При выборе программного обеспечения, применяемого в технологиях информационного моделирования в области строительства, следует учитывать немало факторов: как возможности программного комплекса в среде разработки, так и способность выполнять специализированные расчеты и анализ по данным проекта. В диссертации рассмотрены нюансы построения корректной архитектурной модели в ArchiCAD, исследованы методы ее экспорта в ЛИРА-САПР для расчета несущих конструкций из сборного железобетона, разработаны методические рекомендации по созданию архитектурной модели, которые позволяют избежать ошибок и трудностей при передачи на расчет, а также помогают оптимизировать работу Научно-проектной компании «АСПект». / At the stage of selecting information modeling software in the field of construction, many factors should be taken into account such as the capabilities of the software complex in the development environment, and the ability to perform specialized calculations and analysis according to project data. The dissertation considers the nuances of correct architectural model building in ArchiCAD, researches the methods of its export to LIRA-CAD for calculating load-bearing structures from precast reinforced concrete, developed methodological recommendations for creating an architectural model that avoid errors and difficulties in transferring to calculation, and also help optimize the work of the Scientific and Design Company "ASPekt."

В диссертации были изучены особенности использования методов машинного обучения в сфере страхования. Рассмотрены возможности архитектурного подхода в разработке модели машинного обучения. Осуществлен анализ тенденций цифровой трансформации сферы страхования. Осуществлена оценка результативности использования машинного обучения в страховании. Построена полная модель архитектуры ПАО СК «Росгосстрах». Разработана аналитическая модель машинного обучения в сфере тарификации страховой компании. На основе процессного подхода детально рассмотрены все фазы проекта по внедрению модели машинного обучения в деятельность страховой компании. Разработана и реализована имитационная модель управления проектом разработки и внедрения модели машинного обучения в деятельность страховой компании на основе различных сценарием. / The dissertation studied the features of using machine learning methods in the field of insurance. The possibilities of the architectural approach in the development of a machine learning model are considered. The analysis of trends in the digital transformation of the insurance industry has been carried out. The effectiveness of the use of machine learning in insurance has been evaluated. A complete model of the architecture of PJSC IC Rosgosstrakh was built. An analytical model of machine learning in the field of tariffing of an insurance company has been developed. Based on the process approach, all phases of the project to introduce a machine learning model into the activities of an insurance company are considered in detail. A simulation model for project management for the development and implementation of a machine learning model in the activities of an insurance company has been developed and implemented based on various scenarios.