure the strategic sustainability of business operations. The use of digital platforms and predictive analytics has been shown to increase the efficiency of pricing policies, automate management processes, and create competitive advantages for agricultural enterprises.

Conclusіons. The study concludes that digital transformation of pricing based on artificial intelligence is indispensable for the development of modern agribusiness. This is especially important for overcoming price parity distortions. The use of intelligent systems reduces the gap between the cost of industrial resources and agricultural products by precisely managing fuel, fertilizer, and crop protection expenses. Predictive analytics effectiveness is ensured by the synergy of five components: systematic data collection using the Internet of Things (IoT), drones, and satellites; integration; application of machine learning algorithms; visualization tools; and generation of actionable insights. Practical testing of deep learning models confirms the ability to achieve high forecasting accuracy, with an error margin of only 0.29–9.8%. This enables farmers and agricultural holdings to optimize resource allocation, maximize yields, and minimize operational risks.