Главная страница » Публикации

Публикации

Скользящее бюджетирование как технология управления бизнес-процессами организации

Введение

Бюджетирование является важнейшим аспектом финансового планирования как для частных лиц, так и для компаний. Бюджетирование предполагает планирование, с помощью которого можно отслеживать расходы, ставить цели и принимать обоснованные решения о расходовании имеющихся в распоряжении средств. Как показывает практика, успех любой компании зависит от грамотного составления бюджета. Оптимизировать бюджетирование и сделать его еще более эффективным поможет методика скользящего бюджетирования – динамичный подход, который обеспечивает гибкость и адаптивность в финансовом планировании.

На протяжении многих десятилетий традиционный метод составления бюджета широко используется при финансовом планировании. Он предполагает создание фиксированного бюджета в начале года и его соблюдение в течение всего периода, как правило, календарного года. Хотя этот метод обеспечивает структуру и определенность, он может оказаться не столь эффективным в сегодняшней быстро меняющейся бизнес-среде. С другой стороны, скользящее бюджетирование предлагает более гибкий и динамичный подход [1].

 

Результаты исследований

Вместо того, чтобы устанавливать фиксированный бюджет на весь год, скользящие бюджеты обычно составляются на более короткие периоды времени, такие как кварталы или месяцы и прогнозируются на 12, 18 или 24 месяца вперед. Например, годовой бюджет компании на 2023 год станет скользящим бюджетом, если в марте 2023 года к нему будет добавлен бюджет на февраль 2024 года (вместо бюджета на февраль 2023 года). На данный момент скользящий бюджет будет охватывать все доходы, расходы и прибыль с 1 марта 2023 года по 29 февраля 2024 года. Как только наступит март 2023 года, скользящий бюджет будет состоять из 12 ежемесячных бюджетов с 1 апреля 2023 года по 31 марта 2024 года. И с этого момента цикл продолжается. По истечении текущего месячного бюджета в конце этого срока добавляется новый месячный бюджет, что позволяет сохранить прогноз на 12 месяцев. Наглядно это можно представить в таблице 1.

 

Таблица 1 – Визуализация скользящего бюджетирования

2023 год 2024 год
1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв. 1 кв. 2 кв. 3 кв. 4 кв.
Первоначальный годовой бюджет
Скользящий бюджет 2023, 2 кв.
Скользящий бюджет 2023, 3 кв.
Скользящий бюджет 2023, 4 кв.
Скользящий бюджет 2024, 1 кв.

 

Таким образом, метод скользящего бюджетирования позволяет компаниям адаптировать свои финансовые планы в зависимости от меняющихся рыночных условий и внутренних факторов. Одним из ключевых преимуществ скользящих бюджетов является то, что они позволяют получать информацию о финансовых показателях в режиме реального времени. Постоянно обновляя и корректируя бюджет, предприятия могут выявлять потенциальные проблемы или возможности на ранней стадии и соответствующим образом корректировать свои стратегии. Кроме того, скользящие бюджеты способствуют повышению подотчетности в организациях. Благодаря регулярным проверкам и корректировкам сотрудники с большей вероятностью будут сосредоточены на достижении своих финансовых целей в течение всего года. Еще одним преимуществом является повышение гибкости процессов принятия решений. Поскольку рыночные условия в наши дни быстро меняются, наличие гибкого бюджета позволяет компаниям быстро реагировать, перераспределяя ресурсы или инвестируя в новые возможности, не будучи ограниченными жесткими годовыми бюджетами. Чтобы эффективно составить скользящий бюджет, необходимо определить четкие цели и задачи на каждый период времени (ежеквартально или ежемесячно).

Следующий этап – это сбор данных из разных отделов для точной оценки доходов и расходов и учета любых ожидаемых изменений в течение этого конкретного периода времени. Следует проводить регулярные встречи с заинтересованными сторонами для сопоставления фактических результатов с прогнозируемыми цифрами, чтобы при необходимости можно было оперативно внести коррективы. Благодаря успешному внедрению скользящих бюджетов многие компании (например, ООО «Таткабель», ОАО «Отечественные лекарства», Timana Co, Stock Dock LLC (США), VEM Tooling (Китай)) добились повышения точности прогнозирования будущего роста продаж, что привело к эффективному распределению ресурсов. Хотя традиционное бюджетирование по-прежнему имеет свои преимущества, переход на скользящий бюджет может обеспечить большую гибкость и адаптивность в условиях современного постоянно меняющегося бизнес-ландшафта благодаря регулярному анализу и корректировке финансовых показателей [4].

Английский профессор экономики Колин Друри определяет скользящий бюджет как «бюджет, в котором планирование происходит непрерывно, данные после завершения отчетного периода в последующих периодах могут корректироваться, кроме этого, к бюджету добавляется дополнительный период. Скользящий бюджет всегда имеет полный период (например, в 12 месяцев)» [2].

Для эффективного внедрения метода скользящего бюджетирования в бизнес-процесс организации необходимо понимать и разбираться в тех доступных типах бюджетов и выбрать те, которые наилучшим образом соответствуют конкретным потребностям определенной компании (рис.1).

 

Виды скользящего бюджета

Рисунок 1 – Виды скользящего бюджета

 

Бюджет продаж – это финансовый план, в котором оценивается ожидаемый доход от продаж компании за определенный период, обычно за год. В нем учитываются прошлые продажи, тенденции рынка, маркетинговые стратегии и сбытовая политика, производственные мощности и ценовая политика для прогнозирования достижимых уровней продаж.

Производственный бюджет оценивает ожидаемый уровень производства товаров или услуг на определенный период и помогает предприятиям определить необходимые ресурсы, такие как рабочая сила и материалы, для удовлетворения ожидаемого спроса, оптимизации использования ресурсов и минимизации отходов.

Бюджет накладных расходов – это финансовый план, в котором оцениваются косвенные затраты на ведение бизнеса, такие как аренда, коммунальные услуги, заработная плата и техническое обслуживание. Данный вид бюджета способствует рациональному распределению ресурсов и эффективному управлению затратами для поддержания финансовой стабильности организации и достижения ее долгосрочных целей.

Финансовый бюджет оценивает долгосрочные и краткосрочные планы компании по оптимальному продолжению деятельности. Этот тип бюджетирования фокусируется на правильных направлениях инвестирования избыточного денежного потока для получения максимальной прибыли.

Бюджет капитальных вложений предусматривает выделение средств на долгосрочные инвестиции, включая покупку недвижимости или нового оборудования.

Основной бюджет содержит полный обзор всех финансовых аспектов, связанных с коммерческой деятельностью организации, включая бюджет накладных расходов, рекламный бюджет и многое другое.

Известно, что мир бизнеса постоянно меняется, поэтому быть в курсе возможных изменений в нормативных актах, поведении потребителей, появления новых тенденций крайне важно и необходимо.

Модель скользящего бюджетирования позволяет компаниям предвидеть внезапные изменения на рынке, и, как следствие, способствует их адаптации к инфляции, новым условиям конкуренции или изменениям в предпочтениях потребителей и процветанию в условиях неопределенности [6].

Скользящие бюджеты могут быть особенно полезны для отраслей, подверженных значительным сезонным колебаниям, таких как туризм или розничная торговля. Благодаря скользящему бюджету предприятия могут соответствующим образом корректировать свои прогнозы расходов, обеспечивая стабильную прибыль в разное время года.

Отрасли, в которых происходят изменения в законодательстве или быстрый технологический прогресс, могут значительно выиграть от внедрения скользящих бюджетов или бюджетирования с нуля. Скользящие бюджеты обеспечивают большую гибкость в финансовом планировании, позволяют предприятиям принимать более обоснованные решения, которые в конечном итоге приводят к улучшению финансовых результатов [5]. Что касается бюджетирования с нуля, то здесь гарантируется, что все расходы и инвестиции будут оправданы с нуля.

Для формирования скользящих бюджетов можно использовать следующие методы, представленные на рисунке 2:

 

Методы скользящего бюджета

Рисунок 2 – Методы скользящего бюджета

 

Приростное бюджетирование, уже ставшее традиционным для российских компаний, ориентировано на стабильно работающий бизнес, уверенно чувствующий себя на рынке в обозримом будущем. Составление бюджета предполагает незначительную корректировку фактических данных предыдущего периода с учетом прогнозируемых темпов инфляции, роста тарифов, изменения налоговых ставок [3].

Бюджетирование на основе деятельности, или процессно-ориентированное бюджетирование (activitybased budgeting), активно применяемое в России в последние 7-10 лет, базируется на анализе видов деятельности предприятия, на его бизнес-процессах, и дальнейшем тщательном изучении тех из них, которые связаны с расходами, способствует оптимизации затрат с целью максимизации прибыли.

Концепция бюджетирования с нулевым уровнем затрат предполагает, что какая-либо деятельность до этого не велась. Бюджетирование «с нуля» — это высокоэффективный инструмент бизнес-планирования, который помогает компании выявлять и устранять ненужные затраты, контролировать свои расходы и фокусироваться на высокодоходных инициативах.

Кайзен-бюджетирование подразумевает постоянное снижение затрат и достижение лучших финансовых показателей, чем были заложены в бюджет в начале периода.

Этапы создания скользящих бюджетов:

  1. Вовлечение всех заинтересованных сторон в составление скользящего бюджета. Данный этап требует участия учредителей и руководителей всех отделов, чтобы было достигнуто всеобщее понимание того, как работает этот метод.
  2. Определение потребностей организации в ресурсах. Данный этап предполагает подготовку цифр и прогнозов руководителями отделов до момента составления скользящего бюджета, так как именно руководители играют важную роль в формировании бюджета и его дальнейшем распределении. Также, необходимо надежное программное обеспечение. В случае непредвиденных дополнительных затрат на любое программное обеспечение, организация по-прежнему должна обеспечить рентабельность инвестиций, необходимую компании.
  3. Разработка рабочих процессов составления бюджета. Для составления точного бюджета и оптимизации рабочего процесса необходимо полное сотрудничество между отделами, службами и структурными подразделениями организации.
  4. Определение сроков. После разработки рабочих процессов необходимо решить, на какой временной период будет рассчитан бюджет предприятия в будущем и как часто он будет обновляться (каждый месяц/квартал/полугодие/год). В зависимости от этого и будет составлен план текущего бюджета. Следует обратить внимание на тот факт, что долгосрочное бюджетирование и отчетные периоды могут помочь в решении конкретных задач, в то время как краткосрочное бюджетирование, скорее всего, повысит точность. Однако более короткие сроки могут оказаться недостаточно перспективными для бизнес-модели компании.
  5. Корректировка бюджета.

Чаще всего корректировки происходят в соответствии с изменениями, выявленными при анализе отклонений в бюджете в конце каждого месяца. Тем не менее, увязать все тенденции с моделью скользящего бюджета может быть непросто. Лучше вносить изменения в бюджет постепенно, принимая эффективные управленческие решения.

  1. Мониторинг исполнения бюджета. Заключительным этапом составления скользящего бюджета является мониторинг фактического исполнения бюджета. Этот этап должен включать тщательный финансовый аудит процесса составления бюджета, чтобы убедиться, что скользящий бюджет имеет высокие шансы для достижения целей бизнеса. В случае отсутствия роста рентабельности или не достижения своих финансовых целей, необходимо выяснить, в каких областях текущего бюджета есть возможности для оптимизации бизнес-процессов, и является ли этот метод бюджетирования подходящим для компании на данный момент.

Таким образом, внедрение в практику организации скользящего бюджетирования охватывает все шесть этапов и приводит к следующим положительным моментам:

  • повышенная гибкость (скользящий бюджет может быть легко пересмотрен по мере необходимости в связи с изменениями на рынке или в поведении потребителей, тем самым гарантируется точность прогнозов из месяца в месяц);
  • помощь в снижении рисков (скользящий бюджет обеспечивает непрерывный поток финансовой информации, позволяя предприятиям отслеживать свои финансовые показатели и выявлять потенциальные проблемы по мере их возникновения);
  • эффективное принятие решений (скользящие бюджеты предоставляют своевременную и точную информацию, которая позволяет компаниям принимать более обоснованные решения о своих расходах и распределении ресурсов, инвестициях и других стратегических инициативах);
  • оптимизированная коммуникация (надежная взаимосвязь как внутри компании, так и с заинтересованными сторонами. Предоставляя актуальную финансовую информацию, скользящий бюджет отражает тот факт, что внутри компании все работают над достижением одних и тех же целей. Составление отчетов с точными финансовыми прогнозами для заинтересованных сторон повышает доверие к компании и может привести к поддержке со стороны и расширению возможностей для финансирования бизнеса).

Как и в любой деловой практике, скользящее бюджетирование имеет преимущества и недостатки.

Выделим преимущества скользящего бюджетирования:

  1. Снижение неопределенности и повышение тактической эффективности при управлении денежными потоками, устранении сбоев в работе или применении новых знаний для использования возможностей роста, инвестиций или повышения прибыльности.
  2. Точное представление финансового состояния.
  3. Гибкость и оперативность. Скользящий бюджет легко скорректировать, внести в него изменения и провести сценарный анализ с учетом колебаний рынка, использовать новые возможности и установить реалистичные лимиты расходов на следующий год. Непредвиденные расходы также могут быть компенсированы в последующие месяцы за счет сокращения или корректировки более гибких позиций, например, расходы на маркетинговую кампанию или отсрочка найма персонала, не связанного с выполнением важных задач.
  4. Своевременное составление бюджета позволяет организациям оперативно реагировать на предполагаемые изменения, использовать возможности, которые были не доступны на момент формирования бюджета, и предотвращать возникшие трудности.
  5. Выявление сильных сторон организации, а также ее потенциальных недостатков. Скользящий бюджет помогает в процессе планирования, устраняет любые существенные недостатки и концентрируется на укреплении потенциала.

Недостатками скользящего бюджетирования являются:

  1. Для составления скользящих бюджетов часто требуется больше времени,усилий и денежных средств. В частности, бухгалтерии компании приходится прилагать значительные усилия для пересмотра затрат и оценки запасов каждый раз при составлении скользящего бюджета.
  2. Данный вид бюджета демотивирует сотрудников при наличии трудно достижимых целей.
  3. Скользящий бюджет не рекомендуется применять в компаниях со статичными условиями.
  4. Регулярное обновление скользящих бюджетов также может привести к путанице в цифрах.

 

Выводы

Обобщая все выше сказанное, можно сделать вывод о том, что скользящий бюджет — это непрерывный процесс составления бюджета, при котором бюджет составляется ежеквартально/раз в полгода/досрочно на основе последнего бюджета. Оценка скользящего бюджета проводится в конце каждого бюджетного периода. Скользящий бюджет дает сотрудникам четкое представление о бизнес-задачах и о том, что нужно делать для их достижения. Для успешного составления бюджета информация, используемая при его составлении, должна быть достоверной; в противном случае это нанесет ущерб бизнесу и сотрудникам.

Внедрение скользящего бюджета может обеспечить многочисленные преимущества и гибкость в финансовом планировании. Отказавшись от традиционных статичных бюджетов, предприятия смогут адаптироваться к меняющимся обстоятельствам и принимать более обоснованные решения. Преимущества скользящего бюджета очевидны. Оно позволяет вносить упреждающие коррективы, лучше прогнозировать, обеспечивает лучшую видимость финансовых показателей, способствует эффективному распределению ресурсов и повышает подотчетность на всех уровнях организации или личных финансов. Для эффективного составления скользящего бюджета важно установить четкие цели и задания, собрать точные данные о доходах и расходах, регулярно анализировать и корректировать бюджет на основе фактических результатов или изменений обстоятельств. Этот повторяющийся процесс гарантирует, что бюджет остается актуальным в течение всего года.

Библиографический список:

  1. Винокурова, О.А. Оптимизация процесса бюджетирования в газотранспортной компании / О. А. Винокурова // Научный взгляд в будущее. – 2021. – Т. 1, № 23. – С. 69-73.
  2. Друри, К. Управленческий и производственный учёт. Вводный курс. — М.: Юнити-Дана, 2016. — С. 404. — 735 с.
  3. Карпова, В. В. Индивидуализация модели бюджетирования: концептуальные подходы и инструменты построения / В. В. Карпова // Учет. Анализ. Аудит. – 2016. – № 3. – С. 42-49.
  4. Карпова, Т.П. Учет затрат и калькулирования в сфере производства продукции (работ, услуг): учебное пособие / Т. П. Карпова. — Москва: Центркаталог, 2021. – 331с.
  5. Banham, R., 2011. Let it roll: Why more companies are abandoning budgets in favour of rolling forecasts, CFO May 42-47.
  6. Egiyi, M. A. (2023). Financial Management in Startups: Analysing Unique Accounting Challenges and Strategies. Contemporary Journal of Management 5(4), 64-80.

Скользящее бюджетирование как технология управления бизнес-процессами организации Читать дальше »

Формирование слеш-карьеризма на рынке труда в цифровой среде

Введение

В современном обществе слеш-карьеризм становится способом выживания и нормой жизни многих людей в разных странах. В условиях рыночной неопределённости и дестабилизации экономики, специалисты стремятся освоить несколько профессий, и за счет этого, снизить риски от потери работы, эти тенденции в последних исследованиях зарубежных авторов, стали называться слеш-карьеризмом. Развитие Интернета, появление специальных информационных платформ, дистанционных форм работы, соцсетей и сайтов положительно влияет на данные тенденции [5].

Следует указать, что с развитием Информационного общества, Интернет-технологий и удаленных форм работы, слеш-карьеризм, становится не только нормой, но и необходимостью для успешной реализации личности и общества [6]. Этому способствует рост производительности труда, снижение уровня жизни населения, количества занятых в экономике, высокие налоги и отчисления в социальные фонды значительного количества средств от прибыли предприятий при найме персонала на постоянной основе и их высокая закредитованность, дефицит на рынке труда высококвалифицированных сотрудников, низкая оплата труда при полной занятости сотрудников в организации, рост арендных платежей со стороны арендодателей, инфляция, безработица.

Большую роль на развитие этих тенденций на рынке труда  оказала Пандемия, при которой, многие организации были закрыты и люди потеряли работу, а некоторые из них, работали из дома, что сильно снижало затраты организаций на содержание офисов и персонала. Государство активно стало пропагандировать патенты, самозанятость и регистрацию лиц, потерявших постоянный заработок, как Индивидуальных предпринимателей. После локдауна многие сотрудники предприятий остались работать удаленно, а компании, получившие опыт ведения данного бизнеса с использованием современных информационных платформ, дистанционных форм работы, получили значительное сокращение затрат. Эти и другие проблемы занятости в условиях цифровой трансформации общества и рынка труда, требуют отдельного изучения, определения дальнейших проблем и перспектив развития.

 

Результаты исследований

Теоретическую основу исследования составили представленные в работах российских и зарубежных авторов идеи трансформации рынка труда и занятости, связанные с развитием цифровой экономики, специализированных интернет-платформ, прорывными цифровыми технологиями, появлением слеш-карьеризма и фриланса как новой формы занятости в современной экономике.

Методика исследования строится на сравнительном и временном анализе представлений о слеш-экономике как новой трансформации рынка труда в цифровой среде.

Государство, повышая налоги, социальные накопления, стимулирует развитие направлений, таких как: слеш-маркетинг, фриланс, самозанятость. При этом, работник, так как не имеет стабильного заработка, должен постоянно расширять свои компетенции, постоянно развивать свои профессиональные знания, умения и навыки.

Цель — исследовать теоретические вопросы и разработать практические рекомендации по развитию слеш-карьеризма в цифровой среде рынка труда.

Из цели вытекают следующие задачи:

  1. Изложить теоретические проблемы развития слеш-карьеризма в условиях экономической неопределенности и занятости в цифровой среде.
  2. Определить ключевые направления развития слеш-карьеризма.
  3. Разработать рекомендации по повышению эффективности слеш-карьеризма в современных условиях развития рынка труда.

Объектом – является цифровая трансформация рынка труда и занятости России.

Предметом — формирование слеш-карьеризма как процесса управления занятостью.

Методы и материалы исследования. Методы: анализ, синтез, индукции, дедукции, социально-экономической экстраполяции, математического моделирования, статистики.

Гипотеза исследования состоит в том, что развитие слеш-карьеризма в управлении карьерой в цифровой среде будет способствовать занятости и снижению безработицы на рынке труда.

Можно выделить следующих исследователей, которые занимались данными проблемами: Бабкин А.В., Беззубиков К.С., Воржецова Н.В., Гелисханов И.З., Дмитриева Н. Е., Кузовкова Т. А., Кевеш М.А., Колотов Ю. О., Коник Л., Мкртчян Д.Э., Платунина Г. П., Прохоров А., Салютина Т. Ю., Самакаева М.Д., Санина А. Г., Сафиуллин А.Р., Стырин Е. М., Стребков Д.О., Филатова Д.А., Шевчук А.В., Шинкаренко П., Юдина Т.Н. и др.

На данный момент можно выделить основные тренды цифровой экономики, а именно: инновационные инструменты управления, быстрое изменение бизнес-моделей, цифровые рынки. Интернет вещей и искусственный интеллект[7,9]. Они во многом определяют развитие различных отраслей российской экономики.

Большое влияние на развитие слеш-карьеризма оказывает цифровая среда и ее инфраструктура. Цифровая среда — это пространство, в котором происходят взаимодействия и обмен информацией с использованием цифровых технологий [4,8]. Она охватывает следующие направления, такие как: интернет, социальные сети, мобильные приложения, электронная коммерция, облачные технологии, цифровые медиа и пр.

Фриланс и слеш-карьеризм стали новыми тенденциями развития рынка труда и занятости населения в цифровой среде, что говорит о нестабильности и неопределенности его развития.

Термин «слеш-карьеризм» (или «slash career») был введен в обиход в 2000-х годах и связан был с книгой М.Аблохер «The Slash Career: A New Approach to Work and Life» [15], где в этом контексте «слеш» обозначает использование символа «/» для разделения различных профессий, ролей человека, способного и желающего совмещать разные, порой не связанные профессии, такие как «программист/консультант», «инженер/музыкант».

Фриланс — это форма занятости, при которой человек работает на себя и выполняет задания для различных клиентов или компаний, не будучи при этом их постоянным сотрудником [11]. Он тесно связан со слеш-карьеризмом на рынке труда и занятости.

На слеш-карьеризм и его развитие сильно повлияла пандемия коронавируса, результатом которой стало формировании экономики свободного заработка, значительно возросло число самозанятых и внештатных сотрудников. Многие работодатели оценили преимущества сотрудничества с слеш-карьеристами и фрилансерами, так не нужно было уже платить больничные и отпускные, страховку и нести прочие расходы[1,2].

Например, инженер работал в IT-отрасли Банка, изучал педагогику и пошел в сферу преподавания. Он может сделать преподавание дополнительным источником своего дохода к основной работе или перейти с постоянной занятости на фриланс или совмещать эти две карьеры одновременно, применяя слеш-карьеризм в сфере занятости [3].

М. Аблохер утверждает, что больше половины населения Соединенных Штатов Америки, к 2027 году будут заниматься фрилансом, а это, по мнению автора, потенциальные слешеры или те, кто сделал выбор, реализации слеш-карьеры. Появлению таких тенденций на рынке труда способствовали Ковид-19, потеря работы, фриланс-платформы. Слешеры становятся современной нормой занятости на рынке труда Америки и разных стран, тем более, в условиях нестабильной экономики и кризисов. Наблюдается рост конкуренции среди платформ, фрилансеров и слеш-карьеристов всего мира [15].

Реализуя концепцию слеш-карьеризма на рынке труда, люди снижают риски потери работы, способствуют развитию занятости и получению стабильного дохода с использованием специальных информационных технологий, платформ, соцсетей и сайтов [1,8]. Слеш-карьеризм можно классифицировать по нескольким критериям, представленным в таблице 1.

 

Таблица 1- Классификация слеш-карьеризма на рынке труда

Типы слеш-карьеризма Разновидности
1. По типу профессий:

 

-Творческие слеш-карьеристы: люди, совмещающие творческие профессии, например, художник и писатель.

-Технические слеш-карьеристы: специалисты в области технологий, например, программист и веб-дизайнер.

-Социальные слеш-карьеристы: профессионалы, работающие в социальных сферах, например, педагог и волонтер.

2. По степени вовлеченности:

 

-Основная и дополнительная карьера: когда одна профессия является основной, а другая — дополнительной (например, учитель и фрилансер).

-Равнозначные карьеры: когда обе профессии имеют одинаковую степень важности и времени (например, дизайнер и блогер).

3. По времени занятости:

 

-Частичная занятость: одна из профессий выполняется на неполный рабочий день (например, работа в офисе и фриланс).

-Полная занятость: обе профессии требуют полного времени и усилий.

4. По целям и мотивации:

 

-Финансовая мотивация: стремление увеличить доход (например, основной работник и подработка).

-Личностное развитие: желание развивать навыки и увлечения (например, инженер и музыкант).

-Социальное влияние: стремление к социальной активности и влиянию (например, активист и блогер).

5. По отраслям:

 

-Креативные индустрии: сочетание ролей в искусстве, дизайне, медиа.

-Наука и технологии: сочетание ролей в исследованиях и разработках.

-Образование и социальные услуги: сочетание ролей в обучении и помощи другим.

Источник: Составлено авторами на основе исследования.

 

Анализ ИТ-холдинга TalentTech, НИИ ВШЭ, биржи фриланса FL.ru, показал, что слешеров и фрилансеров привлекают чаще всего для работы в сферах, представленных на рисунке 1. Так, 38% слеш-карьеристов — приходится на сферы веб-дизайна/графика; 24% — разработкой и поддержанием веб-сайтов; 17% — заняты в программировании; 11% — тексты/копирайтинг; 10%-реклама/маркетинг.

 

Сферы занятости фрилансеров/слешеров

Рисунок 1 — Сферы занятости фрилансеров/слешеров

Источник: составлено на основе статьи [10]

 

При этом доходы распределяются следующим образом (Рисунок 2)

Доходы фрилансеров/слешеров представлены следующим образом: 64% — получают менее 30 тысяч рублей в месяц, и таких большинство, поэтому многие из них, реализуют стратегию слеш-карьеризма; 17% — до 60 тыс. рублей; 13% — до 100 тысяч рублей и только 6% зарабатывают ежемесячно более 100 тысяч.

 

Распределение доходов фрилансеров/слешеров

Рисунок 2 — Распределение доходов фрилансеров/слешеров

Источник: составлено на основе статьи [10]

 

Мотивы для найма со стороны работодателей представлены следующим образом: 66%-возможность привлекать на короткий период времени высококвалифицированных специалистов; 50% опрошенных компаний отметили, быстроту поиска нужного специалиста; 49%-невысокая стоимость; 36%-экономия на помещениях, площадях, оборудовании рабочих мест; 32%-экономия на содержании сотрудников (отпускные, больничные, «соцпакеты»).

 

Мотивы для найма фрилансеров/слешеров со стороны работодателей

Рисунок 3 — Мотивы для найма фрилансеров/слешеров со стороны работодателей

Источник: составлено на основе статьи [10]

 

Развитию данных направлений на рынке труда России способствует появление специализированных Интернет-платформ, которые представлены в Таблице 2.

 

Таблица 2 —  Платформы и ресурсы слеш-карьеры в 2023 году

Название платформы и ресурса Характеристика и описание Количество пользователей в 2023 году в России, млн.чел.
Upwork Платформа для фрилансеров, где можно предлагать услуги в различных областях: от дизайна до программирования и копирайтинга. 16 млн. чел.

 

Freelancer Популярная платформа для поиска фриланс-проектов. Удобна для специалистов, которые хотят работать над несколькими проектами одновременно. 58  млн. чел.
Fiverr   Платформа, где можно предложить свои услуги по фиксированной цене. Отлично подходит для креативных профессий и малых услуг.

 

4,2 млн. чел.
LinkedIn Социальная сеть для профессионалов, где можно не только искать работу, но и налаживать связи, делиться опытом и находить возможности для совместных проектов. 2,6 млн. чел.
Skillshare и Udemy Платформа для онлайн-обучения, где можно изучать новые навыки и делиться своими знаниями с другими. 8 млн. чел. /

644 млн. чел.

Behance Портфолио-платформа для креативных специалистов, где можно демонстрировать свои работы и находить клиентов. 50 млн. чел.
GitHub Платформа для разработчиков, где можно делиться кодом и работать над совместными проектами. 114 млн. чел.
Meetup Платформа для поиска мероприятий и групп по интересам, что может помочь в налаживании контактов и поиске партнеров по проектам. 14,7 млн. чел.
Trello или Notion Инструменты для управления проектами и задачами, которые помогут организовать свою работу при совмещении нескольких направлений. 4,75 млн. чел. /

35 млн.

Instagram1 и TikTok1 Социальные сети, которые могут быть использованы для продвижения личного бренда и взаимодействия с аудиторией в различных областях. 61 млн. чел. /

33 млн. чел.

1Внесены в реестр сайтов, запрещенных на территории России

Источник: составлено авторами на основе исследования

 

По данным Росстата в марте 2021 года в стране были заняты свыше 71 млн. человек. По данным исследований PwC в 2019г. фрилансеров и слешеров было 5 млн.чел., в 2020 году в нашей стране, их было 14 млн., что составило 20% от всего занятого населения.

Слешерам в нашей стране относят к таким категориям занятых, которые часто не имеют работу, но и самозанятых, тех, кто совмещает разовые подработки с основной работой. Эти люди часто не заявляют о своих доходах государству, предпочитая свободный найм и заработок по договоренности.

Эксперты PwC отмечают, что в настоящий момент, российский рынок фриланса, который непосредственно связан с концепцией слеш-карьеризма, составил 41 млрд. долл., в 2025-м по прогнозам, он вырастет до 102 млрд. долл.

По этому показателю Россия входит в первую десятку стран, а по темпам роста, занимает второе место в мире, уступая только США. Глобальный рынок фриланса и слеш-карьеризма будет развиваться более серьезными темпами, а конкуренция среди платформ будет усиливаться и возрастать.

В настоящее время глобальный рынок фриланса и слеш-карьеризма оценивается в 6,54 трлн. долл., и к 2025г. он, как прогнозируется вырастет до 13,84 трлн. Эксперты фриланс-биржи KWork в 2020 году число заказчиков на платформе выросло на 93%, а исполнителей – на 128%. [1] По регионам они представлены следующим образом: 46% из них работает из Европы, в том числе России; 18% — США, Канада, Мексика; 16% — представляют Латинскую Америку, 11% — Африку; 9%-Азию, в основном Юго-Восточную. По регионам фрилансеры/слешеры делятся следующим образом (Рисунок 4).

 

Распределение фрилансеров/слешеров по регионам

Рисунок 4 – Распределение фрилансеров/слешеров по регионам

Источник: составлено на основе статьи [14]

 

Если рассмотреть развитие слеш-карьеризм с точки зрения социально -демографических характеристик, то можно выявить следующие закономерности. Более интересной формой для организации заработки и получения дохода слеш-карьеризм и фриланс интересен молодёжи, так как они имеют более гибкую нагрузку и доход, а люди старшего поколения ценят более стабильные отношения и постоянство.

Часто в рамках реализации какого-либо проекта слеш-карьеристы объединяются в команды для решения проблем компании, рекомендуют единомышленников для быстрого достижения поставленных целей.

Опрос проведенный Иваном Смагиным, в котором приняло участие 600 человек фрилансеров /слешеров российского сегмента показал, что 69% из них используют 1-2 платформы, на которых ждут не только заказов, но и помощи в развитии своего микробизнеса, 55% нашей аудитории совмещают фриланс с постоянной занятостью, то есть, реализуют стратегию слеш-карьеризма, 35%-работают только на фрилансе. Данные ответов представлены на рисунке 5.

 

Статус фрилансеров в России

Рисунок 5 — Статус фрилансеров в России

Источник: составлено на основе статьи [14]

 

В отличие от Запада, где большинство фрилансеров/слешеров работают через профессиональные веб-площадки, 53% наших специалистов ни разу их не использовали, особенно это касается специалистов старшего поколения, которые чаще всего пользуются для поиска подработки «сарафанным радио». 78% опрошенных хотят работать в командах с использованием коллаборации. Половина фрилансеров/слешеров сосредоточены в Москве и Санкт-Петербурге [14].

Формируется новый штат виртуальных сотрудников, которые поддерживают связи со своими работодателями, чтобы получить дополнительный заработок и работу. Заработок в рамках корпоративных гарантий намного ниже, чем у фрилансеров и слеш-карьеристов. Часто они становятся консультантами, свободными агентами и принимают новых клиентов в компанию, после ухода с корпоративной работы. Иногда они после значительного перерыва, снова становятся корпоративными сотрудниками [1].

Несмотря на широкое использование фрилансеров/слешеров, многие компании не знают, как эффективно управлять ими. Это может быть связано с отсутствием стандартов и практик, которые применяются к штатным сотрудникам. Ограничение доступа к информации и отсутствие обратной связи могут негативно сказаться на качестве работы фрилансеров/слешеров. Задержки с оплатой — серьезная проблема, которая может привести к недоверию и ухудшению отношений между фрилансерами и работодателями.

Отсутствие социальных гарантий — значительный недостаток фриланса/слеш-карьеризма. Это может оттолкнуть потенциальных исполнителей от выбора такого формата работы. Платформы и их развитие в нашей стране могут сыграть ключевую роль в улучшении ситуации, предлагая специалистам поддержку в вопросах налогообложения и обучения. Однако, для этого необходимо развитие инфраструктуры и создание более удобных условий для всех участников. С увеличением числа фрилансеров/слешеров и изменением форматов работы ожидается, что компании будут более открыты к сотрудничеству с внешними исполнителями. Это может привести к более гибким и разнообразным моделям работы.

 

Заключение

Слеш-карьера представляет собой интересный и динамичный подход к профессиональному развитию в цифровую эпоху. Она открывает новые возможности для самовыражения и финансовой независимости, но также, требует от работников гибкости, организованности и способности справляться с вызовами. В будущем, можно ожидать дальнейшего роста популярности слеш-карьеризма, особенно в условиях быстро меняющегося рынка труда. Это перспективный подход, позволяющий людям развиваться сразу в нескольких профессиональных сферах, не отказываясь от основной специальности [12,13].

Данный рынок имеет значительный потенциал для роста и развития в нашей стране, но для этого необходимо решить существующие проблемы и создать более комфортные условия для всех участников, большую роль, при этом, играет цифровая среда и ее инфраструктура. Цифровая среда влияет на многие аспекты общества, включая экономику, образование, культуру и личные отношения. Она также порождает новые вызовы, такие как, безопасность данных, конфиденциальность, цифровое неравенство и изменение занятости на рынке труда.

Библиографический список:

  1. Галеева, Н. Кто такие слэш-карьеристы и почему их становится больше / Н. Галеева 04.03. 2022 // Электронный журнал STEPPE. — URL: https://the-steppe.com/razvitie/kto-takie-slesh-kareristy-i-pochemu-ih-stanovitsya-bolshe (Дата обращения: 10.11.2024)
  2. Занятость и безработица в Российской Федерации в мае 2023 года /Федеральная служба государственной статистики. — URL: https://gks.ru/bgd/free/B04 O3/IssWWW.exe/Stg/dO5/l (Дата обращения: 10.11.2024)
  3. Кривицкая, Е. Днем фотограф, ночью супергерой: кто такие слеш-карьеристы от 20.05.2024г // Электронный журнал  РБК: . — URL: https://trends.rbc.ru/trends/education/61b1c6ca9a79472bfabfb308?from=copy  (Дата обращения: 10.11.2024)
  4. Кузовкова, Т. А. Экономическая безопасность бизнеса в цифровой среде : учебное пособие / Т. А. Кузовкова, Т. Ю. Салютина, Ю. О. Колотов. — Москва : МТУСИ, 2021. — 198 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/333728 (Дата обращения: 10.11.2024)
  5. Кузовкова, Т. А. Причины формирования новой модели бизнеса в сфере инфокоммуникаций / Т. А.Кузовкова , О.И. Шаравова // Электронный научный журнал «Век качества» 2019. №2 — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prichiny-formirovaniya-novoy-modeli-biznesa-v-sfere-infokommunikatsiy/viewer (Дата обращения: 10.11.2024)
  6. Платформенная занятость в России: масштабы, мотивы и барьеры участия [Электронный ресурс]: аналитический доклад / О. В. Синявская, С. С. Бирюкова, Е. С. Горват, Д. Е. Карева, Д. А. Стужук, К. О. Чертенков; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: НИУ ВШЭ, 2022. — URL: https://www.hse.ru/data/2022/07/26/1616950951/NCMU_Platform_Employment_Report_2022.pdf (Дата обращения: 10.11.2024)
  7. Платунина, Г.П. Тренды в развитии цифровой экономики / Г.П. Плату-нина, Д.С. Ермоленко // Электронный журнал Cyberleninka. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/trendy-v-razvitii-tsifrovoy-ekonomiki/viewer  (Дата обращения 10.11.2024г.)
  8. Салютина, Т. Ю. Современные бизнес-модели стратегического менеджмента : учебное пособие / Т. Ю. Салютина, Г. П. Платунина. — Москва : МТУСИ, 2021. — 64 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/215306 (Дата обращения: 10.11.2024)
  9. Самакаева, М. Д. Электронная коммерция в системе формирования и развития внутреннего туризма России / М. Д. Самакаева, А. Б. Юрасов, Н. А. Онанко // Первый экономический журнал. – 2023. – № 2(332). – С. 82-95. – DOI 10.58551/20728115_2023_2_82. – EDN NVDYEP. (Дата обращения 10.11.2024г.)
  10. Сапожникова, М. Свобода по выбору: настоящее и будущее фриланса в России / М. Сапожникова // Электронный журнал РБК: — URL: https://trends.rbc.ru/trends/social/60c8e3139a79472ba64fde35?from=copy (Дата обращения: 10.11.2024)
  11. Сафиуллин, А.Р. Влияние цифровизации на рынок труда: эффект фри-ланса / А.Р. Сафиуллин, Н.В. Воржецова // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и Экологический менеджмент» № 3, 2022. С.82-27. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-tsifrovizatsii-na-rynok-truda-effekt-frilansa (Дата обращения 10.11.2024г.)
  12. Что такое слеш-карьера и в чем ее преимущества? // Электронный журнал Айтиология.- URL: https://itlogia.ru/article/chto_takoe_sleshkarera_i_v_chem_ee_preimushhestva (Дата обращения: 10.11.2024)
  13. Шинкаренко, П. Слеш-карьеризм и суперкоманды: как меняется фри-ланс в 2024 году // Forbes от 17 апреля 2024г. https://www.forbes.ru/mneniya/510462-sles-kar-erizm-i-superkomandy-kak-menaetsa-frilans-v-2024-godu (Дата обращения 10.11.2024г.)
  14. Zhernova, L. 16 дек 2021 в 14:27 Фриланс повзрослел: немного статистики и тенденций // Журнал ХАБР- URL: https://habr.com/ru/companies/leader-id/articles/595973/ (Дата обращения: 10.11.2024)
  15. Marci Alboher One Person/Multiple Careers: The Original Guide to the Slash Career (Volume 1) Marci Alboher ISBN: 978-0615598710 Год издания: 2012 Издательство: A HeyMarci.com Production // https://www.livelib.ru/author/482076/top-marci-alboher (Accessed 09/26/2024)

Формирование слеш-карьеризма на рынке труда в цифровой среде Читать дальше »

Влияние цифровых технологий на управленческие практики

Введение

Управление в экономике – сложный и многогранный процесс соединения факторов производства с целью повышения характеристик и получения конкурентоспособного продукта. Необходимо отметить, что в современных условиях изменяется структура факторов производства и на смену традиционным практикам управления приходят новые, связанные с появлением многосторонних рынков и участников цифровой платформенной экономики. Цифровые рынки позволяют ускорить процессы обмена, минимизируют транзакционные затраты, извлекая выгоду для всех участников платформы. Этим объясняется актуальность темы исследования, основной целью которого является сравнительная оценка управленческих практик на традиционных рынках и многосторонних цифровых платформах.

В статье авторы основное внимание уделяют теоретическим вопросам управления цифровыми платформами и появлению сетевых эффектов, позволяющих всем участникам активно влиять на результаты деятельности. Сетевые эффекты усиливают ценность платформы и чем больше пользователей, тем привлекательнее цифровая многосторонняя платформа, обеспечивающая участникам и владельцам получение дополнительных выгод. Эти и другие аспекты управления многосторонними платформами влияют на два ключевых элемента, к которым авторы отнесли: антимонопольное регулирование и ценообразование.

Цифровую платформу можно рассматривать как новую бизнес-модель, связывающую потребителей и поставщиков для обмена продуктами (услугами, работами). Управленческие практики, как правило, состоят из набора разнообразных информационных потоков, которые можно легко интегрировать в цифровую среду. Этому в значительной степени способствует Указ Президента РФ от 21.07.2020 №474 (Указ Президента РФ от 21.07.2020 № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» // Режим доступа:  https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/858/), одной из целей которого является ускорение внедрения цифровых технологий в экономику. На итоговом заседании в 2023 году глава Минцифры отметил, что, начиная с 2019 гола сформирован цифровой каркас, инфраструктура, существенное развитие получили телекоммуникационные технологии. Руководитель Министерства отметил, что Россия входит в 10 стран-лидеров по использованию цифровых услуг и это, несмотря на санкционное давление со стороны недружественных стран (Максут Шадаев рассказал об итогах реализации нацпрограммы «Цифровая экономика» на Общественном совете. Режим доступа. https://digital.gov.ru/ru/events/49014/).

Основное внимание авторы уделили вопросам, связанным с классификацией управленческих практик, изучением концепции многосторонних цифровых платформ и характеристикам сетевых эффектов. Для решения поставленных задач в статье были использованы методы анализа и синтеза, сравнения, обобщения, классификации, аналогии, графический и табличный методы.

 

Основная часть

Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ отмечает значительные успехи ИТ-отрасли за последние пять лет [1]. С 2019 и по настоящее время ИТ-отрасль находится на первом месте по темпам роста среди крупных отраслей экономики. Динамика роста наблюдается по таким показателям, как: объем продуктов и услуг ИТ-отрасли, доля в экономике, добавленная стоимость в ВВП, численность сотрудников, инвестиции в основной капитал. Проанализируем динамику развития ИТ-отрасли за пять лет (таблица 1).

 

Таблица 1 —  Анализ развития ИТ-отрасли в России за 2019-2023гг.

Показатели 2019 2020 2021 2022 2023
1.Объем продуктов и услуг ИТ-отрасли, млрд. р. 1231 1410 1951 2362 3079
– уд. вес  ИТ в экономике, % 1,5 1,54 1,59 1,77 2,08
– темпы роста, %   102,7 103,2 111,3 117,5
2. Доля ИТ в ВВП, % 1,51 1,62 1,65 1,74 1,96
–  темпы роста,%   107,3 101,9 105,5 112,6
3. Численность работников, тыс. чел. 561 617 682 761 857
– темпы роста, %   110,0 110,5 111,6 112,6
4. Заработная плата, тыс. р. 91,7 104,8 115,9 137,6 155,9
– темпы роста, %   114,3 110,6 118,7 113,3
5. Инвестиции в ОК, млрд. руб. 113 162 192 338 495
– темпы роста,%   143,4 118,6 176,0 146,5

Составлено авторами на основании

 

Несмотря на темпы роста, доля ИТ в экономике страны занимает незначительную часть (от 1,5 до 2,08%%), что связано с трудностями формирования платформенной экономики. Переход от традиционных форм управления к управлению цифровыми платформами предполагает существенное изменение структуры экономики и приоритетов национальных проектов.

Более ускоренные темпы роста показывает численность работников ИТ и их заработная плата. При этом заработная плата растет быстрее темпов роста объема ИТ-отрасли и доли ИТ в ВВП. Необходимо отметить, что эта проблема характерна и для других отраслей экономики РФ, что требует более пристального изучения моделей накопления ресурсов, посвященных динамике темповых соотношений заработной платы и производительности труда.

Самые высокие темпы прироста составляли инвестиции в основной капитал ИТ-отрасли от 18,6% в 2021г. до 76% в 2022г. Это связано с разработкой отечественного софта, подготовкой специалистов и созданием новых цифровых платформ и рынков.

В 2020г. причиной увеличения темпов прироста до 43,4% явилось массовое развертывание инфраструктуры для онлайн-сервисов, таких как облачная IT инфраструктура. Облачная (cloud) инфраструктура виртуализирует ресурсы и позволяет грамотно управлять из любой точки мира, оптимизируя затраты и масштабируя проекты. За 2022-23гг. высокие темпы прироста были достигнуты благодаря импортозамещению тиражного софта, расширению сети облачных сервисов и спрос на вычислительную технику.

 

Управленческие практики и их классификация. К наиболее распространённым цифровым технологиям в экономике можно отнести: облачная технология; технология распределенного реестра (блокчейн); Big Date; Интернет вещей (IoT). Отмеченные цифровые технологии успешно зарекомендовали себя в управлении бизнесом, проведении финансовых и банковских операций и способствовали созданию современных цифровых экосистем. К наиболее крупным представителям в России можно отнести: Сбер, Яндекс, МТС, Тинькофф.

Традиционные управленческие практики имеют существенные отличия от формирующихся цифровых управленческих методик. К основным признакам, характеризующим традиционные и платформенные практики управления мы отнесли:

1) Доступ к рынкам. Классические практики управления используют научный инструментарий, ориентированный на сложившуюся структуру рынка, что осложняет вход и создает проблемы для новых игроков. В отличие от них многосторонние цифровые платформы заставляют систему самоорганизовываться и снимают барьеры для входа на рынки всех игроков;

2) Объект управления. Классический рынок предполагает в качестве объекта управления рассматривать бизнес или отдельные структуры, как самостоятельные единицы, работающие на достижение собственных результатов. В этой связи, цифровые рынки интересны архитектурой связей платформы и их разнообразием, что вызывает синергетический эффект для всех пользователей;

3) Добавленная стоимость (ДС). Создание и управление ДС является основой развития национальной экономики по макропоказателю ВВП. По уровню ВВП можно проанализировать активность национальной экономики. Для построения графика были использованы индикаторы Интернет-ресурса Trading Economics, который предоставляет своим пользователям точную информацию по 196 странам (Темпы роста ВВП. Список стран. URL: Trading Economics (дата обращения 22.10.2024)0.

Динамика ВВП наглядно демонстрирует экономический потенциал России в мировой экономике, несмотря на экономические санкции и СВО.

 

Динамика темпов роста ВВП за 2022-23гг, в %

Рисунок 1 – Динамика темпов роста ВВП за 2022-23гг, в %

Составлено авторами

 

Динамика ВВП наглядно демонстрирует экономический потенциал России в мировой экономике, несмотря на экономические санкции и СВО.

4) Доступность информации. В экономике существует такое понятие, как асимметричность информации, что означает неравный доступ пользователей к базе данных. Это создает определенные трудности для обладателей ограниченной информацией и характерно для традиционных рынков. Многосторонние цифровые платформы позволяют избежать этого за счет доступа к одной из цифровых технологий Big Date, которая аккумулирует и обрабатывает большие массивы данных.

5) Транзакционные затраты. Традиционные рынки отличаются тем, что затраты с каждым годом увеличиваются, что связано с инфляцией, повышением качественных характеристик продукта, издержками управления и др. Многосторонние рынки нацелены на получение выгод от участия за счет сокращения транзакционных затрат. Это возможно с привлечением на цифровые платформы других участников (разработчиков, СМИ), устранением дублирования операций, использованием рекламы. Следовательно, многосторонние цифровые платформы формируют особенную инфраструктуру для других рынков с новой архитектурой для пользователей, включая программные продукты, приложения, услуги банков и др.

6) Границы рынка. В настоящее время на рынках можно выделить географические  и продуктовые границы товарного рынка. Территориальные и продуктовые границы жестко влияют на долю товара на традиционном рынке, которая может снижаться под влиянием геополитических факторов. В то время как многосторонние цифровые платформы лишены этого ограничения, позволяя участникам свободно входить и выходить с рынков, не увеличивая при этом затраты и цены для потребителя;

7) Ценообразование. Традиционные рынки отличаются постоянным ростом цен, вследствие инфляции. Это приводит к оттоку потребителей, которые желают получить продукт, удовлетворяющий их потребностям, но по более низкой цене. Многосторонние цифровые платформы для привлечения потребителей могут реализовывать продукты по низким или даже нулевым ценам за счет производителей, рекламы, разработчиков on-line приложений. Как отмечают авторы ценообразование ниже себестоимости возникает при стабильном рыночном равновесии [2,3];

Если для классического рынка определение и анализ перечисленных признаков управления не вызывает сложностей, то многосторонний рынок трансформирует эти факторы, которые должны быть учтены и оценены.

С учетом представленных признаков можно построить классификацию основных характеристик управленческих практик (таблица 2).

 

Таблица 2 – Сравнительная характеристика традиционных и цифровых управленческих практик

Характеристики Управленческие практики
Традиционные Цифровые
1. Доступ к рынкам партнеров и покупателей Существуют барьеры входа на рынок новых игроков Барьеры входа на многосторонние рынки отсутствуют
2. Объект управления Бизнес, отдельные компании, имеют закрытую структуру. Архитектура платформы открытая (пользователи, программные продукты, бизнес-модели, правила доступа)
3. Добавленной стоимости Добавленная стоимость создается только для участников рынка Формируется цепочка создания добавленной стоимости для прямых и косвенных участников рынка
4. Доступ к информации Ограниченность информации создает асимметричность ее использования для участников Поисковые системы  в Интернете позволяют увеличить круг пользователей информации, делая доступ неограниченным
5. Транзакционные затраты Постоянно возрастают с каждым новым периодом При генерации всех потоков доходов затраты могут снижаться и даже быть нулевыми.
6. Границы рынка Сделки ограничены территориальными и продуктовыми границами Сделки не ограничены и могут быть реализованы из любого региона и точки мира при наличии Интернета
7. Ценообразование Не учитывает сетевые эффекты, так как они отсутствуют. Цена напрямую влияет на прибыль Учитывает сетевые эффекты как положительные, так и отрицательные. Быстрое колебание цен меняет границы рынка и состав участников

Составлено авторами

 

Нетрудно заметить, что традиционные управленческие практики основываются на неоклассической экономической теории, которая в условиях Интернета не удовлетворяет платформенным стратегиям бизнеса. Следовательно, платформенные управленческие практики позволяют перенастроить рынки, изменить инфраструктуру и в дальнейшем сформировать новые бизнес-модели управления цифровыми платформами.

Концепция многосторонних платформ и сетевые эффекты. Классическая экономическая теория накопила достаточный опыт в управлении бизнес-процессами, что выражено в многочисленных управленческих теориях и практиках. Однако в условиях цифровой трансформации многие подходы и критерии оценки управления не могут объяснить механизм формирования новых инструментов, позволяющих оценить особенности ценообразования, антимонопольного регулирования, учета и налогообложения участников. Это и отличает традиционные рынки, господствующие долгое время, от многосторонних, появившихся в эпоху цифровизации. Следовательно, возникает потребность адаптации действующих практик к изменяющимся условиям управления, в основе которых лежит концепция многосторонних платформ. Данная концепция находится на стадии формирования методики и критериев оценки, но процесс ее внедрения в теорию и практику управления неизбежен. Важно отметить, что научный конструкт «многосторонняя платформа» нельзя отождествлять с рынком, несмотря на тот факт, что имеются схожие черты.

В свете этого Коваленко А.И. отмечает, что «оба термина в экономической науке существуют давно. Двусторонний рынок — это более идеализированная концепция, это более летучее понятие — указывающее на абстрактную сферу обращения блага. А многостороння платформа — это объективно существующий комплекс устройств и программ, объективное цифровое пространство под торговую площадку» [4, с.68].

В условиях цифровой трансформации внимание ученых и регуляторов рынка связано с формированием такой формы организации бизнеса как цифровые платформы. В связи с этим возникла необходимость к регулированию подобных рынков, отличающихся от традиционных увеличением групп пользователей и наличием сетевых эффектов. Отсюда следует, необходимость более пристального внимания к группам пользователей рынков и в связи с этим изучения сетевых внутренних (прямых) и внешних (косвенных) эффектов.

Согласно закону Р. Меткалфа, сетевые эффекты позволяют продукту (услуге) получить дополнительную ценность для потенциального потребителя за счет увеличения количества клиентов сети [5]. Закон Меткалфа гласит, что ценность сети должна быть пропорциональна квадрату числа пользователей: чем больше пользователей, тем лучше. Однако, как и при эффекте масштаба существует так, называемая критическая масса, при превышении которой ценность сети выше её стоимости. Концепцию сетевого эффекта используют многие российские интернет-магазины, такие как Озон, Яндекс Маркет, Вайлдберриз, которые вовлекают все большое число клиентов за счет предоставления доступных цен, регулярно обновляемого ассортимента товаров, скидок и рассрочек, льгот при оплате заказов и др.

К преимуществам сетевых эффектов можно отнести:

1) масштабирование бизнеса;

2) свободный вход новых участников и их регистрация;

3) увеличение рынков сбыта и повышение репутации компании;

4) снижение затрат каждого участника и получение прибыли за счет сетевого эффекта.

Практика работы крупнейших участников цифровых платформ показала, что существуют и недостатки сетевых эффектов:

1) увеличение числа пользователей может привести к снижению ценности бизнеса. Особенно это актуально для бизнеса с криптовалютой, которая может нестабильную динамику.

2) конфликт между участниками сети, приводящий к конфликту интересов;

3) монополия цифровой платформы, когда устанавливаются монопольные цены на товары и услуги. В этом случае многие участники вынуждены уйти с рынка, не выдержав конкуренции со стороны платформ-монополистов;

4) кибермошенничество и хакерские атаки.

Характеристика и методы оценки сетевых эффектов даны в работах зарубежных авторов [2], которые эмпирически установили основные факторы, определяющие размер и эффективность многосторонних платформ. К таким факторам были отнесены:

  • косвенные сетевые факторы, которые могут влиять на конкурентные преимущества;
  • экономия на масштабировании бизнеса за счет экономии постоянных затрат;
  • дифференциация платформ в зависимости от групп клиентов.

Тем не менее, эмпирических работ по данной проблематике очень мало, что не позволяет сделать аргументированные выводы в части подтверждения или опровержения характеристик сетевых эффектов.

Формирование и функционирование многосторонних цифровых платформ связано с расширением трансграничных рынков и их регулированием. Отсюда следует, что наиболее важным в разработке цифровых управленческих практик должно стать решение проблем, связанных с созданием эффективного механизма регулирования. К таким проблемам авторы отнесли:

1) антимонопольное регулирование многосторонних платформ;

2) ценообразование цифровых платформ.

Антимонопольное регулирование. В настоящее время пакет документов, регулирующих антимонопольную политику в РФ не в состоянии определить антимонопольные требования для социальных сетей и поисковых приложений. Возникает необходимость изменения антимонопольного регулирования многосторонних цифровых платформ, используя опыт зарубежных стран (США и КНР).

Важность проблемы связана с национальными интересами и безопасностью как отечественного рынка, так и зарубежных игроков. Как отметил заместитель руководителя Федеральной антимонопольной службы (ФАС) в рамках «Пятого антимонопольного пакета» приняты специальные нормы, устанавливающие антимонопольные требования к агрегаторам и маркетплейсам. В рамках реализации этих норм ФАС России выдала предупреждения двум крупным маркетплейсам (Wildberries и Ozon), которые были исполнены» [6].

Цифровая трансформация создала предпосылки формирования сетевых платформ, и как следствие сетевых эффектов. ФАС России, являясь регулятором цифровой среды, разработала критерии доминирования субъекта на рынке [7]:

1) доля которого на рынке определенного товара превышает 50%;

2) доля которого на рынке определенного товара составляет менее 50%, если доминирующее положение такого хозяйствующего субъекта установлено антимонопольным органом исходя из неизменной или подверженной малозначительным изменениям доли хозяйствующего субъекта на товарном рынке.

Следовательно, работа антимонопольного регулятора требует пересмотра многих понятий и определений, действующих на традиционных или односторонних рынках. Это касается законодательного определения многосторонних платформ, их отличий от посредников, что вызывает потребность   формирования новых или, как указывает С.А. Яблонский, возможность приближение к «чистой» модели [8, с.62].  Автор отмечает, что обязательным компонентом многостороннего рынка является платформа.

Преимущества функционирования многосторонних платформ позволяют создавать продукт с высокой добавленной стоимостью, за счет повышения стоимости бизнеса и уменьшения транзакционных затрат. При этом многочисленные субъекты рынков напрямую взаимодействуют друг с другом и не участвуют в контроле совместных действий.

Если на традиционном рынке конкуренция происходит между производителями, то на многосторонних цифровых рынках происходит борьба между бизнес-моделями, сочетающими цифровые и управленческие инновации, которые развиваются быстрее, чем реагирует Регулятор. На наш взгляд, антимонопольный регулятор должен, в первую очередь, разработать методику оценки и контроля конкуренции.

Эффективность антимонопольного регулирования тесно связана с ценообразованием, так как цена в настоящее время оказывается за пределами правового поля, что приводит к неэффективности использования мер Регулятора.

Следовательно, второй проблемой развития цифровых рынков является ценообразование вследствие динамичного развития многосторонних платформ. Как было отмечено, цифровые платформы создают благоприятные эффекты для всех участников за счет сетевых экономических отношений, формирующих цену и будущий финансовый результат, позволяющих масштабировать бизнес. Но именно это негативно сказывается на развитии малого и среднего бизнеса, который в силу нехватки финансовых ресурсов не может войти на такие рынки. В тоже время цифровые инвестиции, увеличивающие цену, могут негативно сказаться на получение дохода.

Цифровая трансформация учета актуальна для всех форм собственности и масштабов производства. Исключение может составлять только малый бизнес, но здесь важно учитывать особенности этого бизнес, тем более, что без мобильного широкополосного интернета не может работать современная компания. Малый бизнес сам может являться производителем цифровых технологий, встроенный в цифровую экономику и адаптированный к повышающимся требованиям игроков рынка.

 

Заключение

Проведенное исследование позволило сделать вывод, что однозначная трактовка многосторонних цифровых платформ отсутствует и будет развиваться по мере появления новых платформенных технологий и инструментов.

В статье авторы систематизировали факторы, влияющие на управленческие практики и определили признаки их классификации.  Необходимо отметить, что представленные факторы, как и любые экономические факторы имеют нелинейную зависимость, что затрудняет оценку эффективности каждого из них.

Большую роль в оценке цифровых платформ и их функционировании играют антимонопольная политика и ценообразование. Адаптация антимонопольного законодательства к быстро меняющимся условиям цифровой трансформации позволит вовремя переориентировать его к колебанию цен и определению границ многосторонних цифровых платформ.

Конфликт интересов, участвующих в этом процессе игроков может быть разрешен только при достаточно грамотном управлении, которое наряду с традиционными методиками и инструментами будет использовать практических опыт, формирующийся в сфере антимонопольного регулирования и ценообразования на многосторонних цифровых платформах, несмотря на возникающие цифровые парадоксы.

Таким образом, с началом бурного развития цифровой экономики должны появиться новые бизнес-модели управления, включающие не только антимонопольные меры и стратегии ценообразования, но и современные финансовые и банковские сервисы, операционные системы, раздвигающие границы цифрового многостороннего рынка.

Библиографический список:

  1. ИТ–отрасль и ключевые показатели 2019-2023гг. URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/914035925.pdf (дата обращения 09.09.2024).
  2. Evans, D. S., Schmalensee, R. 2007. The industrial organization of markets with two sided platforms. Competition Policy International 3 (1): 151–179.
  3. Rochet J.C., Tirole J. Platform competition in two-sided markets. Journal of the European economic association. 2003. Vol. 1. No. 4. P. 990–1029.
  4. Коваленко, А.И. Проблематика исследований многосторонних платформ //Современная конкуренция. 2016. Т. 10. № 3. С. 64–90.
  5. Меткалф, Р. Это все в твоей голове. Режим доступа: https://www.forbes.com/forbes/2007/0507/052.html (дата обращения 15.10.2024).
  6. Законодательство в области регулирования цифровых рынков стран ЕАЭС требует гармонизации. URL: https://fas.gov.ru/news/33492 (дата обращения 12 10.2024).
  7. Российская Федерация. Законы. О защите конкуренции: Федеральный закон от 26.07.2006 года № 135-Ф3 (последняя редакция) // КонсультантПлюс. — Москва, 2006. URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=459511 (дата обращения: 12.02.2024).
  8. Яблонский, С.А. Многосторонние платформы и рынки: Основные подходы, концепции и практики //Российский журнал менеджмента. Том 11, № 4, 2013. С. 57–78.

Влияние цифровых технологий на управленческие практики Читать дальше »

Механизм взаимодействия предприятия со стейкхолдерами с учетом степени их воздействия на инновационные результаты

Введение

Результативность инновационной деятельности предприятия зависит от ряда факторов, которые в большинстве случаев рассматриваются без привязки к конкретным стейкхолдерам, чьи интересы стоят за соответствующими факторами. Между тем, недооценка воздействия стейкхолдеров может привести к созданию малоэффективных стратегий инноваций различных типов. К тому же, в быстро меняющихся условиях рынка предприятиям-инноваторам важно применять как внутренние, так и внешние ценные знания, которые можно получить от активного взаимодействия с разными стейкхолдерами как в рамках инновационной экосистемы, так и в инновационной сфере в целом. В общем смысле, экосистемный и стейкхолдерский подходы к организации и управлению инновационной деятельностью тесно связаны между собой. В частности, Влэдуц [16] подчеркивает, что для эффективной передачи знаний на рынок надо привлекать нужных людей, в том числе технических экспертов и внешних консультантов; развивать сеть в виде регулярных мероприятий и переговоров, на которых опытные новаторы могли бы встречаться с различными группами внутри компании. В частности, руководство компании должно обеспечивать взаимодействие с университетами, научно-исследовательскими организациями, бизнес-средой, центральной и местной администрацией.

Толстых Т. и др. [15] считают, что экосистемный подход может стать концептуальной основой для удовлетворения потребностей в балансе между социальными, экономическими и экологическими проблемами через сеть динамичных отношений между экономическими субъектами, осуществляющими инновационную деятельность. В то же время модель экосистемы позволяет формировать из предприятий особую дружественную среду посредством добровольного партнерства для генерации и реализации инновационных проектов в различных сферах.

Смородинская [5] выделяет необходимость горизонтально-сетевой коммуникационной среды между всеми отраслями и организациями для запуска инновационной модели роста в экономике. В целом, как подчеркивает автор, модель сотрудничества опирается на трех ведущих секторов – бизнеса, науки и государства, взаимодействующих в рамках совместного проекта. Эта триада более известна как модель тройной спирали Ицковица и Лейдесдорфа [8], в рамках которой порождается эффект синергии трех основных игроков, обеспечивающий коллективное создание новых благ на постоянной основе. Егорова [2] подчеркивает значимость взаимодействия университета с бизнесом для формирования ключевых компетенций выпускников вуза, соответствующих требованиям работодателя. К тому же, такая кооперация должна привести к формированию благоприятных условий для внедрения инноваций [3].

Керимова [4] отмечает, что стейкхолдерский подход базируется на том, что устойчивый успех бизнеса может достигаться при соблюдении интересов и требований заинтересованных сторон, оказывающих влияние на деятельность экономического субъекта. В этой связи важны прочные отношения, сложившиеся в результате взаимодействия с заинтересованными сторонами. В условиях динамично изменяющейся среды круг стейкхолдеров может расширяться, как и их интересы и требования. В этом смысле важен баланс интересов всех стейкхолдеров, хотя эти интересы могут не совпадать либо быть противоположными. В рамках реализации инновационных проектов могут быть как внутренние, так и внешние стейкхолдеры, которые нуждаются в получении информации [6]. Причем для каждой группы важна своя информация, дающая определенную картину об инновационной деятельности компании. Автор также делит стейкхолдеров на заинтересованные лица первого круга (компания, команда проекта, заказчик, пользователь, акционеры и инвесторы, банки) и заинтересованные стороны второго круга (бизнес-партнеры, образовательные учреждения, органы государственной власти, конкурирующие организации и т.п.).

В свою очередь, Голлай подчеркивает, что устойчивое развитие предприятия формируется в том числе за счет способности предприятия учитывать и удовлетворять требования различных стейкхолдеров как текущего, так и будущего поколений [1]. Джонас и др. [11] приходят к выводу, что участие заинтересованных сторон в межорганизационном сотрудничестве обычно выше в самом начале, мотивированное самопрезентацией при встрече с новыми коллегами. В этой связи авторы подчеркивают важность определения способов поддержания и улучшения взаимодействия с заинтересованными сторонами в ходе инновационного проекта.

Гранстранд и Хольгерссон [9] выделяют несколько различных компонентов инновационной экосистемы, которые в разной степени используются исследователями для определения значения этой экосистемы. Так, единственным компонентом, встречающимся во всех определениях инновационной экосистемы, являются игроки, т.е. экономические субъекты. Вторым по распространенности компонентом является сотрудничество, а третьим – действия. Наконец, четвертым по распространенности выявлены институты и коэволюция (соспециализация). На основе этого авторы определили инновационную экосистему как развивающийся набор участников, видов деятельности и артефактов, а также институтов и отношений, в том числе взаимодополняющих и взаимозаменяемых отношений, важных для инновационной деятельности игрока или группы игроков.

Лиу и Стивенс [12] отмечают, что концепция открытых инноваций возникает по мере того, как фирмы используют внешние и внутренние идеи для продвижения своих технологий, разрушая границы компании в направлении обмена знаниями для разработки продуктов и услуг. По мнению авторов, инновационная экосистема состоит из экономических и неэкономических агентов и отношений, включая технологии, институты, социологические взаимодействия и культуру. В работе подчеркивается, что на основе тройной спирали в инновационной экосистеме сейчас формируется модель четырехступенчатой спирали за счет добавления еще одного элемента инноваций – общественного или гражданского общества, посреднических организаций, основанных на средствах массовой информации и культуре. Иными словами, в рамках данной парадигмы устойчивые инновации образуются уже с участием общества. Тем не менее, особенности функционирования четырехспиральной модели, как и роль четвертого элемента экосистемы, пока еще слабо изучены.

Хиу [10] утверждает, что инновационная экосистема достигается за счет обмена фундаментальными знаниями, управленческой смекалкой, инфраструктурой, финансовыми и нефинансовыми ресурсами в рамках виртуального цикла. Следовательно, участие в инновационных партнерствах и соглашениях о совместной разработке может помочь компании уменьшить влияние неэффективных элементов в цепочке поставок. Потребители оказывают значительное внешнее давление из-за меняющихся вкусов, предпочтений и ожиданий. По этой причине компаниям необходимо сотрудничать с ними, чтобы расширить спектр своих предложений за счет полного согласованного предложения. При этом, как замечает автор, в сотрудничестве может возникнуть путаница, связанная с идентификацией субъектов, осуществляющих контроль, в том числе за соблюдением прав на интеллектуальную собственность. Другая проблема может произойти из-за нежелания партнеров делиться своими идеями, сложностей в сетях, а также путаницы в методах управления.

Маява [14] отмечает, что инновационные предприятия должны взаимодействовать с различными заинтересованными сторонами для создания новых продуктов и их коммерциализации, а различные пространственные экосистемы предоставляют этим фирмам местные условия для возникновения инноваций. В другой работе Маява Ю. и др. [13] указывают на существование пятиступенчатой модели, через которую проходят малые компании. Эти пять стадий включают в себя существование, выживание, успех, взлет и зрелость ресурсов. При этом на каждом этапе организационные цели, размер бизнеса, разнообразие, сложность и стиль управления различаются. Как замечают авторы, модель является универсальной и может применяться для инновационных предприятий.

Бадден и Мюррей [7] утверждают, что есть пять ключевых заинтересованных сторон, имеющих решающее значение для успеха большинства усилий по созданию инновационной экосистемы: предприниматели, рисковый капитал, университеты, правительство и крупные корпорации. В частности, поставщики рискового капитала (выходящие за рамки простого венчурного капитала) являются необходимыми, но недостаточными заинтересованными сторонами в инновационной экосистеме. Поэтому важно, чтобы их участие было больше, чем просто мерой их присутствия в экосистеме в качестве спонсоров. В то же время авторы отмечают, что объединение этих пяти сторон и развитие чувства коллективного лидерства остается сложной задачей, однако любая из пяти заинтересованных сторон может взять на себя руководящую роль. Авторы указывают, что привлечь всех заинтересованных сторон к коллективной задаче построения экосистемы сложно также ввиду наличия у каждой из заинтересованных сторон своих основных целей, задач и видов деятельности.

Таким образом, говоря о связанности экосистемного и стейкхолдерского подходов к организации и управлении инновационной деятельностью, стоит отметить, что сами участники инновационной экосистемы и есть стейкхолдеры или заинтересованные стороны, внутренние и внешние по отношению к предприятию. В этом смысле стейкхолдерский подход более широкий, чем экосистемный ввиду того, что не все стейкхолдеры, окружающие компанию, могут быть участниками экосистемы.

 

Результаты исследований

Несмотря на существующий пласт литературы по стейкхолдерскому подходу к организации инновационной деятельности предприятия, по-прежнему недостаточно внимания уделено измерению и определению вклада (влияние, воздействие) каждого стейкхолдера в инновационные результаты предприятия, о степени интегрированности стейкхолдеров в инновационный проект, в особенности по России. Для избежания или смягчения негативных последствий в инновационной деятельности предприятию необходимо выработать определенную стратегию в отношении стейкхолдеров, которые его окружают.  В этой связи, на основании вышесказанного, предлагается механизм взаимодействия предприятия со стейкхолдерами с учетом степени их воздействия на инновационные результаты (рисунок 1). Как видно из рисунка, механизм взаимодействия состоит из нескольких этапов. Согласно схеме, цель данного механизма – это повышение эффективности инновационной деятельности путем определения наиболее значимых стейкхолдеров и принятия мер по улучшению взаимодействия предприятия с ними.

 

Схема механизма взаимодействия предприятия со стейкхолдерами с учетом степени их воздействия на инновационные результаты

Рисунок 1 – Схема механизма взаимодействия предприятия со стейкхолдерами с учетом степени их воздействия на инновационные результаты

Источник: авторская разработка.

 

Для выполнения этой цели необходим план осуществления механизма взаимодействия предприятия со стейкхолдерами инновационной деятельности. В рамках этого плана мы определили следующие последовательные мероприятия: 1) разработка матрицы, учитывающей всех стейкхолдеров компании и силу, и направленность их воздействия на инновационный процесс; 2) определение градации стейкхолдеров с точки зрения степени их воздействия на инновационные результаты (положительное, отрицательное и нейтральное); 3) обозначение приоритетов взаимодействия по каждому стейкхолдеру с отрицательным или нейтральным влиянием; 4) принятие управленческих рекомендаций на основе авторской матрицы стратегических решений. Более подробное пояснение и иллюстрация данных мероприятий будут изложены ниже.

Выполнение плана требует контроля и мониторинга, который могут осуществлять, к примеру, высшее руководство (топ-менеджмент) и собственники компании с использованием различных ресурсов предприятия (информационных, организационных, материальных, технических и т.д.). Непосредственно самим выполнением плана могут заниматься специально назначенные со стороны топ-менеджмента и акционеров ответственные лица, такие как менеджеры среднего и низшего звена, а также кураторы инновационного проекта. После того, как все мероприятия плана выполнены, предприятию необходимо оценить, насколько была достигнута поставленная цель механизма взаимодействия. Цель механизма взаимодействия можно считать достигнутой, если после выполнения плана предприятию удалось добиться инновационных результатов, которые характеризуют эффективность инновационного проекта, например, в виде роста выручки от продаж инновационной продукции, рентабельности проекта и производительности труда. Если цель так и не достигнута, то отдельным следующим этапом в механизме является анализ на выявление ошибок, недочетов и сложностей в реализации механизма взаимодействия. Иными словами, необходимо сделать работу над ошибками. После того, как будут выявлены ошибки и проблемы, предприятию следует снова вернуться к началу механизма для его повторного запуска.

Первый шаг, который состоит в разработке матрицы, учитывающей силу и направленность воздействия (положительная, отрицательная, нейтральная) всех стейкхолдеров компании на инновационный процесс, поможет компании более наглядно увидеть фактическую нынешнюю картину присутствия в ее деятельности стейкхолдеров. Отнесение стейкхолдеров к той или иной степени воздействия может определяться, по сути, любым удобным способом для предприятия, к примеру, экспертным путем или статистическими методами.  Второй шаг в рамках механизма говорит об определении стейкхолдеров с положительным, отрицательным и нейтральным воздействием на инновационные результаты. Причем в определенных случаях первые два действия в рамках плана механизма взаимодействия могут выполняться одновременно.

После определения стейкхолдеров с отрицательным или нейтральным воздействием компании следует расставить по ним приоритет – насколько они важны для компании, целесообразно ли разрывать с ними взаимодействие. После обозначения приоритетов и последующего принятия решений по проблемным стейкхолдерам компании следует принять меры для стимулирования целевых стейкхолдеров с целью достижения инновационных результатов. В этой связи была разработана матрица стратегических решений (рисунок 2), на основе которой предложены управленческие рекомендации для предприятия в зависимости от степени воздействия и типов стейкхолдеров (внутренние, внешние и смешанные). К смешанным стейкхолдерам, в частности, относится государство, которое может быть собственником компании как внутренний стейкхолдер и в то же время внешним контролирующим органом.

 

Матрица стратегических решений предприятия

Рисунок 2 – Матрица стратегических решений предприятия

Источник: авторская разработка.

 

Итак, как следует из рисунка, в зависимости от типа стейкхолдеров и степени воздействия предприятие принимает те или иные стратегические решения. Так, при положительном воздействии внутренних стейкхолдеров на результативность инновационной деятельности важно сохранить текущий уровень взаимодействия и систему стимулирования этих стейкхолдеров, которая действует в компании, а также подумать о расширении мер стимулирования для поощрения.

При положительном воздействии внешних стейкхолдеров стратегия предприятия может быть направлена на укрепление взаимодействия с этими стейкхолдерами с учетом внешних ограничений, то есть, например, условий внешней среды. Если внешние условия способствуют укреплению взаимодействия с внешними стейкхолдерами (на совместных встречах, форумах и т.д.), то для предприятия это будет возможностью для приращения полезных деловых связей, в том числе для инновационных процессов. С другой стороны, к внешним ограничениям можно отнести конкуренцию с другой компанией, при которой само взаимодействие предприятия с конкурентом маловероятно.

В отличие от внешних стейкхолдеров со смешанными стейкхолдерами у предприятия, как можно предположить, существует определенный канал взаимодействия. В этом случае, используя сложившиеся внутренние коммуникации, предприятие также может применять стратегию, направленную на усиление взаимодействия с этими стейкхолдерами для повышения результативности инновационной деятельности.

Нейтральное или незначимое воздействие внутренних стейкхолдеров должно побудить предприятие к оценке целесообразности их привлечения к инновационной деятельности и, как следствие, возможности стимулирования этих стейкхолдеров для достижения необходимых результатов. Даже если внутренние стейкхолдеры изначально не заинтересованы в участии в инновационных проектах, предлагаемые способы поощрения с учетом ресурсных возможностей предприятия могут мотивировать их на это. Схожая стратегия у предприятия, может быть, и в случае со смешанными стейкхолдерами, т.е. при нейтральном воздействии необходимо оценить целесообразность их привлечения к инновационной деятельности и подготовить для этого встречные предложения, которые могли бы заинтересовать этих стейкхолдеров. Если это внешние стейкхолдеры, то более логичным со стороны предприятия представляется наблюдение (анализ, мониторинг) за внешней средой для своевременной реакции и корректировки инновационной стратегии с учетом изменения степени их воздействия на инновационную деятельность.

Отрицательное воздействие стейкхолдеров требует принятия более кардинальных управленческий решений от предприятия. В случае с внутренними стейкхолдерами со стороны высшего руководства и собственников компании необходимо реформирование текущей системы мотивации, в рамках которой возможен ее полный пересмотр. Как один вариантов улучшения системы мотивации сотрудников, можно сделать привязку премий или иных бонусов (материальных и нематериальных) персонала к прибыли компании от получения инновационных результатов, в том числе за предложение перспективных идей. Для сотрудников будет важно понимать, что за реализацию уникальных идей они получат вознаграждение в виде единовременных дополнительных премий или ином виде. В отношении смешанных стейкхолдеров предприятию следует попытаться достичь компромисса по целям и интересам всех сторон путем активных переговоров и консультаций. Это будет способствовать сведению отрицательного воздействия данных стейкхолдеров до минимума или, по крайней мере, нейтрального воздействия на результаты инновационной деятельности.

В отношении внешних стейкхолдеров инновационной деятельности у предприятий могут возникнуть трудности, поскольку отдельно взятые предприятия не могут предпринять по ним управленческие решения. В этом случае предприятие оценивает степень своего влияния на ситуацию, а также возможность взаимодействовать непосредственно с данными стейкхолдерами. Это в большей степени касается таких внешних стейкхолдеров инновационной деятельности предприятия, как государство, различные институты, университеты, конкуренты и т.д.

В частности, государство и научно-исследовательские организации управляют важными для результативности инновационной деятельности факторами, такими как деловая среда и человеческий капитал. Между тем, предприятие может находиться во взаимодействии с государством и университетами для достижения инновационных результатов, если она является крупной, влиятельной компанией, или госпредприятием, либо входит в группу активных предприятий, бизнес-ассоциации или холдинг. Остальным предприятиям, особенно небольшим, более сложно пытаться продвигать свою инициативу, если они не имеют налаженных каналов связей с государством и университетами.  Поэтому таким предприятиям необходимо адаптироваться для того, чтобы минимизировать или нивелировать негативное воздействие внешних стейкхолдеров на результативность инновационной деятельности. Эта адаптация может заключаться в поиске новых стейкхолдеров, с которыми можно заключить соглашения и договоры о сотрудничестве и разделить тем самым с ними риски. Также расширение рынков сбыта, а именно увеличение количества потребителей (заказчиков, клиентов) может нивелировать отрицательное воздействие внешних стейкхолдеров. Кроме того, при отрицательном воздействии внешних стейкхолдеров отдельно для низкотехнологичных предприятий рекомендуются стратегические решения, акцентированные на активном маркетинге, сотрудничестве с целевыми потребителями и поставщиками, учете тенденций в инновационной деятельности конкурентов для того, чтобы улучшить какие-либо характеристики реализованного инновационного товара на рынке и повысить тем самым свою конкурентоспособность.

 

Заключение

Таким образом, в работе представлен механизм взаимодействия предприятия со стейкхолдерами с учетом степени их воздействия на инновационные результаты. Он состоит из нескольких этапов и включает в себя план, который состоит из четырех мероприятий: 1) разработка матрицы, учитывающей всех стейкхолдеров компании и силу, и направленность их воздействия на инновационный процесс; 2) определение градации стейкхолдеров с точки зрения степени их воздействия на инновационные результаты (положительное, отрицательное и нейтральное); 3) обозначение приоритетов взаимодействия по каждому стейкхолдеру с отрицательным или нейтральным влиянием; 4) принятие управленческих рекомендаций на основе авторской матрицы стратегических решений. Разработанный механизм взаимодействия предприятия со стейкхолдерами позволяет определить проблемы такого взаимодействия в рамках инновационной деятельности, принять меры по снижению риска негативного влияния и, в итоге, повысить эффективность инновационных стратегий.

Библиографический список:

  1. Голлай, И. Н. Устойчивое развитие предприятия и интересы стейкхолдеров: теория вопроса // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2021. Т. 15. №. 2. С. 152-163.
  2. Егорова, А. А. Взаимодействие высших учебных заведений и бизнеса при формировании инновационной экономики региона // Вестник Челябинского государственного университета. 2020. № 10 (444). С. 149-157.
  3. Егорова, А. А., Ужегов, А. О. Влияние институциональной среды на развитие инноваций в Российской Федерации // Вестник Челябинского государственного университета. 2019. № 3 (425). С. 78-86.
  4. Керимов,а Ч. В. Использование стейкхолдерского подхода при определении направлений инновационного развития компании // Учет. Анализ. Аудит. 2018. Т. 5. №. 4. С. 46-55.
  5. Смородинская, Н. В. Сетевые инновационные экосистемы и их роль в динамизации экономического роста // Инновации. 2014. №. 7 (189). С. 27-33.
  6. Тихонова, А. Д., Простова, Д. М. Вуз как деловая организация на рынке образовательных услуг // Экономика. 2023. Т. 13. №. 11. С. 5241-5254.
  7. Budden P., Murray F. MIT’s stakeholder framework for building & accelerating innovation ecosystems // MIT Lab for Innovation Science and Policy. 2019.
  8. Etzkowitz, H., Leydesdorff, L. The dynamics of innovation: from National Systems and “Mode 2” to a Triple Helix of university–industry–government relations // Research policy. 2000. Vol. 29. №. 2. P. 109-123.
  9. Granstrand, O., Holgersson M. Innovation ecosystems: A conceptual review and a new definition // Technovation. 2020. Vol. 90. P. 102098.
  10. Hieu V. M. Firm’s Innovation Ecosystem: Barriers, Key Success Factors and Strategies // Webology. 2021. Vol. 18. №. Special issue on Management and Social Media. P. 14-24.
  11. Jonas, J.M., Boha, J., Sörhammar, D., Moeslein K. Stakeholder engagement in intra- and inter-organizational innovation: Exploring antecedents of engagement in service ecosystems // Journal of Service Management. 2018. № 29. P. 399-421.
  12. Liu, Z., Stephens, V. Exploring innovation ecosystem from the perspective of sustainability: Towards a conceptual framework // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2019.  Vol. 5.  №. 3. P. 48.
  13. Majava, J., Kinnunen, T., Foit D., Kess, P. Analysing innovation-driven enterprises’ stakeholders in two spatial ICT ecosystems // International Journal of Management and Enterprise Development. 2017. Vol. 16. №. 3. P. 207-220.
  14. Majava, J. Ecosystem Stakeholder Analysis: An Innovation-Driven Enterprise’s Perspective // Managing Innovation and Diversity in Knowledge Society Through Turbulent Time: Proceedings of the MakeLearn and TIIM Joint International Conference 2016. ToKnowPress, 2016. P. 373-379.
  15. Tolstykh, T., Gamidullaeva, L., Shmeleva, N. Approach to the formation of an innovation portfolio in industrial ecosystems based on the life cycle concept // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2020. Vol. 6. №. 4. P. 151.
  16. Vlăduţ, G. Innovation ecosystem model for commercialization of research results // Proceedings of the International Conference on Business Excellence. 2017. Vol. 11. №. 1. P. 1020-1032.

Механизм взаимодействия предприятия со стейкхолдерами с учетом степени их воздействия на инновационные результаты Читать дальше »

Исследование влияния инноваций на состояние окружающей среды на пространстве ЕАЭС: случай России

Введение

Современный мир находится на этапе, когда развитие технологий играет ключевую роль во многих аспектах жизни общества, включая состояние окружающей среды. Эта взаимосвязь не так проста, как кажется: технологии могут одновременно, как улучшать, так и ухудшать экологическую ситуацию. Анализ этой взаимосвязи требует рассмотрения как позитивных, так и негативных аспектов влияния технологического прогресса на экологию.

С одной стороны, технологии способствуют более эффективному использованию природных ресурсов, снижению уровня загрязнения и предотвращению экологических катастроф [1], [2]. Например, развитие возобновляемых источников энергии, таких как солнечная, ветровая и гидроэнергия, способствует сокращению выбросов парниковых газов и снижению зависимости от ископаемых видов топлива. Современные системы фильтрации и очистки промышленных выбросов позволяют минимизировать вредное воздействие предприятий на окружающую среду. Кроме того, внедрение цифровых технологий, таких как Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект и большие данные, позволяет оптимизировать процессы мониторинга и управления природными ресурсами [3]. Более того, вытеснение традиционных промышленных производств высокотехнологическими, ведет к снижению выбросов CO2, а следовательно, уменьшает экологический след [4].

С другой стороны, технологическое развитие может оказывать и негативное воздействие на состояние окружающей среды – создание самих новых технологий требует значительных затрат природных ресурсов и сопровождается ростом экологических издержек. Например, производство электронных устройств связано с добычей редкоземельных металлов, что часто приводит к разрушению экосистем и загрязнению почвы и воды [5]. К тому же утилизация электронных отходов остается глобальной проблемой: токсичные вещества, содержащиеся в электронике, могут проникать в окружающую среду, вызывая серьезные долгосрочные экологические и медицинские последствия. Еще одной проблемой является энергетическая интенсивность цифровых технологий. Несмотря на их очевидные преимущества, центры обработки данных, используемые для хранения и обработки информации, потребляют огромное количество электроэнергии [6]. Это, в свою очередь, увеличивает выбросы CO2, если энергия для таких объектов производится из ископаемых источников.

Более того, эта непростая взаимосвязь испытывает влияние со стороны внешних факторов, например процессов глобализации и интеграции. Так, создание новых интеграционных объединений интенсифицирует товарооборот между странами и ускоряет темпы экономического роста, что по экологической кривой Кузнеца увеличивает экологические издержки для стран [7]. Вместе с тем, технологический спилловер [8], [9] и спилловер знаний [10], [11] на пространстве интеграционного объединения ведут к повышению технологического уровня производства, а значит сокращению выбросов CO2. Таким образом, интеграционные процессы косвенным образом могут оказывать влияние на качество жизни населения, через изменение состояния окружающей среды. В этом смысле возникает интересный исследовательский вопрос – влияет ли развитие технологий на состояние окружающей среды в России в контексте протекания интеграционных процессов?

Целью данного исследования является оценка влияния инноваций на состояние окружающей среды в России в долгосрочном интервале времени.

 

Методы

Гипотеза исследования: развитие инноваций в России изменяет качество производства (происходит увеличение доли возобновляемых источников энергии), а это снижает ущерб окружающей среде, через уменьшение выбросов CO2.

Исследуемые показатели:

  • Global innovation index (GII) – как прокси показатель инновационного развития стран (данные взяты из совместного исследования INSEAD и ВОИС) (Global Innovation Index. Innovation Ecosystems & Data Explorer. https://www.wipo.int/gii-ranking/en);
  • CO2 emission – как прокси показатель классического типа производства (данные представлены в Базе данных Всемирного Банка) (DataBankWorld. Development Indicators. https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators#);
  • Renewable energy consumption (% of total final energy consumption) – как прокси показатель нового, высокотехнологичного типа производства (данные представлены в Базе данных Всемирного Банка) (DataBankWorld. Development Indicators. https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators#);
  • Gha per capita (Ecology_Footprint) – как прокси показатель состояния окружающей среды (данные представлены сайтом: Footprintnetwork.org) (Global Footprint Network. https://www.footprintnetwork.org/).

Данные приведены в интервале: 2011-2022 годы (см. табл. 1).

Границы исследования: Россия.

Для оценки влияния инноваций на состояние окружающей среды использовался корреляционный анализ (p-value 5%).

 

Таблица 1 – Исходные данные для анализа

Годы GII Renewable energy CO2 Emissions Ecology footprint
2011 35,85 3,2 12,63098 6,37
2012 37,9 3,2 12,50979 5,88
2013 37,2 3,6 12,08625 6,14
2014 39,14 3,3 11,92819 5,91
2015 39,32 3,2 11,93877 5,60
2016 38,5 3,4 11,72541 5,64
2017 38,76 3,2 11,91055 5,84
2018 37,9 3,2 12,42658 5,67
2019 37,62 3,2 12,90465 5,82
2020 35,63 3,7 12,31884 5,52
2021 36,6 3,5 13,35225 6,02
2022 34,3 N/A 13,23544 5,80

 

Результаты

Результаты корреляционного анализа представлены на рисунке 1-2 и сводной таблице 2.

 

Диаграмма рассеивания между инновациями (GII) и показателями, характеризующими качество окружающей среды

Рисунок 1. Диаграмма рассеивания между инновациями (GII) и показателями, характеризующими качество окружающей среды

Источник: построено авторами

 

Визуализация корреляционных коэффициентов Пирсона и соответствующих p-values для GII и показателей, характеризующих качество окружающей среды

Рисунок 2. Визуализация корреляционных коэффициентов Пирсона и соответствующих p-values для GII и показателей, характеризующих качество окружающей среды

Источник: построено авторами

 

Таблица 2 – Результаты корреляционного анализа

Pearson Correlation p-value Significance
-0.5249309932386724 0.09731910020122729 Незначимо
-0.5941979491592614 0.05389042183642723 Незначимо
-0.3586948026397972 0.2786914970042318 Незначимо

Источник: построено авторами

 

С учетом принятого в исследовании уровня значимости в 5%, показатели, характеризующие состояние окружающей среды в России статистически никак не связаны с уровнем развития инноваций.

 

Заключение

Выдвинутая в работе гипотеза на нашла своего подтверждения по данным, характеризующим российскую экономику в долгосрочном интервале времени.

Несмотря на то, что:

  • между выбросами CO2, потреблением возобновляемых источников энергии и уровнем развитости инноваций наблюдается значимая отрицательная связь;
  • между состоянием окружающей среды и уровнем развитости инноваций наблюдается слабая отрицательная связь;
  • при уровне значимости в 5% эти связи статистически не значимы.

Это указывает на то, что между исследуемыми показателями возможна существует какая-то взаимосвязь, но она статистически незначима.

Полученные результаты можно объяснить ограничениями исследования:

  • небольшая глубина данных (глобальный инновационный индекс в актуальном понимании рассчитывается с 2011 года);
  • неудачно подобранные показатели, отражающие те или иные аспекты развитости инноваций, состояния окружающей среды или изменения качества производства;
  • неудачно выбранный метод – корреляционный анализ (происходит поиск и апробация методики исследования).

Вместе с тем, полученные результаты исследования позволили сформулировать ряд интересных исследовательских вопросов, на которые мы будем искать ответы в наших следующих исследованиях:

  • как изменилась структура производства в других странах ЕАЭС в последнее десятилетие?
  • как эти изменения отразились на качестве окружающей среды в странах ЕАЭС?

Надеемся, что проведенное исследование, полученные результаты активизируют новую волну исследований, посвященных оценке функционирования и развития ЕАЭС.

Библиографический список:

  1. S. Zeng and Y. Zhou, “Foreign direct investment’s impact on china’s economic growth, technological innovation and pollution,” Int. J. Environ. Res. Public. Health, vol. 18, no. 6, Art. no. 6, 2021, doi: 10.3390/ijerph18062839.
  2. S. Peng, H. Peng, S. Pan, and J. Wu, “Digital Transformation, Green Innovation, and Pollution Abatement: Evidence from China,” Sustain. Switz., vol. 15, no. 8, Art. no. 8, 2023, doi: 10.3390/su15086659.
  3. Audu Joseph Audu, Andikan Udofot Umana, and Baalah Matthew Patrick Garba, “The role of digital tools in enhancing environmental monitoring and business efficiency,” Int. J. Multidiscip. Res. Updat., vol. 8, no. 2, pp. 039–048, Oct. 2024, doi: 10.53430/ijmru.2024.8.2.0052.
  4. J. Dong, J. He, X. Li, X. Mou, and Z. Dong, “The Effect of Industrial Structure Change on Carbon Dioxide Emissions: A Cross-Country Panel Analysis,” J. Syst. Sci. Inf., vol. 8, no. 1, pp. 1–16, Feb. 2020, doi: 10.21078/JSSI-2020-001-16.
  5. J. Fan, L. Deng, W. Wang, X. Yi, and Z. Yang, “Contamination, Source Identification, Ecological and Human Health Risks Assessment of Potentially Toxic-Elements in Soils of Typical Rare-Earth Mining Areas,” Int. J. Environ. Res. Public. Health, vol. 19, no. 22, Art. no. 22, Jan. 2022, doi: 10.3390/ijerph192215105.
  6. S. Mondal, F. B. Faruk, D. Rajbongshi, M. M. K. Efaz, and M. M. Islam, “GEECO: Green Data Centers for Energy Optimization and Carbon Footprint Reduction,” Sustainability, vol. 15, no. 21, Art. no. 21, Jan. 2023, doi: 10.3390/su152115249.
  7. S. Kuznets, “Economic Growth and Income Inequality,” Am. Econ. Rev., vol. 45, no. 1, pp. 1–28, 1955.
  8. T. Scherngell and M. J. Barber, “Spatial interaction modelling of cross‐region R&D collaborations: empirical evidence from the 5th EU framework programme,” Pap. Reg. Sci., vol. 88, no. 3, pp. 531–547, Aug. 2009, doi: 10.1111/j.1435-5957.2008.00215.x.
  9. “The Firm or the Region: What Determines the Innovation Behavior of European Firms? — Sternberg — 2001 — Economic Geography — Wiley Online Library.” Accessed: Nov. 30, 2024. [Online]. Available: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1944-8287.2001.tb00170.x
  10. A. Faggian and P. McCann, “Human capital, graduate migration and innovation in British regions,” Camb. J. Econ., vol. 33, no. 2, pp. 317–333, Mar. 2009, doi: 10.1093/cje/ben042.
  11. “Human Capital-Based Strategy for Regional Economic Development — Vijay K. Mathur, 1999.” Accessed: Nov. 30, 2024. [Online]. Available: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/089124249901300301

Исследование влияния инноваций на состояние окружающей среды на пространстве ЕАЭС: случай России Читать дальше »

Механизм синергии между государством, банками и финтех-компаниями

Введение

Развитие финтеха побуждает существующие финансовые центры и финансовые организации пересматривать свои стратегии, чтобы оставаться востребованными в эпоху цифровизации финансов. Чтобы оценить эти изменения, важно поддерживать теоретический обмен между разработками в финансовой сфере и стратегией экономического развития.  В условиях цифровой революции традиционные банки оказались в критическом положении. Финтех-стартапы, ориентированные на клиента, гибкие и использующие стратегии, основанные на данных, меняют финансовый ландшафт.

Финтех-компании, первопроходцы в сфере инновационных платежей, кредитования, страхования и управления активами, бросают вызов устоявшимся нормам. Их секрет заключается в использовании цифровых платформ, искусственного интеллекта и облачных вычислений для предложения индивидуальных, удобных и доступных решений. В отличие от своих традиционных аналогов, финтех-компании демонстрируют способность быстро адаптироваться к меняющимся требованиям клиентов и нормативной среде, одновременно экспериментируя с новыми бизнес-моделями.

На форуме инновационных финансовых технологий Finopolis 2024, который прошёл с 16 по 18 октября 2024 года, председателем Банка России Эльвирой Набиуллиной были обозначены три основные задачи, которые объединяют всю повестку в области финансовых технологий: укрепление цифрового платёжного суверенитета, развитие конкуренции и создание равных условий для разных игроков, повышение безопасности цифровых сервисов [1]. Свой вклад в решение этих задач вносит синергия финтеха и государственных сервисов, которая является мировым трендом. Во многих странах активно обсуждается взаимодействие платформенных сервисов и то, как сервисы рыночных игроков интегрируются с национальной финансовой инфраструктурой.

 

Результаты исследования

Ключевыми проблемами, с которыми сталкиваются финтех-стартапы являются масштабирование, обеспечение доверия и безопасности, соблюдение нормативных требований и конкуренция на переполненном рынке. Эти препятствия потенциально могут помешать долгосрочной прибыльности и устойчивости. На практике существует четыре модели, с помощью которых банки, финтех-стартапы и государственные регулирующие органы могут получать взаимную выгоду:

  1. Конкуренция и сотрудничество: банки, государство и финтех-компании сосуществуют в симбиотических отношениях. Они обмениваются данными, инфраструктурой и клиентами, используя сильные стороны друг друга. Например, банк может использовать финтех-платформу для более быстрых и экономичных транзакций, а финтех-компания получает доступ к обширной депозитной сети банка.
  2. Партнерство: банки, государство и финтех-стартапы объединяют свои сильные стороны, чтобы предлагать клиентам широкий спектр продуктов и услуг. Эта модель позволяет сочетать цифровые решения для кредитования или управления капиталом с опытом в области регулирования и каналами дистрибуции традиционных банков. Финансовые организации – это уже не классические банки, а фактически цифровые платформы, которые зависимы от государства с точки зрения данных, имеющихся в распоряжении государства.
  3. Инвестиции друг в друга: банки и финтех-компании могут стратегически инвестировать друг в друга, делясь акциями, технологиями и талантами. Это позволяет получить доступ к инновационным решениям, клиентской базе и повысить доверие или масштабируемость.
  4. Приобретение: эта модель предполагает создание гибридных предприятий путем объединения сильных сторон. Банк может приобрести финтех-компанию для интеграции своих цифровых возможностей, а финтех-компания может приобрести банк для получения лицензий или активов. Ожидания бизнеса от ЦБ РФ как от регулятора – это набор усреднённых стандартов и требований, от данных до стандартов сервисов, которые финансовая отрасль считает актуальными, и под которые все должны подстроиться.

Целесообразно подходить к финтех-стартапам с гибкостью, согласовывая стратегии с конкурентными преимуществами и рыночными условиями. Современные тренды развития рынка финансовых технологий основаны на призыве к активной позиции, поощрении инноваций и  сотрудничестве с регулирующими органами и политиками для содействия развитию цифровых финансов.

В этой динамичной среде синергия между банками, государством и финтех-стартапами является ключом к раскрытию потенциала финансов в будущем. Используя свои коллективные преимущества, они могут развивать цифровые навыки, повышать качество обслуживания клиентов, диверсифицировать источники дохода и оптимизировать расходы. Благодаря конструктивному общению и сотрудничеству заинтересованные стороны могут обеспечить, чтобы цифровая трансформация финансов принесла пользу всем.

В мире, где финансы развиваются, сотрудничество становится краеугольным камнем прогресса, открывая новую эру, в которой банки и финтех-компании вместе переосмысливают индустрию финансовых услуг [2].

В то время как финтех-компании обладают множеством преимуществ (в области инноваций, продуктов и технологий, более высокой удовлетворённостью клиентов, гибкостью в использовании технологий и аналитикой), банки также обладают важными преимуществами (в области стоимости средств, дистрибуции и операционного масштаба, затрат на привлечение клиентов и управления рисками). Финтех-компании не вытеснили банки — скорее наоборот. Вместо этого между банками и финтех-компаниями появились возможности для значимого партнёрства и создания ценности.

Доля банковский услуг и страхования на российском рынке слияний и поглощений M&A в 2023 – начале 2024 гг. составила 7 %, а финансовых технологий – 9, 4 % (рис. 1).

 

Самые активные отрасли на российском рынке M&A в 2023 – начале 2024 гг

Рисунок 1Самые активные отрасли на российском рынке M&A в 2023 – начале 2024 гг. [3]

 

Количество сделок в секторе банковских услуг и страхования на российском рынке слияний и поглощений в 2023 году снизилось на 21 % и составило 30 на сумму 5202 млн.долл.США, что на 35 % меньше по сравнению с 2022 годом. Крупнейшие сделки в 2023 году представлены в табл. 1.

 

Таблица 1 – Топ-5 сделкок M&A в 2023 году в секторе банковских услуг и страхования [4]

Объект сделки Покупатель Продавец Приобретенная доля, % Сумма сделки, млн долл.США
1. Альфа-Банк Андрей Косогов Михаил Фридман, Петр Авен 45% 2 342
2. ВТБ Банк SPO (Московская биржа) ВТБ Банк 39% 1 152
3. Точка Банк Интеррос и частные инвесторы Банк Траст 90% 455
4. ГК «Балтийский лизинг» Прибыльные инвестиции Банк Траст 99% 278
5. Первое клиентское бюро Тинсайд Da Vinci Capital, Baring Vostok, Сергей Власов 100% 154

 

Несмотря на синергию, банки часто были менее приоритетными для советов директоров и руководителей финтех-компаний, стремящихся к выходу на рынок, по сравнению с публичными рынками, частными инвестициями, корпоративными технологиями и другими финтех-компаниями. В целом, из всех сделок на рынке финтех-компаний на приобретения банков приходится менее 1% сделок.

Многие эксперты в сфере финансовых технологий считают, что банки должны покупать финтех-компании для внедрения технологических инноваций, привлечения клиентов и увеличения доходов, создания новых продуктов, расширения клиентской базы и защиты собственных границ [5-6].

Однако в последнее десятилетие это происходило реже, чем ожидалось, часто из-за того, что стоимость финтех-компаний была слишком высокой для банков, чтобы оправдать покупку, из-за опасений по поводу культурной совместимости и общей экономической неопределённости, которая снижала внимание к стратегическому росту. Все приобретения сопряжены с разного рода рисками, систематизация которых представлена в таблице 2. Однако текущий момент снижения стоимости финтех-компаний, экономическая неопределённость и поиск новых возможностей и источников дохода дают банкам возможность изучить стратегические слияния и поглощения в сфере финтех.

Банки, которым не хватает масштаба и капитала для управления разнообразным портфелем приобретённых финтех-компаний, будут слишком сильно рисковать, инвестируя в какую-либо одну финтех-компанию, и не смогут легко продать её в будущем, чтобы воспользоваться ростом стоимости класса активов в целом.

Прежде чем искать цели для слияний и поглощений в сфере финтеха, банкам следует определить основные приоритеты и оценить синергию, которую можно получить в результате сделки, по сравнению с партнёрством или созданием собственных решений [7].

 

Таблица 2 – Актуальная система рисков, к которой чувствителен рынок финтеха [8-9]

Вид риска Характеристика
Стратегический Риск изменения конфигурации традиционной финансовой системы в результате вытеснения цифровыми услугами традиционных.
Финансовый Дефицит финансовых ресурсов у потребителей услуг существенно уменьшает спрос на услуги и их потребление.
Операционный Разветвленные субъектные цепочки создания новых продуктов часто работают неслаженно.
Регуляторный Риск заключается в невозможности быстрой адаптации продуктов и услуг к требованиям регуляторов, особенно если это происходит в рамках новой юрисдикции. Существует запрос рынка на скорость и гибкие механизмы межведомственного согласования.
Риск «заражения» Повышенная чувствительность рынка к потерям системозначимых компаний.
Риск проциклических колебаний и волатильности Отдельные сегменты рынка подвергаются чрезмерным волатильным колебаниям, которые невозможно контролировать.
Технологический Связан с зависимостью рынка от сферы IT. К тому же новые финансовые продукты или услуги могут вызвать определенные технические сложности в их предоставлении.
Налоговые Трансграничный характер услуг может стать причиной применение двойного налогообложения, что будет осуществляться в каждой юрисдикции, которую проходит услуга.
Киберриски Риски, связанные с несанкционированным вмешательством в личные данные пользователей, компаний, регуляторов с целью совершения преступных действий

 

Банки оценивают слияния и поглощения в сфере финтеха по пяти параметрам:

  1. Технологическая и инновационная дисциплина. Лучшие и наиболее результативные банковские участники финансового рынка со временем наращивают свой набор навыков, создавая возможности для выполнения множества функций, необходимых для поддержки процесса слияния и поглощения.  Когда банки находят финтех-компании с уникальными технологиями, слияния и поглощения могут ускорить внедрение инноваций, рост продуктов и бизнеса.
  2. Цифровые возможности в финтехе. Банки вкладывают значительные средства для создания паритета в области цифрового обслуживания клиентов, проектирования, инжиниринга и исследовательских возможностей с лучшими в своем классе стартапами. Пользовательский опыт различных компаний, оказывающих финансовые услуги, фиксируется и тестируется в целевых группах клиентов, и в результате часто выпускаются новые продукты.
  3. Преимущества масштаба и дистрибуции. Количество клиентов банков, от крупнейших системно значимых банков до региональных и даже многих кредитных союзов, намного превышает количество клиентов всех финтех-компаний. Это означает возможность устанавливать цены, влиять на поставщиков и партнёров, а также распределять по каналам сбыта. Финтех-компании, которые могут существенно усилить эти преимущества, встречаются редко, что приводит к слияниям и поглощениям.
  4. Сохранение стоимости. По мере снижения стоимости финтех-компаний банки могут выбирать из более широкого списка потенциальных целей для слияний и поглощений в сфере финтеха. Однако между банками и финтех-компаниями существуют различия в оценке. Банки, как правило, оценивают финтех-компании с точки зрения прибыльности и непосредственного влияния на итоговые показатели; финтех-компании обычно оценивают себя с точки зрения показателей роста в будущем и доходов. Такое несоответствие может привести к тому, что банки будут считать финтех-компании переоценёнными, рассчитывая показатели сделок на основе мультипликаторов денежного потока. Кроме того, банки ориентируются на прирост стоимости. Нет никаких гарантий, что стоимость приобретённой финтех-компании не упадёт в цене на следующий день после закрытия сделки или не будет списана в будущем.
  5. Навигация в культуре банковских и финтех-технологий. При слияниях и поглощениях между банками и финтех-компаниями возникают проблемы из-за разрыва между культурой стартапов и традиционной банковской культурой. Банкам следует сопоставлять культурные компромиссы с предполагаемыми бизнес-преимуществами приобретаемых финтех-компаний. Это подчёркивает разницу в мышлении и подходах между стартапами и банками. В то время как стартапы процветают благодаря инновациям, гибкости и независимости, в конечном счёте они должны перенимать методы ведения бизнеса своих покупателей, учиться говорить на языке банков и устранять операционные различия.

Поиск тонкого баланса между сохранением инновационного духа стартапов и интеграцией в нормативные и операционные рамки банков остаётся важнейшей задачей для успешного слияния и поглощения.

Отраслевые эксперты сходятся во мнении, что банки приобретают финансовые технологии в первую очередь для коммерческих целей, рассмотренных выше. Дополнительные соображения, стимулирующие приобретение, могут также включать диверсификацию кредитных рисков, экономическую эффективность и удержание растущих активов.

Учитывая значительное снижение цен, эксперты ожидают, что рынок очистится за счёт сделок, увеличивающих стоимость, по более реалистичным ценам. Однако многие банки по-прежнему сосредоточены на потенциальных приобретениях других банков, которые позволят им достичь необходимого масштаба, чтобы преодолеть ожидаемые издержки, связанные с изменениями в законодательстве. Энергия, которая в противном случае была бы направлена на инновационный неорганический рост, теперь сосредоточена на слияниях и поглощениях между банками и на обеспечении того, чтобы любые будущие организации соответствовали требованиям регулирующих органов [10].

Из-за экономического климата и продолжающегося развития правил банковского обслуживания потребителей, таких как ограничения комиссионных доходов, снижение комиссий за обмен дебетами и ограничения овердрафта, банкам не хватает ясности в отношении того, какие бизнесы и продукты развивать. В результате инвестиции в приобретения финансовых технологий, которые помогли бы стимулировать органический рост, были утрачены в пользу классического синергетического эффекта.

Банкам, работающим над решением этих проблем, следует продолжать мониторинг финансовых технологий. В текущих условиях есть сделки в области финансовых технологий, которые стоит изучить, чтобы приобрести возможности, необходимые для органического роста в будущем. При снижении стоимости многие из этих сделок будут меньше по размеру и могут быть завершены с меньшей сложностью процесса, чем традиционные слияния между банками.

В то время как рынок сделок между банками остается в основном замороженным и имеет ограниченное количество возможных победителей и проигравших, финансовые технологии предлагают большой выбор новых финтех-продуктов, реализуемых с большой скоростью и имеющих широкий доступ. Банки, которым не удается добиться успеха в традиционных банковских слияниях и поглощениях, могут быть в состоянии генерировать прибыль за счет успешной навигации на рынке финансовых технологий. Финтех-компании во многих случаях готовы более серьезно подходить к стратегическим переговорам с потенциальными банковскими приобретателями, ищущими возможности, которые органично создавать было бы дорого и обременительно.

Обеспечение того, чтобы банки, государственные органы и финтех-компании получали выгоду, когда их модели дополняют друг друга и повышают ценность, является ключевым фактором. Механизм синергии между государством, банками и финтех-компаниями как способ создания ценности во времена трансформационных изменений в сфере финансовых услуг представлен на рисунке 2. Все участники экономики — государственные органы, финтех-компании и коммерческие организации — находятся в равноценных условиях с точки зрения предоставления цифровых сервисов. Для пользователя цифровой сервис воспринимается в первую очередь как иконка на экране компьютера или мобильного устройства, и его не интересует, кто предоставляет данный сервис. Пользователи не склонны изучать инструкции; их предпочтение отдается интуитивно понятным интерфейсам. В этой связи всем заинтересованным сторонам необходимо достичь согласия, поскольку существование разрозненных стандартов и сервисов будет затруднять жизнь гражданам, вводя их в заблуждение.

 

Механизм синергии между государством, банками и финтех-компаниями

Рисунок 2 – Механизм синергии между государством, банками и финтех-компаниями

 

В противном случае банки вынуждены постоянно следовать за лидерами или, объединив усилия, создавать сервисы, ориентированные на удобство пользователей. Перед Центральным банком Российской Федерации как регулятором стоит основная задача внедрения унифицированных стандартов и требований, охватывающих как данные, так и стандарты сервисов, которые являются актуальными для финансовой отрасли и к которым все участники должны адаптироваться.

 

Заключение

Ключевым аспектом взаимоотношений между государством и бизнесом является доверие. Конкуренция государства с бизнесом представляет собой неэффективный подход к сотрудничеству. Нынешние события могут быть интерпретированы как попытка государства занять конкурентные позиции в сфере бизнеса, что не является продуктивным подходом в контексте инновационной деятельности. Конкурировать с государственными структурами невозможно. Необходимо устранить барьеры со стороны государственных регуляторов и создать равные условия для конкуренции всех участников финансового рынка, без исключения. Новые игроки, выходящие на рынок, как правило, обладают определёнными конкурентными преимуществами, поскольку не обременены историческими нормами и традициями.

Разработанный механизм демонстрирует основные задачи и направления эффективного взаимодействия между банками, государственными органами и финтех-компаниями с целью поддержки, поощрения разработки и внедрения безопасных финансовых инноваций. Технологический прогресс размывает границы финансовых компаний и финансового сектора. Новые виды инфраструктуры, поставщики услуг, продукты, бизнес-модели и рыночные структуры во многом формируют конъюнктуру рынка. Результатами синергии между государством, банками и финтех-компаниями выступят: максимальный охват финансовыми услугами и защита потребителей; снижение делового и финансового риска; эффективность и конкуренция; стабильность и безупречность на рынке финтеха; модернизация и повышение доступности финансовой инфраструктуры для обеспечения конкуренции; учет интересов всех участников рынка финтеха и создание выгодной экосистемы; регулярное обновление законодательства в соответствии с новыми технологиями и практиками финтеха; взаимовыгодное сотрудничество между финтех-инновациями и государственными инициативами приводит к созданию более устойчивой и доступной финансовой системы; благоприятна среда для финтеха и инвесторов, способствующая развитию ESG-инвестиций (основанных на экологических, социальных и управленческих критериях).

Библиографический список:

  1. Дяченко, О. Finopolis 2024: скорость, доверие и конкуренция / О. Дяченко // Национальный банковский журнал. – 2024. — https://nbj.ru/publs/finopolis_2024_skorost_doverie_i_konkurents/67448/.
  2. Матвеевский, С.С. Fintech-компании и их взаимодействие с банками: международный и российский опыт / С.С. Матвеевский, А.В. Бердышев // Финансы и банковское дело.- 2020. – С. 174-180. — DOI 10.26425/1816-4277-2020-11-174-180.
  3. Внутренний рынок M&A. Самые активные компании и популярные области за 2 года в России // КомандаRU. — 20 августа 2024.- https://rb.ru/longread/mergers-acquisitions-22-24/
  4. Рынок слияний и поглощений в России в 2023 – начале 2024 гг. / — https://assets.kept.ru/upload/pdf/2024/06/ru-kept-ma-2023-survey.pdf.
  5. Марковская, Е. И. Анализ и оценка эффектов синергии в сделках слияний и поглощений на основе кластерного подхода / Е. И. Марковская, Е. М. Петров // Финансы и бизнес.  № 4. С. 122–152. — DOI 10.31085/1814-4802-2019-15-4-122-152.
  6. Лопухин, А. В. Финтех как фактор ускорения инклюзивного  устойчивого развития / А. В. Лопухин, Е. А. Плаксенков, С. Н. Сильвестров // Мир новой экономики. – 2022. — 16(1). – С. 28-45.
  7. Кох, Л.В. Мотивы сделок слияний и поглощений в российском банковском секторе / Л.В. Кох, Ю.В. Кох // Вестник Академии знаний № 45 (4), 2021. – С. 373-380. — DOI: 10.24412/2304-6139-2021-11388.
  8. Яфаров, Л. К. Влияние технологий финтеха на состояние финансового сектора России / Л. К. Яфаров // Вестник евразийской науки. — 2023. — Т. 15. — № s3. — URL: https://esj.today/PDF/47FAVN323.pdf.
  9. Поддубная, М.Н. Особенности и факторы развития системы финтех / М.Н. Поддубная, Е.Я. Волков // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. — 2021. — № 2-1. — С. 204.
  10. Ангелина, И.А. Исследование методологических основ развития публичных финансов / И.А. Ангелина, А.А. Градинарова //  Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: экономика Том 2024 № 2 , 2024. —
    https://doi.org/10.24143/2073-5537-2024-2-118-126.

Механизм синергии между государством, банками и финтех-компаниями Читать дальше »

Искусственный интеллект в делопроизводстве: теоретические и практические аспекты цифровизации

Введение

В последние годы активно проводится цифровизация всех сфер деятельности человека, внедрение новейших функций и возможностей. Среди всех технологических нововведений особое внимание в последнее время уделяется искусственному интеллекту, интегрируемому во множество человеческих деятельностей, в число которых вошло делопроизводство, активно применяющееся в рабочих процессах, оказывающих влияние на технологию автоматизации и оптимизации управленческих задач, а также на ускорение процесса анализа и поиска информации. Таким образом, можно сказать, что вопрос внедрения искусственного интеллекта в делопроизводство абсолютно актуален для современной России [1].

Целью настоящего исследования является анализ современного уровня внедрения и использования искусственного интеллекта в рамках делопроизводственных систем Российской Федерации, а также определение дальнейших тенденций развития данной технологии на территории РФ. Помимо вышеуказанной цели, одной из задач данного научного исследования является выделение ряда негативных аспектов влияния искусственного интеллекта на делопроизводственные системы России, а также предложения ряда рекомендаций по совершенствованию процесса интегрирования анализируемой современной технологии в документооборот РФ.

 

Результаты исследований

В рамках настоящего исследования, в первую очередь, необходимо определить современный уровень воздействия искусственного интеллекта на делопроизводственные системы Российской Федерации. Среди основной информации по теме, можно выделить следующее:

  • Внедрение искусственного интеллекта в государственном делопроизводстве: по данным ряда исследований “Агентства стратегических инициатив”, на момент 2023 года, около 45% государственных учреждений Российской Федерации используют технологии искусственного интеллекта для автоматизации монотонных, рутинных задач. На момент 2021 года процент использования технологии ИИ составлял около 30%, что говорит об большом развитии в данной отрасли за последние годы [2];
  • Искусственный интеллект в электронном документообороте: в 2022 году более 60% документов государственного сектора начали обрабатываться в электронном формате, что позволило интегрировать в ряды процессов искусственный интеллект. Около 30% всех электронных документов проходят автоматическую проверку и анализ на соответствие при помощи искусственного интеллекта;
  • Пилотные проекты: на территории Российской Федерации активно используется система пилотных проектов, что позволяет на локальном уровне проверить эффективность различных проектов. Таким образом, в ряде многофункциональных центров были интегрированы системы искусственного интеллекта, помогающие сотрудникам обрабатывать запросы, что, в свою очередь, сократило время обработки процессов на 25%, а также снизило количество допускаемых ошибок на 15% [2];
  • Архивная автоматизация: по итогам пилотного внедрения искусственного интеллекта в архивные системы ряда регионов (Московская и Тульская область) с целью автоматизации ряда процессов архивного хранения документов и иных актов, удалось снизить затраты на хранение и обработку данных на, в среднем, 20% [3];
  • Коммерческое использование искусственного интеллекта: по ряду опросов, более 50% компаний активно используют технологию искусственного интеллекта для обработки и дальнейшей классификации документов, что позволило повысить точность обработки документов, в некоторых случаях, до 85%;
  • Нормативно-правовая база: на момент 2023 года прошёл опрос, касательно необходимости создания чёткой нормативно-правовой базы для регулирования использования искусственного интеллекта, на котором более 70% респондентов среди чиновников отметили необходимость в создании вышеупомянутой нормативно-правовой базы [4];
  • Инвестиции: в 2023 году уровень инвестирования в автоматизацию делопроизводства, путём интегрирования искусственного интеллекта в процессы анализа, обработки и архивации документов, составил около 100 млрд. руб.

Исходя из вышеприведённых статистических данных интеграции и использования искусственного интеллекта в Российской Федерации за последние годы, можно сделать следующий вывод: анализируемая технология информационных систем способна значительно повысить эффективность делопроизводственных систем, автоматизируя ряд монотонных процессов, тем самым оптимизируя рабочее время сотрудникам, благодаря чему становится возможным выполнение наиболее важных работ, требующих большего внимания и времени.

Помимо указания настоящего состояния делопроизводства под влиянием технологии искусственного интеллекта, необходимо также выделить дальнейшие тенденции развития документооборота при продолжительном, устойчивом влияния ИИ на данную отрасль. Таким образом, можно выделить следующие, основные тенденции развития:

  • Повышение автоматизации: ожидается, что к 2025 году более 70% процессов документооборота будут автоматизированы путём использования искусственного интеллекта, что повысит уровень эффективности данной отрасли на, в среднем, 40% [5];
  • Анализ данных: предполагается, что устойчивое развитие искусственного интеллекта позволит оптимизировать анализ, ввод данных, сортировку и архивирование документов, что позволит сократить время обработки более чем на 45%;
  • Помощь в принятии решений: по прогнозам на 2027 год, ожидается, что до 60% государственных решений, связанных с делопроизводством, будут анализироваться искусственным интеллектом, что позволит избрать наиболее верное, рациональное и объективное решение того или иного вопроса [6];
  • Уровень инвестирования: по мнению ряда экспертов, ожидается, что к 2025 году уровень инвестирования автоматизации делопроизводства, путём интегрирования искусственного интеллекта в ряды процессов, составил около 250 млрд. руб. [7];
  • Сокращение трат на канцелярию и бумагу: предполагается, что к 2026 году удастся уменьшить траты на канцелярские предметы и бумагу на, в среднем, 50%, благодаря большему использованию искусственного интеллекта и обработки документов в электронном формате [4].

Исходя из вышеперечисленных дальнейших тенденций развития делопроизводства под устойчивым влиянием искусственного интеллекта, можно сделать вывод о том, что данная технология способна оказать долгосрочное положительное влияние на анализируемую сферу деятельности, путём оптимизации ряда процессов, повышению эффективности и автоматизации монотонных задач [8].

Настоящие проблемы влияния искусственного интеллекта на делопроизводство Российской Федерации

В рамках настоящего исследования, помимо указания статистических данных и положительных тенденций влияния, необходимо, также, указать негативные аспекты влияния искусственного интеллекта на делопроизводственные системы Российской Федерации. Основные, вышеупомянутые негативные аспекты представлены в таблице 1.

 

Таблица 1 – Основные негативные аспекты влияния искусственного интеллекта на делопроизводственные системы Российской Федерации

Аспект Раскрытие аспекта
Высокие первоначальные затраты Внедрение искусственного интеллекта в делопроизводственные системы и процессы крайне дорогостоящий процесс, как правило, неосуществимый в большей части компаний в связи с недостатком финансовых ресурсов. Так, в 2023 году более 40% организаций, рассматривающих внедрение искусственного интеллекта в свой документооборот, отметили, что не способны этого осуществить, из-за недостатка средств (в среднем, около 100 млн. руб. на один проект) [9].
Киберугрозы Искусственный интеллект уязвим к хакерским атакам, в связи с которыми появляется риск утечки данных, остановки работы искусственного интеллекта или всей системы делопроизводства организации. Так, в 2023 году было зафиксировано увеличение хакерских атак на организации, использующие в своей работе искусственный интеллект, в среднем, на 30%.
Необходимость в повышении квалификации и потеря рабочих мест Интегрирование искусственного интеллекта в делопроизводственные системы организации подразумевает необходимость повышения квалификации работников с целью получения навыков и знаний по наиболее эффективной работе с искусственным интеллектом. В связи с невозможностью прохождения вышеуказанных курсов всеми сотрудниками, а также автоматизацией ряда процессов, повысится отток кадров, что способно привести к структурной безработице. Так, согласно статистике, к 2025 году ожидается сокращение до 20% сотрудников делопроизводственной отрасли по вышеуказанным причинам [1].
Ошибки и неточности Алгоритмы искусственного интеллекта не застрахованы от ошибок при анализе или создании документов, или отдельных реквизитов. Так, в 2023 году была выделена следующая статистика: около 15% документов, созданных искусственным интеллектом, содержали каким-либо ошибки или неточности [10].
Цифровая инфраструктура Настоящий уровень развития цифровой инфраструктуры не отвечает требованиям, необходимым для полноценной, стабильной работы искусственного интеллекта и электронного делопроизводства, в связи с чем возникает ряд рисков, связанных с возникновением сбоев и дальнейшей вероятностью парализации всей системы делопроизводства организации.

 

Учитывая вышеприведённые негативные аспекты, можно сделать следующий вывод: искусственный интеллект, при внедрении в делопроизводственные системы Российской Федерации подразумевает не только ряд исключительно положительных, но и негативных факторов, учитывать и работать над решением которых необходимо ещё с момента начала внедрения анализируемой технологии.

Исходя из вышеприведённых негативных аспектов влияния искусственного интеллекта на делопроизводственные системы Российской Федерации, необходимо также выделить ряд рекомендаций по совершенствованию процесса интегрирования и использования анализируемой технологии в документообороте России. Среди основных рекомендаций можно выделить следующие:

  • Пошаговое интегрирование: с целью оптимизации финансовых затрат, а также процесса адаптации сотрудников к нововведениям, необходимо использовать технологию пошагового интегрирования, постепенно внедряя технологию искусственного интеллекта в делопроизводственные системы;
  • Совершенствование кибербезопасности: с целью снижения рисков кибернетических угроз, необходимо усовершенствовать цифровую защиту путём обновления и совершенствования уже существующих систем кибернетической защиты, либо создания новейшей, специализированной на защите цифровых систем делопроизводства, использующих искусственный интеллект;
  • Субсидирование курсов повышения квалификации: государственным органам управления необходимо провести ряд мероприятий по субсидированию курсов повышения квалификации с целью уменьшения воздействия автоматизации среди сотрудников делопроизводственных отраслей, а также уменьшения выделения средств, необходимых организациям для собственного проведения вышеупомянутых курсов;
  • Проверка искусственного интеллекта: с целью устранения возможности возникновения ошибок в документах, созданных искусственным интеллектом, необходимо проверять каждый из документов на предмет вышеупомянутых ошибок;
  • Совершенствование цифровой инфраструктуры: для уменьшения шансов возникновения сбоев в цифровой системе делопроизводства, необходимо провести ряд мероприятий по её совершенствованию, сделав каждую подсистему автономной, таким образом, избегая возможности расширения последствий сбоя, что локализирует проблему.

Используя все вышеуказанные рекомендации по совершенствованию процесса интеграции и использования искусственного интеллекта в делопроизводственных системах Российской Федерации, открывается возможность к наиболее эффективному и оптимальному в финансовом плане процессу интегрирования анализируемой технологии в документооборот РФ.

Учитывая все данные, указанные выше, можно сделать следующий вывод: интегрирование искусственного интеллекта в делопроизводственные системы Российской Федерации это – крайне перспективная возможность к повышению эффективности и оптимизации ряда процессов данной отрасли. Современные статистические данные по теме показывают, что уже на данный момент анализируемая технология оказывает положительное влияние на документооборот России, в разы повышая работоспособность и обновляя, актуализируя эту сферу деятельности. Эффективность интегрирования искусственного интеллекта также доказывают дальнейшие тенденции развития делопроизводственных систем Российской Федерации, выделенные ранее, указывающие на устойчивое развитие данной отрасли под влиянием анализируемой технологии.

Однако, при всех положительных аспектах, необходимо также помнить об негативных аспектах, способных как просто замедлить процесс интеграции ИИ в документооборот России, так и парализовать всю систему в целом, что, в свою очередь, принесёт ряд колоссальных убытков. Но, при учёте и использовании всех вышеуказанных рекомендаций по совершенствованию процесса интегрирования и использования искусственного интеллекта в делопроизводственных системах России, открывается возможность к наиболее эффективному, оптимальному в финансовом и временном плане процессу интеграции вышеуказанной технологии в документооборот России.

Библиографический список:

  1. Ларькина, Е. А. Применение искусственного интеллекта в делопроизводстве организации / Е. А. Ларькина, Р. В. Мироненко // Социально-экономические аспекты принятия управленческих решений : Сборник материалов восьмого межвузовского научного семинара (форума), Москва, 27 февраля 2024 года. – Москва: Академия государственной противопожарной службы, 2024. – С. 41-43.
  2. Агибалова, В. Г. Инновационные подходы в рамках цифровизации государственного управления / В. Г. Агибалова // Экономика и управление отраслями, комплексами на основе инновационного подхода : Материалы Международной научной конференции, посвященной 65-летию доктора экономических наук, профессора, члена РАЕН Тамары Тавиновны Цатхлановой и 10-летию научной школы «Экономика и управление отраслями, комплексами на основе инновационного подхода», Элиста, 26 марта 2021 года. – Элиста: Калмыцкий государственный университет имени Б.Б. Городовикова, 2021. – С. 80-82.
  3. Агибалова, В.Г. Инновационные стратегии в области цифровизации образовательного процесса / В. Г. Агибалова, А. М. Кныпа // Аграрное образование: опыт и приоритеты развития (год педагога и наставника) : Сборник статей по материалам учебно-методической конференции, Краснодар, 27 марта – 27 2023 года. – Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина, 2023. – С. 181-185.
  4. Новичкова, А.В. Искусственный интеллект в делопроизводстве / А. В. Новичкова // Современные информационные технологии в образовании, науке и промышленности. Искусственный интеллект в создании картин : Сборник трудов XVIII Международной конференции и XVI Международного конкурса научных и научно-методических работ, Москва, 12–16 февраля 2021 года / Ответственный редактор и составитель Т.В. Пирязева. – Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Издательство «Экон-Информ», 2021. – С. 163-165.
  5. Мирошниченко, М. А. Искусственный интеллект в деятельности документоведа / М. А. Мирошниченко, А. А. Абдуллаева, К. К. Сивинцева // Вестник Академии знаний. – 2023. – № 5(58). – С. 486-490.
  6. Кибитова, В. К. Влияние цифровизации и искусственного интеллекта на электронный документооборот / В. К. Кибитова // Современные технологии документооборота в бизнесе, производстве и управлении : Сборник научных статей по материалам XXIV Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием), Пенза, 19–20 апреля 2024 года. – Пенза: Пензенский государственный университет, 2024. – С. 55-59.
  7. Комарова, И. А. Перспективы использования технологий искусственного интеллекта в системах автоматизации документооборота / И. А. Комарова, Л. В. Абдурахманова // Международный студенческий научный вестник. – 2023. – № 6. – С. 83.
  8. Петров, Д. Н. Автоматизация электронно-печатного делопроизводства с идентификацией и верификацией документов / Д. Н. Петров, А. Н. Луцко // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2021. – № 2(54). – С. 81-90. – DOI 10.21672/2074-1707.2021.53.1.081-089.
  9. Шитов, С. Г. Основные угрозы и способы защиты системы цифровизации делопроизводства / С. Г. Шитов // Молодой ученый. – 2020. – № 49(339). – С. 17-20.
  10. Кочнева, Д. П. Перспективы использования цифровых технологий в организации документооборота современных организаций / Д. П. Кочнева // Цифровая экономика глазами студентов : материалы Международной научной конференции, Казань, 12 мая 2023 года. – Казань: ИП Сагиев А.Р., 2023. – С. 126-129.

Искусственный интеллект в делопроизводстве: теоретические и практические аспекты цифровизации Читать дальше »

Цифровая декомпозиция в оценке уровня цифровизации предприятий малого и среднего бизнеса

Введение

Рассмотрим, что дает информатизация предприятий малого и среднего бизнеса. Возрастание эффективности работы, сокращение временных и производственных затрат, повышение экономической гибкости и адаптивности за счет более четкого и оперативного контроля. Цепочка взаимодействия с клиентом сокращается и ускоряется. А так как бизнес, особенно малый, ориентирован на потребителя, то внедрение цифровых технологий значительно повышает уровень конкурентоспособности, способствует подержанию позиций на рынке и привлечению клиентской базы

Для оценки степени вышеописанного процесса необходимо внедрение специальных методик. Оценка степени цифровизации предприятия даст понятие о соответствии уровня развития бизнеса современным требованиям экономики, позволит скорректировать и поддерживать актуальность деятельности, определить и  сформировать базу дальнейшего роста.

 

Материалы и методы исследований

Статистические показатели использования цифровых технологий по Российской Федерации с портала ЕМИСС [1] и Ростата приведены в таблице 1 и на рисунке 1.

 

Таблица 1 – Статистические данные использования информационно-коммуникационных технологий по РФ

Показатель 2018 2019 2020 2021 2022
Доля организаций, использующих доступ к сети Интернет со скоростью не менее 2 Мбит/сек, в общем числе организаций (процент, значение показателя за год) 62,7 65 78,5 67,2 66,7
Доля организаций, использующих широкополосный доступ к сети Интернет, в общем числе организаций (процент, значение показателя за год) 86,5 86,6 58,1 75,6 74,1
Затраты на внедрение и использование цифровых технологий (тысяча рублей)   2 316 831 416,5 2 472 598 471,7 3 515 787 381,2 3 740 428 638,8
Количество персональных компьютеров  (значение показателя за год) 13 256 085 13 816 667 15 791 408 17 226 238 18 080 712
Доля организаций, имевших веб-сайт в сети Интернет, в общем числе обследованных организаций

 

50.9 51.9 44.3 46.2 45.6

 

Динамика использования показателей использования информационно-коммуникационных технологий предприятий малого и среднего бизнеса представлена на рисунке 1.

 

Динамика показателей использования информационно-коммуникационных технологий

Рисунок 1 – Динамика показателей использования информационно-коммуникационных технологий

 

Данные показатели являются лишь количественными общеэкономическими индикаторами и, в ряде случаев, не отображают реальную картину. В частности, широкополосный доступ в интернет не нужен для организации и функционирования внутрикорпоративной информационной системы, локализованной на одном предприятии. Общее количество персональных компьютеров и количество компьютеров на 100 человек   не отображают реальную картину: при сокращении и расширении штата сотрудников, деятельность которых не привязана к электронной отчетности количество компьютеров может не меняться. Также количество компьютеров может сократиться при смещении акцента на облачные хранилища и мобильные технологии, при этом процесс цифровизации будет более высокого уровня. Затраты же на внедрение могут быть связаны с внешнеполитической повесткой и санкционными рисками, импортозамещением программного продукта, что тоже не означает более высокий уровень цифровизации.

Как следствие, из вышесказанного возникает  необходимость использования других методик и показателей.

 

Комплексная методика оценки уровня цифровизации организаций

В работах [2-5] предложена методика оценки при помощи анкетирования топ-менеджмента с вопросами о 31 бизнес-процессах в организации. В таблице 2 представлен фрагмент анкеты комплексной методики.

 

Таблица 2 – Шаблон анкеты комплексной методики

V Финансы и бухгалтерия
Наименование бизнес-процесса Данный бизнес-процесс реализован в вашей компании? Используется ли в данном бизнес специализированное ПО / облачные сервисы? Укажите наименование используемого ПО / облачных сервисов (например, 1С: Бухгалтерия, Инфо-Бухгалтер, Palo, СКИБ, Міcrosoft Power BI, Tableau Desktop и т.д.).
5.1. Ведение бухгалтерского учета Варианты ответа: да/нет Варианты ответа: да/нет Если в столбцах 2 и 3 ответ «да», то заполняется данное поле. В противном случае — «-».
5.2. Финансовое планирование, бюджетирование Варианты ответа: да/нет Варианты ответа: да/нет Если в столбцах 2 и 3 ответ «да», то заполняется данное поле. В противном случае — «-».
5.3. Финансово-экономическая аналитика и формирование отчетов Варианты ответа: да/нет Варианты ответа: да/нет Если в столбцах 2 и 3 ответ «да», то заполняется данное поле. В противном случае — «-».
Является ли хотя бы одно ПО / облачный сервис из указанных Вами в пунктах 5.1.-5.3. интегрированным модулем единой системы управления Компанией (например, ERP-системы)? Варианты ответа: да/нет
Обеспечивает ли хотя бы одно ПО / облачный сервис из указанных Вами в пунктах 5.1.-5.3. взаимодействие (обмен данными) хотя бы с одним внешним контрагентом (налоговая, банки и т.д.)? Варианты ответа: да/нет

 

Далее по результатам анкетирования строится процентная шкала количества бизнес-процессов, функционирующих на базе ИКТ, и дается оценка степени цифровизации компании на основе дискретных уровней, указанных на рисунке 2.

 

Уровни цифровизации организации
Рисунок 2 – Уровни цифровизации организации

 

Плюсами данной методики является простота реализации, малые затраты времени, «подсвечивание» отстающих бизнес-процессов, любой уровень локализации исследуемого объекта (от малого бизнеса до корпораций). Минусами же можно назвать отсутствие связи с экономическими показателями, вся методика строится лишь на видении руководящего состава.

 

Модель цифровой зрелости (Digital Maturity Model)

Данная модель разработана международной консалтинговой компании Deloitte. Модель цифровой зрелости производит оценку  цифрового статуса по пяти бизнес-аспектам [6-9]:

  • Потребитель. Изучается взаимодействие с клиентом в информационном плане – среда, способы и прочее.
  • Стратегия. Планирование развития с привлечением цифровых инициатив, увеличением степени включенности технологий в стратегию.
  • Технологии. Трансформация инфраструктуры цифровых процессов.
  • Операции. Интеграция информационных технологий в бизнес-процессы.
  • Организация и культура. Цифровая трансформация организации (HR-служба, определение уровня организационной культуры).

К плюсам методики можно отнести большое количество критериев (28 показателей, которые подразделяется на 179 отдельных критериев), что позволяет дать наиболее точную оценку. Но, с другой стороны, из-за этого процесс сильно усложняется и требуются большие затраты временного ресурса.

 

Результаты и обсуждение

Глубокая цифровая декомпозиция бизнес-процессов

В статье представлены некоторые модели оценки степени цифровизации, цифровой трансформации и цифровой зрелости экономики, отрасли или предприятия. В реальности методик гораздо большее количество. С ними можно ознакомиться, например, в работах [10-11].

Большинство методик производят выделение аспектов деятельности предприятия, внедряют большое количество критериев, вводят их параметрические оценки. Это приводит к разрастанию и усложнению модели и  подразумевают наличие у исследуемого объекта развитой структуры и  значительного масштаба деятельности. Набор оценочных показателей   может варьироваться от размера предприятия, рода деятельности и отрасли, и в большинстве случаев требует наличие экспертной оценки.
Поэтому возникла идея унифицировать показатель цифровизации, убрав привязку к критериям и экспертным оценкам.

Основой такой методики может стать комплексная методика оценки уровня цифровизации организаций. В ней методом анкетирования топ-менеджмента компании дается оценка конкретным наборам бизнес-процессов. Основная идея заключается в декомпозиции каждого из основных бизнес-процесса до структурных операций и присвоению каждой из них расчетного индекса [12-15].

Пусть процесс A состоит из N подпроцессов Bi . Каждому подпроцессу сопоставляется коэффициент ki, который отвечает за цифровизацию подпроцесса. Если операция производится с помощью  информационных систем или средства автоматизации, то значению ki присваивается единица. В иных случаях он равен нулю. Для исключения из оценки процессов, которые не могут быть переведены в цифровую сферу необходимо также ввести аналогичную дельта-функцию.

Тогда индекс цифровизации IA процесса A, выраженный в процентном отношении будет вычисляться по формуле:

Очевидно, что если все возможные подпроцессы одного бизнес-процесса будут «оцифрованы» (все ki = 1), то индекс будет равен 100%. При других значениях, можно вести речь о том, что процесс цифровизирован на определенное количество процентов.

После обсчета всех основных процессов предприятия итоговый индекс удобнее всего взять как среднее арифметическое всех найденных индексов.

Но в таком виде модель неполноценно описывает степень цифровизации, так как одни процессы могут встречаться в деятельности предприятия чаще, а другие единичны. Для устранения этого недостатка необходимо добавить весовые коэффициенты бизнес-процесса, которые вычисляются процентным отношением количества итераций этого процесса к общему количеству итераций основных бизнес-процессов.

Для простоты анализа и подсчета формулы (1) введем сводную таблицу 3.

 

Таблица 3 – Коэффициенты цифровизации процесса формирования актов

Процесс Текущий статус k,текущая цифровизация δ, возможность цифровизации
Заполнение акта Вручную, на бумажный носитель 0 1
Ознакомление и подпись клиента Вручную, на бумажном носителе 0 1
Ознакомление и подпись главного инженера Вручную, на бумажном носителе 0 1
Регистрация в журнале актов Вручную, на бумажном носителе 0 1
Хранение в архиве На бумажном носителе 0 1

 

Из таблицы видно, что индекс цифровизации данного процесса равен 0. Если предположить, что будет внедрена система автоматического формирования актов (без возможности ознакомления и визирования), то в этом случае коэффициент k графы «Заполнение акта» станет равен 1. Тогда согласно формуле (1) .

По аналогии с предыдущим процессом составим сводную таблицу 4.

 

Таблица 4 – Коэффициенты цифровизации процесса ремонта медоборудования

Процесс Текущий статус k,текущая цифровизация δ, возможность цифровизации
Формирование перечня запчастей Вручную 0 1
Приобретение необходимых запчастей 1С: Предприятие (бухгалтерия +склад) 1 1
Выезд специалиста или ремонт в лаборатории Вручную, процесс невозможно цифровизировать 0 0
Проверка работоспособности, повторная диагностика Вручную, процесс невозможно цифровизировать 0 0
Передача оборудования заказчику Вручную, процесс невозможно цифровизировать 0 0
Формирование закрывающих документов 1С: Предприятие 1 1
Подписание закрывающих документов Вручную, на бумажном носителе 0 1

 

После подстановки значений в формулу (1) имеем индекс .

При допущении, что на один ремонт приходятся два акта и на предприятии работает только два вышеописанных процесса, весовые коэффициенты составят: для процесса формирования акта экспертизы – 66%, для процедуры ремонта – 33 %. Как итог, общий индекс составит 0.2*66% +0.5*33% = 29,7%

 

Выводы

Модификация методики

В ряде случаев индекс цифровизации может достигать предельного значения 100%. Но это не означает, что достигнута вершина процесса цифровизации и развитие можно остановить. Авторы говорят о том, что цифровой процесс уже внедрен, но не введена его качественная характеристика. Как правило, хорошим показателем в такие моменты будет служить временные затраты процесса при прочих равных условиях. Каждая операция уже имеет свое цифровое отображение, значит можно эффективно отслеживать длительность процесса: чем меньше время на операцию, тем эффективнее работает система.  По аналогии со стоимостным анализом можно ввести «временной» вес каждого подпроцесса и оптимизировать суммарное время всего бизнес-процесса различными доступными методами: расширениями функционала, заменой информационной системы, распределением или внедрением новых механизмов. Иными словами, повышать эффективность информационных технологий.

Данная методика обладает рядом плюсов и рядом недостатков.

К преимуществам можно отнести следующее:

  • Универсальность. Методика применима абсолютно к любому предприятию. Благодаря относительной шкале можно сравнивать даже предприятия разных масштабов и родов деятельности.
  • Простота расчета индекса. При грамотной декомпозиции бизнес-процессов расчет индекса сводится к простому суммированию.
  • Высокая дискретность. В процессе расчета общего индекса дается оценка каждому процессу организации, т.е. видны слабо информатизированные операции, которые можно выделить и совершенствовать для дальнейшего развития.

К недостаткам можно причислить следующее:

  • Количественная оценка. Методика в большей степени дает количественную оценку, а не качественную. Оценивается в основном наличие информационных технологий, а не уровень их развития.
  • Чувствительность к декомпозиции. Для корректного расчета нужна грамотная и четкая декомпозиция.
  • Отсутствие стратегии развития. Нужно лишь повышать индекс и параметр эффективности, но не указано как это делать. Расчеты строятся на моделях «как есть» и «как должно быть». Модель «как должно быть» задается руководством компании на собственных соображениях.
  • Большие объемы расчетов. В случае с организациями с большим количеством бизнес-процессов, несмотря на простоту расчета, количество вычислений может достигнуть существенных величин.
  • Влияние незначительных процессов на итоговое значение индекса. Поскольку берется среднее значение индекса по всем бизнес-процессам, то несущественные в экономическом плане или редко встречающиеся процессы. В данном случае можно ввести «весовую» характеристику каждого процесса в процентах от общего объема операций в организации или исключить данный процесс из расчета.

Таким образом, в случаях с большими корпорациями расчет по данной методике осложнен большим количеством расчетов. Оптимально применять данную методику к предприятиям малого или среднего бизнеса.

Библиографический список:

  1. Официальные статистические показатели / [Электронный ресурс] // ЕМИСС. Государственная статистика: [сайт]. URL: https://www.fedstat.ru
  2. Чалова, М.В., Брагина, З.В., Игнатьева, Е.В., Харчина, Н.Б. Малый и средний бизнес: проблемы цифровизации и новые возможности // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2019. № 10-1. С. 131-145. EDN KWCPLP.
  3. Кольева, Н.С., Панова, М.В., Голиков, С.Н., Вахрушев, А.Н. О возможностях автоматизации бизнес-процессов торговых компаний в российских CRM системах // Актуальные вопросы современной экономики. 2024. № 5. С. 247-252. EDN CEELAH.
  4. Агеносов, А.В., Радковская, Е.В., Кочкина, Е.М. Подходы к оптимизации распределения трудовых ресурсов // Перспективы науки. 2024. № 5(176). С. 102-104. EDN EPVYWM.
  5. Перцева, С.Ю. Особенности финансирования малых предприятий в условиях цифровизации // Мировое и национальное хозяйство. 2021. № 1(54). EDN CDYQWC.
  6. Бутко, Г.П., Меньшикова, М.А., Панов, М.А. Пути совершенствования цифровых инструментов в деятельности предприятий // Цифровые модели и решения. 2024. Т. 3, № 1. С. 39-48. DOI 10.29141/2949-477X-2024-3-1-4. – EDN PWUVVD.
  7. Самсонова, М.В., Федорищева О.В., Цыганова И.Ю. Цифровизация как фактор устойчивого развития промышленного // Менеджмент в России и за рубежом. 2023. № 1. С. 11-19. EDN GOEERK.
  8. Кольева, Н.С., Муллаяров, И.М., Тумановская, А.В. Экономический эффект реализации немонетарных целей проектов // Столыпинский вестник.  2024. Т. 6, № 6. EDN GGLOVP.
  9. Дуненкова, Е.Н., Онищенко, С.И. Развитие инновационного потенциала предприятий в условиях цифровизации // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2022. Т. 12, № 5-1. С. 278-287. DOI 10.34670/AR.2022.91.94.021. EDN NMWWZI.
  10. Проектирование систем управления взаимоотношениями с клиентами / С. В. Илюхина, Л. В. Кортенко, Л. А. Сазанова [и др.]; Уральский государственный экономический университет. Екатеринбург: Уральский государственный экономический университет, 2022. 215 с. EDN BTFGUD.
  11. Журов, Ю.В. Принципы информационного обеспечения управления интеллектуальной собственностью предприятия в условиях цифровизации // Экономика и управление: проблемы, решения. 2023. Т. 7, № 11(140). С. 5-11. DOI 10.36871/ek.up.p.r.2023.11.07.001. EDN IIFRPM.
  12. Кольева, Н.С., Акуз К.В., Девиченский В.Д. Оптимизация бизнес-процессов на предприятии  // Наукосфера. 2024. № 3-1. С. 150-154. DOI 10.5281/zenodo.10830092. EDN ZSKJCD.
  13. Доржиева, С.Ч. Стратегия предприятия в условиях цифровизации // Вестник современных исследований. 2019. № 2.10(29). С. 33-36. EDN VWMKUC.
  14. Панов, М.А., Ищенко, Е.А. Современные комплексы мониторинга и оповещения о событиях: обеспечение оптимального использования ресурсов и функционирования информационных систем и процессов // Динамика сложных систем – XXI век. 2024. Т. 18, № 1. С. 18-31. DOI 10.18127/j19997493-202401-02. EDN RTQIUB.
  15. Иванова, Л.Н., Ильчишин, Э.Р. Задачи цифровизации на предприятии // Современные проблемы инновационной экономики. 2020. № 7. С. 63-70. DOI 10.52899/9785883036186_63. EDN EOGGAU.

Цифровая декомпозиция в оценке уровня цифровизации предприятий малого и среднего бизнеса Читать дальше »

Акциз на электроэнергию при майнинге криптовалют в России: перспективы и вызовы

Введение

В России серьезными темпами развивается рынок криптовалют и связанные с ним отрасли. Одной из таких отраслей, без которой невозможно функционирование прочих элементов крипторынка, является майнинг.

Майнинг — это процесс создания новых блоков в блокчейне с помощью сложных вычислений. Для этого процесса требуется большое количество электроэнергии, а результатом майнинга является криптовалюта [5].

По объемам майнинга (точнее, по используемым в нем мощностям) Россия занимает второе место в мире [6]. При этом особую актуальность приобретает дальнейшая легализация отрасли добычи криптовалют, следствием которой станет привлечение новых инвесторов и дальнейший рост мощностей, задействованных в добыче криптовалют.

Подобная ситуация требует от государства принятия мер по легализации отрасли майнинга, создания для неё нормативно-правового поля.

Одним из краеугольных камней в ситуации с легализацией майнинга является вопрос обеспечения конечных потребителей (майнеров, то есть операторов оборудования для майнинга) достаточным количеством электроэнергии по низким ценам. При этом стоит понимать, что недостаток регулирования этой отрасли может стать серьезной проблемой.

Так, в 2021 году власти Китая ввели запрет на майнинг из-за опасений по поводу энергопотребления и экологических последствий. Это привело к тому, что многие китайские майнеры начали искать новые места для размещения своих ферм. Одним из таких мест стал Казахстан, где были созданы благоприятные условия для развития этой отрасли за счет низких тарифов на электроэнергию и отсутствия регулирования этой отрасли.

Однако переезд китайских майнеров в Казахстан привёл к увеличению нагрузки на энергетическую систему страны. В результате в ряде областей Казахстана стал наблюдаться энергодефицит. Это связано с тем, что, как и было сказано выше, майнинговые фермы потребляют большое количество электроэнергии.

Достаточно красноречиво о возникших проблемах говорит следующий факт: в 2019 году правительство Казахстана считало, что до 2025 года в Республике будет фиксироваться профицит электрической энергии, однако уже в конце 2021 в ряде субъектов Казахстана наблюдались веерные отключения электроэнергии, а страна возобновила закупки электричества из РФ.

 

Результаты исследований

Российские власти решили вынести из негативного опыта Казахстана урок заранее, не дожидаясь веерных отключений в субъектах РФ, к тому же, энергосистема ряда субъектов и так не отличается излишней надежностью – Минфин при рассмотрении потенциальных систем налогообложения майнинга рассматривает внедрение акциза на электроэнергию, который в ведомстве назвали «косвенным налогом на потребляемое электричество» [2].

Однако данная мера вызывает ряд серьезных вопросов. Во-первых, сам по себе механизм крайне сомнителен – почему именно майнеры должны выплачивать данный акциз, если их деятельность мало чем отличается от, например, центров обработки данных (ЦОД), чья основная задача также сводится к проведению большого объема вычислений?

Отчасти причиной такого отношения является представление о майнинге как о полукустарном виде деятельности, генерирующем деньги непонятным образом. В то время как строительство ЦОДа требует огромного количества финансов, а также разного рода согласований, майнингом может заниматься практически каждый.

Более того, уже сейчас мы можем говорить о не самом справедливом и адекватном ценообразовании стоимости электроэнергии для крупных потребителей (в мировой практике их называют «квалифицированными энергоемкими потребителями», КЭП), к которым на данный момент мы можем отнести ЦОДы и крупные промышленные объекты.

В странах ЕС, в частности в Германии, разница цен на электроэнергию для населения и КЭПами составляет более 1000 процентов, и данная разница достигается рыночными способами, в первую очередь за счет уменьшения стоимости передачи электроэнергии к конечному потребителю. В первую очередь за счет оптовых закупок потребителем с подключением к магистральным линиям электропередачи. Такой формат подключения позволяет избегать лишних затрат на трансформаторы, которые понижают напряжение до пригодного уровня [1].

Во-вторых, подобная мера серьезно понизит экономическую эффективность уже существующих и потенциальных проектов в этой сфере. Экспертами и представителями власти озвучивались данные о том, что акциз вызовет рост цен на электроэнергию для майнеров в 7-10 раз.

Расчеты в общедоступных т.н. «калькуляторах прибыльности майнинга» (сервисы, где в зависимости от стоимости электроэнергии и типа оборудования вы можете рассчитать предполагаемый финансовый результат майнинга) показывают, что применение подобного акциза приведет к тому, что единица оборудования, генерирующего 50-70 долларов чистой прибыли ежедневно, станет убыточной. Очевидно, что подобные расчеты приблизительны, однако они показывают общую негативную суть предлагаемых мер.

Подобные решения мгновенно сделают нерентабельными большинство существующих проектов, что приведет или к вымиранию отрасли в стране и уходу майнеров в «подполье», или, что еще хуже, к бегству компаний из РФ в соседние страны, что лишит российскую экономику значительных доходов, как это уже произошло в Китае.

Физические лица, которых предлагают облагать акцизом в случае превышения ими лимитов по тратам электроэнергии, скорее всего, просто откажутся от официальной регистрации и начнут всячески скрывать реальные объемы потребления э/э, что также не решит проблему энергодефицита.

При этом важно трезво оценивать необходимость и причины развития майнинга в стране. Майнинг, помимо его сугубо экономической роли, становится инструментом обеспечения международных торгов. Так, на данный момент часть российских компаний уже перешла на оплату параллельного импорта в USDT – стейблкоине, то есть в криптовалюте, чей курс привязан к курсу фиатной валюты, в данном случае доллара.

В случае легализации криптовалюты как средства расчетов в международной торговле, возникнет спрос на значительные объемы разного рода стейблкоинов, фактически, российские компании встанут перед необходимостью закупки огромного объема криптовалюты. Вероятно, речь будет идти о десятках миллионов долларов. И в интересах российской экономики является обеспечение этого спроса за счет российских же майнеров, что позволит сохранить вырученные средства в контуре российской экономики.

Впрочем, такие ситуации ставят перед государством и задачу по созданию криптовалютных бирж, что, впрочем, не относится к теме статьи. Такая схема приведет к продаже резидентами РФ (как компаниями, так и физическими лицами) добытых ими криптовалют/ЦФА на международных биржах с дальнейшим переводом вырученных ими USDT (или прочих необходимых стейблкоинов) в контур российской финансовой системы.

Подобный механизм осложняет противодействие обхождению санкций (для чего, по сути, и нужны расчеты в ЦФА) со стороны стран запада, а также ведет к развитию в РФ новой высокотехнологичной отрасли, на продукцию которой, возможно, даже придется какая-то заметная доля российского экспорта.

При этом, бесспорно, опасения правительства не беспочвенны. В ряде субъектов Российской Федерации и без большого количества майнеров наблюдался несколько аномальный рост потребления электроэнергии в период 2019-2020, который нельзя связать с восстановлением экономики от последствий пандемии. Только за 2023 в Сибири, традиционно привлекательном за счет низкой стоимости электроэнергии с ГЭС для майнеров регионе, потребление ими электроэнергии выросло на 70%. И грядущая легализация данной отрасли приведет к дальнейшему росту энергопотребления.

При этом в российской энергосистеме целый макрорегион (Юг/Кубань) страдает от недостатка генерирующих мощностей, что этим летом даже приводило к краткосрочным блэкаутам. И, несмотря на повышенную стоимость электроэнергии (на 50% по сравнению с Сибирью и на 25% выше среднероссийских показателей), майнинг там остается прибыльным, что, несомненно,может создать дополнительную нагрузку на энергосистему региона.

Однако подобные опасения и проблемы возможно купировать за счет применения региональных ставок по акцизу на электроэнергию. Впрочем, очевидно, что акциз в любом случае не должен делать добычу нерентабельной вовсе – если майнинг настолько опасен, что с ним следует бороться, куда лучшим решением будет законодательный запрет на осуществление такой деятельности в регионе.

Основная задача подобного решения – релокация майнеров из энергодефицитных регионов и их дальнейшая концентрация в регионах, где наблюдается профицит электроэнергии. В отличие от прочих видов экономической деятельности, где электроэнергия используется в огромных количествах, таких как металлургия и металлообработка, майнеры способны легко перенести свой бизнес в любую точку страны, где есть электричество и выход в интернет.

Решения, связанные с привязкой налогообложения именно к объему потребляемой электроэнергии являются неэффективными и не оптимальными. Трата компанией электроэнергии на процесс добычи криптовалют не означает, что компания получает положительный финансовый результат.

Куда более эффективным с точки зрения налоговой нагрузки будет классическая формула применения налога на прибыль, с применением которой компания сможет уменьшать налогооблагаемую базу на размер затраченных на электроэнергию средств.

При этом чрезмерно жесткое ограничение отрасли, от введения жесткого регулирования акцизами на электричество и вплоть до полного запрета на майнинг на территории Российской Федерации, не приведет к решению проблем с энергодефицитом, например, на юге страны. Введение акциза приведет к росту собираемости налогов, часть из которых, вероятно, будет направлена на строительство генерирующих отраслей. Однако куда эффективнее будет использовать отрасль добычи криптовалют таким образом, чтобы она помогала решать данную проблему.

Ключевая причина имеющихся проблем – обновление инфраструктуры и строительство генерирующих отраслей, что требует значительных финансовых вложений из-за высокой стоимости электростанций, которые не всегда доступны, в первую очередь из-за частичного регулирования данной отрасли со стороны государства.

Тарифы на электроэнергию, как и на газ, регулируются государством, и итогом регулирования являются не рыночные цены на электроэнергию – при промышленной инфляции в РФ за 2023 год в размере 7% предполагался рост тарифов на электроэнергию для предприятий лишь на 2%.

Такая ситуация приводит к хронической нехватке средств на обновление и расширение генерирующего парка. При этом срок окупаемости крупных электростанций идет на десятки лет, что, в конце концов, и приводит к возникновению проблем, сродни тем, что возникли летом этого года на юге страны.

При этом генерирующие компании могут частично решить проблему с недостатком финансирования за счет создания вместе с генерирующими мощностями потребителей электроэнергии, а именно – майнинговые компании.

На данный момент компаниям, реализующим электричество, законодательно запрещено заниматься майнингом, однако не запрещено участие в совместных предприятиях подобной направленности и не запрещено заключать долгосрочные контракты на поставку электроэнергии майнинг-компаниям.

Для российской и, пожалуй, мировой электроэнергетики характерно строительство генерирующих мощностей с расчетом на строительство рядом крупного потребителя электроэнергии. Таким образом, например, в СССР рядом с каскадом ГЭС на Ангаре и Иртыше возникало множество заводов по переплавке алюминия и горно-обогатительных комбинатов, требующих значительных объемов электроэнергии.

Схожим образом рядом с Жигулёвской ГЭС возникла целая россыпь предприятий химической и автомобильной промышленности, рядом с Волжской ГЭС также возникли предприятия химической промышленности и Волгоградский алюминиевый завод, а каскад ГЭС на Днепре и вовсе обеспечивал большую часть промышленности Украины.

Этот механизм до сих пор применяется в России. Так, в частности, в целях обеспечения месторождений полезных ископаемых на территории крайнего Севера, Сибири, Дальнего Востока электроэнергией, сейчас разрабатываются малые АЭС. Они, а также привычные ТЭС будут обеспечивать сами месторождения, прилегающие к ним поселения, а также обслуживающую инфраструктуру.

Такой подход позволяет заранее решить проблему с определением ключевого потребителя, что также упрощает и ускоряет определение финансового результата от строительства генерирующих мощностей. Построенные таким образом электростанции также не будут сталкиваться с проблемой излишнего избытка электроэнергии.

Однако, очевидно, такие решения не могут применяться повсеместно, в частности, для решения вопросов с энергогенерацией на юге Российской Федерации. Во-первых, большая часть разведанных полезных ископаемых уже добывается, и они не нуждаются в дополнительной генерирующей мощности. Те участки, что еще не разрабатываются, потребуют значительных инвестиций. Такая же ситуация и в сфере энергоемких производства – те, что уже работают, не нуждаются в дополнительной электроэнергии, а новые будут чрезмерно дороги, и появиться на пустом месте они не могут.

Во-вторых, подобные потребители требуют огромного количества электроэнергии. Так, например, Братский алюминиевый завод потребляет порядка 75% от всей электроэнергии, вырабатываемой Братской ГЭС. Такая ситуация не позволит направить большую часть электроэнергии в общую сеть, из-за чего будет сложно добиться профицита электроэнергии и обеспечения населения электроэнергией.

Однако конечные потребители в виде майнинг ферм подходят для этих целей куда лучше. Майнинг не подразумевает постоянного производственного цикла, что позволяет регулировать потребляемые оборудованием объемы электроэнергии и снижать их в часы пиковой нагрузки и повышать, например, ночью, когда потребление электроэнергии падает.

В то время как металлургический комбинат, работающий круглосуточно, без потерь может ограничивать свое энергопотребление лишь в небольших рамках, незначительных в масштабах всей энергосети, майнинг-фермы могут без потерь и планово отключаться целиком, что поможет плавно преодолевать пики нагрузок, а также создаст дополнительный спрос на электроэнергию в часы её минимального потребления.

При этом создание в непосредственной близости с генерирующими мощностями совместных предприятий, где будет размещаться оборудования для майнинга, на долю которого будет приходиться какая-то часть генерируемой электроэнергии, позволит ускорить сроки окупаемости строящихся мощностей.

Так, например, на юге России рассматриваются проекты строительства ТЭС мощностью 2 ГВт стоимостью в 300-350 миллиардов рублей [3]. Предположим, что рядом с ТЭС будет построена майнинг ферма, на которую будет отведено порядка 5% от общей генерирующей мощности в 100 000 КВт. Данной мощности хватит для обеспечения 20 000 устройств, используемых при добыче криптовалюты, что при условии использования наиболее эффективных устройств будет приносить порядка 5 миллиардов рублей ежемесячно.

Несомненно, эти расчеты приблизительны. Покупка и размещение 20 000 устройств также является нетривиальной задачей, а колебания курса цены на добываемую криптовалюту могут внести значительные коррективы. Однако данные риски можно снизить за счет привлечения уже функционирующих компаний в этой сфере.

В мировой практике уже есть обратный пример, когда вслед за закрытием майнинг-ферм происходил рост тарифов на электричество. В частности, подобная ситуация произошла в Норвегии.

Жители деревни Стокмаркнесс долгое время жаловались на шум, исходящий от центра обработки данных, в котором располагалась ферма по добыче криптовалют. Мощная система охлаждения, обеспечивающая проведение множества вычислений и состоящая из множества вентиляторов, и стала причиной упомянутых ранее неудобств.

Однако за закрытием фермы последовал рост цен на электричество для населения – уже закрытый ЦОД потреблял 80 ГВт/ч электроэнергии в год, что эквивалентно потреблению 3 200 домохозяйств. 20% от всех своих доходов местного поставщика электроэнергии приходились именно на закрытый центр обработки данных. Потерю такого крупного потребителя компания компенсировала ростом тарифов для населения на ранее упомянутые 20% [4].

Очевидно, что подобные меры потенциально потребуют решения других проблем, например, с обеспечением масштабных майнинг-проектов оборудованием и необходимыми специалистами. Однако в России есть компании, осуществляющие деятельность в сфере добычи криптовалют уже достаточно долгое время, а потому стоит ожидать, что у них есть компетенции для решения подобных проблем, и они готовы предлагать свою помощь в их решении.

 

Заключение

Таким образом, введение акциза на добычу криптовалют может показаться необходимой мерой для регулирования этой отрасли. Однако важно учитывать возможные последствия для майнеров и избегать создания неблагоприятных условий для их деятельности. Вместо этого следует стремиться к использованию потенциала майнинга там, где это возможно и целесообразно.

Поэтому кажется, что налогообложение майнинга не должно отличаться от привычного нам налогообложению юридических лиц на общей системе налогообложения, и, что немаловажно, оно не должно носить угнетающий характер. В целях снижения риска возникновения энергокризиса рационально введение региональных запретов на майнинг.

При этом надо трезво оценивать возможности региональных властей как по соблюдению исполнения запрета, так и по противодействию незаконных подключений к энергосети. Что также характерно для регионов, с дефицитом электроэнергии.

Библиографический список:

  1. . «Квалифицированные Энергоёмкие Потребители» (КЭП): институт специального ценового регулирования в странах ЕС : сайт. – URL: https://www.digital-energy.ru/wp-content/uploads/2020/09/2020-09-17-kpmg-special-price-regulation-eu-dcwg_itogo.pdf (дата обращения: 19.10.2024)
  2. В Минфине назвали вероятным введение акциза на электричество для майнинга : сайт. – URL: https://www.rbc.ru/crypto/news/66eac25c9a79479344449e14 (дата обращения: 19.10.2024)
  3. Власти решили выбрать проекты новых электростанций на юге сразу на 2 ГВт : сайт. – URL: https://www.rbc.ru/business/05/11/2024/672634f99a7947a12d4e49fe (дата обращения: 19.10.2024)
  4. Закрытие майнинг-фермы вызвало рост цен на электричество. Что произошло : сайт. – URL: https://www.rbc.ru/crypto/news/66e8409c9a7947b3343410a9 (дата обращения: 19.10.2024)
  5. Майнинг – что это простыми словами? : сайт. – URL: https://www.binance.com/ru/blog/mining/майнинг—что-это-простыми-словами-421499824684903179 (дата обращения: 19.10.2024)
  6. Россия вышла на второе место в мире по майнингу криптовалют : сайт. – URL: https://www.forbes.ru/finansy/487282-rossia-vysla-na-vtoroe-mesto-v-mire-po-majningu-kriptovalut (дата обращения: 19.10.2024)

Акциз на электроэнергию при майнинге криптовалют в России: перспективы и вызовы Читать дальше »

Организация поточного производства на предприятиях строительной индустрии

Введение 

Рассматривая рациональную организацию поточного производства в строительной отрасли, прежде всего следует отметить её определённую специфику для предприятий материальной базы строительной индустрии. В отличие от поточной организации самого строительного производства, предприятия, производящие строительные материалы, изделия и конструкции, формируют потоки аналогичные соответствующим схемам поточного производства на предприятиях других отраслей современной промышленности.

При этом рациональная организация поточного производства на предприятиях строительной индустрии базируется на тех же условиях соблюдения ритмичной повторяемости операций на каждом рабочем месте и их согласованности во времени, как в основном, так и во вспомогательном производстве. В этом случае следует соблюдать известные принципы эффективной организации поточного производства: специализация, пропорциональность производительности, параллельность и прямоточность технологических процессов, их непрерывность, а также ритмичность и равномерность составляющих потоков.

 

Результаты исследований 

Анализируя материалы и методы эффективной организации поточного производства, следует отметить, что поточные линии, как в промышленности в целом, так и на эффективно работающих предприятиях промышленной базы строительной индустрии могут быть сгруппированы по соответствующим типовым признакам, классификация которых представлена на рисунке 1.

 

Классификация поточных линий в промышленности

Рисунок 1 – Классификация поточных линий в промышленности

 

В основу рациональной организации производственных процессов, осуществляемых на современных промышленных предприятиях, должны быть положены вышеперечисленные общие принципы эффективной организации поточного производства. При этом реализация принципа ритмичности требует применения соответствующих специальных технических средств, представленных различными конвейерами, а в случае нецелесообразности их применения, возлагается непосредственно на рабочих-исполнителей производственных операций. В каждом из рассмотренных случаев следует применять различные методы организации поточного производства соответственно с регламентированным или свободным его ритмом [1].

Производственные линии с регламентированным ритмом принято называть непрерывно-поточными и предусматривать их комплектование соответствующими техническими устройствами, обеспечивающими заданную ритмичность. При этом могут быть рекомендованы широко распространённые в промышленности рабочие конвейеры различных видов, а для прерывно-поточного (прямоточного) производства – соответствующие распределительные конвейеры [2].

Главным требованием к организации непрерывно-поточной линии должно быть соблюдение непрерывности обработки изделий на всех её операциях, которые следует синхронизировать по времени. Это позволяет избежать межоперационных перерывов и ожиданий обработки между менее длительным предыдущим и более длительным последующим операционным циклом [3].

Обеспечение соблюдения принципа непрерывности на поточных линиях в условиях нестабильности применяемых технологических процессов осуществляется посредством резервирования. Для этого необходимо создание так называемых заделов, нейтрализующих сбои поточного производства по транспортным, технологическим и иным непредвиденным причинам [4].

Подводя итог вышеизложенному, следует отметить, что для создания непрерывно-поточного производства нужно обеспечить полную синхронизацию всех входящих в него операционных циклов. Однако, при производстве трудоёмких изделий с применением разнотипного оборудования синхронизация всех операций процесса не всегда возможна и экономически целесообразна. Для таких случаев следует рекомендовать организацию прерывно-поточных или, называемых иначе, прямоточных линий, отличительной особенностью которых является наличие межоперационных (оборотных) заделов обрабатываемых изделий [5].

Различная трудоёмкость и продолжительность операций на несинхронизированных прерывно-поточных линиях предполагает необходимость создания соответствующих межоперационных заделов. Их наличие свидетельствует о прерывности процесса производства и необходимости разработки соответствующего организационно-технологического регламента прямоточной линии. Данный регламент должен содержать расчёт величины укрупненного ритма проектируемого потока и детализацию последовательности выполнения работ на каждом рабочем месте. Кроме того, должна быть проработана оптимальная траектория последовательности и периодичности перевода исполнителей по определённым рабочим местам. Также следует рассчитать рациональный размер и построить графические изображения (эпюры) движения оборотных заделов.

Расчёт укрупненного ритма базируется на определении такого промежутка времени, в рамках которого на линии формируется объём продукции, который точно соответствует производственному заданию на фиксированный плановый период. При определении наиболее целесообразного укрупненного ритма прямоточной линии рекомендуется учитывать периодичность передачи предметов труда на смежные участки. Также следует оптимизировать порядок переходов рабочих-совместителей по операциям процесса и величины межоперационных оборотных заделов. Для определения требуемых показателей непрерывно-поточной линии рекомендуется разрабатывать её организационно-технологический регламент, включающий соответственно расчетную и графическую части [6]. Рациональная структура расчетной части вышеназванного организационно-технологического регламента приведена в таблице 1.

 

Таблица 1 – Расчетная часть организационно-технологического регламента непрерывно-поточной линии

Обозначение работы Полное название работы Длительность работы

t, мин.

Такт линии

rпр., мин.

Число рабочих мест, шт. Процент их загрузки Условный номер исполнителя
wр. wпр. % загр.
1 2 3 4 5 6 7 8 9
                 
                 
                 

 

Время, затраченное на обработку одной детали (изделия) t на соответствующей операции прямоточной линии (см. графу 3 в таблице 1) рекомендуется принять равным действующему нормативу.

Для определения такта (штучного ритма) прямоточной линии rпр рекомендуется использовать следующую формулу:

где Fд – действительный фонд рабочего времени прямоточной линии (продолжительность специализированного/отдельного операционного потока);

N – программа запуска изделий на обработку, шт.

 

Расчетное количество рабочих мест wp может быть определено путём деления длительности обработки одного изделия t на данной операции на величину такта прямоточной линии rпр.

Так называемое «принятое количество рабочих мест» wnp. обычно получают с учётом определённой ранее их расчётной величины wp. При этом следует учесть, что если wp получилось меньше единицы, то wnp. принимают равным единице. В случае, когда wp больше 1, но не превышает 1,1, принятое количество рабочих мест тоже будет равно единице. Объясняется это тем, что такое незначительное превышение загрузки рабочего места, как правило, компенсируется не добавлением нового оборудования, а реализацией соответствующих оргтехмероприятий. Если расчётное количество рабочих мест превышает 1,1 бывает целесообразно ввести дополнительное оборудование. Соответствующий процент загрузки рабочего места на каждой из операций поточной линии можно рассчитать, умножив расчётное количество рабочих мест на 100%.

Цифровое или буквенное обозначение оператора (см. графу 9 в таблице 1) можно осуществить посредством нумерации исполнителей, распределённых по соответствующим рабочим позициям. При этом, для сокращения количества привлекаемых исполнителей следует учесть возможность их перехода с уже закончившихся на последующие операции [7].

Правая (графическая) составляющая разрабатываемого организационно-технологического регламента чаще всего бывает представлена в форме графика Ганта (параллельные горизонтальные отрезки в масштабе времени). Над каждым отрезком, изображающим соответствующую работу, желательно указать номер её исполнителя. Здесь же целесообразно отобразить движение операторов-совместителей по закреплённым за ними рабочим местам [8].

Согласно вышеизложенному, характерным признаком прерывно-поточной (прямоточной) линии является наличие межоперационных (оборотных) заделов. Они неизбежны на границах операций, характеризующихся различной производительностью. Размеры таких заделов между соседними единицами оборудования Zi, i+1 определяются разницей выработки продукции в рамках фиксированного временного отрезка:

где Т – расчётный интервал времени, мин.;

wi, wi+1  – количество станков на предыдущей и последующей операциях в пределах расчётного времени Т, шт.;

ti, ti+1 – время обработки детали на предыдущей и последующей операциях, мин.

 

В связи с тем, что в пределах проектируемого производственного цикла количество станков и исполнителей на смежных операциях может меняться, меняются и величины заделов на их границах Zi, i+1, динамику которых рекомендуется изобразить графически в виде соответствующих эпюр. Вычисление межоперационных (оборотных) заделов по расчётным периодам представим в форме таблицы 2 [9].

 

Таблица 2 – Вычисление межоперационных (оборотных) заделов по расчётным периодам

Порядковый номер операции Расчетный интервал времени

Т, мин.

Число станков на соответствующей операции, шт. Длительность операции, мин. Размер задела

Zi, i+1, шт.

предыдущей wi последующей wi+1 предыдущей

ti

последующей

ti+1

1 2 3 4 5 6 7
 

         
 

         
             

 

Длительность расчетного периода Т можно определить по правой графической части организационно-технологического регламента поточного производства. Рекомендуемая последовательность расчёта числа станков/рабочих мест на предыдущих и последующих операциях была приведена ранее (см. таблицу 1). При этом длительность соответствующих операций может быть определена в результате нормативных наблюдений или по справочным данным.

Графики (эпюры) визуализации динамики межоперационных (оборотных) заделов целесообразно привязывать к графическим изображениям соответствующих операционных циклов организационно-технологического регламента проектируемого потока. Причём важно выбрать оптимальный масштаб таких графических построений в пределах каждого из расчётных периодов [10].

Принцип прямоточности при организации поточного производства рекомендуется реализовывать посредством соблюдения установленной технологической последовательности операций при максимально возможной компактности размещения оборудования. Непременным условием при этом является учёт требований техники безопасности и обеспечение необходимых проходов и проездов для соответствующего обслуживания производственных операций.

Здесь также следует отметить, что эффективная организация поточного производства на предприятиях материальной базы строительной индустрии предполагает ряд обязательных условий. Прежде всего требуется обеспечить технологичность изготавливаемых конструкций, позволяющую осуществить рациональное их подразделение на составляющие элементы. Непременным условием является использование в поточной организации производства современных технологий, предполагающих комплексную механизацию или даже автоматизацию соответствующих производственных процессов и транспортных операций [11].

 

Заключение

Подводя итог вышеизложенному, необходимо подчеркнуть, что дальнейшее развитие поточного производства и его организация на предприятиях, производящих строительные материалы, изделия и конструкции, должно идти по пути конструктивной оптимизации и автоматизации составляющих процессов.

Организация поточного производства в строительной отрасли позволит обеспечить рост производительности труда посредством оптимизации продолжительности производственного цикла. Кроме того, возможно сокращение объемов незавершенного производства при более рациональном использовании основных и оборотных средств. Эффективная организация поточного производства, базирующаяся на современной системе менеджмента качества, позволит добиться повышения качества продукции, сокращения брака и снижения себестоимости производимой продукции.

Следует также отметить важность ритмичности выпуска продукции, свойственной поточному производству. Она обеспечивает условия для оптимизации материально-технического снабжения, способствует сокращению сверхнормативных складских запасов и, как следствие, улучшает использование материальных производственных ресурсов.

Подводя итог вышеизложенному, можно сделать вывод о том, что рациональная организация поточного производства на предприятиях строительной индустрии является важной предпосылкой для дальнейшего развития технического прогресса, обеспечивающего высокий экономический эффект отраслевого производства [12].

Библиографический список:

  1. Фатхутдинов, Р. А. Организация производства: учеб. для вузов. – М.: ИНФРА-М, 2018. – 670 с.
  2. Abbasian Hosseini, S. A. Flow Production of Construction Processes through Implementing Lean Construction Principles and Simulation / S. A. Abbasian Hosseini, A. Nikakhtar, P. Ghoddousi. – DOI 10.32651/244-27 // International Journal of Innovation, Management and Technology. – 2012. – № 3(4). – Р. 417-421.
  3. Akhavan Farshchi, S. A hybrid data mining approach for assessment of the impact of project delivery systems on the performance of construction projects / S. Akhavan Farshchi, B. Ashuri, H. Kashani. – DOI 10.32651/288-31 // Automation in Construction. – 2014. – № 43. – Р. 57-71.
  4. Олейник, П. П. Организация строительного производства: монография. – Саратов: Вузовское образование, 2019. – 599 c.
  5. Фомин, В. Н. Организация строительного производства: учебное пособие. – Н. Новгород: ННГАСУ, 2018. – 115 с.
  6. Константинов, К. А. Комплексная автоматизация управления в капитальном строительстве. – М.: Экономика, 2020. – 253 с.
  7. Дикман, Л. Г. Организация жилищно-гражданского строительства: справочник строителя. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: ИД МАГНАТ, 2016. – 505 с.
  8. Донцов, С. С. Организация производства: программа для ЭВМ – электронное учебное пособие. – Свидетельство о государственной регистрации прав на объект авторского права № 0625 от 3 марта 2018 г. ИС 1666.
  9. Дикман, Л. Г. Организация и планирование строительного производства: управление строительными предприятиями с основами АСУ: учеб. для строит. вузов и фак. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: ИД МАГНАТ, 2018. – 536 с.
  10. Соколов, Г. К. Технология и организация строительства. – М.: Академия, 2019. – 528 с.
  11. Баздникин, А. С. Основы управления в строительстве. – М.: Высш. шк., 2017. – 191 с.
  12. Самойлов, Г. К. Эффективные системы автоматизации управления в строительстве. – М.: Академия, 2019. – 531 с.

Организация поточного производства на предприятиях строительной индустрии Читать дальше »

Клиентоориентированность персонала в условиях цифровой трансформации бизнеса

Введение

Проблема клиентоориентированности персонала является часто изучаемой зарубежными и отечественными маркетологами. Однако разнообразие трактовок этой категории оставляет «белые пятна» в возможностях ее использования в практической деятельности, особенно, в условиях цифровизации экономики. В своих научных публикациях мы неоднократно представляли нашу трактовку клиентоориентированности и, опираясь на разработки Ф. Котлера, Х. Картаджайи и А. Сетевана, доказывали, что клиентоориентированность – это отношение персонала компании к клиенту как носителю человеческих стремлений, ценностей и духа [1].

В нашем понимании клиентоориентированность – это компетенция персонала, переведенная в потребностную парадигму, а потому представляет собой желание сотрудника так относиться к клиенту, чтобы понимать его душу и разум, и зависит от уровня развития и степени удовлетворения потребности персонала в труде [2-4]. Связь ориентации на клиента с потребностной парадигмой прослеживается и в исследовании В.И. Кабалиной и К.В. Решетниковой, хотя непосредственную ее зависимость от потребности персонала в труде авторы не раскрывают [5].

Мы представили матрицу искомых персоналом ценностей, характеризующих разный уровень развития его потребности в труде [6] и нуждающихся в анализе их соответствия корпоративным ценностям и культуре. По нашему мнению, не все сотрудники могут быть одинаково клиетноориентированы на человекоцентричность своей компании. Понимать разум и душу клиента способны только те работники, для которых особую ценность составляет высокорепутационная и интеллектуально наполненная творческая работа, межличностное духовное общение в ней, возможность получать новые знания и навыки, поддерживаемая руководством.

 

Результаты исследований

Внедрение цифровых технологий может создать ложное впечатление, что проблема клиентоориентированности персонала в условиях его дистанцирования от потребителя теряет свою актуальность. В этом направлении нужно выделить два аспекта, которые поднимают проблему на новую высоту, и преумножают возможности работника «подстроиться под клиента» [7].

Первый аспект выражается в значительном росте интеллектуализации труда персонала, вызванными новыми инструментами анализа в цифровой среде, а значит, формированием его духовной потребности в трудовой деятельности как основы клиентоориентированности для понимания и удовлетворения потребностей и ценностей души и разума клиента. Если в сфере производства непосредственный контакт продавца и покупателя, действительно, может сокращаться, то в сфере услуг, в том числе продаж, такой контакт не только не сокращается, но и усложняется. Новыми вызовами для клиентоориентированности персонала и его отношений с потребителями являются присутствующие на рынке разные поколения клиентов «каждое поколение формируется в разной социокультурной среде и получает различный жизненный опыт … У каждого поколения разные предпочтения и подходы к продуктам и услугам, что заставляет маркетологов разрабатывать различные предложения, клиентский опыт и даже бизнес-модели» [7] На такие вызовы могут ответить сотрудники, способные интеллектуально и творчески соединить в своих отношениях с клиентом офлайн и онлайн информацию.

Нельзя абстрагироваться от того, как рост уровня клиентоориентированности может сказаться на результатах работы компании. Сближение с клиентом до уровня «души и разума» позволит наладить долгосрочные отношения с ним. Это приведет к росту объема услуг в сфере сервиса и объема реализуемого товара. В условиях цифровизации, когда «сарафанное радио» перешло в сферу онлайн и способно охватить аудиторию из тысяч человек, положительное мнение благодарного клиента способно существенно улучшить имидж компании, способствовать ее дальнейшему развитию.

Развитие научно-технического прогресса и внедрение цифровизации в производственные отношения между руководством и персоналом, внутри коллектива, между персоналом и клиентом вызывает необходимость  трансформации всех аналитических инструментов маркетинга. В первую очередь, это касается сегментирования рынка.

Традиционно в сегментировании выделяются четыре критерия сегментирования: географический, демографический, психографический и поведенческий [8]. Короткая и оперативная связь между участниками рынка, возможность конфиденциальности общения, когда в процессе контакта продавца и покупателя отсутствуют посторонние наблюдатели, как, например, в магазине, делает необходимым выделение дополнительного критерия сегментирования — социально-психологического. Он характеризует потенциального потребителя с точки зрения осознавания им своего места в обществе, в коллективе, его психологического портрета. Немаловажным моментом здесь выступает возможность выбора способа общения (онлайн или офлайн) между покупателем и продавцом.

Видоизмениться должен и критерий «повод для покупки». В него необходимо ввести параметр репутационности источника информации для сегмента, что поможет учесть влияние на потребителя мнения его референтной группы.

Второй аспект связан с тем, что изменения в содержании, условиях и характере труда, вызванные цифровизацией, расширением полномочий служащих, их новаторством, развитием отношений партнерства и формированием новых корпоративных ценностей не только усиливает значение клиентоориентированности на рынке, но и разворачивают ее проникновение во внутреннюю среду компании, когда субъект-субъектные отношения в коллективе должны рассматриваться как удовлетворение потребности внутренних клиентов, влияя на всю бизнес-стратегию: от  цепочки поставок, разработки продукта и дистрибуции до кадровых практик [7]. Наиболее последовательно этот вызов реализуется в концепции Бережливого производства, где сотрудники рассматриваются не как затраты, а как актив, ориентированный на удовлетворение потребностей не только внешнего потребителя, но и внутреннего персонала [9]. Потребитель в любом звене производственно-сбытового процесса присутствует на двух уровнях: внешнем (на рынке) и внутреннем (в пределах компании). В результате внешний потребитель получает высококачественные продукты и услуги. Внутренний потребитель реализует свои ценности, совпадающие с корпоративными, выстраивая партнерские отношения со всеми сотрудниками по технологической и деловой цепи и тем самым удовлетворяя свою потребность в труде.

Корпоративные ценности компании, определяющие характер труда как одну из составляющих трудовой деятельности персонала, по мнению П. Ленсиони, подразделяются на четыре типа: очевидные, в том числе профессионализм и честность – это основные правила поведения, которым должны следовать сотрудники; желательные – их менеджмент надеется добиться; случайные – приобретаются в результате общих черт личности работников; ключевые – образуют подлинную корпоративную культуру, направляющую действия сотрудников [Цит.1].

По мнению авторов «Марктинг 3.0», есть смысл рассматривать только ключевые ценности, как наиболее аутентичные, то есть соответствующие миссии компании. Эти ценности авторы называют коллективными, но составляющими только половину корпоративной культуры. Вторая половина – это общее поведение служащих. Корпоративная культура требует согласования коллективных принципов и общего поведения. Правильны те корпоративные ценности, которые соответствуют в настоящее время трем силам: технологиям сотрудничества, культурным преобразованиям, обусловленным глобализацией, растущей значимостью творчества [1].

Реализация такого подхода к формированию корпоративной культуры и корпоративных ценностей может содержать некоторые препятствия.

Во-первых, коллективные принципы и общее поведение работников могут не совпадать, и никакие корпоративные уставы и кодексы общего поведения, если они даже приняты на предприятии, не могут исключать отклонения от них во взаимодействии друг с другом. Кроме того, на клиентоориентированность персонала могут оказывать влияние разнонаправленные интересы других участников бизнеса [7]

То же препятствие может проявиться и при обслуживании внешнего потребителя. Сотрудник, который, смеем надеяться, будет опираться на принятые в компании стандарты сервиса, но для которого его труд не является ценностью и творчеством, не сможет клиентоориентированно взаимодействовать с потребителем, вызывая у него лояльность, доверие, вовлеченность, преданность компании, увеличивая для нее пожизненную потребительскую ценность. Признаем, между клиентоориентированностью и сервисом очевидна связь по целям и функциям: и клиентоориентированность, и сервис направлены на удовлетворение потребностей клиента и установление с ним долгосрочных отношений. Однако сервис, будучи программой обслуживания, является стандартом поведения сотрудника, оказывающего услуги, клиентоориентированность является выражением отношения, эмпатии к клиенту. Категория поведения не тождественна категории отношения. Поведение может быть правильным, но безучастным, отношение нормативным, но искренним. Поэтому клиентоориентированность сотрудников с разным уровнем ее развития будет дифференцировано реализована на основе общего стандарта обслуживания [6].

Во-вторых, трудно целиком согласиться с позицией авторов, выделивших три силы, определяющих «правильность» корпоративных ценностей. Нет сомнений в значении информационных технологий, внедрение которых развивает сотрудничество между людьми, их взаимосвязь и взаимодействие, интеллектуализируют их трудовую деятельность и актуализируют творчество. Однако культурные преобразования, которые, согласимся, являются важной основой формирования корпоративных ценностей, а значит, и клиентоориентированности персонала, в России сегодня меняют вектор своего развития, испытывают влияние девестернизации духовных ценностей и перехода к традиционным российским духовно-нравственным ценностям, составляющим культурный код нашего общества – коллективность, честность, доверие, искренность, патриотизм и другие.

Главная роль в процессе развития и удовлетворения потребности персонала в труде, а также формировании его клиентоориентированности отводится системе внутриорганизационного маркетинга. Маркетинг в любой сфере остается верен своей цели – удовлетворение потребностей посредством обмена. Это означает, что внутриорганизационный маркетинг должен удовлетворять потребность персонала в труде, обеспечивая обмен между работодателем и сотрудником. В этом обмене их интересы не только очевидны, но и совпадают. Результатом удовлетворения потребности персонала в труде являются формирующиеся на ее основе его способности к труду. Эти способности, адекватные миссии и стратегии компании, являются потребностью работодателя [3].

Следует согласиться с разработанным в литературе подходом к внутриорганизационному маркетингу как концепции, формулирующей для сотрудников общие ценности, стимулирование, координирование и интегрирование персонала, способного эффективно применять корпоративные и функциональные стратегии с целью удовлетворения потребителя через процесс взаимодействия с мотивированным и клиентоориентированным персоналом [3]. Основным инструментом реализации такой концепции являются программы соответствия трудовой мотивации работника и корпоративной мотивации персонала к труду.

Развитие цифровизации бизнеса создает условия для повышения уровня квалификации и информированности персонала. Этой цели служат различные корпоративные программы, доносимые до каждого работника через его личный кабинет. Здесь же осуществляется и обратная связь, наличие которой позволяет качественно улучшить и адаптировать последние корпоративные инновации для каждого сотрудника. Цифровизация может создавать более тесный контакт между руководителем и подчиненным, что способствует развитию внутренней клиенториентированности. Создается база для индивидуального подхода к внутреннему клиенту, позволяющая выявлять и принимать во внимание его личные профессиональные потребности.

С помощью личных кабинетов, видеокамер на рабочем месте через интернет или корпоративную сеть направляющих изображение ближайшему руководителю, на предприятии появляется возможность оперативно отслеживать трудовой вклад каждого работника, каждую выполненную им технологическую операцию. Старания и результаты труда становятся прозрачными и могут в полной мере учитываться при расчете заработной платы и размера материального стимулирования. Тогда как при отсутствии данных инструментов хронометраж рабочего времени и эффективность его использования отслеживались другими сотрудниками, что могло приводить к субъективности оценки.

Воспринимая клиентоориентированность, как удовлетворение потребности в труде, зададимся вопросом, можно ли в большей степени удовлетворить эту потребность, используя инструменты цифровизации. Возможность общения онлайн, быстрый поиск информации и методов ее обработки позволяет экономить рабочее время или, с другой стороны, быстрее решать производственную задачу. Этот процесс ведет к росту оплаты труда каждого работника. Плюсы цифровизации очевидны. Но если воспринимать труд как возможность общения, возможность ощутить себя в определенном социуме, который, скорее всего, соответствует твоим психографическим характеристикам, то цифровизация, исключая (или уменьшая) личный контакт, имеет значительные минусы.

В настоящее время существует проблема оценки уровня клиентоориентированности компании. Внешнюю клиентоориентированность с определенной степенью условности можно измерить уровнем лояльности потребителей. Внутреннюю, также с большой степенью условности попробуем измерить при помощи коэффициента текучести кадров. Для этого примем следующие допущения:

  • при снижении уровня внутренней клиентоориентированности снижается степень удовлетворения потребности в труде, что приводит к снижению привлекательности профессиональной деятельности для работника вплоть до его увольнения;
  • коэффициент текучести отличается по отраслям. Поэтому проанализируем его только для определенной сферы деятельности. Как показывает статистика средний уровень текучесть кадров, на 2022 год 18-22%, имеет в производственной сфере (производство оборудования, химическая промышленность), низкий —  в агропромышленном комплексе (9%) и максимально высокий — гостиничный бизнес и туризм (65%) (Исследование Antal Talent) [10];
  • данные приводятся в среднем по отраслям, без отнесения к определенным категориям работников (инженерно-технические работники; рабочие; обслуживающий персонал и т.д.).

Динамика по производственной сфере (по данным Antal Talent и hh) приведена на рисунке:

 

Динамика коэффициента текучести кадров за период 2012 по 2022 год (средний показатель, производственная сфера)

Рисунок 1 – Динамика коэффициента текучести кадров за период 2012 по 2022 год (средний показатель, производственная сфера).

 

Максимальный рост коэффициента текучести приходится на 2020 год. В период пандемии, работники вынужденно пользуются возможностями цифровизации для решения своих производственных вопросов. При этом личные контакты сведены к минимуму. Тяжелый период, сменить работу непросто, но коэффициент текучести высок. Большое количество работников не выдерживает условий и увольняется. Цифровизация не способствует лучшему удовлетворению потребностей человека в труде.

Для иллюстрации данной гипотезы рассмотрим динамику уровня цифровизации в России. Институт статистических исследований и экономики знаний Высшей школы экономики для оценки уровня цифровизации национальной экономики разработал показатель – индекс цифровизации бизнеса. «Он характеризует скорость адаптации к цифровой трансформации, уровень использования широкополосного интернета, облачных сервисов, RFID-технологий, ERP-систем, включенность в электронную торговлю организаций предпринимательского сектора» [11].

Здесь существует большая проблема поиска правильных значений индекса цифровизации. Так, в статистических сборниках «Индикаторы цифровой экономики» (ВШЭ) есть расхождения в представлении данных. Например, до 2019 года индекс цифровизации бизнеса присутствует и показана его динамика за ретроспективные периоды. Исследования за 2019-2022 годы значение индекса или не содержат, или приводят его в качестве мирового рейтинга (балльной оценки), которая почему-то имеет другой порядок, нежели приводимые ранее (например, 2019 год значение индекса 29, а 2021 год 60 баллов).

Это приводит к большому разбросу данных и трудностям с их использованием.

Большинство исследователей приводят значение индекса в России, сравнивая его с показателем в других странах мировой экономики. В данной работе представим и проанализируем динамику уровня цифровизации на период с 2017 по 2022 год.

Динамика этого показателя представлена на рисунке 2.

 

Динамика индекса цифровизации бизнеса в России за период с 2017 по 2022 годы

Рисунок 2 – Динамика индекса цифровизации бизнеса в России за период с 2017 по 2022 годы.

 

Наблюдается снижение значения индекса в 2019 году. Это находит подтверждение и в официальных источниках. Причину такой динамики многие новостные СМИ видят в сокращении бюджета национального проекта «Цифровая экономика» более чем в два раза [12]. Ситуация 2020 года конечно подтолкнула развитие цифровизации бизнеса и обеспечило ее рост до конца 2022 года. При этом темп роста существенно замедляется, как это видно из рисунка. Причиной служит отток IT – специалистов из страны.

Мы попытались, с известной долей условности, рассчитать корреляционную зависимость между коэффициентом текучести кадров и динамикой индекса цифровизации. Расчётная теснота связи составила 0,33, что свидетельствует о низкой взаимосвязи данных показателей. Однако тот факт, что связь есть и она больше 0,3 (интервал 0,3-0,5 свидетельствует об умеренной связи) характеризует наше предположение как частично верное.

Полученная корреляционная зависимость нуждается в дополнительном поиске значений и их проверке, которые авторы собираются провести впоследствии.

 

Заключение

Цифровизация влияет на клиентоориентированность персонала как с положительной, так и с отрицательной стороны. Влияние цифровых технологий вызывает необходимость изменения  основных элементов комплекса маркетинга. В сегментирование рынка необходимо добавить социально-психологический критерий. Параметр «повод для покупки» должен быть дополнен показателем «влияние референтных групп». Уровень цифровизации компании влияет на объективность оценки труда работников и эффективность разработанных программ мотивации. Удовлетворенность трудом может быть оценена с помощью коэффициента текучести кадров и зависит от уровня цифровизации (степень взаимосвязи 0,33). Каждый человек испытывает разную степень удовлетворенности трудом при работе в разных сферах национальной экономики.

Разработка программ трудовой мотивации в российских компаниях сегодня в условиях ускорения трансформации бизнеса, СВО, дефицита квалифицированных кадров и задачи формирования традиционных российских ценностей должна быть направлена, по всей видимости, на мотивацию персонала, соответствующих, по П. Ленсиони, первому типу корпоративных ценностей – очевидных, в том числе профессионализму и честности. Потенциал к этому, особенно, у маркетинга, есть.

Библиографический список:

  1. Котлер, Ф., Картаджайя, Х., Сетиаван И. Маркетинг 5.0 Технологии следующего поколения [пер. с английского А.Горман] – М.: Эксмо, 2022 – 272 с.
  2. Котляревская, И.В., Арнаутова, Л.И. Внутриорганизационный маркетинг: теоретические подходы / Материалы XI Международной научно-практической конференции «Устойчивое развитие российских регионов: от таможенного союза к Евразийскому», г. Екатеринбург, 18-19 апреля 2014. С.236-241
  3. Арнаутова, Л.И., Иванова, М.К., Котляревская, И.В. Внутриорганизационный маркетинг, как эндогенный инструмент, обеспечения устойчивой конкурентоспособности предпринимательской структуры / коллективная монография «Обеспечение конкурентоспособности российских предпринимательских структур в условиях современной глобализации», под общей ред. В.В. Тараканова и Л.С. Шаховской, ВолгГТУ, Волгоград, 2015. С 76-84.
  4. Ивашкова, Н.И. Современные маркетинговые концепции создания ценности для потребителей, бизнеса, общества / Вестник РЭУ 2013. №8 с. 92-101
  5. Кабалина, В.И., Решетникова, К.В. Ценности российских менеджеров и корпоративные ценности / Российский журнал менеджмента, 2014. т.12 №2. С. 37-66
  6. Котляревская, И.В., Матушкина, О.Е., Брири, Н.В. Внутриорганизационный маркетинг в концепции Бережливого производства: российская трактовка/друкеровский вестник, 2023. №3 С. 195-203.
  7. Кабалина, В.И., Чеглакова, Л.М. Корпоративные ценности в управлении российскими компаниями / 2013. т.2.С. 5-30
  8. Маркетинг: учебное пособие / Котляревская И.В., Романова С.А. Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2006. 163 с.
  9. Kaizen Barometer: почему только 5% программ по реализации Lean демонстрируют долгосрочный успех? / Отчет Kaizen Institut Russia по исследованию, 17 августа 2020 г. [электронный ресурс] https://kaizen.com/ [дата обращения 10.02.2023]
  10. Текучесть персонала в компаниях по итогам 2022 года / Исследование Antal Talent, электронный ресурс: https://antaltalent.ru/ (дата обращения 18.10.2023)
  11. Индикаторы цифровой экономики: 2019: статистический сборник / Г.И. Абдрахманова, К.О. Вишневский, Л.М. Гохберт и др.: Нац. исслед. у-нт И60 «Высшая школа экономики».- М.: НИУ ВШЭ, 2019 – 248 с.- 300 экз. – IBSN 978-5-7598-1924-0
  12. «Цифровой экономике» в два раза сократили финансирование@ Cnews, 11 февраля 2019, https://www.cnews.ru/

Клиентоориентированность персонала в условиях цифровой трансформации бизнеса Читать дальше »

Управление инновационным потенциалом персонала во внешнеторговой компании, работающей на рынке высокотехнологичного оборудования

Введение

В условиях глобальной конкуренции, нестабильной политической обстановки, экономического кризиса, открытых рынков талантов инновационный потенциал персонала является одним их ключевых составляющих успеха и развития внешнеторговой организации. Усиливающаяся конкуренция заставляет компании искать скрытые нереализованные возможности и потенциал в условиях непрерывных технологических и экономических изменений, ресурсным аспектом здесь выступает развитие, наращивание и реализация инновационного потенциала персонала (ИИП), включенного в процесс инновационного развития организации.

Инновационный потенциал персонала (ИИП) – это совокупность имеющихся и будущих возможностей инновационного развития организации, сконцентрированных в уникальных знаниях, умениях, навыках и моделях поведения сотрудников (Эсаулова И.А., 2014, 2015) [13,14]. Развитие инновационного потенциала персонала помогает адаптировать сотрудников компании к быстро меняющимся современным условиям, максимизировать эффективность работы персонала.

Современные тенденции в управлении инновационным потенциалом персонала направлены на изучение методов развития у сотрудников способности к быстрой адаптации, многозадачности и многофункциональности, генерации идей, поиску выходов из нестандартных и неожиданных ситуаций, так как инновационный потенциал – это прежде всего способность генерировать и поддерживать инициативы. Инновационный потенциал персонала (ИИП) выступает также важным инструментом поддержания конкурентоспособности внешнеторговых компаний, работающих на рынках высокотехнологичного оборудования. Рынок высокотехнологичного оборудования характеризуется не только стремительным ростом, постоянно изменяющейся структурой, а также высоким уровнем конкуренции, что требует переосмысления подходов к развитию инновационного потенциала персонала.

Несмотря на широкий круг исследований, посвященных различным аспектам развития инновационного потенциала персонала (Амирова Д.Р., 2014; Горшенин В.П., 2006; Лега К.А., 2008; Сокерина С.В., 2016; Эсаулова И.А., 2015; Виноградова Т.А., 2023), ограниченным является число научных работ, анализирующих проблематику системы и методов развития инновационного потенциала персонала внешнеторговых компаний, работающих на рынках высокотехнологичного оборудования.

В 2023-2024 годах российские внешнеторговые компании, работающие с высокотехнологичной продукцией, столкнулись с последствиями западных санкций: невозможностью приобрести привычные компоненты для приборов, разрывом многолетних отношений с партнерами, выросшими затратами на логистику, сертификацию и ремонт оборудования, а персоналу пришлось решать задачи, связанные с быстрой адаптацией к изменениям и поиском новых, часто инновационных решений. Данное обстоятельство предопределило необходимость переориентации системы управления персоналом на развитие инновационного потенциала сотрудников. Существующий разрыв между необходимостью более эффективного управления компанией, работающей на рынке высокотехнологичного оборудования, в условиях импортозамещения и недостаточной разработанностью системы управления развитием инновационного потенциала персонала в российских внешнеторговых компаниях определил актуальность данного исследования.

Также следует отметить несколько противоречий, уточняющих постановку проблемы развития инновационного потенциала персонала. В частности, нужно отметить противоречия: между ресурсным подходом, где сотрудник рассматривается как ресурс, по необходимости включающийся в инновационную деятельность внешнеторговой организации и динамическим подходом, где сотрудник является инициатором инновационной деятельности; между моделью управления ИИП «сверху-вниз» и «снизу-вверх»; между ориентацией системы развития ИИП только на инновационных лидеров и необходимостью включения всех сотрудников в инновационный процесс.

Целью исследования является – на основе анализа теоретических и практических аспектов развития инновационного потенциала персонала определить методы и условия, необходимые для развития ИИП во внешнеторговых компаниях, работающих на рынках высокотехнологичного оборудования. Методами исследования выступают теоретический и сравнительный анализ систем управления развитием инновационного потенциала персонала внешнеторговых компаний, работающих с высокотехнологичной продукцией. Авторская гипотеза состоит в том, что система управления развитием инновационного потенциала персонала во внешнеторговых компаниях, работающих на рынках высокотехнологичного оборудования должна быть ориентирована не только на выявление и развитие инновационного потенциала сотрудников, но также его усиление и реализацию, что требует разработки новых инструментов и технологий развития ИИП.

 

Результаты исследования

Инновационный потенциал персонала определяется как совокупность умений, знаний, навыков и моделей поведения сотрудников, поддерживающих инициативы, направленные на улучшение деятельности организации (Горшенин В.П., 2006) [7].

Меркушевой А.А. (2016) выделены основные компоненты инновационного потенциала персонала. К ним относятся: 1) инновационные компетенции (знания, умения, навыки, модели поведения), 2) восприятие сотрудниками своей способности и готовности к инновационной деятельности, 3) результаты инновационного поведения в виде инициатив и реализованных проектов [10].

Согласно исследованию Сокериной С.В. (2016) и Эсауловой И.А. (2015) [12,13,14]. Инновационный потенциал персонала (ИПП) может называться «активным» либо «пассивным» в зависимости от того, как с ним работают в конкретной компании. Например, в компании «А» руководство поощряет инициативность своих сотрудников, прислушивается к их идеям и учитывает их мнение по различным вопросам, позволяет сотрудникам самим проводить переговоры и «мозговые штурмы», премирует и мотивирует инициативных членов коллектива, и соответственно ИПП в такой компании растет с высокой скоростью и эффективность максимальна. В компании «В» руководство выбрало авторитарный стиль, никакие инициативы сотрудников линейных должностей не рассматриваются, принятие всех решений – исключительно прерогатива топ-менеджмента, на переговоры так же допускается только руководство. Сотрудники немотивированные, безынициативные, ИПП может быть «глубоко спрятан» в каждом из них, но возможности реализовать его у них нет, то есть это пассивный ИПП.

Для более подробного рассмотрения причин существования «активного» и «пассивного» ИПП авторами приводятся две группы факторов, влияющих на его развитие:

1) Движущие факторы — развитая проектная деятельность, применение нескольких типов мотивации, обучение персонала, наличие ресурсов и организационных возможностей для реализации инновационных идей.

2) Сдерживающие факторы — низкая восприимчивость руководства к новшествам, авторитарный стиль управления, урезание бюджета на инновации, игнорирование идей персонала, чрезмерный контроль за инициативными сотрудниками, фокус руководства только на сотрудников «звезд» в системе управления талантами [12,13,14].

Предлагаются различные модели управления инновационным потенциалом персонала (ИИП). В работах Комарова С.В. (2012), Молодчика А.В. (2012), Пустовойта К.С (2012) представлен подход, в основе которого лежит преобразование ИПП в инновационный актив, отличительной особенностью которого является проактивное поведение сотрудников [8].

В исследовании Гасенко Е.В. (2013) в качестве модели описан процесс диагностики и регулирования личностных факторов, результатом которого является создание проектных групп для реализации ИПП. После этого временные проектные группы могут быть преобразованы в инновационный кадровый резерв [6].

В статьях Горшенина В.Н. (2006) и Лега К.А. (2008) рассматривается модель обучения персонала на всех уровнях через приобретение знаний, умений и навыков инновационного характера для устойчивого развития организации [7,9].

Несмотря на многообразие подходов, результатом большинства подобных исследований становится «плоская» модель управления ИПП, построенная по типу — «ресурс-фактор». В данной модели суть управления ИПП сводится к поиску организационных факторов, триггеров и катализаторов, которые могут положительно повлиять на инновационную деятельность сотрудников. При этом с одной стороны персонал «пассивен», работает схема «поручение – выполнение – вознаграждение», с другой стороны авторы настаивают на том, что сотрудники демонстрируют свой талант и проявляют способности. Следовательно, возникает очевидное противоречие, которое прослеживается почти во всех исследованиях ИИП. Данное противоречие связано с тем, что реализация ИИП требует проявления инициативы и инновационного поведения, а управленческие модели строятся по принципу «сверху-вниз» в системе «руководитель-подчиненный». Только в работе Амировой Д.Р (2014) модель управления ИИП строится по принципу — работник является активным субъектом инновационного развития [2]. Речь идет об инновационном потенциале персонала, а не руководства, поэтому руководство должно позволить сотрудникам проявить себя, стать катализатором и инициатором инновационной деятельности. Руководителям стоит сосредоточиться на эффективных способах мотивации и поддержки ИПП, а не на том, чтобы пытаться самостоятельно реализовать какие-либо идеи, сводя весь процесс к прежней пассивной управленческой схеме.

Именно об этом говорил в своих трудах бизнес-консультант Д. Пинк (2012). Он считает, что для «активизации» сотрудника как субъекта необходимо разработать новую «операционную систему мотивации», в которой инновационное мышление и творческое начало в поведении сотрудников будут основываться на внутримотивационном потенциале [11]. Его мнение разделяют М. Ганье и Э. Дэси (2005), в своей статье они пишут следующее: «Концентрация на системах внешнего контроля и вознаграждения подрывает природную склонность человека развиваться, учиться и познавать новое» [15, с.331-362].

До сих пор были рассмотрены теоретические аспекты развития ИПП на основе работ, написанных российскими и зарубежными авторами до 2020 года. Однако, по известным экономическим, политическим и эпидемиологическим причинам после периода 2020-2023 годов бизнес-среда очень сильно преобразилась, особенно для отечественных внешнеторговых компаний, поэтому определим современные тенденции развития ИПП и сопутствующие факторы влияния. Топ-менеджмент столкнулся с небывалым скачком цифровизации и иных изменений, что вызвало необходимость перепроектирования систем и процессов управления талантами в условиях цифровой среды (Виттенбек Н.В., 2021, 2024) [4,5].

Выделим актуальные проблемы, касающиеся развития ИПП в новых условиях. К ним можно отнести: медленный рост производительности труда и необходимость перехода к Индустрии 4.0, нехватку специалистов в высокотехнологичных и наукоемких сферах, снижение объемов инвестиций в экономику вследствие геополитических причин, ухудшение демографической ситуации, недостаточное качество образования молодых специалистов, обучавшихся в период 2020-2022 гг., когда методы и системы дистанционного обучения были не так хорошо и продуманно отлажены, как сейчас.

Следовательно, можно сделать вывод о необходимости переосмысления подходов к развитию инновационного потенциала персонала российскими внешнеторговыми компаниями в новых условиях. Необходимо выделить три группы факторов, которые будут влиять на развитие системы управления ИИП в российских внешнеторговых компаниях, работающих на рынках высокотехнологичного оборудования:

Блокирующие факторы:

  • недоверие опытных менеджеров к идеям молодых специалистов на фоне экономической неопределенности;
  • необходимость согласований новых идей, возможные конфликты на фоне обсуждения вариантов выходов из кризисной ситуации;
  • авторитарный стиль управления руководителя в ситуации решения сотрудниками новых, инновационных задач.

Поддерживающие факторы:

  • предоставление свободы в выражении идей с применением информационно-коммуникативных технологий;
  • активное обсуждение актуальных экономических и бизнес проблем;
  • поддержание активных связей с партнерами, научными организациями, участие в конференциях, построение новых бизнес-контактов;
  • поддержка восприимчивости к переменам, пресечение сопротивления изменениям и новшествам;
  • использование развивающих методов управления и решения новых проблем: брейнсторминг, форсайт, стратегические сессии.

Усиливающие факторы:

  • поощрение работников, которые направлены на саморазвитие, постоянно совершенствуются, повышают квалификацию и тратят внерабочее время на обучение;
  • логичная аргументация необходимости изменений и реорганизаций;
  • постоянная поддержка атмосферы доверия и восприимчивости к инновациям и переменам;
  • формирование инновационных команд;
  • развитие инновационной корпоративной культуры, направленной на рост и постоянное совершенствование;
  • тиражирование инновационных практик во внешнеторговой организации.

Обобщение ключевых аспектов развития инновационного потенциала персонала в инновационно-ориентированных внешнеторговых компаниях представлено в Таблице 1.

 

Таблица 1. Теоретические и практические аспекты развития ИПП во внешнеторговых компаниях, работающих на рынках высокотехнологичного оборудования

Теоретические подходы к управлению ИИП Концептуальный подход в развитии ИИП – основан на механизмах внутренней мотивации сотрудника.

Поведенческий подход в развитии ИИП – основан на связи индивидуальных и организационных факторов, обеспечивающих «сонаправленность векторов» развития сотрудника и организации, когда организационная среда является источником внутренней мотивации работника к саморазвитию и инновационному поведению.

Ресурсный подход, управление человеческим капиталом – персонал является ресурсом/активом по необходимости включающимся в инновационную деятельность организации.

Динамический подход – персонал является инициатором и катализатором инновационной деятельности в организации.

Факторы, стимулирующие развитие ИИП Факторы бизнес-среды: высокая конкуренция и скорость изменения рынков и потребительского поведения, высокая скорость технологических инноваций, доступ к капиталу для финансирования инноваций (венчурное финансирование) ([1] Венчурное финансирование — это инвестиции в перспективные новые компании (стартапы) или в компании, стремящиеся существенно расширить бизнес в ожидании получения высокого дохода в будущем. Вкладывая средства в такие компании, инвесторы обеспечивают их финансирование.)

Организационные факторы: инновационная ориентированность организации и системы управления персоналом, финансирование инновационных проектов, система управления талантами, ориентированная на развитие потенциала всех сотрудников, корпоративная культура, открытая к инновациям и постоянному совершенствованию

Руководство и лидерство: инновационное поведение руководителей, запрос на развитие ИИП сотрудников, поддержка и стимулирование инновационного поведения сотрудника и команды, справедливость оценки индивидуального вклада, готовность помочь при решении новых сложных задач.

Фактор работы: функциональная и ролевая гибкость, высокая вовлеченность, широкая зона принятия решений в отношении выполняемой работы, элементы творчества в работе.

Ресурсы саморазвития сотрудников (По Д. Пинку, М. Ганье, Э. Дэйси): возможность самообучение, проявления инициативы, реализации инновационного поведения, доступность обучения, основанного на современных технологиях, систематический обмен опытом и знаниями в команде, опыт работы в инновационных командах

Методы развития ИИП 1.Выявление ИИП (оценка инновационного потенциала сотрудника)

2.Раскрытие ИИП (обучение, возможность обучаться у нескольких наставников, развивающие проекты, акселераторы, консультации по инновациям)

3.Повышение ИИП (материальные и нематериальные стимулы инновационного поведения, наличие нескольких типов мотивации инновационного поведения)

4.Реализация ИИП (участие в инновационных проектах)

Источник: составлено авторами на основе [2,12,13,14]

 

На основе проведенного анализа можно сделать вывод, что российские компании находятся на первоначальной стадии внедрения методов управления и развития ИПП. Инновационно-ориентированные внешнеторговые компании продвинулись намного дальше и осознали необходимость создания определенных условий для раскрытия инновационного потенциала персонала. К ним в первую очередь относятся: инновационная активность топ-менеджмента, как заказчика ИИП, демократизация управления и открытость инновационным идеям сотрудников, инновации являются элементом корпоративной культуры, вовлечение руководителей и HR-специалистов в развитие ИИП, создание организационных возможностей и ресурсов для саморазвития сотрудником инновационного потенциала (Сокерина С.В., 2016) [12].

Для внешнеторговых компаний, работающих на рынках высокотехнологичного оборудования характерна в основном работа с выявлением и развитием ИИП через систему управления талантами, при этом такие элементы системы управления ИПП как усиление и реализация нуждаются во внедрении новых инструментов и технологий. В качестве ресурсных идей представляется интересным провести сравнительный анализ методов развития ИИП в российских и японских внешнеторговых компаниях, т.к. японские компании являются признанными лидерами в развитии высокотехнологичной продукции и инновационного кадрового потенциала (Таблица 2.).

 

Таблица 2. Методы развития ИИП сотрудников в российских и японских компаниях, работающих на рынках высокотехнологичного оборудования

Методы развития ИИП Российские компании Японские компании
Выявление ИИП (оценка инновационного потенциала сотрудника) Оценка ИИП с помощью тестирования, интервью, кейсов. Привлечение инновационных сотрудников для развития инновационного потенциала организации. Выявление ИПП начиная со школьного курса через решение сложнейших нестандартных задач и комплексные экзамены.

Демонстрация инновационной направленности организации для привлечения инновационных сотрудников.

Раскрытие ИИП (обучение и развитие) Проведение обучающих программ для повышения ИИП, воркшопы, акселераторы проектов, консультации экспертов по инновациям. Непрерывное обучение, наставничество, преобразование рабочих мест для стимулирования инноваций, доступность информации об инновациях, обмен инновационными идеями, подчеркивается важность небольших инноваций, инициируемых сотрудниками, включение неявных знаний сотрудников в систему управления знаниями организации.
Повышение ИИП (инструменты и методы мотивации инновационного поведения сотрудника) Материальная и нематериальная мотивация, учет инновационной активности при распределении бонусов и поощрений, премирование за идеи по сокращению затрат, демократический стиль управления. Наличие четких ролей в области инноваций: разработчик, лидер, предприниматель Многосторонний подход к мотивации, нематериальная мотивация в виде признания (очень важно в японских компаниях), нет определенных ролей в области инноваций, поскольку инновации -это сфера деятельности каждого сотрудника.

Система высокой вовлеченности сотрудников в постепенные инновации — Кайдзен, где статус инновационной идеи зависит от потенциального экономического эффекта, который будет получен в результате ее реализации

Реализация ИИП (участие в разработках и инновационных проектах) Участие сотрудников в выставках и конференциях, свобода в демонстрации продукта, отсутствие ограничений в получении материала об иных компаниях для полноценного анализа, свобода в представлении своих идей и проектов на совещаниях.

Использование цифровых технологий (мобильных приложений) для сбора инновационных идей.

Участие сотрудников всех уровней в крупных проектах, когда каждый сотрудник имеет возможность сделать свой вклад в решение инновационной задачи.

Развитая инфраструктура для работы с инновационными идеями, эффективная организационная структура для управления инновациями, финансирование инновационных проектов

Источник: составлено авторами

 

В первую очередь следует выделить главную особенность японских организаций. Компания в Японии – это прежде всего важнейший социальный элемент, а не хозяйственная единица. Огромное внимание уделяется корпоративной культуре, цели организации возведены в абсолют. Сотрудники в Японии работают в одной и той же компании десятки лет, и стратегические цели, поставленные руководством, становятся жизненно важными целями для каждого работника. В Японии престиж любой организации определяется по строгому списку критериев: правовой статус, контролируемая доля рынка, членство на бирже, корпоративная философия.

Следовательно, руководство японских компаний видит следующую схему по работе с кадровым потенциалом: статус организации ставится выше сиюминутных целей, а положительный имидж организации помогает достичь высоких результатов деятельности и позволяет привлекать новые высококлассные трудовые ресурсы. Руководство компаний заботится об имидже организации, чтобы с его помощью привлечь сотрудников высокого уровня. В России зачастую действуют наоборот – развивают ИПП для того, чтобы повысить престиж компании и продемонстрировать качественную работу менеджеров по УЧР.

На практике метод японских компаний оказывается намного действеннее. По-настоящему квалифицированные специалисты с готовностью идут в «подготовленные» к ним компании, в те компании, где их знания, умения, и навыки ценятся, и где руководство демонстрирует понимание того, как нужно ими управлять. В таких компаниях корпоративная культура готова к сотрудникам с высоким уровнем инновационного потенциала.

В противном случае имеем ситуацию, когда профессионал, приходя в компанию, обнаруживает, что культура развития ИПП находится на стадии формирования (или сформирована, но имеет очевидные недостатки). Сотрудник приходит к выводу, что в такой компании он не сможет реализоваться, потому что руководство не способно предоставить ему условия для реализации инновационного потенциала. Соответственно, высококвалифицированному специалисту невыгодно находиться в стадии «ожидания» и участвовать в «экспериментах» по развитию ИПП. Он с высокой вероятностью будет искать рабочее место в той организации, где эта система уже построена и потенциал таких опытных сотрудников востребован и используется с максимальной эффективностью. Руководителей в Японии принято оценивать согласно эффективности выполнения ключевых ролей в управлении инновационным потенциалам: лидер, администратор, плановщик, предприниматель.

Следующее отличие японской системы развития ИПП от российской – японского работника никогда не оценивают только по индивидуальным достижениям. В России принято выстраивать работу с системой ИПП на трех уровнях – индивидуальном, групповом и командном, в рамках комплексного подхода. При этом предполагается что именно такой подход может дать наиболее высокий результат.

Японские компании действуют иначе – на первом месте всегда вклад в работу коллектива, а не собственные достижения. Считается, что именно умение работать в команде — ключевая компетенция сотрудников с инновационным потенциалом. Умение взаимодействовать в коллективе единомышленников и идти к общей цели являются главными критериями оценки ИПП. При этом командная работа выражается не только в гармонии взаимодействия всех членов коллектива, но и в стиле управления – топ-менеджмент ставит задачу не руководить коллективом, а оказывать содействие и координировать деятельность сотрудников.

Помимо вышеперечисленных отличий стоит учитывать особенности трудовой жизни в Японии: оплата труда в соответствии с выслугой лет, пожизненный найм, внутрифирменное производственное обучение, социальное обеспечение, внутрифирменный рынок рабочей силы. Данные особенности позволяют японским компаниям эффективно управлять своим внутренним рынком талантов и за счет этого оставаться лидерами на рынке высокотехнологичного оборудования.

 

Заключение

Сравнительный анализ методов развития ИИП в российских и японских внешнеторговых компаниях, работающих на рынках высокотехнологичного оборудования, показал, что российские компании в основном сосредоточены на выявлении инновационных сотрудников, обучении и развитии инновационного потенциала через системы управления талантами с использованием цифровых технологий. При этом специфика работы на рынках высокотехнологичного оборудования отражается во внедрении новых методов обучения и развития ИИП: обучающие программы, акселераторы инновационных проектов, консультации экспертов по инновациям. Однако следует отметить, что система работы с ИИП в российских компаниях представлена фрагментарно, лучшие практики работы с инновационным потенциалом характерны лишь для компаний-лидеров высокотехнологичной отрасли, также следует отметить отсутствие разнообразия в методах мотивации инновационного поведения сотрудников.

Особенности системы управления развитием инновационного потенциала в японских компаниях, работающих с высокотехнологичным оборудованием, связана с высокой внутрифирменной конкуренцией, акцентом на экономике знаний, лидерством по показателям научно-технического потенциала. Поэтому в японских компаниях, работающих с высокотехнологичным оборудованием, система работы с ИИП сфокусирована не столько на выявлении инновационных сотрудников, сколько на развитии, поддержке и усилении ИИП за счет формирования сложных рабочих мест, стимулирующих инновации, многостороннего подхода к мотивации, формировании культуры высокой вовлеченности сотрудников в постепенные инновации, создании организационных условий для реализации инновационных идей.

Также стоит отметить необходимость пересмотра некоторых подходов японских компаний к управлению развитием ИИП, так как исторически японская инновационная модель базировалась на имитационной модели и не ставила задачу разработки принципиально нового продукта, концентрируясь в основном на совершенствовании, улучшении, новых способах производства. Ключ к пониманию японской системы работы с ИИП лежит в философии «кайдзен», что подразумевает процесс постоянного совершенствования, а управленческие технологии: ориентация на потребителя, управление качеством, работа в малых группах, отношения сотрудничества, система «канбан» для синхронизации сложного процесса производства, являются классикой менеджмента. Тем не менее, рост конкурентного потенциала Китая, Южной Кореи, стран БРИГС, потеря позиций в экспорте высокотехнологичной продукции заставляет японские компании искать новые методы работы с ИИП в направлении внедрения цифровых технологий, формирования культуры «открытости инновациям», взаимодействию и партнерству в рамках создания инновационных продуктов.

Стремительные изменения, связанные с научно-технологическим прогрессом, сокращением жизненного цикла продукта и инновационного цикла, сильно влияют и на российские внешнеторговые компании, работающие на рынках высокотехнологичного оборудования. Это заставляет их пересматривать подходы к инновационной деятельности и систему работы с ИИП в направлении увеличения и акселерации инновационных проектов, увеличения точек взаимодействия с партнерами в рамках модели «открытых инноваций».

В качестве обобщающего вывода можно выделить следующие тенденции работы с ИПП во внешнеторговых компаниях, работающих с высокотехнологичным оборудованием:

  • развитие института тренеров и наставников, которые занимаются обучением и сопровождением инновационных проектных групп (или отдельных сотрудников, занимающихся инновационной деятельностью) непосредственно в процессе исполнения рабочих задач;
  • многосторонний подход к работе с мотивацией сотрудников, создающий механизм поддержки инновационного поведения, многообразие и гибкость методов материальной и нематериальной мотивации;
  • корпоративные ресурсы обучения и развития ИИП: библиотеки знаний, обучающие программы, внутренние «площадки» экспертов и практиков для обмена знаниями и опытом, инновационные платформы.
  • цифровые технологии, обеспечивающие процессы управления развитием ИИП;
  • разработка, укрепление и внедрение ключевых процедур, связанных с инновациями с высокой вовлеченностью, требуют инвестиций в поддерживающую инфраструктуру.

Ключевыми элементами этого являются структуры для обработки информации и управления идеями, стимулы для участия, обучения и повышения квалификации, масштабируемость и долгосрочная устойчивость инновационной деятельности сотрудников.

Библиографический список:

Управление инновационным потенциалом персонала во внешнеторговой компании, работающей на рынке высокотехнологичного оборудования Читать дальше »

Взаимосвязь цифровой и реестровой модели экономики: перспективы и влияние цифрового рубля на российскую экономику

Введение

Современная цифровая экономика представляет собой систему, в которой ключевые процессы цифровизируются с целью повышения эффективности, снижения издержек и улучшения прозрачности операций. Важнейшим компонентом цифровой трансформации становится переход на реестровую модель экономики — использование цифровых реестров для учета активов, транзакций и ресурсов. В этом контексте центральной инициативой российской экономики становится внедрение цифрового рубля, который должен интегрироваться с реестровыми системами и обеспечить дополнительную прозрачность и безопасность финансовых операций.

Основная цель данной статьи — рассмотреть взаимосвязь цифровой экономики с реестровой моделью экономики, а также оценить влияние внедрения цифрового рубля на экономические процессы в России. Автором проанализировано, как эти изменения могут способствовать экономическому росту, управлению финансами и улучшению взаимодействия государства с бизнесом и гражданами.

Результаты исследований

Цифровая экономика включает в себя цифровизацию всех уровней экономической деятельности — от производства до потребления, при этом активно используются такие технологии, как искусственный интеллект, большие данные и распределенные реестры. В свою очередь, реестровая модель экономики предполагает, что данные о всех транзакциях и активах записываются в цифровые реестры, которые могут быть централизованными или децентрализованными (таблица 1)[3].

Эта модель предлагает автоматизацию ключевых экономических процессов, таких как финансовые операции, управление активами, учет прав собственности и другие виды экономических взаимоотношений. Основное преимущество — прозрачность и неизменность данных, что снижает возможности для коррупции и мошенничества

 

Таблица 1. Основные характеристики цифровой экономики и реестровой модели экономики

Характеристика Цифровая экономика Реестровая модель экономики
Основные технологии Искусственный интеллект, большие данные, интернет вещей, блокчейн Блокчейн, цифровые реестры, смарт-контракты
Основная цель Оптимизация процессов, цифровизация всех экономических сфер Прозрачный учет активов и транзакций
Преимущества Ускорение процессов, снижение издержек Прозрачность, автоматизация, защита данных
Ключевые примеры применения Электронная коммерция, цифровые платформы Управление активами, цифровые валюты, государственные реестры
Влияние на экономику Повышение эффективности бизнеса и финансов Уменьшение коррупции, снижение транзакционных издержек

 

Ниже представлены варианты использования реестровой модели по разным отраслям экономики:

  1. Госзакупки и тендеры. В России может быть создана единая реестровая платформа для госзакупок и тендеров, где все участники имеют доступ к полной информации о проведенных тендерах, исключая манипуляции. Платформа обеспечит прозрачность сделок и исключит возможность изменения условий уже проведенных торгов.
  2. Земельные и имущественные реестры. Система реестров может быть применена для учета прав собственности на недвижимость, что сделает систему имущественных сделок более прозрачной, уменьшит риск мошенничества и ускорит процессы регистрации.
  3. Финансовые и налоговые системы. Применение блокчейн-технологий в налоговой системе позволит автоматизировать сбор налогов и учет доходов, уменьшит налоговые разрывы и снизит число нарушений, связанных с уклонением от уплаты налогов.
  4. Цифровой рубль в международных расчетах. Внедрение цифрового рубля и реестровой системы позволит России быстрее и эффективнее проводить международные расчеты с использованием блокчейнов, избегая санкционных ограничений и бюрократии.

Цифровой рубль, основываясь на докладе Центрального Банка России, представляет собой третью форму национальной валюты (наряду с наличными и безналичными деньгами) [4]. Его главная особенность заключается в том, что он будет выпускаться в цифровом формате и храниться в специальных кошельках, привязанных к физическим или юридическим лицам. Внедрение цифрового рубля позволит обеспечить:

  • Прозрачность финансовых операций. Все транзакции с использованием цифрового рубля будут фиксироваться в реестрах, что обеспечит их отслеживаемость и защиту от мошенничества.
  • Снижение транзакционных издержек. Использование смарт-контрактов и автоматизация платежей через цифровой рубль уменьшат затраты на посредников и ускорят расчеты.
  • Улучшение государственного контроля. Внедрение цифрового рубля позволит государству более эффективно контролировать денежные потоки и налоговые поступления, что может усилить борьбу с теневой экономикой.

Интеграция цифрового рубля с реестровыми системами откроет новые возможности для управления экономикой и обеспечения ее стабильности [4]. Дополнительной сферой применения цифрового рубля является механизм предоставления государственных мер поддержки, что повысит прозрачность и качество субсидий, грантов, льготных займов, налоговых преференций для людей и бизнеса [3].

Один из примеров – это применение реестровой модели для оптимизации процесса предоставления грантовой поддержки от Фонда содействия инновациям.

Реестровая модель позволяет использовать цифровые реестры для учета всех этапов предоставления грантов, начиная с подачи заявки и заканчивая контролем за исполнением проекта и целевым использованием средств. Основной элемент такой системы — единый цифровой реестр заявок и грантов.

1. Автоматизация подачи заявок:

  • Цифровой реестр включает модуль для подачи заявок онлайн, где все данные о заявке (информация о компании, проекте, запрашиваемые суммы) вносятся в цифровую базу данных.
  • Преимущества: ускоряется процесс подачи заявок, исключаются ошибки ввода и дублирование данных.

2. Прозрачное рассмотрение заявок:

  • Все этапы рассмотрения заявки — от регистрации до одобрения — фиксируются в реестре.
  • Автоматизация оценки: при помощи заранее заданных критериев (например, соответствие проекту национальной программы или приоритетным направлениям) система автоматически ранжирует заявки.

3. Контроль за целевым использованием средств:

  • Финансовые транзакции по гранту фиксируются в реестре. Например, при переводе средств на счет грантополучателя информация об этом моментально вносится в систему, дополнительно контролировать расходы грантополучателей можно через систему спец-счетов.
  • Смарт-контракты: Финансирование может быть автоматизировано с использованием смарт-контрактов, при которых следующая часть гранта выделяется только после выполнения условий (например, отчетности по этапу проекта).

Пример:

За 2022-2023 году Фонд содействия инновациям выделил грантовую поддержку на сумму 16 млрд рублей по программам, профинансировав 1500 проектов. Средний объем гранта составляет 12 млн рублей, с распределением траншей по этапам выполнения проекта [6].

  1. Оптимизация через реестровую модель:
    • Внедрение цифрового реестра сокращает время рассмотрения заявок с 5 месяцев до 2-4 месяца благодаря алгоритмам оценки финансового состояния и других показателей, которые могут быть проверены на основе открытых источников в соответствии с критериями положения о конкурсе без применения человеческого ресурса.
    • Прозрачность в распределении средств позволяет сократить количество ошибок при финансировании и не допустить “коррупционных” схем, которые периодически вскрываются, сокращение ошибки на 10%, обеспечит экономию около 1 млрд рублей на годовой основе за счет исключения задержек и ошибок.
  2. Контроль целевого использования средств:
    • Внедрение смарт-контрактов и системы спец-счетов позволяет снизить количество нецелевого использования средств до 0%, что уменьшает долю замороженных проектов и снижает расходы на судебные разбирательства, только за 2024 год Фондом в соответствии с данными картотеки арбитражных дел было зафиксировано 84 судебных разбирательств на общую сумму 1,08 млрд рублей [5].

Для успешной реализации данных инициатив в России потребуются произвести изменения в следующих областях:

  1. Развитие нормативно-правовой базы. Необходимо создание четкой законодательной базы, которая будет регулировать использование блокчейн-технологий, смарт-контрактов и цифровых активов, таких как цифровой рубль. Также важно регулирование цифровой идентификации для участия в реестровых системах.
  2. Образование и повышение цифровой грамотности. Для масштабного внедрения реестровых технологий необходима подготовка специалистов, способных работать с новыми цифровыми инструментами. Также потребуется повышение цифровой грамотности среди населения и бизнеса.
  3. Создание инфраструктуры. Для работы с распределенными реестрами необходима надежная и масштабируемая технологическая инфраструктура. Это требует инвестиций в развитие дата-центров, облачных технологий, а также безопасных и устойчивых блокчейн-платформ.
  4. Государственная поддержка и стимулирование бизнеса. Важно, чтобы государство не только поддерживало, но и активно продвигало внедрение реестровых технологий, предоставляя налоговые льготы и субсидии для компаний, которые будут участвовать в процессе цифровизации экономики.

Данный подход сделает экономику более управляемой и прозрачной, что в свою очередь повысит доверие к государственным и финансовым институтам.

 

Заключение:

Реестровая модель экономики и цифровая экономика взаимосвязаны через использование цифровых реестров и автоматизацию экономических процессов. Внедрение цифрового рубля может стать важным шагом для дальнейшего развития российской экономики, предоставив дополнительные возможности для прозрачности, автоматизации и сокращения транзакционных издержек. Интеграция цифрового рубля с реестровыми системами усилит контроль над денежными потоками, улучшит взаимодействие между государством и бизнесом, а также облегчит доступ граждан к финансовым услугам.

Библиографический список:

  1. Безпалов, В. В. Предпосылки и условия введения цифрового рубля на основе системы блокчейна как инструмента повышения экономической безопасности в финансовой сфере / В. В. Безпалов, А. Ю. Ремесленников // Современные технологии управления. – 2021. – № 1(94).
  2. Ордынская, М.Е., Силина, Т.А., Тхаркахова, И.Г. Цифровой рубль как новая форма денег // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2022. №4 (62). URL: https://cyberleninka.ru/article/ n/tsifrovoy-rubl-kak-novaya-forma-deneg-1 (дата обращения: 02.10.2024
  3. Терещенко, Л.К. Реестровая модель оказания государственных и муниципальных услуг // Журнал российского права. 2021. №7. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/reestrovaya-model-okazaniya-gosudarstvennyh-i-munitsipalnyh-uslug (дата обращения: 02.10.2024).
  4. Официальный сайт Банка России [Электронный ресурс]- Режим доступа: https://www.cbr.ru/faq/dr/ (Дата обращения: 02.10.2024)
  5. Официальный сайт Картотека арбитражных дел [Электронный ресурс]- Режим доступа: https://kad.arbitr.ru/ (Дата обращения: 02.10.2024)
  6. Официальный сайт Фонд содействия инновациям [Электронный ресурс]- Режим доступа: https://online.fasie.ru/Contracts.aspx?ContestTypeIds=8 (Дата обращения: 02.10.2024)

Взаимосвязь цифровой и реестровой модели экономики: перспективы и влияние цифрового рубля на российскую экономику Читать дальше »

Применение экспресс-скоринга проектов для определения индивидуальной траектории акселерации и построения стратегии развития проекта

Введение

В настоящее время в сфере развития проектов широкое распространение получили разного рода акселераторы (акселерационные программы), участвуя в которых бизнес-проекты получают возможность ускоренного развития. В России первые акселераторы появились в 2011 году, однако уже успели пройти несколько этапов развития. Тогда появились первые акселераторы, такие как Fastlane ventures, Farminers, MetaBeta, GTI-Lab. На тот момент акселераторы принадлежали в основном частным инвесторам, но так как акселераторы только начинали свое становление, рынок был не сформирован, не структурирован: было много участников, но в то же время наблюдалась нехватка менторов и экспертов. Следствием чего являлась крайне низкая рентабельность проектов [1].

В 2013-2014 гг. начали появляться первые акселераторы на базе академических учреждений и существующих инкубаторов – ВШЭ, МГУ, ИТМО, МФТИ, МИСИС, а также фондов – ФРИИ. Также в этот период начала работу и государственная программа акселерации GenerationS, появились корпоративные (ALFACamp, Tolstoy StartupCamp), международные акселераторы (StartupSauna, Plug and Play (GVA)).

В 2015-2016 гг. корпоративные и государственные акселераторы укрупняются, а частные закрываются либо меняют квалификацию (Farminers, MetaBeta). На базе крупных акселераторов появляются специализированные отраслевые и региональные программы (Фрегат, треки Generations, MEGA accelerator, Faberlic accelerator). Акселераторы появляются и в сферах, не связанных с онлайн-бизнесом, таких как ритейл, экологические проекты, медицина. В последнее время начали появляться государственные акселераторы социальных проектов.

Анализ международного опыта показывает, что, невзирая на высокую инвестиционную активность частных акселераторов, наиболее эффективным инструментом оказываются корпоративные: эксперты считают, что они тщательнее отбирают стартапы, в которые готовы затем вкладываться временем, ресурсами и деньгами. В топ–5 наиболее успешных корпоративных акселераторов мира входят Google Lunchpad, Disney Accelerator, Wayra, Microsoft ScaleUp, Startup Path.

Чаще всего в России встречаются корпоративные акселераторы, задача которых найти продукты и сервисы, которые повысят эффективность работы компании, предложат клиентам новые или улучшенные продукты [1]. При этом сделают это эффективнее, быстрее и дешевле, чем если корпорация обратится к интегратору или будет пытаться запускать своими силами.

Логическое окончание таких акселераторов — пилотирование и попадание успешного стартапа в список поставщиков для корпорации. Корпоративный акселератор помогает разобраться в рынке инноваций своей индустрии. Кроме того, корпоративный акселератор решает задачу HR–бренда компании. Заявление в медиа и в публичном поле о старте акселератора предполагает, что компания занимается и инвестирует в инновации. Как следствие — возникает образ продвинутого, современного бизнеса, в котором интересно работать.

Самые распространённые задачи корпоративных акселераторов звучат так: быстрый поиск новых решений под конкретную задачу или ускоренная доработка внутренних идей до готовых продуктов и их коммерциализация.

Переход Российской экономики в новый технологический уклад не может ограничиваться только производственной цепочкой или отраслью и требует более широкого, экосистемного, взгляда. Формат интенсива позволяет в короткий срок собрать, объединить на площадке и подготовить столько людей, сколько требует задача, и сформировать из них сообщество, способное совершить трансформационные изменения.

В 2018—2021 годах в России прошло пять масштабных мероприятий федерального уровня в формате «Остров» или «Архипелаг». Каждый проектно-образовательный интенсив — это уникальный масштабный проект со своей предметной областью, организаторами, участниками, целями и ожидаемыми эффектами. Первые два назывались образовательными интенсивами и были больше ориентированы на образовательный результат для их участников, целью еще двух были проектные и бизнес-результаты, а основными участниками — представители бизнес-структур, органов власти и экспертного сообщества. «Архипелаг 2035» в пандемийном 2020 году прошел полностью онлайн как акселератор для стартапов в сфере искусственного интеллекта. Архипелаг 2022 объединил черты всех прошедших интенсивов и направлен на развитие участников и акселерацию проектов.

Акселерационная программа для инновационных проектов – это программа ускорения развития и роста инновационных и стартап-проектов, включающая образовательный блок и индивидуальную работу с трекером. Целью акселерации является помощь проектам в достижении коммерческого успеха и масштабировании своей деятельности. Важную часть занимает развитие системы финансовых ресурсов проектов, вне зависимости от их текущей стадии.

Акселерационные программы предлагают проектам такую поддержку как:

  1. Финансовая поддержка в виде инвестиций, грантов или займов.
  2. Организация доступа к экспертам, наставникам и консультантам, помогающим проектам в разработке стратегию роста, улучшении бизнес-модель, оптимизации операционных процессы и другими вопросами, связанными с развитием бизнеса [2].
  3. Трекинг, в рамках которого идет работа с трекером по поиску узких мест проекта, преодолению препятствий и нахождению правильного направления для своего бизнеса.
  4. Доступ к инфраструктуре: некоторые акселераторы предоставляют проектам рабочее пространство и доступ к лабораториям, оборудованию и иным техническим ресурсам.

Доступ к финансовой поддержке акселераторов осуществляется по итогам участия в акселерационной программе и анализу достигнутых проектом результатов.

Для успешной реализации программы и отработки будущей стратегии развития проекта, необходимо особое внимание уделять одному из важных элементов акселерации — стартовой диагностики проекта. Диагностика проекта служит для определения его текущего состояния, оценки потенциала и выявления основных проблем, с которыми проект может столкнуться в процессе развития.

 

Использование скорингового метода для экспресс-диагностики проектов

Как уже говорилось выше, для эффективной акселерации необходимо определить (диагностировать) текущее состояние проекта и поставить цели на акселерацию, в рамках которых разработать дальнейшую стратегию развития проекта. Разного рода оценкой предпринимательских проектов занимались Жилинская, О. Н. [2], Ивашутин А. Л. [3], Мухаметшина Г.Р. [4]   и многие другие.

В рамках предлагаемой методики рассматриваются несколько основных этапов диагностики:

  1. Оценка текущего состояния проекта, которая позволяет определить готовность проекта к акселерации. Этот этап включает анализ текущего состояния продукта или услуги, бизнес-модели, его рыночного потенциала, команды проекта и финансового положения. Такая оценка помогает акселератору определить, насколько успешно проект может воспользоваться акселерационной программой и достичь своих целей, а также потенциал готовности к финансовой поддержке.
  2. Идентификация слабых мест, которая помогает выявить слабые места проекта на текущей стадии развития и те, с которыми проект может столкнуться в процессе развития. Слабые места могут быть связаны с недостаточной дифференциацией продукта на рынке, отсутствием четкой стратегии масштабирования, неэффективными операционными процессами или слабостями в команде проекта. Идентификация таких проблем позволяет акселератору предоставить соответствующую поддержку и сфокусировать свои усилия на решении этих проблем.
  3. Разработка персонализированного плана развития. По результатам диагностики разрабатывается индивидуальный план развития, учитывающий конкретные потребности и цели проекта. Кроме того, на этом этапе акселератор может определить необходимые ресурсы, экспертную поддержку и обучение, которые помогут проекту достичь успеха. Персонализированный план (индивидуальная траектория) развития позволяет максимально использовать потенциал проекта и сократить время до достижения коммерческого успеха. «Стратегический подход к анализу факторов предполагает их структурирование в соответствие с уровнем влияния на результат инновационного развития организации» [5]
  4. Определение показателей успеха: позволяет определить ключевые показатели успеха, которые будут использоваться для оценки прогресса в процессе акселерации. Это могут быть такие показатели, как прирост выручки, увеличение пользовательской базы, улучшение операционной эффективности и другие. Определение показателей успеха помогает акселератору и проекту согласовать ожидания и измерить результативность прохождения акселерационной программы.

Показатели успеха можно выразить через изменение метрик проекта. «Убедитесь, что решения опираются на факты, а не на веру» [5]

В целом, диагностика проекта перед акселерацией позволяет более эффективно определить потенциал проекта, выявить проблемы и разработать персонализированный план развития. Это помогает ускорить процесс развития проекта и повысить его шансы на успех (в рамках выделенных показателей) по итогу прохождения акселерационной программы.

Одним из методов, используемых для диагностики, предлагается экспресс-скоринг проектов. Скоринговую оценку проектов в своих работах применяли, Мухаметшина, Г. Р. [4], Круг, М. Н. [6]

При использовании этого метода проводится оценка проекта по разделам, присваивая каждому оправленный вес. Нами выделен ряд разделов (типовых значимых элементов проекта), по которым будет проводиться оценка и присвоены веса каждому разделу. Каждый раздел содержит несколько пунктов, по которым поводится оценка. При выборе разделов оценки мы руководствовались работами Соминой И.В. [7], Ровинской Н.Ю. [8], Тюлина А.Е. [9].

Направление «Основатели» содержит следующие критерии: сколько человек участвует в проекте, закрыты ли ключевые компетенции, обучаемы ли основатели и могут ли нанять команду сильнее себя и уступить им место, фокусировка на проекте. Данное направление используется при оценке проекта, так как важно понимать может ли текущая команда проекта закрыть потребности в компетенциях для развития проекта, если нет – значит надо привлекать еще участников или внешних специалистов и насколько члены команды вовлечены в его реализацию, хватил ли им ресурсов для достаточной включенности в задачи проекта. Важный элемент работы любой команды – насколько заменяемы/дополняемы участники или проект держится только на компетенциях конкретного человека/людей. На наш взгляд это один из наиболее важных критериев, так как отсутствие или слабая команда, даже при наличии сильной идеи не смогут качественно и эффективно ее реализовать.

Направление «Рынок» включает критерии: ТАМ — оценка рынка для продукта/услуги в принципе, SOM — оценка достижимой выручки компании на горизонте 3-5 лет, наличие специфичной, очень узкая и понятная ниша, где проект №1 или может им стать за 3-6 месяцев. Критерии направления «Рынок» учитывают коммерческий потенциал проекта в глобальной перспективе и исходя из возможностей команды. Оценка рынка позволяет спрогнозировать потенциальный уровень дохода компании.

Направление «Лидерство, конкуренция» содержит критерии: уникальность (есть ли основа для построения «локальной монополии» (экспертиза, авторство, админ. ресурс., эксклюзивная дистрибуция, бренд и т.п.)), насколько конкурентен рынок (есть ли шансы обыграть сильных игроков), наличие параметра (цена, качество, сроки и т.п.), по которому вы в 3-5 раз превосходите конкурентов за счет технологий, бренда и т.п. (в глазах вашей целевой аудитории). Направление «Лидерство» включено в оценку проекта с целью спрогнозировать потенциал проекта/продукта на рынке, его возможность «отстройки» от конкурентов.

Направление «Каналы продаж»: есть ли понятные каналы продаж, сходится ли экономика в каналах продаж. Оценка каналов продаж показывает, насколько команда ориентируется в рынке и продуктивно задействует возможные каналы сбыта продукции/услуги.

В направлении «Потребность/Ценность» выделены следующие критерии: есть ли потребность/проблема у целевой аудитории на самом деле, подтверждена ли она или это «глюки» основателей, есть ли ценностное предложение, решение, которое решает проблему и люди готовы за него платить. Оценка потребностей позволяет оценить скорость принятия решения потребителями, выделить тригеры, способствующие покупке. Отсутствие ценности или ее низкое значение говорить о потенциальной сложности выхода на рынок и последующих продаж.

Направление «Продукт» содержит следующие критерии: есть ли продукт или только товар (то, за что кто-то платит деньги предсказуемым образом) и субъективное качество продукта. «Наличие не только товара, а продуктовой линейки позволяет затронуть большее количество потенциальных потребителей и тем самым обеспечить более высокие продажи проекта» [10]. Продукт можно формировать разными способом, например изменяя или добавляя те или иные качества или приплюсовывая к товару сервис.

Направление «Экономика» направлено на оценку финансовой устойчивости проекта и содержит следующие критерии: прибыльность каналов продаж, масштабируется ли бизнес и маржинальный ли бизнес. Оценка проекта по этим критериям позволит, не углубляясь в финансовые показатели проекта, сделать верхнеуровневую оценку его потенциала.

Направление «Динамика проекта» позволяет оценить стадию и скорость развития проекта и включает критерии: через какой период после старта проекта, пошли первые продажи/заявки, окупается ли проект, текущая стадия и «узкое место».

Последнее из рассматриваемых направлений это «Инвестиции/Ресурсы». Данное направление оценивается по критериям: имеющимся источникам финансирования проекта и нужны ли дополнительные инвестиции. Это направление позволяет оценить проект с точки зрения привлекательности именно для внешнего финансирования.

При использовании предлагаемого метода каждый критерий разделов разделяется на несколько вопросов, ответы на которые, позволяют присвоить бальную оценку данному критерию, а затем, суммируя баллы по направлениям сформировать оценку проекта. При оценке используется шкала оценки от 1 до 4 баллов.

Рассматривая предложенные разделы, по которым будет проводиться оценка проекта, нельзя не отметить разную степень влияние каждого из разделов на дальнейшее развитие и финансовую привлекательность проекта. Наиболее значим, на наш взгляд раздел «Основатели», так как мы говорим в основном о стартапах-проектах, в которых велико влияние команды-основателей на итоговый результат.

Вторыми по значимости следует считать разделы «Рынок/ниша» и «Экономика», так как только наличие рынка и финансовая устойчивость проекта могут позволить ему развиваться и масштабироваться.

Третьими по степени влияния на проект в равной степени можно считать «Лидерство» (место продукта на рынке), используемые проектом каналы продаж и их эффективность, понимание командой проблем клиентов и ценности продукта для них, а также наличие не просто товара, а комплексного продукта и оценка его потребителями.

Исходя из степени влияния предложенных разделов, по которым будет проводиться оценка каждому из них присвоен определенный весовой коэффициент, в сумме вес всех разделов должен составлять 100%. Весовые коэффициенты разделов приведены в таблице 1.

 

Таблица 1. Весовые коэффициенты разделов

Раздел Вес
1 Основатели 20,0%
2 Рынок/ниша 15,0%
3 Лидерство 10,0%
4 Каналы продаж 10,0%
5 Проблема/Ценность 10,0%
6 Продукт 10,0%
7 Экономика 15,0%
8 Стадия проекта 5,0%
9. Инвестиции/Ресурсы 5,0%
100%

Источник: авторская разработка

 

Оценка результатов экспресс-скоринга для проекта «Uroflow»

В качестве иллюстрации использования предлагаемого метода рассмотрим оценку проекта «Uroflow», участвующего в акселераторе SberStudent в 2023 году. Это студенческая команда, занимающаяся разработкой и изготовлением урофлоуметров. Проект вышел на рынок, имеет первые продажи, но они еще не системные. В планах проекта установка приборов в туалетах торговых центров и заработок на рекламе урологических клиник.

По итогам заполнения скоринговой карты, представленной в таблице 2 проводим оценку результатов по каждому разделу, с учетом предложенных весовых коэффициентов разделов.

 

Таблица 2. Пример заполнения карты скоринговой оценки проекта «Uroflow»

1.0 Основатели Ответ X Балл
1.1 Сколько человек участвует в проекте? основатель один 0
основатель и пара человек на аутсорсе 0
двое основателей 0
нас 2-5 основателей + опытный наставник x 4
1.2 Закрыты ли ключевые компетенции?

MVT (продажи и продукт)

нет 0
закрыта одна компетенция (продажи или продукт) 0
закрыты обе компетенции + есть первые продажи x 3
закрыты все компетенции + все остальные роли + есть продажи 0
1.3 Обучаемы ли основатели? Смогут ли нанять команду сильнее себя и уступить им место? не обучаемы в принципе 0
делают бизнес под себя, самозанятость 0
строят систему, но команду сильнее себя находить не готовы 0
основатели растут и учатся, нанимают сильных сотрудников x 3
основатели растут, строят актив и способны выйти из проекта, если нужно 0
1.4 Фокусировка. Чем вы рискуете и сколько у вас проектов? у нас несколько проектов, которые мы совмещаем, мы не рискуем особо x 0
один основатель рискует больше остальных 0
рискуют на-равных, один главный проект, фултайм 0
Итого 10
2.0 Рынок Ответ X
2.1 Оценка рынка для продукта/услуги в принципе (TAM) до $1M 0
$1-10M 0
$10-100M 0
>$100M x 4
2.2 Оценка достижимой выручки компании на горизонте 3-5 лет (SOM) до $1M 0
$1-5M x 1
$5-10M 0
>$10M 0
2.3 Есть ли специфичная, очень узкая и понятная ниша, где проект №1 или может им стать за 3-6 месяцев нет 0
есть, но не №1 x 2
есть 0
Итого 7
3.0 Лидерство, конкуренция Ответ X
3.1 Есть ли основа для построения «локальной монополии» (экспертиза, авторство, админ. ресурс., эксклюзивная дистрибуция, бренд и т.п.) нет 0
есть конкурентные преимущества, но не эксклюзив x 1
есть эксклюзивность 0
3.2 Насколько конкурентент рынок. Есть ли шансы обыграть сильных игроков? конкурентен, шансов нет 0
есть сильный игрок но, можно взять часть его доли 0
слабая конкуренция, хорошие шансы x 4
3.3 Есть ли параметр (цена, качество, сроки и т.п.), по которому вы в 3-5 раз превосходите конкурентов за счет технологий, бренда и т.п. В глазах вашей целевой аудитории Нет 0
Да, но не в 3 раза, а на 10-30% x 2
Да 0
Итого 7
4.0 Каналы продаж Ответ X
4.1 Есть ли понятные каналы продаж? нет 0
да, но ограниченные по емкости x 2
есть емкие каналы продаж 0
4.2 Сходится ли экономика в каналах продаж ? точно нет 0
сходится впритык x 1
сходится с хорошим запасом 0
Итого 3
5.0 Потребность/Ценность Ответ X
5.1 Есть ли потребность/проблема у целевой аудитории на самом деле, подтверждена ли она или это «глюки» основателей? потребности не существует или «притянута за уши» 0
потребность в стиле «витаминка», можно обойтись и без этого 0
понятная жизненная потребность или даже «боль» x 3
5.2 Есть ли ценностное предложение, решение, которое решает проблему и люди готовы за него платить? нет 0
ценностное предложение есть, но люди не готовы платить 0
есть ценностное предложение, люди готовы платить x 2
есть ценностное предложение, люди регулярно платят, платят вам 0
Итого 5
6.0 Продукт Ответ X
6.1 Есть ли продукт или только товар?

(то, за что кто-то платит деньги предсказуемым образом)

Есть товар, но нет продукта 0
Случайные продажи x 1
Есть 0
Регулярные предсказуемые продажи 0
6.2 Субъективное качество продукта некачественный продукт 0
средне 0
качественный x 3
WOW, всем рекомендую 0
Итого 4
7.0 Экономика Ответ X
7.1 Сходится ли экономика в каналах продаж? LTV > 3*CAC нет 0
сходится впритык x 1
сходится с хорошим запасом 0
7.2 Масштабируется ли бизнес? точно нет, самозанятость 0
пок не известно, есть шансы x 1
да, но до средних размеров 0
масштабируемый до крупного бизнеса 0
7.3 Маржинальный ли бизнес? нет, наценка 1,1-1,5 раз 0
наценка 2-3 раза x 2
супермаржинальный, наценка в 5 и более раз 0
итого 4
8.0 Динамика проекта Ответ X
8.1 Через какой период после старта проекта, пошли первые продажи/заявки? проект существует больше 3х месяцев, продаж еще не было 0
первые продажи x 2
стабильные продажи в сегменте 0
8.3 Окупается ли проект? нет, операционно убыточны, риск закрытия 0
операционно убыточны, но это планово 0
операционно окупаются x 3
прибыльны 0
8.4 Текущая стадия и «узкое место» нет команды и ключевой экспертизы, не определен клиентский сегмент 0
не подтверждена проблема, не было продаж 0
были первые ручные продажи, но не известна экономика x 2
экономика сходится в каналах, вопрос с масштабируемостью 0
экономика сходится, продажи стабильные, плановый рост 0
Итого 7
9.0 Инвестиции/Ресурсы Ответ X
9.1 На какие деньги живет проект деньги кончились 0
на свои или кредиты, скоро кончатся 0
на свои или инвестора, можем привлечь еще x 3
на деньги клиентов, проект окупается 0
9.2 Нужны ли инвестиции ищет инвестиции под голую идею 0
ищет инвестиции под команду 0
ищет инвестиции под команду и прототип x 2
ищет инвестиции для быстрого роста 0
инвесторы стоят в очередь и вы можете обойтись без них 0
Итого 5

Источник: авторская разработка

Source: authoring

 

Уже на стадии диагностики совместно с проектом определяем цель на акселерационную программу и те результаты, к которым планируется прийти по итогу акселерации. Результаты скоринговой оценки, совместно с целями акселерации представлены в таблице 3.

 

Таблица 3. Результаты анализ карты скоринговой оценки проекта и сравнение их с целями на акселерацию.

Раздел Набрано баллов Средняя оценка Оценка % Вес Цель
1.0 Основатели 10 2,50 63% 20,0% 100,0%
2.0 Рынок/ниша 7 2,33 58% 15,0% 75,0%
3.0 Лидерство 7 2,33 58% 10,0% 50,0%
4.0 Каналы продаж 3 1,50 38% 10,0% 50,0%
5.0 Проблема/ Ценность 5 2,50 63% 10,0% 50,0%
6.0 Продукт 4 1,33 33% 10,0% 25,0%
7.0 Экономика (рентабельность) 4 1,33 33% 15,0% 50,0%
8.0 Стадия проекта 7 2,33 58% 5,0% 25,0%
9.0 Инвестиции 5 2,50 63% 5,0% 25,0%

Источник: авторская разработка

Source: authoring

 

Результаты скоринга можно дополнительно визуализировать диаграммой и на ее основе увидеть слабые места и точки роста для проекта. Диаграмма, визуализирующая результаты скоринговой оценки проекта «Uroflow» представлен на рисунке 1. На диаграмме видно соотношение между планируемыми и фактическими результатами реализации проекта.

 

Визуализация результатов скоринговой оценки проекта «Uroflow»

Рисунок 1. Визуализация результатов скоринговой оценки проекта «Uroflow»

 

Исходя из проведенной скоринговой оценке проекта предлагается разработка стратегии его развития.

Говоря о проекте «Uroflow», самый большой разрыв между текущим положением дел и целью присутствует в разделах «Основатели», и «Рынок» и соответственно акцент в работе в акселераторе надо будет делать на устранение этих разрывов.

Для корректировки показателя по направлению «Основатели» проанализируем текущее положение дел. На момент начала акселерации мы имеем: 2 основателя + опытный наставник, закрыты 2 компетенции (в модели команды стартапа предприниматель-изобретатель-управленец), основатели растут и учатся, нанимают сильных сотрудников и у команды несколько проектов, которые они совмещают.

Как видно из ответов в принципе команда сформирована, но в силу работы с несколькими параллельными проектами не может в полной мере уделять время и силы развитию конкретного проекта, в частности «Uroflow». В качестве решения можно предложить привлечение в команду дополнительных участников, либо делегирование части функционала наемным сотрудникам для разгрузки основателей. В данной команде закрыты компетенции изобретателя и управленца, но нужен специалист с предпринимательскими компетенциями для вывода продукта на рынок и систематизации продаж. Пока это научная разработка, которую удалось в некоторой мере монетизировать.

Мировой рынок медицинских приборов, в частности урофлоуметоров команда оценивает приблизительно в 40 миллиардов рублей, при этом потенциальная выручка компании в горизонте 3-5 лет составит 100 миллионов рублей, у проекта есть конкурентные преимущества по сравнению с аналогами, но незначительные. Для улучшения показателей раздела «Рынок» необходимо посмотреть дополнительные способы монетизации проекта, кроме прямых продаж урофлоуметров медицинским клиникам, например обслуживание. Кроме того, команда видит развитие проекта во внедрении рекламной составляющей и заработке на проценте от привлеченных в клиники пациентов. Используя эту модель, можно увеличить рынок за счет продаж не только устройств клиникам, но и результатов анализов частным лицам с последующими рекомендациями к посещению клиник в регионе/районе размещения прибора.

Еще одно «узкое место» проекта видно при оценке параметра «Экономика». Наценка на продукт составляет 150%, в настоящее время очень большие затраты на привлечение клиентов. Исходя из этого, можно сделать вывод о необходимости проработки маркетинговой стратегии и каналов продаж, для снижения затрат на привлечение клиентов и поискать способы снижения себестоимости продукта. Для снижения себестоимости необходимо проанализировать всю производственную цепочку и посмотреть на какиех этапах возможно уменьшение расходов.

За 8 недель работы в акселерационной программе проект успел проработать направления «Рынок», выйдя на продажи частным сетевым клиникам и отказался от идеи заработка на рекламе клиник, оставив размещение в торговых центрах и платный анализ для частных лиц. Тестирование гипотез в направлении «Рынок» показало высокую готовность клиник к сотрудничеству такого рода, но низкий отклик со стороны физических лиц, получивших результаты анализа. Люди интересовались, пользовались прибором, но получив результат анализа не спешили посетить клинику, оказалось проще брать плату именно за саму возможность сдачи анализа.

Итак, для улучшения результативности акселерации необходимо уже на старте определиться с направлениями стратегического развития проекта. Исходя из описанного выше можно сделать вывод, что использование предлагаемой нами методики экспресс-скоринговой оценки проектов уже на стадии диагностики позволит выбрать индивидуальную траекторию акселерации и в ходе самой акселерации путем тестирования гипотез в направлении наибольших «провалов» фактических результатов позволит привести проект к планируемой цели. Повторная оценка проекта по завершении акселерации служит для планирования дальнейшей стратегии развития.

Библиографический список:

  1. Родионова, И.А., Болохонов, М.А., Торопова, В.В., Васильева, О.А. Государственная поддержка и регулирование развития стартапов: российский и зарубежный опыт // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2023. Т. 19. № 1 (418). С. 90-108. DOI:  24891/ni.19.1.90
  2. Жилинская, О. Н. Скоринговая система оценки предпринимательского потенциала предприятия / О. Н. Жилинская // Высшее образование, бизнес, предпринимательство’ 2012: Материалы XVII Международной научно-практической конференции «Наука, бизнес, образование» и IV Международной научно-технической конференции «Экономика и управление: теория, методология, практика», Самара, 19–20 апреля 2012 года. Том 1. – Самара: Самарский государственный технический университет, 2012. – С. 147-154. – EDN VSUBVN.
  3. . Ивашутин, А. Л. Модифицированная скоринговая модель оценки финансовой устойчивости предприятия / А. Л. Ивашутин, М. А. Новицкая // Фотинские чтения. – 2018. – № 1(9). – С. 96-102. – EDN YWWJZD. https://www.elibrary.ru/download/elibrary_32844434_96337106.pdf
  4. . Мухаметшина, Г.Р. Методология скоринговой оценки эффективности стартапов в сфере услуг / Г.Р. Мухаметшина, Р. С. Казанцева // Экономические науки. – 2019. – № 173. – С. 73-75. – DOI 10.14451/1.173.73. – EDN TNYCIS. https://www.elibrary.ru/download/elibrary_38213612_11499307.pdf
  1. Кулешова, Т.Н. Ключевые этапы построения инновационной стратегии организации — // Глобальный научный потенциал. — 2023. — № 7 (148). — Стр. 205-211
  2. Круг, М. Н. Использование скоринговых моделей при оценке российских компаний / М. Н. Круг // Решение. – 2017. – Том 1. – с. 404-406. – Под ред. CYVJTX.
  3. Сомина, И.В. Перспективные источники финансирования и модели поддержки инновационного бизнеса // В сборнике: Экономика. Общество. Человек. Материалы Международной научно-практической конференции. Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова. 2014. С. 287-294. https://www.elibrary.ru/download/elibrary_22605706_82161996.pdf .
  4. Ровинская, Н.Ю. Развитие инноваций путем интеграции стартап проектов//Технологический аудит и резервы производства. 2016. Т. 1. № 2 (27). С. 8-14. DOI: 10.15587/2312-8372.2016.59446
  5. Тюлин, А.Е. Формирование концептуальной модели отраслевого управления на базе центров компетенции // Российское предпринимательство. 2014. № 9 (255). С. 4-11.  EDN: SCYDPR
  6. Алекса, С.В. Корпоративные венчурные инвестиции. Синергия корпоративного венчурного фонда и корпоративного бизнес-инкубатора //Стратегии бизнеса. 2017. № 4 (36). С. 8-14.
  7. Самсонов И. А. Проблемы финансирования стартапов сферы услуг // Менеджмент в России. — 2018. — № 7. — С. 67-71. https://www.elibrary.ru/download/elibrary_29009396_53182809.pdf

Применение экспресс-скоринга проектов для определения индивидуальной траектории акселерации и построения стратегии развития проекта Читать дальше »

Формирование корпоративной системы здоровьесбережения как направление социальной политики современного промышленного предприятия

Введение

Современные реалии развития российской экономики требуют формирования новых подходов в системе взаимоотношений «работник-работодатель». Дефицит рабочий силы обусловил не только возрастание предъявляемых наемными работниками требований в части уровня заработной платы, условий труда, режима труда и отдыха,  но и усиление конкуренции среди работодателей за персонал. Новым инструментом повышения конкурентоспособности предприятий на рынке труда, как работодателей,  помимо предложений  о более высокой оплате труда стало существенное расширение «социального пакета», включающего широкий спектр возможностей по развитию персонала, сохранению его здоровья, улучшение, как условий труда, так и социально-бытовых условий жизнедеятельности работников предприятия. При этом следует понимать, что это существенные дополнительные затраты предприятия, увеличивающие его издержки на рабочую силу. В этой связи очевидной задачей современных предприятий является  обеспечение окупаемости затрат предприятия. На наш взгляд наиболее эффективными не только с точки  окупаемости, но с позиций повышения результативности производственной деятельности современных предприятий  являются затраты, связанные с сохранением и поддержанием здоровья персонала организации, как одного из основных элементов человеческого капитала [1].

В подтверждение приведенного тезиса приведем оценки Всемирной организации здравоохранения, согласно результатам исследований которой  из-за проблем со здоровьем работающего населения, связанных только с неблагополучными условиями труда,  большинство стран теряют от 4 до 6 % ВНП [2].  Что касается деятельности предприятий, то исследования показали, что меры по охране здоровья на рабочих местах помогают сократить на 27% продолжительность пребывания периода временной нетрудоспособности в связи с болезнью и на 26% расходы компаний на медико-санитарное обслуживание персонала [2].

Приведенные данные отчетливо свидетельствуют о заинтересованности в построении системы здоровьясбежения, как со стороны самих предприятий, так и государства.  А учитывая заинтересованность самого работающего населения в сохранении своего здоровья справедливо утверждать, что система здоровьесбежения должна функционировать на трех уровнях:

  • индивидуальном, предусматривающим заботу самого человека о сохранении своего здоровья на протяжении всего времени своего существования;
  • корпоративном, реализуемом через меры по сохранению здоровья персонала предприятий и организаций в процессе трудовой деятельности;
  • государственном, включающем создание эффективно работающей системы здравоохранения, обеспечивающей поддержание и сохранение здоровья населения,  продвижение здорового образа жизни и его ценности в современном обществе,  формирования стимулов  разработки и реализации мер по здоровьесбережению персонала на уровне современных предприятий и организаций.

Целью работы является формирование общих подходов, а также проектирование ключевых элементов системы здоровьесбережения персонала современного предприятия, выступающей существенным фактором не только его конкурентоспособности на рынке труда как работодателя, но и повышения эффективности его производственной деятельности.

Для достижения поставленной цели были поставлены следующие задачи:

  • формирование концептуальной модель здоровьесбережения персонала современного предприятия;
  • проектирование ключевых элементов системы здоровьесбережения персонала современного предприятия.

 

Результаты исследования

Целый ряд исследований отечественных [1,3,4,5] (Дятлов С.А., Капелюшников Р.И., Авдеева Е.А., Кетова К. В. и Русяк И. Г. и др.) и зарубежных ученых [6,7,8,9] (Лукас Р., Ханушек Э. и Вессманн Л., Данова М. и Шира Е., Турганбаев Е. М. и др.) подтверждает факт повышения производительности труда не только в результате освоения  и применения на производстве новых технологических решений и более совершенного оборудования  на основе повышения уровня квалификации сотрудников, но и приращения показателей производственной деятельности предприятия и его экономических результатов вследствие сокращения дней нетрудоспособности работников организации по причине профессиональных и иных заболеваний.

В подтверждение данного тезиса приведем результаты нескольких исследований. В частности исследования целого ряда международных организаций (Международная организация труда, Всемирная организация здравоохранения и пр.), занимающихся вопросами трудовой деятельности, и крупных промышленных компаний  показывают, что эффективность деятельности предприятия все в большей степени становится зависимой от состояния здоровья персонала [2]. Здоровье человека и его самочувствие являются существенными факторами,  влияющим  на: лояльность к организации и отношение с  другими работниками, и как следствие, желание работать эффективно;  мотивацию труда и сопричастность к организации, ее деятельности и результатам функционирования;  производительность труда и эффективность производственной деятельности организации [10]. В этой связи формирование системы здоровьесбережения персонала организации являются насущной текущей задачей любой современной организации.  Подтверждая справедливость  данного утверждения, приведем два факта. Первый. Согласно  результатам одного из исследований российских ученых около  15% опрошенных респондентов дают исключительно негативные оценки своего здоровья. Среди этих респондентов 33% считают причиной своих недомоганий и медицинских диагнозов работу (условия труда и стресс) и отсутствие поддержки от  государства и учреждения (предприятия, организации), в котором они работают [11].  Второй. По оценкам Всемирной организации здравоохранения  наибольшее значение на формирование здоровья оказывает  образ жизни человека (50%), далее следует экология и наследственность (по 20 %) и 10% занимает работа здравоохранения [12].  А образ жизни, учитывая количество времени, проводимом трудоспособным населением на работе, по нашему мнению главным образом определяется характером  и содержанием трудовой деятельности, ее сложностью, условиями осуществления, возможностями сохранения высокой работоспособности в процессе труда.

В условиях существенного увеличения сложности трудовой деятельности в результате технологического прогресса,  внедрения новых  технических, технологических и организационных решений создание системы здоровьесбережения персонала организация будет дополнительным фактором:

  • формирующим  лояльное отношение к организации и стремление быть сопричастной с ней;
  • мотивации труда и желания работать эффективно;
  • повышающим производительность труда каждого сотрудника  и эффективность производственной деятельности организации в целом.

Помимо этого создание системы здоровьесбережения  персонала организации непосредственно  влияет на затраты на персонал, о чем уже упоминалось ранее.

Существенно важным моментом корпоративного уровня системы здоровьесбережения персонала является формирование ее элементов, обеспечивающих:

  • сохранение здоровья персонала;
  • поддержание и восстановление здоровья персонала.

В этой связи формируемая на предприятии модель здоровьесбережения персонала в первую очередь предполагает реализацию мер направленных на сохранение здоровья работающего на предприятии населения и предполагающих нивелирование угроз здоровью персонала организации в результате действия негативных факторов производственной среды. Перечень этих мер определяется как законодательно (создание безопасной производственной среды, формирование благоприятных условий труда в целом и на конкретных рабочих местах в частности), так и инициативно на уровне предприятия сверх рамок, установленных законодательством РФ.  При этом расширение перечня мер по здоровьесбережению персонала организации определяется финансовым состоянием организации, наличием необходимой социальной инфраструктуры и иного имущества, которое пригодно для использования при проведении мероприятий по сохранению или укреплению здоровья персонала.

Вторым элементом корпоративной системы здоровьесбережения персонала является комплекс мер, обеспечивающих поддержание и восстановление здоровья персонала. Данные меры входят в социальный пакет организации, который предоставляется ее сотрудникам.  Традиционно корпоративные социальные программы, направленные на здоровьесбережение персонала представлены тремя основными направлениями: добровольное медицинское страхование, санаторно-курортное лечение, материальная помощь сотрудникам предприятия [11]. В современных условиях усиливающая на рынке труда конкуренция за наемного работника  фактор заботы об их здоровье является важным критерием привлечения и удержания сотрудников. Поэтому во многих компаниях работникам предоставляется социальный пакет, включающий в себя не только оплату медицинских услуг, но и компенсацию расходов на посещение фитнес-клубов [12] и другие преференции работникам.

Таким образом, говоря о корпоративном уровне системы здоровьесбежения персонала, следует отметить, что ее создание и функционирование должно отвечать ряду критериев.

Во-первых, корпоративная система здоровьесбежения персонала  должна нивелировать угрозы здоровью работающих в результате производственной деятельности и участия в ней человека из-за влияния негативных факторов производственных среды и результатов производственной деятельности предприятия.

Во-вторых, она должна обеспечивать повышение осведомленности работников предприятия о способах сохранения своего здоровья, как в процессе трудовой деятельности, так и вне ее, а также мотивировать к здоровьесберегающему поведению.

В-третьих, учитывая преобладание коммерческих целей деятельности современных организаций над социальными, корпоративная система здоровьесбежения персонала  должна быть самодостаточной и эффективной единицей современного предприятия.  Ее функционирование должно приносить предприятию больший экономический эффект, нежели затраты на обеспечение ее функционирования.

Такое представление о корпоративной системе здоровьесбежения персонала в полной мере отвечает современным подходам к формированию и реализации социальной политики современного предприятия [13].

 

Блоки корпоративной системы здоровьесбежения персонала Сфера реализации и функциональная направленность реализуемых мер Содержание реализуемых мероприятий
Сохранение здоровья персонала Производственная деятельность.

Нивелирование угроз здоровью работающих в результате производственной деятельности из-за влияния негативных факторов производственной среды

1.     Замещение рабочей силы на рабочих мест с вредными и опасными условиями труда посредством автоматизации производства

2.     Технологические решения, нивелирующие общее негативное влияние факторов производственной среды (дымоуловление, пылеподавление, шумопонижение, золоудаление и пр.)

3.     Формирование благоприятного режима труда и отдыха  (внутрисменные перерывы, сокращенный рабочий день, сменный график работы и т.д.)

4.     Создание открытых пространств для проведения перерывов в работе (зеленые зоны, комнаты отдыха, мягкие зоны, комнаты рекреации, спортивные объекты открытого типа и пр.).

Поддержание и восстановление здоровья персонала Сфера жизнедеятельности персонала.

Преодоление последствий негативного  влияния на здоровье работающих факторов производственной среды

1.     Создание внутриорганизационных подразделений, нивелирующих вред здоровью персоналу предприятия (физкультурно-оздоровительные центры, медицинские кабинеты,  тренажерные залы, комнаты психологической разгрузки и пр.).

2.     Расширение социального пакета, предоставляемого отдельным категориям сотрудников предприятия (ДМС, санаторно-курортное лечение).

3.     Проведение корпоративных мероприятий социального и спортивного характера, обеспечивающих формирование благоприятного психологического климата в коллективе

Рис 1. Модель корпоративной системы здоровьесбежения персонала

 

Как видно из  рисунка 1 предложенная модель здоровьесбережения современного предприятия представлена двумя функциональными блоками.

Первый функциональный блок модели направлен на нивелирование угроз здоровью работающих в результате производственной деятельности из-за влияния негативных факторов производственной среды.  Его выделение обусловлено  наличием целого ряда факторов деятельности предприятия, оказывающих  негативное влияние на здоровье работающего на предприятии персонала [14]. По нашему мнению такими факторами выступают:

  • вредные и опасные условия труда;
  • неблагоприятный социально-психологический климат в коллективе.

Для их нивелирования предлагается к реализации целый комплекс мер, целью которых является улучшение условий производственной деятельности. Данные меры направлены на нивелирование негативного влияния на здоровье работающих на предприятия факторов производственной среды посредством:

  • создания благоприятных условий труда;
  • создание оптимального режима труда и отдыха на рабочем месте.

В качестве возможных мер предусматривается:

  • замещение рабочей силы на рабочих мест с вредными и опасными условиями труда посредством автоматизации производства;
  • принятие технологических решений, обеспечивающих нивелирование негативного влияния факторов производственной среды (дымоуловление, пылеподавление, шумопонижение, золоудаление и пр.);
  • формирование благоприятного режима труда и отдыха  (внутрисменные перерывы, сокращенный рабочий день, сменный график работы и т.д.)
  • создание для персонала открытых пространств социального и спортивного назначения (зеленые зоны, комнаты отдыха, мягкие зоны, комнаты рекреации, спортивные объекты открытого типа и пр.). Конкретный перечень создаваемых объектов определяется спецификой деятельности предприятия. Это могут быть просто скверы для отдыха в перерывах между работой или  пешеходные дорожки для прогулок или спортивные сооружения для активного занятия спортом и т.д.

Второй блок корпоративной системы здоровьесбежения персонала призван обеспечить поддержание и восстановление здоровья персонала. Он предусматривает улучшение условий повседневной жизнедеятельности персонала предприятия вне рамок рабочего времени.

К числу реализуемых мероприятий, обеспечивающих поддержание и восстановление здоровья персонала вне производственной деятельности предприятия, но реализуемым им, следует отнести:

  • создание внутриорганизационных подразделений, нивелирующих вред здоровью персоналу предприятия (физкультурно-оздоровительные центры, медицинские кабинеты,  тренажерные залы, комнаты психологической разгрузки и пр.). Конкретный перечень создаваемых подразделений определяется спецификой деятельности предприятия и совокупностью факторов производственной среды, оказывающих  негативное влияние на здоровье работающих на предприятия;
  • расширение социального пакета, предоставляемого отдельным категориям сотрудников предприятия (ДМС, санаторно-курортное лечение). При этом дополнительные медицинские услуги, оказываемые в рамках полиса ДМС, и санаторно-курортное лечение оказывается не всему персоналу, а точечно — только отдельным категориям работающих, непосредственно испытывающим влияние  негативных факторов производственной среды. Как дополнительные медицинские услуги, так и санаторно-курортное лечение призваны обеспечить целенаправленный эффект, их оказание  должно нивелировать негативное влияние на здоровье работающих на предприятия факторов производственной среды;
  • проведение корпоративных мероприятий социального и спортивного характера, обеспечивающих формирование благоприятного психологического климата в коллективе.

При определении компонентного состава системы здоровьесбережения персонала следует учитывать, что ее функционирование подразумевает активную деятельностную  составляющую и нуждается в формировании системы управления ею [15] и, соответственно, быть элементом развития современного предприятия [16].  А так как любая деятельность характеризуется рядом признаков, то и система здоровьесбережения  персонала современного предприятия должна  включать: мотив, набор инструментов, перечень мер, результат [17].

Важно отметить, что при формировании системы здоровьесбережения  персонала современного предприятия важно выделять две группы работников: работники физического и работники умственного труда.  Так как на здоровье данных групп работников негативное влияния факторов производственной среды различно.  Помимо этого следует иметь ввиду, что здоровье персонала современного предприятия  может разрушаться не только по причине пагубного влияния различных факторов производственной среды, но и вследствие постоянного неразрешенного конфликта между характеристиками личности, ее потребностями, мотивами и теми социальными и другими требованиями, которые к ней предъявляются со стороны организации и коллектива предприятия [18]. Поэтому система здоровьесбережения современного предприятия  должна строиться на основе диагностики физического и психического развития работников предприятия. Результаты диагностики позволяют определить индивидуальные особенности каждого, наметить оптимальные условия для сохранения его здоровья. Именно они выступают точкой отсчета для планирования дальнейшей работы с работниками предприятия, подбора содержания, средств и приемов адекватного воздействия [19] на персонал предприятия с позиций сохранения его здоровья. Отсюда следует вывод том, что перечень  используемых инструментов  и проводимых на предприятии  мероприятий, обеспечивающих здоровьесбережение персонала должен быть достаточно широк и охватывать все группы персонала предприятия, а также отражать все стороны производственной деятельности предприятия и особенности участия в ней персонала.

Следует отметить, что при создании системы здоровьесбережения  персонала современного предприятия необходимо предусматривать меры, обеспечивающие  создание не только благоприятных условий трудовой деятельности и условий оптимизации режима труда и отдыха на рабочем месте, но и меры направленные на устранение или минимизация поведенческих факторов риска на производстве [20].

Поэтому важным элементом системы здоровьесбережения  персонала современного предприятия является создание информационной среды поддержки здоровьесбережения, в рамках которой реализуются мероприятия, обеспечивающие информационную составляющую здоровьесбережения персонала организации — беседы, лекции, демонстрация тематических фильмов, информационные бюллетени, газеты, выставки [19]. На уровне предприятия важно обеспечить постоянное культивирование  правил безопасного труда, рационального режима труда и отдыха, а также здоровых привычек. Ввиду этого, создаваемая на предприятии система здоровьесбережения персонала должна органично вписываться не только в производственный процесс, но и во всю жизнедеятельность работников предприятия [21]. Этого можно добиться путем вовлечения в здоровьесбережение членов семей работников предприятия путем организации различных массовых мероприятий [18] культурного, рекреационного и спортивного характера.

 

Обсуждение и выводы

Подводя итоги проведенного исследования можно следующие выводы.

Во-первых, формирование  системы здоровьесбережения персонала современного предприятия является ответом современных предприятий на усиление конкуренции за кадры, а также продиктовано необходимостью повышения эффективности производственной деятельности посредством снижения потерь рабочего кремнии по причинам временной нетрудоспособности персонала.  Система здоровьесбережения персонала современного предприятия призвана нивелировать  угрозы здоровью персонала, которые несет производственная деятельность предприятия в результате действия негативных факторов производственной среды.  В этой связи ее формирование предполагает улучшение производственной среды  (улучшение условий труда, оптимизация режима труда и отдыха и пр.), а также поддержание и восстановление здоровья персонала предприятия вне рамок трудовой деятельности посредством внедрения элементов активного образа жизни в повседневную жизнедеятельность персонала организации и санаторно-курортное лечение.

Во-вторых, исходя из этого модель здоровьесбережения современного предприятия должна быть представлена двумя функциональными блоками.  Первый функциональный блок модели направлен на нивелирование угроз здоровью работающих в результате влияния негативных факторов производственной среды (вредные и опасные условия труда, неблагоприятный социально-психологический климат в коллективе). Второй блок корпоративной системы здоровьесбежения персонала призван обеспечить поддержание и восстановление здоровья персонала. Он предусматривает улучшение условий повседневной жизнедеятельности персонала предприятия вне рамок рабочего времени посредством создания внутриорганизационных подразделений, нивелирующих вред здоровью персоналу предприятия (физкультурно-оздоровительные центры, медицинские кабинеты,  тренажерные залы, комнаты психологической разгрузки и пр.),  расширения социального пакета, предоставляемого отдельным категориям сотрудников предприятия (ДМС, санаторно-курортное лечение), а также проведения корпоративных мероприятий социального и спортивного характера, обеспечивающих формирование благоприятного психологического климата в коллективе.

В-третьих, как формирование системы здоровьесбережения современного предприятия, так и ее функционирование  должно быть плановым и управляемым процессом, входящим самостоятельным элементом в систему управления предприятия, В рамках управления процессом здоровьесбережения на современном предприятии должна быть  создана  система мотивации,  разработан набор инструментов, обеспечивающих достижение поставленных целей, определены перечень мер и получаемые результаты. Важной составляющей является формирование бюджета, с определением затрат на формирование  системы здоровьесбережения современного предприятия и доходов или экономических выгод от ее функционирования в результате повышения эффективности производственной деятельности посредством снижения потерь рабочего времени по причинам временной нетрудоспособности персонала.

Таким образом, создание системы здоровьесбережения современного предприятия в соответствии  с предложенными в настоящем исследовании положениями является существенным фактором не только повышения конкурентоспособности предприятия на рынке труда в условиях обострившейся конкуренции за кадры, но и инструментом приращения  эффективности его производственной деятельности.

Библиографический список:

  1. Дятлов, С. А. Человеческий капитал России: проблемы эффективности использования в условиях переходной экономики / С. А. Дятлов. – Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов, 2005. – 280 с.
  2. Охрана здоровья на рабочем месте [Электронный ресурс] // URL: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/protecting-workers’-health, свободный (дата обращения: 14.02.2024)
  3. Капелюшников, Р.И. Отдача от образования в России: ниже некуда? // Вопросы экономики. — 2021. — № 8.-  С. 37–68
  4. Авдеева, Д.А. Показатели человеческого капитала в исследованиях экономического роста: обзор // Экономический журнал ВШЭ. — 2022. — Т. 26. -№ 2. — С. 240-269.
  5. Кетова, К. В., Русяк, И. Г. Учет человеческого капитала при моделировании экономической системы региона // Вестник Московского университета. — 2008. — № 3. — С. 40–51.
  6. Данова, М., Шира, Е. Образовательно-инновационный аспект человеческого капитала и его влияние на экономический рост // Экономика региона. — 2023. — Т. 19. — № 1. — С. 111-121.
  7. Турганбаев, Е. М. Влияние человеческого капитала на экономический рост (на примере регионов Казахстана) // Экономика региона. — 2023. — Т.19. — №2. — C. 385-396.
  8. Lucas, R. On the Mechanics of Economic Development // Journal of Monetary Economics. — 1988. — vol. 22. — №1. — Р 3-42.
  9. Hanushek, E., Woessmann, L. The Role of Cognitive Skills in Economic Development // Journal of Economic Literature. — 2008. — vol. 46. — № 3. — Р 607-668.
  10. Working well. A Global Survey of Health Promotion and Workplace Well ness Strategies. Buck Consultants, International Health Consulting, Cigna, Pfizer and World data Work, 2010. 245 p.
  11. Разикова, Н.И., Сорокина ,А.М. Здоровьесбережение персонала промышленного предприятия в современных условиях // Нефть и газ: опыт и инновации. — 2020. — Т. 4. — №2. — С. 36-40.
  12. Тихонова, И.В., Королева, А.М. Здоровьесберегающие технологии как инструмент развития человеческого капитала // Экономика и предпринимательство. — 2022. — № 12. — С. 1003 – 1006.
  13. Шваков, Е.Е., Шамков, А.Ю. Социальная политика современной организации, ее содержание и концепты реализации // Экономика устойчивого развития. — 2023. — № 4(56). — С. 212-215.
  14. Лебедева-Несевря, Н.А., Гордеева, С.С., Соловьев, С.С. Микросоциальные факторы риска здоровью работающего населения России (результаты социологического исследования) // Медицина труда и промышленная экология. — 2017. — № 11. — С. 53-57.
  15. Ковалев, С. П., Яшина, Е. Р., Турзин, П. С., Лукичев, К. Е. Современное состояние системы управления процессом снижения нетрудоспособности работающего населения регионов страны // Управленческое консультирование. — 2023. — № 12. — С. 96–108.
  16. Карпович, Ю.В., Лепихина, Т.Л. Влияние экологии рабочего пространства на устойчивое развитие через здоровьесбережение персонала предприятия.  // Вестник Волгоградского государственного университета.  Серия 3: Экономика. Экология. — 2017. — № 1(38). — С. 122-132.
  17. Мингалева, Ж.А., Карпович, Ю.В. Управление устойчивым развитием промышленного предприятия на основе здоровьесбережения // Инфраструктурные отрасли экономики: проблемы и перспективы развития. — 2016. — №12. — С. 93-96.
  18. Головина, С.Ю., Щербакова, О.В. Новая эра в охране труда работников: безопасная и здоровая среда как одна из целей устойчивого развития // Медицина труда и промышленная экология. — 2022. — №62(5). — С. 344–352.
  19. Толстова, Е. Г., Иванова, О. Н.  Здоровьесберегающие технологии как часть системы менеджмента производственной безопасности и здоровья // Научный аспект. — 2019. — №1. — С. 880-885
  20. Короленко, А.В., Калачикова, О.Н. Детерминанты здоровья работающего населения: условия и характер труда // ЗНиСО. — 2020. —  №11. -С. 22–30.
  21. Ковалев, С.П., Яшина, Е.Р., Ушаков, И.Б., Турзин, П.С., Лукичев, К.Е., Генералов, А.В. Корпоративные программы укрепления профессионального здоровья работников в Российской Федерации // Экология человека. — 2020. — № 10. — С. 31-37.

Формирование корпоративной системы здоровьесбережения как направление социальной политики современного промышленного предприятия Читать дальше »

Выпуск катастрофических облигаций как механизм замещения международной емкости страхового покрытия крупных рисков техногенных аварий

Введение

В настоящее время на российском фондовом рынке сложилась уникальная ситуация, когда у потенциальных инвесторов (физических и юридических лиц) сконцентрировался избыточный капитал, требующий эффективных инструментов приложения.

В данной статье рассматривается выпуск на фондовый рынок нового для России продукта катастрофических облигаций.

Предпосылками для востребованности данного инструмента является:

  • Высокая доходность и ликвидность для потенциального инвестора по отношению к другим финансовым продуктам обращающихся на фондовом рынке;
  • Возможность формирования дополнительного капитала для покрытия ущерба последствий крупных техногенных аварий и стихийных катастроф.

Общее описание

Катастрофические облигации (cat-bonds) — облигации, выплаты по которым привязаны к рискам реализации событий, которые приносят значительный ущерб.

Такие ценные бумаги являются гибридом страховки и облигаций. Эмитент, разместивший их, получает возможность частичного или полного отказа от погашения облигаций только в случае реализации одного из заранее прописанных рисков. При этом должны быть соблюдены конкретные условия, когда сумма ущерба от реализации риска превысит оговоренный величину.

Для российского рынка это может быть размер убытка по определенным событиям, превышающим предельный размер совокупного капитала страхового рынка, сформированного для покрытия данной категории убытков.

Для справки

Совокупный капитал страхового рынка для покрытия рисков крупных аварий в нефтегазовой отрасли, по экспертной оценке, в настоящее время не превышает 50,0 млрд рублей и состоит из:

  • собственного удержания Страховщика (у лидера рынка СОГАЗ – 5,0-6,0 млрд руб.);
  • ёмкости облигаторного страхового пула — 30,0 млрд руб., сформированной страховыми компаниями, входящими в Топ 20;
  • ёмкости РНПК (РНПК – Российская национальная перестраховочная компания, 100% дочка Банка России) в размере около 5-6 млрд руб.

Доступная ёмкость страхового рынка определена из расчета предельного уровня собственного удержания риска страховщиков и уровня риска принимаемого в ретроцессию (Ретроцессия (от фр. retrocession — переуступка) процесс дальнейшей передачи ранее принятых в перестрахование рисков (сверх максимума собственного удержания перестраховщика) на основании соблюдения требования о финансовой устойчивости и платежеспособности страховщиков, определенных Банком России (Положение Банка России от 16.11.2021 N 781-П (ред. от 21.08.2023) «О требованиях к финансовой устойчивости и платежеспособности страховщиков» (Зарегистрировано в Минюсте России 04.04.2022 N 68049) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2024).

Как правило, в общем виде предельный уровень собственного удержания риска по каждому возможному событию определяется в размере не превышающим 10% собственного капитала.

Для справки

Согласно годовой бухгалтерской (финансовой) отчетности РНПК за 2023 год (https://rnrc.ru/upload/doc-ru/information-disclosure/finance/msfo-1y-2023/report-2023.pdf):

  • Уставный капитал РНПК — 21,3 млрд руб.;
  • Собственный капитал — 42,414 млрд руб. в который входит и уставный капитал;
  • Сформированный общий объём резервов для покрытия всех принятых в перестрахование рисков — 183,5 млрд руб. (данные резервы предназначены на покрытие всех рисков в России, включая санкционные программы и стихийные бедствия).

В соответствии с Федеральным законом №46-ФЗ от 9 марта 2022 года доля обязательной цессии в РНПК увеличилась с 10 % до 50 %, при этом РНПК может отказаться принимать риск или принять риск в меньшей доле.

С учетом соблюдения требования о финансовой устойчивости и платежеспособности страховщиков РНПК, в состоянии покрывать риски в объёме не превышающим 15,0 млрд рублей, что подтверждается их публично заявленными требованиями (https://www.asn-news.ru/news/84216#:~:text=Максимальная%20страховая%20сумма%2C%20покрываемая%20РНПК,объекты%20дороже%2015%20млрд%20р.м). Хотя по информации полученной с рынка РНПК принимает на себя риски в объёме до 50,0 млрд руб.

Справедливости ради надо отметить, что ЦБ России еще в марте 2022 года заявлял, что планирует повышение уставного капитала РНПК до 300,0 млрд рублей с предоставлением гарантии на 750 млрд руб.

Однако увеличения уставного капитала так и не произошло.

Согласно отчету за 2023 г. по МСФО, полностью оплаченный уставный капитал страховщика по состоянию на 31 декабря 2023 г. составил 21,3 млрд р.

В отчете РНПК по МСФО за 2023 г., говорится: «Совет директоров Банка России принял следующее решение: в случае, если стоимость чистых активов АО РНПК снизится ниже размера его оплаченного уставного капитала в результате наступления страхового случая (страховых случаев) по принятым АО РНПК в перестрахование обязательствам по страховым выплатам по основным договорам перестрахования имущественных интересов лиц, указанных в подпункте 1 пункта 2 статьи 13.2 Закона, Банк России внесет в оплату уставного капитала АО РНПК сумму, равную указанной выше отрицательной разнице, но не более 728,7 млрд р.».

Возможно, это и так, но при определении предельного уровня принимаемых страховщиком и перестраховщиком обязательств прежде всего руководствуются соблюдением нормативных требований согласно финансовым результатам, отраженным в бухгалтерском отчете, а не продекларируемых заверениях.

С учетом вышеизложенного, можно утверждать, что совокупная страховая ёмкость для обеспечения покрытия имущественных рисков в России не превышает 50 млрд руб.

Определение номинальной стоимости cat-bonds

Величина выпускаемого на рынок cat-bonds должна быть определена с учетом возможности возмещения ущерба от реализации оговоренных рисков в размере, превышающих доступную страховую ёмкость (50,0 млрд руб.) и возможности покрытия максимально возможного ущерба (МВУ), рассчитанного для данной категории риска.

При определении величины cat-bonds для предприятий нефтеперерабатывающей отрасли используем подход моделирования сценариев реализации риска аварий с расчетом максимально возможного убытка (МВУ).

МВУ рассчитывается по моделированию сценария нанесения ущерба/гибели ключевым производственным единицам (PD-Property Damage) и убытков, полученных в результате перерыва в производстве (BI-Business interruption).

В России 32 нефтеперерабатывающих завода (НПЗ) с объёмом переработки от 1,44 до 21,0 млн тонн нефти в год.

На графике ниже приведена экспертная оценка расчета МВУ — PD и BI по 32 НПЗ и уровень страхового покрытия.

 

МВУ на НПЗ РФ с доступной ёмкостью страхового покрытия

Рис 1 МВУ на НПЗ РФ с доступной ёмкостью страхового покрытия

 

Как видно у 18 НПЗ с общим объёмом переработки, превышающим 75 % всего рынка переработки, МВУ по PD+BI составляет более 50, млрд руб. и достигает максимального значения более 200,0 млрд руб.

Следовательно размер cat-bonds для данных рисков должен быть определен в размере не менее 150 млрд руб.

Это анализ МВУ по НПЗ, а если посмотреть ещё на объекты добычи и особенно шельфовые проекты, то потребность в дополнительном капитале для покрытия риска аварий и техногенных катастроф существенно возрастает.

Так МВУ на буровой платформе может превышать 300,0 млрд рублей.

Для покрытия рисков при геолого-разведывательном бурении (ГРР) на шельфе Карского моря в 2014 году потребовалось более $2,0 млрд страхового покрытия с созданием международного перестраховочного пула с привлечением практически всей страховой международной ёмкости для покрытия данного риска.

Для России развитие шельфовых проектов с освоением Арктической зоны является стратегическим направлением развития нефтегазовой отрасли (Указ Президента России от 5 марта 2020 г. «Основы государственной политики Российской Федерации в Арктике на период до 2035 года») и приоритетной задачей на ближайшие десятилетия и соответственно требует изыскания огромного страхового и альтернативного капитала для покрытия рисков.

 

Принцип работы cat-bonds

Допустим несколько вариантов развития событий:

  • Если событие за весь срок так и не произошло, то инвестор получает купонный доход, а затем ему возвращается номинал.
  • Событие произошло (реализовался риск аварии на НПЗ), но прописанные условия не соблюдены. Допустим, уровень убытков от реализации риска не превысил 50,0 млрд руб. (уровень покрытия риска страховым рынком). В этом случае держатель бумаги также получает номинал и купонный доход.
  • Событие превысило оговоренный размер (в нашем случае 50,0 млрд рублей). Тогда эмитент частично или полностью освобождается от погашения стоимости облигации. В таком случае инвестор теряет вложенные средства в размере возмещаемых убытков сверх 50,0 млрд рублей, полученных при реализации риска.

Так как реализация рисков с убытками, превышающими 50,0 млрд руб. относится к категории рисков с крайне низкой вероятностью реализации (черный лебедь) данный вид облигаций может являться высоко ликвидным инструментом.

Для справки

За период с 2010 по 2024 год в России не произошло ни одного страхового события на НПЗ превышающего уровень более 30 млрд рублей.

 

Крупные страховые убытки на НПЗ РФ за период 2010-2020 гг.

Рис 2 Крупные страховые убытки на НПЗ РФ за период 2010-2020 гг.

 

Наиболее крупные страховые убытки на НПЗ РФ.

Рис 3 Наиболее крупные страховые убытки на НПЗ РФ.

 

Международный опыт

На международном рынке cat-bonds являются высокодоходным и эффективным механизмом дополнения страховой ёмкости и успешно работают уже на протяжении более 20 лет.

Согласно исследованию Artemis «Catastrophe Bond & ILS Market Report» (https://www.artemis.bm/wp-content/uploads/2024/06/catastrophe-bond-ils-market-report-q2-2024.pdf?utm_source=ReportsPage&utm_medium=Link&utm_content=Q22024Report&utm_campaign=Q22024Reportм.) рынок катастрофических облигаций (CAT) переживает взрывной рост эмиссии в размере $16.4 млрд в 2023.

В то время как обычные облигации приносили доходность примерно 5%, хедж-фонды возвращали в среднем 8%, индекс, состоящий из катастрофических облигаций, вырос почти на 20%!

Общая сумма глобального выделенного капитала на перестрахование рисков в 2023 году составила $709 млрд, в том числе:

  • традиционный страховой капитал — $610 млрд;
  • альтернативный капитал катастрофических облигаций — $99 млрд.

Сначала 2024 года выпуск cat bonds в мире уже достиг $12,1 млрд, что на 29% опережает предыдущий год (https://www.artemis.bm/news/catastrophe-bond-issuance-in-2024-hits-12-1bn-running-29-ahead-of-prior-year/).

 

Актуальность для России

В связи с отказом от деятельности в РФ международных перестраховщиков и последовавшим за этим зеркальным законодательным запретом на сотрудничество российских страховых компаний с контрагентами из недружественных стран, для крупного бизнеса возникли реальные проблемы по страховому покрытию крупных рисков.

Особенно чувствительно этот стало для предприятий нефтегазовой отрасли.

Банк России совместно с Правительством Российской Федерации при определении ключевых задач достижения национальных целей в опубликованном документе «Основные направления развития финансового рынка Российской Федерации на 2023 год и период 2024 и 2025 годов» (https://www.cbr.ru/about_br/publ/onfinmarket/) определил как задачу выпуск катастрофических облигаций24

«Задача 6. Развитие рынка страхования Раздел 3 Направления развития российского финансового рынка

Санкционные ограничения привели к закрытию для российских страховщиков перестраховочных рынков недружественных государств и дефициту доступной перестраховочной ёмкости, что увеличивает роль РНПК. Необходимо создать условия для развития конкуренции на рынке перестрахования.

Рассматривается также секьюритизация перестрахования, то есть выпуск страховщиками так называемых катастрофических облигаций24, выплаты по которым зависят от реализованных убытков по страховому портфелю.

Санкционные ограничения привели к закрытию для российских страховщиков перестраховочных рынков недружественных государств и дефициту доступной̆ перестраховочной̆ емкости, что увеличивает роль РНПК. Необходимо создать условия для развития конкуренции на рынке перестрахования.

24Катастрофические облигации – облигации, процентная ставка по которым отражает уровень аварийности. Если в течение срока действия облигации не произошло ни одного инцидента, сумма гарантии, предоставленная облигацией̆, оплачивается инвестору с процентами. Однако если риск материализуется, размещенная облигация будет использована для покрытия ущерба.»

 

Участники рынка cat-bonds

Эмитент — РНПК, как конечный бенефициар принимающий на себя максимальный риск.

Владелец риска – Компания Страхователь, заключающая договор страхования об обеспечении страхового покрытия возможного ущерба от реализации риска.

Инвестор – приобретатель cat-bonds — страховые компании*, физические и юридические лица. *страховые компании также получают возможность относить cat-bonds в структуру формирования страховых резервов.

Биржа — организатор торговли cat-bonds.

Регулятор – Банк России, обеспечивающий условия для выпуска и эффективной работы cat-bonds.

 

Заключение

Выпуск катастрофических облигаций на российском фондовом рынке создает:

  • Дополнительный стимул для инвесторов вкладываться в высокодоходный и ликвидный инструмент работы капитала;
  • Возможность получения альтернативного от страхового капитал для покрытия крупных убытков в следствии реализация рисков техногенных аварий и природных катастроф.

Библиографический список:

  1. Положение Банка России от 16.11.2021 N 781-П (ред. от 21.08.2023) «О требованиях к финансовой устойчивости и платежеспособности страховщиков
  2. Catastrophe Bond & ILS Market Report artemis.bm
  3. Основные направления развития финансового рынка Российской Федерации на 2023 год и период 2024 и 2025 годов

Выпуск катастрофических облигаций как механизм замещения международной емкости страхового покрытия крупных рисков техногенных аварий Читать дальше »

К вопросу об обеспечении экономической безопасности строительного предприятия

Вводная часть

Строительство является ключевым сектором экономики, играющим решающую роль в обеспечении ее стабильности и прогресса за счет требований к обширным и долгосрочным капиталовложениям. В текущей период индустриального развития этот сектор характеризуется широким спектром производственных рисков, отрицательно сказывающихся на процессе строительства. Разнообразные причины способствуют возникновению этих рисков, однако применение обоснованных методов управления, регулярной проверки и анализа может минимизировать или предотвратить многие из них [1]. Непрерывный мониторинг и управление строительными рисками являются критически важными для снижения их влияния на производственную деятельность предприятий.

Актуальность данного исследования обусловлена активным и быстро прогрессирующим характером развития строительной отрасли в современной экономике. Во всех фазах строительного проекта, от инициации до завершения, насущной задачей является решение возникающих вопросов, включая анализ рисков и оценки уровня экономической безопасности.

Целью исследование является изучение теоретических основ диагностики рисков и угроз экономической безопасности предприятия, а также формирование рекомендаций по повышению уровня экономической безопасности на основе ее оценки.

Таким образом, критериями выбора тематики исследования стали:

  • высокая значимость проблема рисков строительного производства в условиях высокого темпа возведения зданий и сооружений с использованием новых инновационных процессов и методов;
  • необходимость осуществления постоянной работы по устранению рисков экономической безопасности строительных предприятий, а для этого требуется постоянный мониторинг, анализ и оценка рисков и угроз с целью уменьшения неблагоприятных воздействий на строительный процесс.

Концепция экономической безопасности в наше время является неотъемлемой частью экономической науки. Автор согласен с позицией Зименковой Е.Н. [2], что обеспечение экономической безопасности организации требует глубокого понимания и интерпретации ключевых концепций, которые могут оказаться критичными для развития бизнес-среды. В связи с этим автором представлен обзор базовых терминов, относящихся к сфере экономической безопасности предприятия (таблица 1).

 

Таблица 1 – Базовые определения понятия «экономической безопасности предприятия»

Автор Интерпретация категории
А.В. Ломовцева,

Т.В. Трофимова [3]

состояние, гарантирующее адекватный рост, устойчивость и автономию её экономических интересов перед лицом потенциальных внутренних и внешних рисков
Л.П. Гончаренко,

Ф.В. Акулинин [4]

 

меры по защите интересов акционеров, руководства и сотрудников через целесообразное управление финансовыми, человеческими и информационными ресурсами для предотвращения угроз со стороны и обеспечения непрерывного роста компании
О.А. Грунин,

С.О. Грунин [5]

состояние, в котором, максимизируя эффективность управления корпоративными активами, предприятие способно предотвращать, минимизировать или нейтрализовать потенциальные угрозы, тем самым гарантируя достижение коммерческих целей в условиях рыночной конкуренции и экономических
С.Л.Меламедов, Л.С.Меламедова [6] защита ключевых интересов бизнеса от разнообразных рисков, подразумевая сохранение его работоспособности, конфиденциальности, новаторства и финансов через комплекс управленческих, юридических, экономических, технических и социальных стратегий
А.В. Козаченко  [7] уровень защищённости его юридических, финансовых и операционных процессов, включая защиту физических, умственных и информационных активов, что отражает его потенциал к непрерывной работе
С.Н. Соколова,

А.А.Соколова  [8]

состояние экономики организации, обеспечивающее её устойчивость и автономное функционирование в динамичной среде для реализации поставленных целей.

 

Приведенные положения позволяют сделать вывод, что при изучении содержания категории «экономическая безопасность» предприятия акцент делается на обеспечение состояния защищенности.

В современных условиях функционирование хозяйствующего субъекта находится под воздействием значительного количества факторов. Таким образом, исследование потенциальных рисков и угроз – это комплексный и индивидуализированный процесс, как на уровне государства, так и индивидуальных коммерческих структур, требующий применения разнообразных методов. Данный процесс реализуется применением диагностических методов.

 

Методология работы

Целью диагностического процесса становится идентификация и оценка многогранности характеристик предприятия, включая анализ расхождений индикаторов и полученных показателей.

Исследование опиралось на комплексный методологический подход, включающий как фундаментальные общенаучные методики (анализ, синтез, уточнение; логическая индукция и дедукция, системное мышление), так и специализированные техники (анализ, оценочный метод с присвоением баллов и т.д.), направленные на выявление причин рисков финансовой устойчивости строительной компании и поиск ключевых стратегий их устранения.

С позиций системного подхода анализ рисков и потенциальных угроз компании должен охватывать определение ключевых задач (рисунок 1).

По мнению Сигитовой Н.Н. [9], информационный блок включает в себя задачи, связанные с описанием проблемной ситуации, сбора и обработки информации, а также характеристики состояния экономического окружения, выявления факторов, влияющих на объект диагностики.

 

Составляющие диагностики рисков и потенциальных угроз с позиций системного подхода

Рисунок 1 – Составляющие диагностики рисков и потенциальных угроз с позиций системного подхода

 

При переходе к анализу особенностей оценки рисков и потенциальных опасностей, характерных для строительных организаций, подчеркнем, что риск представляет собой ситуацию или обстоятельства неопределенного характера, которые, при наступлении, могут оказать как положительное, так и отрицательное воздействие на имидж предприятия, влияя на его финансовые результаты как в сторону увеличения доходов, так и в сторону убытков. Обычно, риски оказывают негативное влияние на доверие к компании, в связи с чем важно предпринимать меры по их анализу и разработке стратегий минимизации потенциальных угроз.

В измерении рисков и потенциальных угроз могут использоваться разнообразные методические инструменты:

  • систематический анализ, изучение основных финансово-экономических индикаторов [10]. В таблице 2 представлены критерии для анализа рисков, которые могут подорвать экономическую стабильность организации;
  • SWOT-анализ – это инструмент стратегического анализа,  предназначенный для оценки сильных и слабых сторон организации, а также выявления внешних возможностей и угроз;
  • оценка ресурсов, необходимых для деятельности компании. В процессе их анализа выявляются слабые зоны и потенциальные риски, способные подвергнуть экономическую стабильность предприятия угрозе;
  • изучение конкурентноспособности — рассмотрение места компании в отраслевом пространстве, оценка ее конкурентного потенциала, исследование рыночной среды, обнаружение уникальных достоинств и слабых зон;
  • проведение PEST-анализа для изучения макроокружения организации, обеспечивая эффективный аудит внешних условий, оказывающих прямое воздействие на деятельность предприятия. Основная цель PEST-анализа заключается в распознавании внешних возможностей для развития и предупреждении потенциальных угроз;
  • исследование механизмов руководства, в т.ч. функциональности системы контроля предприятием в сфере экономической устойчивости, идентификация слабых мест и возможностей для прогресса.

 

Таблица 2 – Критерии для оценивания рисков и угроз экономической стабильности организации, с учетом различных аспектов ее подсистем [11]

Показатель Характеристика
1.1. Имущественное положение Ключевые метрики: измерение составляющих бухгалтерского баланса через горизонтальный и вертикальный анализ
Коэффициенты ликвидности: доля оборотных активов в общей структуре активов. Доля денежных средств и краткосрочных инвестиций в составе текущих активов.
1.2. Финансовая устойчивость Абсолютные показатели: определение параметров трехфакторной модели обеспеченности запасов источниками финансирования .
Финансовые коэффициенты, отражающие структуру капитала предприятия: финансовой независимости/автономии, оптимальное значение которого не должно быть ниже 0,5; коэффициент финансового левериджа/ плечо финансового рычага, где предельно допустимое значение равно 1; покрытия оборотных активов за счет собственных средств, его величина варьируется от 0,2 до 0,9.
1.3. Финансовые результаты Абсолютные показатели: прибыль от продаж; прибыль до налогообложения; чистая прибыль.
Ключевые финансовые метрики: рентабельность от продаж, рентабельность активов и эффективность использования капитала (базовая норма рентабельности от продаж должна равняться 20%, а для рентабельности активов и капитала — 10%)
1.4. Платежеспособность и ликвидность Абсолютные показатели: активы первого порядка не меньше пассивов первой категории, активы второго уровня равны или превосходят пассивы второго уровня, третьи активы соответствуют или превышают третьи пассивы, и активы четвертого порядка должны быть ниже или равны пассивам четвертой категории, обеспечивая ликвидность баланса.
1.5. Деловая активность Абсолютные показатели: изменение выручки
Коэффициенты оборачиваемости активов: оборачиваемость текущих активов, наличности и их эквивалентов, краткосрочных инвестиций, запасов, а также задолженностей клиентов.
1.6. Уровень риска финансовых и инвестиционных операций Минимальные суммы финансовых и инвестиционных сделок, превышая которые осуществляется оценка риска. Эти критерии могут быть определены как конкретная денежная величина или процент от общего объема продаж.
Установка уровней риска для финансовых и инвестиционных действий. Классификация может включать уровни как «приемлемый», «высокий», «неприемлемый», основываясь на потенциальном ущербе и его вероятности.
2. Показатели имущественной безопасности. 2.1. Возможность рейдерского захвата.
2.2. Возможность банкротства.
2.3. Возможность хищений имущества компании.
3. Показатели кадровой безопасности 3.1. Текучесть кадров за определенный промежуток времени
3.2. Объем исковых заявлений, поданных по поводу нарушений законодательства в области труда, за установленный период.
3.3. Единовременное увольнение сразу нескольких ключевых руководителей и специалистов.
3.4. Наличие фактов несоответствия квалификации сотрудника компании, выполняемой работе.
4. Показатели коммерческой безопасности. 4.1.Соблюдение режима коммерческой тайны
4.2.Возможность недобросовестной конкуренции
4.3. Эффективность управления рисками

 

Важность такого подхода обусловлена взаимосвязью между структурными элементами предприятия и системными компонентами финансового-хозяйственной деятельности; например, неисправность в конструкционных составляющих может привести к критическим последствиям для интегрированных систем, таких как системы пожаротушения, а их дисфункция, в свою очередь, может существенно угрожать целостности строительных конструкций.

Управленческий блок включает совокупность мероприятий для предотвращения эффектов, возникающих в следствие воздействия негативных факторов. Эффективное управление строительным предприятием требует знания тонкости работы строительной организации в целом. Следует подчеркнуть, в ходе строительства могут появляться неожиданные задачи, отсутствующие в первоначальном плане, требующие быстрых и эффективных решений. Часто эти проблемы могут негативно отразиться на экономической безопасности предприятия.

Учитывая вышеизложенное, следует подчеркнуть значимость управления рисками в строительстве, особенно в условиях современной застройки, где применяются передовые технологии и инновации. Эффективное предотвращение или минимизация рисков достигается через осознанный подход к выполнению задач, а также систематическое обследование, управление и отслеживание потенциальных угроз. Ключевым моментом является гибкая адаптация стратегий и их корректировка в ответ на возникающие вызовы, что позволяет повысить эффективность строительных проектов на всех этапах их реализации.

 

Результаты исследования

В качестве объекта для исследования была выбрана строительная компания с условным названием ООО «А». Она осуществляет следующие основные виды деятельности: строительство жилья и производственных объектов; работы по возведению, установке, комплексное строительство и монтаж, ремонт и реконструкция, восстановление, запуск и настройка оборудования, а также отделка помещений.

К ключевым элементам, определяющим уровень экономической безопасности у компании ООО «А», можно отнести следующие внутренние характеристики:

  • финансовая стабильность компании;
  • наличие эффективной стратегии по управлению кадрами;
  • реализуемая экономическая тактика обеспечения самостоятельности в финансовом плане;
  • результативная стратегия повышения конкурентоспособности и качества выпускаемой продукции;
  • постоянное совершенствование маркетинговой политики, интеграция инноваций в производственный процесс.

Результаты проведения вертикального анализа баланса предприятия за 2021-2023 годы свидетельствуют о том, что за последние два года финансовое состояние ООО «А» заметно улучшилось, демонстрируя рост общих активов организации на 87,2% по состоянию на 2023 год. Такое увеличение активов находится в тесной связи с ростом собственного капитала компании. Основными драйверами этого роста стали увеличение дебиторской задолженности на 119877 тыс. руб. (19,6%) и значительное увеличение объёма денежных средств и денежных эквивалентов на 158372 тыс. руб. (183,3%), что подчёркивает устойчивое улучшение финансового положения компании.

На стороне обязательств финансового отчета компании значительное увеличение зафиксировано по статьям нераспределенной прибыли, достигшее 216241 тысяч рублей, что составляет 77,7% от общего прироста, а также по величине кредиторской задолженности, увеличившейся на 57,1%. Наблюдается сокращение по статье основных средств, в то же время, капитализация предприятия с 2021 по 2023 год значительно возросла, добавив 168883 тысяч рублей и достигнув общей суммы 501306 тысяч рублей.

Горизонтальный анализ балансового отчета за 2021-2023 годы выявил увеличение пассивов ООО «А» в 2021 году на 18,5% по сравнению с показателями 2022 года. Данный рост обусловлен в значительной степени повышением объема краткосрочных финансовых обязательств на 27% и усилением кредиторской задолженности на 43%. Это может указывать на риск снижения финансовой стабильности компании и увеличение ее зависимости от внешних источников финансирования. В 2021 году наблюдалось сокращение краткосрочных обязательств на 452182 тыс. рублей по сравнению с предыдущим годом, однако в 2023 году они возросли до 936226 тыс. рублей. Снижение кредиторской задолженности на 27960 тыс. рублей в 2021 году способствовало таким изменениям. В итоге, увеличение краткосрочных обязательств сокращает долю собственных средств в общем объеме финансирования ООО «А», поднимая вопросы касательно его финансового благополучия.

Показатели, отражающие финансовое состояние ООО «А» за 2023 год, представлены в таблице 3.

 

Таблица 3 – Показатели финансовой устойчивости ООО «А» за 2021-2023 гг.

Наименование показателя 2021 г 2022 г 2023 г Абсолютное отклонение (+/ -) Рекомендуемое значение
2022 г. от 2021  г. 2023 г. от 2022 г.
Относительные показатели оценки финансовой устойчивости
Коэффициент автономии (финансовой независимости) 0,32 0,42 0,46 + 0,1 +0,04 <0,6-0,7
Коэффициент соотношения собственных и заемных средств 5,45 4,03 3,64 -1,42 -0,39 >0,5-0,7
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами -0,62 -0,5 -0,48 +0,12 +0,02 >0,1

 

Исследуя результаты, отметим, что для ООО «А» в 2023 году показатель коэффициента автономности достиг отметки в 0,46. Это отношение наглядно демонстрирует уровень независимости компании от внешних воздействий. Значение этого коэффициента подчеркивает преобладающую роль собственного капитала в структуре финансирования предприятия, отражая консервативную стратегию менеджмента. Наблюдаемый рост коэффициента автономии на 0,14 за последние два года может свидетельствовать о потенциальной неустойчивости финансового положения предприятия. Коэффициент автономности, таким образом, иллюстрирует пропорцию активов компании, финансируемых за счет собственного капитала, в то время как остальная часть активов обеспечивается за счет заемных средств. Коэффициент финансовой независимости, указывающий на способность предприятия покрывать свои операционные расходы за счет собственного капитала, показал улучшение на 0,12 в 2023 году благодаря уменьшению активов, обращающихся в короткие сроки. Тем не менее, на окончание анализируемого периода этот финансовый индикатор оставался ниже установленного стандарта. В компании ООО «А» произошла трансформация соотношения состава активов и обязательств (таблица 4).

 

Таблица 4 – Показатели ликвидности баланса ООО «А» за 2021-2023 гг.

Активы

 

Сумма, тыс. руб. Пассивы Сумма, тыс. руб.
2021 г. 2022 г. 2023  г. 2021 г. 2022 г. 2023 г.
А1 86 381 150 532 244 753 П1 330 780 302 820 519 916
А2 610 805 677 806 730 682 П2 1 177 699 725 517 936 226
А3 256 047 211 571 258 453 П3 375 044 847 526 889 118
А4 375 044 847 526 889 118 П4 285 065 390 665 501 306
Баланс 1 837 808 1 963 698 2 326 650 Баланс 1 837 808 1 963 698 2 326 650

 

Исходя из данных таблицы, можно констатировать, что предприятие удовлетворительно соответствует всем параметрам ликвидности. Так, у компании присутствуют ликвидные средства, объем которых на полпроцента превышает требуемый для оперативного покрытия текущих финансовых обязательств. Это говорит о наличии эффективно структурированного портфеля активов, в котором доля высоколиквидных активов обеспечивает платежеспособность предприятия в краткосрочной перспективе. В период 2022-2023 годов компания ООО «А» демонстрирует уровень абсолютной ликвидности, соответствующий стандартному диапазону 0,2–0,7, что является значительным улучшением по сравнению с 2021 годом, когда показатель ликвидности был на отметке 0,08.

Показатель текущей ликвидности ООО «А» за 2021 год находился в пределах стандартного диапазона 1,0–2,0, что считается нормальным уровнем. Однако по состоянию на конец 2023 года коэффициент увеличился на 0,51, что указывает на улучшение позиций компании в плане возможности своевременного выполнения краткосрочных финансовых обязательств за счет имеющихся ликвидных активов.

Недостаточно высокое значение коэффициента краткосрочной ликвидности свидетельствует о повышенном уровне финансового риска и потребности в привлечении внешних ресурсов. По итогам 2023 года показатель достиг 1,32, что на 0,51 больше, чем за 2021 год.

Далее осуществим идентификацию потенциальных внешних угроз для анализируемой строительной компании (таблица 4).

 

Таблица 4 – Результаты PEST–анализа  ООО «А»

Факторы Оценка экспертов (степень влияния) от 1 до 5 Средняя оценка Вес

 

1 2 3 4 5
Politics (Политические)
1.Вероятность развития военных действий в стране 5 4 5 3 4 4,2 0,089
2.Бюракратизм и уровень коррупции 4 5 3 2 5 3,8 0,081
3.Налоговое законодательство и вносимые в него изменения 5 4 4 5 4 4,4 0,094
4.Степень влияния государства на конкретную
отрасль
3 4 4 3 4 3,6 0,077
5. Устойчивость политической власти и
существующего правительства
4 5 4 4 4 4,2 0,089
Economics (экономика)
1. Уровень инфляции, динамика ВВП 4 5 5 5 4 4,6 0,098
2. Динамику доходов населения и безработицы 2 3 3 4 3 3 0,064
3. Динамику смежных рынков, текущий уровень конкуренции 4 5 4 4 5 4,4 0,094
4. Курс основных валют 5 5 5 5 5 5 0,106
5.Степень глобализации экономики 3 4 4 4 5 4 0,085
Socio-culture (соц.-культурные)
1.Уровеньжизнинаселения 1 2 1 2 3 1,8 0,038
2.Уровеньзанятостинаселения 3 4 5 3 4 3,8 0,081
3.Уровеньрождаемости и смертности 2 3 2 3 4 2,8 0,060
4.Уровеньздравоохранения и образования 4 5 4 3 4 4 0,085
5.Имеющиесястереотипыповедениялюдей 1 2 3 2 1 1,8 0,038
Technology (технологии)
1.Степень внедрения инноваций в экономику 3 4 4 4 5 4 0,085
2. Уровень развития цивилизации и научно-технического прогресса 5 5 5 3 4 4,4 0,094
3. Уровень государственной поддержки развития науки 4 4 2 3 3 3,2 0,068
4. Уровень государственной поддержки науки 4 5 5 4 4 4,4 0,094
5. Степень использования внедрения и передачи технологий 4 5 3 3 4 3,8 0,081
Итого           75,2  

 

На рисунке 2 изображены радиальные диаграммы, охватывающие различные  аспекты анализа факторов макросреды и угроз экономической безопасности строительного предприятия, что позволяет демонстрировать потенциальные риски для компании.

Исходя из анализа диаграмм, отметим, что для строительной организации  ООО «А» основную значимость имеют политические аспекты (риск модификации налоговых норм и законов, лабильность политической ситуации и текущего правительства, в дополнение к чему значительное влияние оказывают бюрократические препоны и уровень коррупционных проявлений).

 

Диаграммы результатов влияния факторов макросреды на ООО «А»

Рисунок 2 – Диаграммы результатов влияния факторов макросреды на ООО «А»

 

На основании оценки экономических переменных отметим, что для ООО «А» наивысшую значимость имеют колебания валютных курсов, инфляционные тенденции и степень рыночной конкуренции. Анализ социокультурных факторов показал значимость показателей демографической динамики, а также степень занятости населения. В дополнение отметим, что среди технологических факторов важными являются интенсивность государственной поддержки научных разработок и эффективность процессов внедрения и трансфера технологий, масштабы интеграции инноваций в экономическую сферу.

Результаты проведенного SWOT-анализа (таблица 5) позволили определить стратегически важные направления развития бизнеса и совокупность рисков [12], которые могут быть адаптированы для строительного бизнеса, выступающих угрозами экономической безопасности предприятия (рисунок 3).

 

Таблица 5 – Результаты SWOT – анализа ООО «А».

Сильные стороны (S): Слабые стороны (W):
S1. Репутация надежного партнера

S2. Качество продукции, услуг

S3. Потенциал дальнейшего развития

S4. Длительный срок эксплуатации

S5. Технология застройки, предоставляемых услуг

S6. Постоянное расширение номенклатуры предоставляемых услуг

S7. Система менеджмента качества предприятия соответствует требованиям ГОСТ ISO 9001-2011

S8. Частично установлено новое уникальное оборудование

W1. Высокая кредиторская задолженность

W2. Отсутствие высокой конкурентной позиции на зарубежных и отечественных рынках

W3. Отсутствие стратегической направленности

W4. Неэффективная деятельность отдела маркетинга (отсутствие рекламы, неглубокий анализ рынка)

W5. Сильная зависимость от заемных средств

W6. Несколько областей производственного сектора находятся на критическом этапе, необходимо модернизация.

Возможности (O): Угрозы (T):
O1. Переход к разработкам новых строительных продуктов

O2. Расширение рынков потенциальных клиентов

O3. Выход на новые рынки

O4. Возможность получения государственного заказа.

O5. Снижение издержек производства

T1. Недостаточность объемов реализации продукции, услуг

T2. Уровень инфляции, непредвиденные финансовые расходы

T3. Финансовые риски, связанные со значительным объемом кредитных заимствований

T4. Политическая и экономическая ситуация в РФ

T5. Конкуренция на строительном рынке

T6. Изменение налогового законодательства

 

 

 

Совокупность рисков в строительном производстве

Рисунок 3 – Совокупность рисков в строительном производстве

 

К совокупности внутренних угроз целесообразно относить недоработки в стратегии развития; недостаточную квалификацию и отсутствие лояльности  сотрудников; нерациональное использование ресурсов и т.д.

С учетом выявленных рисков и угроз экономической безопасности строительного предприятия предложены мероприятия по их нивелированию (таблица 6).

 

Таблица 6 – Угрозы ООО «А» и мероприятия по их нейтрализации

Угроза Мероприятия по нивелированию угроз
1. Кредитная угроза Мероприятия ликвидации угрозы:

  • использование поручительств, гарантий, ограничений;
  • мониторинг состояния дебиторской задолженности, финансового состояния контрагентов;
  • механизм оценки кредитоспособности партнеров по бизнесу. Эффект: сокращение рисков потерь от неисполнения контрактных обязанностей со стороны контрагентов.
2. Угроза ликвидности Мероприятия ликвидации угрозы:

  • централизованное управление денежными средствами;
  • формирование прогнозов ликвидности и бюджета движения денежных средств;
  • оптимизация длительности вложения излишков финансов в банковские вклады, принимая во внимание экономическую выгоду.

Эффект: гарантирование доступности финансовых активов, адекватных для своевременного удовлетворения долгов, минимизации потенциальных убытков.

3. Угрозы в области промышленной и экологической безопасности и охраны труда Мероприятия ликвидации угрозы:

  • многоаспектное изучение производственного потенциала организации с разработкой и реализацией стратегий для минимизации её рисков;
  • надзор за соблюдением норм безопасности и охраны труда в соответствии с отраслевыми требованиями, осуществление инспекционных осмотров и предупредительных посещений, разработка и реализация стратегий для уменьшения рисков;
  • инициативы для улучшения экологической и индустриальной безопасности предприятия, включая усовершенствованные стратегии защиты труда и сокращение отрицательного воздействия производства на здоровье работников;
  • инициативы по обновлению технического парка и улучшению производственных методов в организации.

Эффект: снижение вероятности получения штрафных санкций за неисполнение экологического законодательства.

4. Репутационная угроза Мероприятия ликвидации угрозы:

  • осуществляются действия с целью формирования благоприятного мнения среди населения через улучшение доступности информации и эффективное общение с заинтересованными группами;
  • постоянная работа по повышению узнаваемости и привлекательности строительного предприятия.

Эффект: укрепление конкурентных позиций на рынке.

5. Производственная угроза Мероприятия ликвидации угрозы:

  • регулярное повышение квалификации сотрудников;
  • привлечение независимой технической экспертизы;
  • проведение регулярных проверок условий труда и качества материалов.

Эффект: минимизация угроз в сфере ошибок технологии и качества строительства; отсутствие штрафных санкций от ФМС, трудовой инспекции и заказчика.

 

В контексте системного обеспечения экономической безопасности целесообразно формирование культуры, ориентированной на управление рисками, применение стратегии идентификации и контроля угроз во всех сферах деятельности предприятия.

Процесс реализации предлагаемой стратегии включает разработку и реализацию инструментария, способствующего диагностике угроз экономической безопасности, проверке актуальности и достоверности информации и оценке стоимости процедур по нивелированию рисков для компании.

 

Выводы

В процессе проведенного исследования была достигнута цель  по изучению теоретических основ диагностики рисков и угроз экономической безопасности предприятия и формированию рекомендаций по повышению уровня экономической безопасности на основе ее оценки, а также сформулированы релевантные заключения.

Автором сделан вывод, что угрозы экономической безопасности могут затрагивать любую организацию, вне зависимости от ее положения в отрасли или на рынке, оказывая негативное воздействие, которое способно спровоцировать кризисные явления.

В процессе проведенного обзора литературы были проанализированы взгляды ученых на содержание категории «экономическая безопасность» и сделан акцент на состоянии «защищенности» предприятии.

Из положений, полученных в ходе исследования, очевидно, что комплексная оценка всех потенциальных рисков и угроз непосредственно способствует оптимизации ресурсных потоков предприятия, усилению надежности и точности в анализе текущего положения и процессов внутри предприятия в контексте стратегического планирования. Это, в свою очередь, позволяет более точно прогнозировать уровень экономической стабильности и безопасности бизнес-решений. Введение мер по постоянной диагностике ускоряет процесс идентификации и нейтрализации потенциальных внешних и внутренних опасностей, повышая тем самым экономическую защищенность компании.

Автором проведен анализ характеристик ООО «А». Выводы указывают на то, что ключевые финансовые и операционные показатели компании показывают устойчивый рост в течение рассматриваемого временного интервала. Финансовое состояние предприятия классифицируется как неустойчивое из-за колебаний значений финансовых коэффициентов, имеет место ухудшающийся тренд по отдельным финансовым параметрам.

Осуществлен анализ потенциальных рисков для экономической стабильности ООО «А» с учетом факторов внешней и внутренней среды. Идентифицированы основные угрозы, среди которых: риск повышенной кредитной нагрузки, опасности снижения ликвидности активов, проблемы, связанные с соблюдением стандартов промышленной безопасности, экологического законодательства, норм охраны труда, а также угрозы, негативно влияющие на деловую репутацию компании. В дополнение предложены меры по минимизации и устранению выявленных рисков для обеспечения экономической безопасности предприятия.

Выявлено, что компания имеет возможности  перехода к разработкам новых строительных продуктов, расширения  рынков потенциальных клиентов, выхода на новые рынки,  Возможно получение государственного заказа, также снижения издержек производства. Согласимся с мнением Т.А.Жданова, что угрозы экономической безопасности связаны с качеством, обоснованностью и актуальностью принимаемых руководством решений. Управление рисками и угрозами предполагает принятие конкретных действий, направленных на предварительное прогнозирование потенциальных рисков и реализацию стратегий для минимизации вероятности возникновения угроз [13].

Библиографический список:

  1. Колесниченко, Е.А., Бурмистрова, А.А., Соколинская, Ю.М., Петров Д.И. Проблемы обеспечения экономической безопасности Российской Федерации на современном этапе хозяйствования // Евразийский юридический журнал. 2020. № 2(141). С. 425-428.
  2. Зименкова, Е.Н. Морфологический анализ сущности понятия «экономическая безопасность предприятия» // Ученые записки Крымского федерального университета имени В.И.Вернадского. Сер.: Экономика и управление. Е.3. №4. С 23-31.
  3. Ломовцева, А.В., Трофимова, Т.В. Сущность экономической безопасности как экономической категории // Современные научные исследования и инновации. № 4. 2015. – Режим доступа: https://web.snauka.ru/issues/2015/04/47089 (дата обращения 12.07.2024).
  4. Экономическая безопасность / под общ.ред. Л.П. Гончаренко, Ф.В. Акулинина. – М.: Изд-во «Юрайт», 2014. – 478 с. – ISBN 978-5-9916-2006-2
  5. Грунин, О.А., Грунин, С.О. Экономическая безопасность организации. – СПб: Питер, 2002. – 160 с.
  6. Меламедов, С.Л., Меламедова, Л.С. Диагностика кризисов в процессе управления фирмой // Рыночная экономика: состояние, проблемы, перспективы. – Самара: Мир, 2000. С.234-237.
  7. Козаченко, А.В., Пономарев, А.П., Ляшенко, А.Н. Экономическая безопасность предприятия: сущность и механизм обеспечения. – Киев: Либра, 2003. – 279 с.
  8. Соколова, С.Н., Соколова, А.А. Феноменология безопасности: проблемы и перспективы // Вестник Полесского государственного университета. Сер.: Общественные и гуманитарные науки. 2012. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/fenomenologiya-bezopasnosti-problemy-i-perspektivy/viewer (дата обращения 13.07.2024)/
  9.  Сигитова, Н.Н. Разработка методики диагностики экономической безопасности предприятия  // Сибирская финансовая школа. №4 (65). 2007. С.41-46.
  10. Колесниченко, Е.А., Радюкова, Я.Ю., Соколинская, Ю.М. Инструментарий выявления финансовых рисков предприятия и направления их минимизации // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2020. № 4 (36). С. 45-54.
  11. Щапов, А.Н. Система показателей экономической безопасности предприятия и их пороговые значения // Вестник Московского финансово-юридического университета МФЮА. № 1. 2022. С.134-143.
  12. Овчинникова, Н.Н .Этапы разработки стратегического плана для ОАО «Электросигнал» // Вестник Воронежского института экономики и социального управления. №4. 2016. С.42-45.
  13. Жданова, Т.А., Жданова, Н.М. Факторы оценки уровня экономической безопасности промышленности в субъекте РФ // ЦИТИСЭ. №1(31). 2022. С. 52-66.

К вопросу об обеспечении экономической безопасности строительного предприятия Читать дальше »

Практика применения SWOT-анализа в деятельности спортивной коммерческой организации

Введение

Развитие и эффективная работа организаций в области физической культуры и спорта имеет большое значение для популяризации здорового образа жизни, стимулирования спортивных успехов и развития международного сотрудничества в сфере спорта. Важность привлечения внимания общества к значимости физической активности, заботы о здоровье граждан не снижается вне зависимости от напряженной геополитической ситуации и негативных общемировых трендов.

Существенное внимание на современном этапе деятельности организаций сферы физической культуры и спорта уделяется вопросам планирования, которое в зависимости от факторов влияния внешней среды подразумевает использование различных инструментов для его осуществления.

В конкурентной деловой среде разработка стратегии играет важную роль в сохранении конкурентных позиций конкретной организации, а поиск возможных направлений развития должен основываться на применении современных методов, эффективность которых уже апробирована. Целью данного научного исследования является определение возможных направлений развития организаций сферы физической культуры и спорта. В качестве примера выбрана компания ООО «ДелоСпорт», которая является управляющей компанией четырех спортивных объектов в западном административном округе города Москвы. Основными видами деятельности компании являются развитие спортивных секций для детей и взрослых, а также предоставление спортивных площадок в аренду для занятий спортом.  Общая площадь четырех объектов почти 36 гектаров, на которых располагаются несколько спортивных сооружений, включая крытый бассейн, теннисные корты, спортивные залы для различных видов спорта, таких как футбол, гандбол, баскетбол и другие. Ключевым направлением деятельности компании является развитие секций плавания и большого тенниса. Секции плавания характеризуются большим количеством занимающихся среди детей и взрослых (около 3000 месячных абонементов). Секции тенниса имеют гораздо меньшую емкость (от 4 до 10 человек в группе), но средний чек клиента выше в 3 раза по сравнению с плаванием. Вторым немаловажным направлением деятельности является предоставлением спортивных площадок в аренду для населения и других компаний, имеющих свои спортивные секции. Наибольший доход приносит предоставление в аренду теннисных кортов для населения за счет высокой цены. Также для клиентов предлагаются залы и площадки для футбола, гандбола, баскетбола, волейбола и других видов спорта.

Определение текущего положения организации, выявление ее сильных и слабых сторон, возможностей и угроз с помощью известных инструментов, применяемых в стратегическом планировании, таких, как например SWOT-анализ, представляет практический интерес не только применительно к отдельно взятой предпринимательской единице. Подобное исследование является актуальным в контексте отрасли в целом, которая характеризуется конкуренцией, изменяющимися предпочтениями клиентов. Общая динамика рынка и мировые тренды, затронувшие отрасль, очевидно, вынуждают наиболее уверенных игроков отрасли оперативно реагировать на существующие вызовы. Такие компании стремятся поддерживать и расширять свою долю рынка, а также предусматривать набор решений для сдерживания потенциальных угроз.

Несмотря на широкое распространение SWOT-анализа в процессе планирования стратегии, стоит отметить, что существует ограниченное количество работ, посвященных использованию данного стратегического инструмента в деятельности спортивных организаций. Среди таких работ можно выделить труды Леднёва В. А., Кондручина А. Е. и Исокова А.А., Крутовой С.В. [5, 7, 8] Большинство этих исследований не раскрывают особенности современного этапа работы компаний спортивной сферы, которые столкнулись со сложностями во время пандемии, а в настоящий момент вынуждены функционировать в условиях негативного влияния геополитических событий.

Леднев В. А. подчёркивает важность анализа рыночных отношений в спортивной индустрии при разработке стратегии организации [8]. Кондручин А. Е. считает, что эффективная реализация стратегии спортивной организации возможна при разработке качественной модели управления [7].

Исоков А.А., Крутова С.В. в своей работе выделяют важность изучения факторов внутренней среды организации для эффективного применения SWOT-анализа [5].

Большинство исследований не разделяет особенности SWOT-анализа для коммерческих и некоммерческих организаций, основной деятельностью которых является спорт и физическая культура. Это одна из причин отсутствия универсальной комплексной методики проведения SWOT-анализа в спортивных организациях.

Согласно распространенной методике применительно к деятельности физкультурно-оздоровительных комплексов [10] «определяются сильные и слабые стороны ФОКов, а также возможности и ограничения (угрозы) со стороны внешней среды». Сопоставление сторон друг с другом позволяет определить целесообразные направления действий в зависимости от квадрата матрицы. На основании анализа такой информации можно разработать перечень действий для каждого сектора. Обобщение перечня действий позволяет сформировать общую стратегию спортивной организации.

Общая стратегия отдельного спортивного комплекса должна опираться на общегосударственные цели развития отрасли [1]:

  • обеспечение доступных условий и равных возможностей для занятий физической культурой и спортом для граждан всех возрастных категорий;
  • обеспечение условий для занятий физической культурой и спортом, спортивной реабилитацией для лиц с ограниченным возможностями здоровья и инвалидов;
  • создание возможностей для самореализации и развития способностей граждан в сфере физической культуры и спорта;
  • совершенствование подхода к управлению спортивной инфраструктурой, в том числе на этапах планирования, проектирования и эксплуатации;
  • совершенствование процесса сбора, анализа и управления данными, увеличение эффективности и скорости принятия управленческих решений с использованием цифровых технологий.

Типовая матрица SWOT приведена ниже, в таблице 1.

 

Таблица 1. Матрица SWOT

SWOT-матрица Влияние внешней среды
Возможности Угрозы
Влияние внутренней среды Сильные стороны Стратегия №1 Стратегия №2
Слабые стороны Стратегия №3 Стратегия №4

Источник: Смирнова И.И., Михалев В.В., Пищулин М.В. Бизнес-планирование и мониторинг деятельности физкультурно-оздоровительных комплексов. Методическое пособие. М.: 2010

 

Также стоит отметить, что при проведении SWOT-анализа иногда возникают ошибки, например отсутствие чёткого разделения факторов внутренней и внешней среды или их подмена. Это снижает эффективность достижения исходных целей использования этого инструмента планирования стратегии.

Результаты данного исследования будут иметь практическую пользу для руководителей «ДелоСпорт» и других заинтересованных сторон, предоставляя ценные рекомендации и предложения для разработки и реализации стратегического плана, способствующего росту, конкурентоспособности и удовлетворенности клиентов компании.

SWOT-анализ позволит компании максимально использовать свои сильные стороны и возникающие рыночные возможности, устранять слабые места и смягчать угрозы, что приведет к повышению результативности, удовлетворенности клиентов и устойчивому росту.

Чтобы оценить общую эффективность деятельности компании и ее положение на рынке, важно провести анализ ее внутренних факторов, в частности сильных и слабых сторон. Этот анализ играет решающую роль в принятии стратегических решений и помогает организациям определить области, в которых есть конкурентные преимущества.

Как отметил Д. А. Аакер: «Понимание сильных и слабых сторон фирмы является важнейшим первым шагом в процессе стратегического планирования» [3].  Изучая внутренние факторы, мы получаем представление об основных компетенциях, ресурсах и возможностях компании, которые способствуют ее конкурентному преимуществу. Кроме того, оценка слабых сторон позволяет выявить области, требующие внимания и совершенствования для повышения общей эффективности.

Разумеется, современные организации заинтересованы в понимании своих конкурентных преимуществ на рынке. SWOT-анализ помогает выявить сильные стороны, с помощью которых компании могут выделяться на фоне конкурентов и создать ценность для своих клиентов. Сильными сторонами компании могут являться такие внутренние факторы, как собственная уникальная технология, репутация бренда, ценовое преимущество и другие.

Важно проанализировать слабые стороны компании, которые могут сдерживать рост и сказываться на конкурентных позициях. Проведение SWOT-анализа помогает выявить недостатки в деятельности организации, ее слабые позиции компании. Понимание слабых сторон дает возможность организациям влиять на них и принять меры по их устранению или нивелированию.

Поскольку внешнее окружение большинства организаций сложно, а на деятельность компаний, в том числе в сфере физической культуры и спорта влияет множество факторов, представляется справедливым утверждение, что  SWOT-анализ – необходимый инструмент, который помогает определить возможности и спрогнозировать негативное развитие событий во внешней среде. «Анализ внешней среды предполагает проведение анализа факторов, которые могут оказать позитивное или деструктивное влияние на деятельность организации». [6] Внешние факторы, воздействие которых компания может использовать в целях развития, усиления своего положения на рынке и совершенствования бизнес-процессов внутри организации – в устоявшейся практике стратегического планирования традиционно именуют возможностями. При правильной синергии сильных сторон и возможностей компании можно увеличить объем реализации спортивных услуг, завоевать и удерживать новые группы потребителей и заключать выгодные партнерские соглашения. В противном случае, угрозы во внешней среде отрицательно влияют на деятельность организации и создают риски для успеха компании. Способность вовремя разработать стратегии по смягчению и преодолению деструктивного воздействия внешней среды может помочь компании избежать негативных сценариев ее хозяйственной деятельности.

На рисунке 1 приведен анализ сильных сторон ООО «ДелоСпорт». Факторы влияния ранжированы по степени значимости.

Как можно видеть из приведенных данных двумя ключевыми сильными сторонами организации являются «широкий выбор спортивных услуг для взрослых и детей» и «инвестиции в развитие спортивной инфраструктуры». Чтобы подчеркнуть свое конкурентное преимущество перед остальными участниками рынка, ООО «ДелоСпорт» должно сосредоточиться на укрепление данных сторон. Клиентская база будет увеличиваться при открытии новых секций по перспективным видам спорта, в которых доля любителей продолжает расти. Такими видами спорта могут являться футбол и набирающий популярность падел-теннис.

 

Сильные стороны ООО «ДелоСпорт»

Рисунок 1. Сильные стороны ООО «ДелоСпорт»

Источник: составлено авторами статьи на основе данных компании ООО «ДелоСпорт»

 

Добиться приверженности клиентов, привлечь новых также может готовность организации вкладывать ресурсы в развитие спортивной инфраструктуры. Если компания готова инвестировать в современных условиях в развитие и современное оснащение спортивных залов и площадок, интерес постоянных клиентов будет стабильным. Также положительные отзывы будут способствовать  и привлечению новых за счет «сарафанного» радио.

Важно проанализировать слабые стороны компании, которые препятствуют ее работе или ограничивают конкурентные преимущества. Список внутренних обстоятельств, которые следует внимательно изучить, а также принять меры по их устранению, представлен на рисунке 2.

 

Слабые стороны ООО «ДелоСпорт»

Рисунок 2. Слабые стороны ООО «ДелоСпорт»

Источник: составлено авторами статьи на основе данных компании ООО «ДелоСпорт»

 

Согласно рисунку 2 компании стоит обратить внимание на такие слабые стороны, как «устаревшая спортивная инфраструктура» и «уровень сервиса и послепродажного обслуживания».

Для модернизации спортивной инфраструктуры нужно разработать дорожную карту с пошаговыми этапами, включающими ремонт и строительство помещений. В первую очередь, необходимо инвестировать в улучшение спортивных площадок и залов, которые могут принести наибольший доход в краткосрочной перспективе.

Для улучшения клиентского опыта необходимо организовать программы обучения персонала. Данные программы могут включать в себя лекции и практические рекомендации по работе с потребителями спортивных услуг, оперативному решению вопросов и работе с претензиями. Развитие персонала поможет организации увеличить доход с одного клиента и привлечь новых.

Неотъемлемой частью SWOT-анализа является поиск перспектив для роста и расширения компании. Анализируя внешние факторы, в первую очередь, необходимо обратить внимание на рыночные тенденции, появление новых технологий, изменения в поведении потребителей или любые другие внешние факторы, которые могут быть использованы в интересах компании. Также представляется важным учитывать отраслевую специфику – сферу физичеcкой культуры и спорта [9]. Немаловажным аспектом также является и месторасположение спортивного объекта. С одной стороны, рынок спортивных услуг в крупных мегаполисах предоставляет потребителю широкий выбор. Однако множество сопутствующих факторов, таких как месторасположение и территориальная доступность (транспортная и пешеходная) [4], часы работы могут оказать как положительное, так и отрицательное влияние на деятельность компании в целом.

Анализ возможностей компании представлен на рисунке 3.

Источник: составлено авторами статьи на основе данных компании ООО «ДелоСпорт»

Из анализа возможностей ООО «ДелоСпорт» можно сделать вывод, что компания нуждается в плане по цифровизации взаимоотношений с клиентами.

 

Возможности ООО «ДелоСпорт»

Рисунок 3. Возможности ООО «ДелоСпорт»

 

Для реализации данной возможности, можно рассмотреть следующие действия, представленные на рисунке 4.

 

Этапы цифровизации ООО «ДелоСпорт»

Рисунок 4. Этапы цифровизации ООО «ДелоСпорт»

Источник: составлено авторами статьи

 

На первом этапе необходимо внедрить в бизнес-процессы компании систему управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Система позволит получить портрет клиента, доходы и маржинальность различных  сегментов потребителей, персонализировать взаимодействие за счет предпочтений потребителей спортивных услуг, определить предпочтительные каналы коммуникации и запускать целевые рекламные акции и предложения для увеличения дохода организации. Выстроенная концепция управления взаимоотношениями с клиентами, которая интегрирует различные аспекты взаимоотношений с потребителями, позволяя агрегировать необходимую информацию об оперативной работе и потребительском опыте.

Следующим этапом по цифровизации клиентского опыта может быть создание мобильного приложения. Для компании и клиентов мобильное приложение поможет упростить процессы, так как они будут перенесены в режим онлайн. Тренды омниканальности получили чрезвычайно-широкой распространение в последнее время. Применительно к деятельности спортивного комплекса мобильное приложение позволит потребителю бронировать время занятий, видеть актуальное расписание, оплачивать услуги в приложении. Для компании это позволит оптимизировать не только затраты на обработку платежей, но и такую статью издержек, как заработная плата сотрудников колл-центра. «Основные принципы, на которые должна ориентироваться организация, ― высокое качество и постоянная работа по снижению затрат». [2]

Наконец, запуск программы лояльности объединит два предыдущих этапа. ООО «ДелоСпорт» сможет за счет системы управления взаимоотношениями клиентами персонализировать программу лояльности под конкретные сегменты клиентов, доступ к которой будет осуществляться через мобильное приложение. Внедрение программы лояльности повысит уровень доверия постоянных клиентов и поможет увеличить количество продаж и средний чек клиента.

Последним этапом в SWOT-анализе необходимо оценить уровень внешних угроз, которые могут повлиять на конкурентные преимущества компании. Анализ ограничений компании представлен на рисунке 5.

 

Угрозы ООО «ДелоСпорт»

Рисунок 5. Угрозы ООО «ДелоСпорт»

Источник: составлено авторами статьи на основе данных компании ООО «ДелоСпорт»

 

Для ООО «ДелоСпорт» основными угрозами являются изменения предпочтений клиентов и рост издержек проведения спортивных занятий. Для предотвращения данных угроз компания может предпринять следующие действия по их смягчению:

  • ввести ежеквартальный мониторинг предпочтений клиентов и тенденций на рынке для своевременного реагирования и введения новых услуг или изменения прежних;
  • для снижения издержек необходимо разработать финансовую модель по каждому виду деятельности. Увидев узкие места, компания может снизить издержки для получения выгод.

В соответствии с полученными результатами анализа каждой стороны организации и влиянием внешней среды на организацию составлены планы действий для каждого квадрата матрицы SWOT:

Стратегия №1. Сильные стороны – Возможности

  • Управление взаимоотношениями с клиентами поможет компании снизить себестоимость спортивных направлений и повысить объемы реализации услуг.
  • Инвестиции со стороны основого акционера компании улучшат условия спортивных залов и площадок и позволит открыть новые группы, чтобы удовлетворить спрос.

Стратегия №2. Сильные стороны – Угрозы

  • Широкий выбор спортивных услуг с ростом числа спортивных секций по перспективным направлениям удовлетворит изменившиеся требования клиентов.
  • Снижение себестоимости услуг за счет инвестиций основного акционера.

Стратегия №3. Слабые стороны – Возможности

  • Повышение уровня сервиса за счет цифровизации взаимоотношений с клиентами (внедрение CRM, мобильного приложения и программы лояльности).
  • Замена спортивного оборудования за счет партнерств с компаниями, имеющими собственные спортивные секции.

Стратегия №4. Слабые стороны – Угрозы

  • Инвестиции в обновление устаревшей инфраструктуры, чтобы удовлетворить изменившиеся требования аудитории.
  • Снижение издержек за счет оптимизации персонала и создания IT-инфраструктуры, которая сократит число задач, выполняемых администрацией.

Подводя итог исследования, необходимо сделать несколько выводов. ООО «ДелоСпорт» может использовать SWOT-анализ для определения своих преимуществ, устранения недостатков, использования возможностей и минимизации рисков, разрабатывая стратегии и обеспечивая клиентоориентированный подход. Этот простой и наглядный метод позволяет систематизировать основные факторы, влияющие на развитие спортивной организации, и способствует устойчивому росту и успеху в быстро меняющейся спортивной индустрии.

Библиографический список:

  1. Стратегия развития физической культуры и спорта в Российской Федерации на период до 2030 года от 24 ноября 2020 г. № 3081-р
  2. Абарина, С.Н., Горбунова, О.А. Стратегический анализ деятельности организации на рынке спортивных услуг// Вестник самарского муниципального института управления, 2021, №4, с.25-33
  3. Аакер, Д. А., 2008. Стратегическое рыночное управление. 7-е издание — СПб.: Питер, 2007
  4. Беликова, Е.В., Зубарев, Ю.А., Перфильева, И.В. Влияние коммерциализации спорта на проблемы управления спортивной организацией// Бизнес. Образование. Право, 2020, № 1(50), с.54-59
  5. Исоков, А.А., Крутова, С.В. SWOT-анализ как инструмент планирования стратегии спортивной организации// Вестник Бохтарского государственного университета имени Носира Хурсавы, S1-4-2 (80), 2020, с. 302-305
  6. Исоков, А.А., Крутова, С.В. SWOT-анализ как инструмент планирования стратегии спортивной организации//Российский экономический интернет-журнал, 2021 — № 2 (15)
  7. Кондручин, А.Е. Стратегия развития спортивной организации с учетом формирования устойчивой мотивации к занятиям спортом / А.Е. Кондручин // Педагогическое образование на Алтае, 2014. – №2. – С. 297-298.
  8. Леднев, В.А. Индустрия спорта как арена конкурентной борьбы / В.А. Леднев // Интернет-журнал Науковедение, 2013. – №6(19). – С. 59.
  9. Осипова, И.С. SWOT-анализ как метод реализации управленческих решений руководителем спортивной школы//Методики фундаментальных и прикладных научных исследований, Материалы всероссийской научной конференции. ЧНОУ ДПО — Гуманитарный национальный исследовательский институт «НАЦРАЗВИТИЕ», Санкт-Петербург, 23 декабря 2022 года, с.17-18
  10. Смирнова, И.И., Михалев, В.В., Пищулин, М.В. Бизнес-планирование и мониторинг деятельности физкультурно-оздоровительных комплексов. Методическое пособие. М.: 2010

Практика применения SWOT-анализа в деятельности спортивной коммерческой организации Читать дальше »

Реструктуризация строительных компаний на основе внедрения инструментов цифровой трансформации

Введение

Строительная отрасль Российской Федерации является одной из крупнейших и наиболее важных отраслей экономики. Она играет ключевую роль в развитии инфраструктуры страны, а также в обеспечении жилищного и социального строительства. В последние годы в строительной отрасли наблюдается тенденция к цифровизации. Однако, уровень цифровизации в России пока еще не соответствует потребностям отрасли [1].

Существует ряд факторов, препятствующих цифровизации строительной отрасли. К основным из них относятся [1]:

  • индивидуальность строительных проектов. Большинство строительных проектов в России являются уникальными и не имеют аналогов. Это затрудняет разработку и внедрение цифровых решений, которые могут быть адаптированы к конкретным условиям проекта.
  • нестабильные законодательные и нормативные условия. В России постоянно меняется законодательство и нормативная база, регулирующая строительную отрасль. Это создает дополнительные сложности для внедрения цифровых технологий, которые должны соответствовать действующим требованиям.
  • недостаточный уровень подготовки кадров. В России пока еще не хватает квалифицированных кадров, которые могли бы эффективно использовать цифровые технологии в строительстве.

В исследовании [1], проведенном в 2022 году, на определение уровня цифровизации строительных компаний, было выявлено, что 62 % компаний отрасли занимаются процессами цифровизации, из них 25 % касаются взаимодействия с органами власти через электронные сервисы и т.д., 25 % — занимаются цифровизацией отдельных процессов. Комплексная цифровизация осуществляется лишь в 12 % компаний, а внутри самих компаний изменений не происходит. Отсутствие структурных преобразований и последовательного процесса реструктуризации путем внедрения цифровых продуктов в деятельность самой компании приводит к множеству проблем:

  • отсутствие единого источника информации: различные отделы работают с разрозненными данными, что затрудняет анализ и принятие решений;
  • слабая координация действий: отсутствие единой системы управления приводит к неэффективному взаимодействию между подразделениями и задержкам в реализации инвестиционно-строительного проекта;
  • недостаточный контроль за целевыми параметрами: отслеживать и анализировать ключевые показатели проекта, такие как сроки, бюджет, качество, отдельные функциональные процессы (отделочные работы, кровельные, строение фундамента, инженерные системы и т.д.) становится сложнее, что увеличивает риски просрочки выполнения отдельных видов работ, увеличения всего срока реализации строительства объекта и перерасхода бюджета;
  • проблемы с дисциплиной: отсутствие прозрачного и единого контроля над работой сотрудников приводит к снижению дисциплины и производительности труда.

Все эти факторы негативно влияют на эффективность работы компании и ее конкурентоспособность.

Для решения этих проблем было проведено исследование, целью которого являлась разработка нового инструмента управления, способного:

  • улучшить взаимодействие между структурными подразделениями: создать единую информационную среду, где все отделы смогут обмениваться данными, координировать действия и отслеживать прогресс проекта (в рамках своих должностных обязанностях) в режиме реального времени;
  • обеспечить эффективный контроль над целевыми параметрами: позволит отслеживать и анализировать ключевые показатели проекта (панель показателей задает каждая компания самостоятельно в зависимости от своих целей и необходимой детализации) и своевременно принимать корректирующие меры.
  • улучшить контроль над трудовой дисциплиной: предоставить инструменты для отслеживания рабочего времени, выполнения функциональных задач и соблюдения правил безопасности на строительном объекте.

Разработка этого инструмента является важным шагом на пути к эффективной цифровизации строительного производства, которая позволяет компаниям повысить производительность, сократить издержки и стать более конкурентоспособными.

Цифровая трансформация оказывает существенное влияние на деятельность строительных компаний. Она приводит к изменению бизнес-процессов, повышению эффективности производства и снижению издержек. Чтобы успешно адаптироваться к условиям цифровой экономики, строительным компаниям необходимо пересмотреть свою стратегию развития и внедрить новые цифровые технологии

 

Материалы и методы

Анализ – для исследования характеристик и возможностей строительных информационных систем;

Сравнение – для исследования информационно-аналитических подходов для систематизации мониторинговых параметров;

Моделирование – для разработки организационной модели формата взаимодействия, а также при формировании содержательных характеристик технического задания.

 

Результаты

Цифровая трансформация является неизбежным процессом, который оказывает существенное влияние на развитие строительной отрасли. Чтобы успешно адаптироваться к условиям цифровой экономики, строительным компаниям необходимо пересмотреть свою стратегию развития и внедрить новые цифровые технологии, особенно в методы управления деятельностью компании, автоматизируя большинство показателей контроля для принятия оперативных управленческих решений. По нашему мнению, процесс цифровизации строительной отрасли необходимо начинать с внедрения единой информационной среды взаимодействия работников в отдельно взятой компании. В России насчитывается более 20 000 строительных компаний, из них на долю крупного бизнеса от 300 до 10 000 человек приходится 8,5 % [2] (мы предполагаем, что уровень цифровизации строительных компаний крупного сегмента бизнеса значительно выше, чем компаний до 300 человек), остальные компании в своем арсенале преимущественно имеют методы ручного управления и тем самым снижают свою производительность труда и конкурентоспособность.

В рабочем процессе структурных подразделений часто возникают противоречия, которые могут привести к нежелательным последствиям. Одним из таких последствий является увеличение стоимости строительства объектов. Когда сотрудники разных подразделений не согласовывают свои действия и не обмениваются информацией, это может привести к дублированию работ или неправильному планированию, что ведет к лишним затратам. Еще одним негативным последствием несогласованности между подразделениями является срыв сроков реализации строительства объекта. Когда коммуникация между работниками неэффективна, возникают задержки в выполнении задач, что может привести к просрочке сдачи этапов строительства. Это может вызвать недовольство со стороны заказчика и повлечь за собой штрафные санкции или потерю доверия и репутации. Кроме того, несогласованность между подразделениями может снизить качество организационно-управленческих и, как следствие, строительно-монтажных работ. Когда не проводится достаточное взаимодействие и координация между различными этапами строительного процесса, могут возникать ошибки и недочеты, что может привести к дополнительным затратам на исправление ошибок и снижению общего качества работы. Безусловно, цифровая среда обеспечит качественно иной уровень среды взаимодействия.

Большинство программ, относящейся к строительным информационным системам (СИС) (англ. Construction and Building Information Systems, CBIS) являются цифровым средством для организации основной и обеспечивающей деятельности строительных компаний. Они охватывают широкий спектр задач, включая инженерные изыскания, строительное проектирование, управление строительством зданий и инженерных сооружений, снос и демонтаж объектов, контроль строительных площадок и другие [3].

СИС обладают разнообразными функциональными возможностями, которые позволяют эффективно управлять и обрабатывать данные [3]:

  1. Администрирование: СИС предоставляют возможности настройки и управления функциями системы, а также учётными записями и правами доступа пользователей. Администраторы могут определять, какие функции и данные доступны для каждого пользователя, обеспечивая безопасность и ограничивая доступ к конфиденциальной информации.
  2. Импорт/экспорт данных: Эта функция позволяет загружать данные из популярных файловых форматов, таких как CSV или Excel в СИС. Также можно экспортировать рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом программном обеспечении. Это особенно полезно при совместной работе с другими системами или при необходимости обмена информацией между различными приложениями.
  3. Многопользовательский доступ: СИС обеспечивают возможность одновременной работы нескольких пользователей на одной базе данных. Каждый пользователь имеет собственную учётную запись с уникальными правами доступа к данным и функциям системы. Это позволяет эффективно организовать коллективную работу и обеспечить безопасность данных.
  4. API (Application Programming Interface – программный интерфейс приложения): Наличие API в СИС позволяет связывать и интегрировать систему с другими программными продуктами. API обеспечивает автоматический обмен информацией между различными системами, что упрощает процессы работы и повышает эффективность.
  5. Отчётность и аналитика: СИС предоставляют функционал для подготовки отчётности и анализа данных. Пользователи могут генерировать различные отчёты и проводить анализ данных, что помогает принимать обоснованные решения. Это особенно важно для бизнеса, так как аналитика помогает выявить тенденции, прогнозировать результаты и оптимизировать процессы.

Современные СИС также обладают следующими возможностями [3]:

  1. Интеграция с другими системами: СИС могут интегрироваться с другими системами, такими как системы управления ресурсами предприятия (ERP), системы управления отношениями с клиентами (CRM) и системы управления цепочками поставок (SCM), для обеспечения единой информационной среды и эффективного управления бизнес-процессами.
  2. Визуализация данных: СИС часто включают в себя инструменты для визуализации данных, такие как диаграммы, графики и интерактивные панели, что позволяет пользователям легко понимать и анализировать информацию.
  3. Мобильные приложения: многие СИС имеют мобильные приложения, которые позволяют пользователям получать доступ к данным и управлять проектами на ходу.
  4. Искусственный интеллект: некоторые СИС используют искусственный интеллект для автоматизации задач, таких как обнаружение столкновений, анализ рисков и оптимизация планирования строительства.
  5. Дополненная реальность: СИС могут использовать дополненную реальность (AR) для визуализации проекта на строительной площадке, что помогает пользователям лучше понять дизайн и принимать более обоснованные решения.

Эти возможности делают СИС незаменимыми инструментами для строительных компаний, позволяющими повысить эффективность и качество работы, снизить затраты и повысить уровень удовлетворённости клиентов.

Программное обеспечение для управления строительством (ПОСУ) — это инструмент, который помогает строительным компаниям, подрядчикам и субподрядчикам управлять сложными строительными проектами. Оно может помочь повысить эффективность, снизить затраты и улучшить качество строительства.

ПОСУ — автоматизирует многие задачи, связанные со строительством. Оно может использоваться для управления всеми аспектами строительного проекта, от планирования до выполнения. Одной из основных функций ПОСУ является управление проектами, которая включает в себя планирование, отслеживание и контроль хода работ, бюджета и ресурсов.  Еще одной важной функцией является управление документами, с помощью которой строительные компании могут хранить, отслеживать и совместно использовать различные документы, такие как чертежи, спецификации и разрешения, что позволяет упростить процесс обмена информацией между участниками строительного процесса и сократить время, затрачиваемое на поиск необходимых документов. Управление ресурсами также является важной функцией ПОСУ. С ее помощью строительные компании могут отслеживать и управлять материалами, оборудованием и персоналом, что позволяет более эффективно распоряжаться ресурсами, избегать излишних затрат и оптимизировать процессы работы.

С помощью ПОСУ можно отслеживать и контролировать соблюдение правил безопасности, проводить обучение персонала и предотвращать возникновение аварийных ситуаций на строительной площадке.

Использование ПОСУ может принести ряд преимуществ для строительных компаний. Во-первых, оно повышает эффективность работы: автоматизация повторяющихся задач, таких как подготовка документов, планирование и отслеживание работ, позволяет сотрудникам сосредоточиться на более важных задачах. Во-вторых, ПОСУ способно снизить затраты: оптимизация процессов, предотвращение ошибок и повышение производительности помогают сократить издержки и улучшить финансовые показатели компании. В-третьих, ПОСУ способствует улучшению качества: соблюдение стандартов качества и предотвращение ошибок позволяют строительным компаниям достичь высокого уровня качества в своих проектах, что положительно сказывается на их репутации и привлекательности для клиентов.

Существует множество различных типов ПОСУ, которые могут быть адаптированы к потребностям конкретных строительных компаний. Некоторые из основных типов ПОСУ включают:

  1. Общие решения для управления проектами: эти решения предлагают широкий спектр функций для управления проектами, включая планирование, отслеживание и контроль хода работ, бюджета и ресурсов.
  2. Специализированные решения для управления строительством: эти решения разработаны специально для удовлетворения потребностей строительных компаний и включают функции, такие как управление документами, управление ресурсами, управление безопасностью и управление качеством.

При выборе ПОСУ строительным компаниям следует учитывать следующие факторы:

  1. Размер компании: крупные компании могут нуждаться в более сложных решениях, чем небольшие компании.
  2. Тип проектов: компании, которые выполняют различные типы проектов, могут нуждаться в более гибких решениях, чем компании, которые специализируются на одном типе проектов.
  3. Бюджет: стоимость ПОСУ может варьироваться в зависимости от функций и масштаба решения.

ПОСУ может быть мощным инструментом для повышения эффективности, снижения затрат и улучшения качества строительства. При выборе ПОСУ строительным компаниям следует тщательно рассмотреть свои потребности и бюджет, чтобы найти решение, которое наилучшим образом соответствует их потребностям.

Безусловно, проделанный анализ части существующих строительных информационных систем показывает наличие огромного количества уже проработанных процессов и стандартизации трудовых операций, оформленных в виде удобных приложений для моментального сбора, хранения и обработки оперативной информации по реализации строительства объекта. Локально, все представленные на рынке ПОСУ решают вопрос автоматизации процессов и цифровизации строительной компании. Однако, как было отмечено ранее, остро стоит вопрос об автоматизации всей компании в особенности формата взаимодействия структурных подразделений на каждом этапе строительства объекта. Поэтому, предполагается создание приложения, имеющего в своем арсенале панель показателей видов операций, соответствующих специализации занимаемой должности, безусловно, взяв за основу уже существующие ПОСУ с автоматизированными модулями отдельных бизнес процессов.

Компаниям, занимающимся строительством, не просто внедрить программу структурных преобразований процесса реструктуризации для улучшения управления своей деятельностью. Одна из основных сложностей заключается в том, что необходимо получить объективные данные и их правильно интерпретировать для принятия эффективных управленческих решений, особенно в условиях неопределенности. В нашего исследования были рассмотрены три информационно-аналитических подхода для систематизации мониторинговых параметров: система сбалансированных показателей Нортона-Каплана [4], [5], система индикативного управления Н.В. Сироткиной [6], и система показателей М. Портера [7], [8]. Мы собрали и обобщили подходы, представленные в этих системах, и учитывая взаимодействие структурных подразделений строительной компании, разработали авторскую структуризацию и выбрали показатели с учетом их потенциального использования в создаваемой единой информационной среде. Наша логика заключалась в следующем: участники цепочки должностей, такие как «должность 1 — должность 2 — должность 3 — … — должность n», взаимодействуют друг с другом, и их деятельность хорошо регламентирована в рамках должностных инструкций и направляется, но плохо контролируется и не автоматизирована. Поэтому неизбежны «столкновения», которые могут привести к нарушению длительности производственного цикла, конфликтам интересов и усложнению трудового процесса из-за большого количества рутинной ручной работы. Чтобы предотвратить столкновения, участники цепи должны быть запрограммированы на функционирование и взаимодействия друг с другом в соответствии с определенным алгоритмом. В строительной отрасли необходимы программы, позволяющие рассчитать «идеальный» формат взаимодействия. Эталонные значения индикаторов для каждого участника цепи «должность 1 — должность 2 — должность 3 — … — должность n» могут выступать в качестве оценочных критериев.

Таким образом, внедрение программ структурных преобразований процесса реструктуризации в систему управления строительной компании, при учете этих факторов, позволит повысить эффективность взаимодействия и снизить возможность возникновения проблем в деятельности компании (рис. 1).

 

Схема взаимодействия участников "должность 1 - должность 2 - должность 3 - ... - должность n" на основе панели параметров единой информационной среды (разработано автором)

Рис. 1. Схема взаимодействия участников «должность 1 — должность 2 — должность 3 — … — должность n» на основе панели параметров единой информационной среды (разработано автором)

 

Универсальной панелью параметров, отвечающей за длительного производственного цикла и выступающей критерием увеличения производительности труда за счет его автоматизации, являются параметры:

  • – доля труда живого (ручного);
  • – доля труда непроизводительного (простой техники и трудовых ресурсов);
  • – время межоперационных операций (лаг времени на смену вида операции);
  • – начало рабочей (трудовой) смены;
  • – окончание рабочей (трудовой) смены;
  • – количество времени труда непроизводительного (простой техники и трудовых ресурсов);

Используя анализ динамики показателей панели параметров, лежащих в основе алгоритма взаимодействия участников «должность 1 — должность 2 — должность 3 — … — должность n» на основе панели параметров единой информационной среды можно посчитать средние диапазон значения параметра, а также моду и медиану. На основе данного расчета получить идеальное значение каждого контролируемого параметра. Подставляя в единую информационную среду идеальные значения индикаторов, мы можем получить оптимальные значения параметров, характеризующих целевые установки развития строительной компании — устойчивость, конкурентоспособность, эффективность.

В свете постоянной и все более нестабильной ситуации на внешних рынках и внутренних структурных изменений, оценка устойчивости становится превалирующей, приобретая больше значения, чем конкурентоспособность и эффективность в отраслевом производстве. Ведь именно устойчивость создает необходимые условия для достижения экономического, социального, экологического или другого вида положительного воздействия, а также обеспечивает его рост и повышение конкурентоспособности.

Таким образом, на основе описанной схемы взаимодействия участников (рис.1) организационная модель формата взаимодействия структурных подразделений строительной компании при реализации проекта строительства объекта, выраженная в единой информационной среде представлена на рисунке 2.

 

Организационная модель формата взаимодействия структурных подразделений строительной компании / единая информационная среда взаимодействия (разработано автором)

Рис. 2. Организационная модель формата взаимодействия структурных подразделений строительной компании / единая информационная среда взаимодействия (разработано автором)

 

Организационная модель формата взаимодействия структурных подразделений строительной компании при строительстве объектов является важным инструментом для эффективного управления проектами. Она направлена на создание условий для использования информационных технологий в процессе управления, позволяя участникам проекта (структурным подразделениям компании) работать в едином информационном пространстве.

Одной из основных задач организационной модели формата взаимодействия структурных подразделений строительной компании при строительстве объектов является сбор, обработка и анализ данных об объектах строительства. Эти данные консолидируются в зависимости от назначения, периода строительства, конструктивного решения и других показателей. Важно поддерживать базу данных в актуальном состоянии, чтобы иметь доступ к информации в режиме реального времени.

Для создания организационной модели формата взаимодействия структурных подразделений строительной компании необходимо пройти несколько этапов [9]. Сначала разрабатывается комплекс организационных и нормативно-методических документов, которые определяют структуру и условия функционирование модели. Также создается техническое задание на разработку программного обеспечения, которое будет обеспечивать информационную поддержку модели. Затем разрабатывается и запускается программный комплекс, который будет выполнять функции организационной модели формата взаимодействия структурных подразделений строительной компании при строительстве объектов. Этот комплекс предоставляет структурным подразделениям компании доступ к необходимой информации и инструментам управления. Он помогает собирать данные, анализировать их, контролировать ключевые показатели строительства и принимать решения в режиме реального времени.

На последнем этапе происходит полномасштабное использование разработанного программного комплекса в управлении строительной компанией. Он становится неотъемлемой частью менеджмента компании, обеспечивая эффективное взаимодействие между структурными подразделениями и повышая общую производительность труда при реализации проектов строительства.

Организационная модель формата взаимодействия структурных подразделений строительной компании при строительстве объектов способствует оптимизации процессов, улучшению коммуникации и снижению рисков. Она позволяет участникам проекта эффективно сотрудничать, обмениваться информацией и принимать обоснованные решения на основе актуальных данных.

Важно отметить, что организационная модель должна быть гибкой и адаптируемой к изменениям в проекте. Она должна учитывать различные факторы, такие как размер и сложность объекта строительства, особенности команды проекта и требования заказчика. Только тогда она сможет полностью раскрыть свой потенциал и принести максимальную пользу компании.

 

Обсуждение

Так как предлагаемый инструмент цифровой трансформации имеет панель показателей, разрабатываемых для каждой конкретной компании, предлагается при написании технического задания на программирования нужных элементов воспользоваться универсальными содержательными характеристиками технического задания и в конкретном случае дополнять нужными параметрами (таблица 1).

 

Таблица 1. Содержательные характеристики технического задания

Параметр Содержание
Краткое описание программного обеспечения (ПО) Программное обеспечение аккумулирует в себе сбор, хранение, анализ данных согласно панели параметров для каждой должности /вида деятельности и по объекту строительства в целом. Поддерживает функционал обмена информационными сообщениями и данными, необходимыми для реализации объекта строительства и обеспечения деятельности компании между структурными подразделениями.
Цель Обеспечение выполнения трудовых функций структурных подразделений согласно рационализации трудовых действий и операций, исключение дублирования функций и искажения информации, оперативное отслеживание этапов строительства объекта в режиме реального времени по мониторингу панели показателей.
Схема взаимодействия База данных 1С (модули) (Подрядчик строительства. Управление строительным производством, бухгалтерия, смета 3, склад…и т.д) интегрирована в разрабатываемое ПО.

Модуль обмена данными.

Пользовательский интерфейс для каждого сотрудника с возможностью группировки сотрудников в отделы. Унифицированные формы документации.

Дополнения после заключения договора на разработку ПО

Аналитика Необходимо отслеживать действия работников в приложении и отправлять статистики в метрику.

Должно уметь как минимум:

  • отслеживать вход / выход из приложения (приложение работает от определенной сети, которая настаивается для каждого объекта / офиса отдельно)
  • отслеживать перемещения юзера по разделам, внутри рабочего пространства с фиксацией времени.
  • отслеживать клики на кнопки и подсчет работы экрана.
  • понимать параметры сессии, например, логин, загрузки фото, обмен сообщениями.

Реализуется с использованием стандартной библиотеки.

Структура ПО (приложения) Экран авторизации:

Поля пользователя:

логин=телефон в формате 11 цифр (рф-номера начинаются с 7). Восстановить пароль можно по номеру телефона – скидывается код восстановления.

Прочие поля заполняются при редактировании профиля в личном кабинете после регистрации.

В форме должна быть:

  • галочка согласия на обработку персональных данных со ссылкой на страницу об использовании — пока она не установлена, продолжить регистрацию нельзя;
  • галочка согласия получать пуш-уведомлений об выполнении задач / показателей — по умолчанию стоит.

Титульный экран приложения (главная страница):

Основное меню титульного экрана видит только авторизированный пользователь. При входе в приложении отмечаются показатели трудовой дисциплины (начало работы), встроенная возможность GPS отслеживания перемещения работника

 

Экран личного кабинета:

Профиль личного кабинета в части персонифицированных данных – заполняет сотрудник и имеет возможность данные редактировать. Также автоматически в зависимости от должности подгружается панель параметров контроля сотрудника (параметры трудовой дисциплины и KPI), сотрудник может видеть процент выполнения показателей. Личный кабинет содержит также окно уведомлений (задачи от руководства, перекрестные задачи и т.д).

 

Экран объекта

Основное меню располагается внизу страницы. Разделы обозначаются иконками, обозначающими вид деятельности.

Каждый объект группируется по типу, и информация о нем всегда хранится в доступе в единой информационной системе. Есть возможность добавлять комментарии и фиксировать проблемные вопросы и пути их решения.

Шаблон страницы Экран всегда вертикальный, разворот запрещен.

Для всех внутренних страниц (не обозначенных в нижнем меню) должна быть кнопка «Вернуться».

 

Безусловно, при непосредственной разработки приложения будут внесены более детальные характеристики, а также будут внесены коррективы на моменте обкатки и настройки приложения непосредственно на устройства пользователей. Реализация процесса реструктуризации строительных компаний путем внедрения предлагаемого инструмента цифровой трансформации позволит увеличить производственное время каждого сотрудника, сократить дублирование функций и рутинный ручной труд в обработки информации и ее интерпретации.

Таким образом, организационная модель формата взаимодействия структурных подразделений строительной компании при строительстве объектов является неотъемлемой частью современного управления строительной компанией. Она обеспечивает эффективное использование информационных технологий, улучшает коммуникацию и способствует успешной реализации строительных проектов.

Библиографический список:

  1. Кисель, Т.Н., Прохорова, Ю. С. Исследование уровня цифровизации на российских предприятиях инвестиционно-строительной сферы / Т. Н. Кисель, Ю. С. Прохорова. – Москва: Издательство МИСИ – МГСУ, 2023. – 53 с. – ISBN 978-5-7264-3243-4. – DOI 10.22227/978-5-7264-3243-4.2023.53.
  2. Строительные компании России: Официальный сайт [Электронный ресурс] / stroydata.ru — база строительных компаний России. – 2017-2024. – Электрон.дан. – Режим доступа: https://stroydata.ru/ (дата обращения: 27.06.2024)
  3. Умный выбор систем для бизнеса: Официальный сайт [Электронный ресурс] / Soware.Ru. – 2024. – Электрон.дан. – Режим доступа: https://soware.ru/categories/construction-and-building-information-systems (дата обращения: 27.06.2024)
  4. Kaplan, R. S. and D. P. Norton (2000). «Having trouble with your strategy? Then map it.» Focusing Your Organization on Strategy—with the Balanced Scorecard, 49
  5. Голубицкий, Б. И. Система сбалансированных показателей Каплана-Нортона: международный опыт для отечественных компаний / Б. И. Голубицкий, Д. Е. Васильев // Российский внешнеэкономический вестник. – 2009. – № 10. – С. 44-51. – EDN MTHRQX.
  6. Сироткина, Н. В. Концепция индикативного управления агропромышленными предприятиями / Н. В. Сироткина // Вестник Белгородского университета потребительской кооперации. – 2008. – № 1(25). – С. 185-187. – EDN JWMYQV.
  7. Жуков, В. А. Модель пяти сил конкуренции М. Портера и ее использование в стратегическом анализе / В. А. Жуков // Научные Записки ОрелГИЭТ. – 2017. – № 5(23). – С. 88-93. – EDN ZWHJKV
  8. Ягунова Наталья Александровна, Смагина Марина Владимировна, Иванов Дмитрий Андреевич Оценка конкурентного окружения предприятия с использованием модели пяти сил Майкла Портера // Промышленность: экономика, управление, технологии. 2014. №4 (53). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-konkurentnogo-okruzheniya-predpriyatiya-s-ispolzovaniem-modeli-pyati-sil-maykla-portera (дата обращения: 27.01.2024)
  9. Машунин, Ю. К. Теория управления и практика принятия управленческих решений: Учебник / Ю.К. Машунин — Москва: Русайнс, 2023. — 493 с. — ISBN 978-5-466-03099-0. — URL: https://book.ru/book/949550 (дата обращения: 01.06.2024)

Реструктуризация строительных компаний на основе внедрения инструментов цифровой трансформации Читать дальше »

Аутсорсинг — способ повышения эффективности бизнеса в условиях кризиса

1. Введение

В современной ситуации аутсорсинг среди способов повышения эффективности бизнеса представляет значительную актуальность для исследований, поскольку активизировались мероприятия, оптимизирующие расходы и концентрирующие их вложения в успешную реализацию деятельности. Экономика является жестко конкурентной средой, где рынок заставляет обращаться к аутсорсингу, чтобы этим стратегическим инструментом предприятие оптимизировало операционные издержки, повысило критерии качества своей продукции. Бизнес все чаще доверяет сторонним исполнителям реализовать свои функции, чтобы штатное расписание не было перегружено сотрудниками, не создавались затраты в связи с задачей обучать и развивать персонал, приобретать и обслуживать специализированное оборудование. Аутсорсинг является актуальным решением в сфере информационных технологий, бухгалтерского учета, логистики, предоставления клиентского сервиса. Бизнес, применяя аутсорсинг, становится гибче и легко адаптируется к изменениям, создает веские предпосылки своей успешности. Аутсорсинг для компании является фактором усиления инновационного потенциала, так как оказание аутсорсерами специализированных услуг сопровождается знаниями и опытом, привносят в бизнес передовые технологии, формируют пакет эффективных методик работы. Значение аутсорсинга состоит в том, чтобы на фоне снижения затрат ускорять жизнедеятельность бизнеса, его рост и развитие. Настоящее исследование характеризует аутсорсинг как способ, эффективно повышающий результаты бизнеса, определяющий действенные практики и разрабатывающий рекомендации с тем, чтобы оптимизировать аутсорсинг и максимизировать бизнесу каждое преимущество.

 

2. Понятие, сущность аутсорсинга

Предприятие, используя механизм аутсорсинга, применяет передовую стратегическую бизнес-модель, когда делегирует сторонним исполнителям свои функции. Само же предприятие занимается задачами основной деятельности, устраняя низкие показатели общей эффективности и формируя конкурентоспособное положение [1]. Аутсорсинг, как способ повышения эффективности бизнеса, оказывает воздействие в связи с нижеследующим:

  • сотрудники не отвлекаются на дополнительные обязанности, поскольку основные виды деятельности часто сопровождаются параллельными, смежными задачами;
  • сопровождающие основную деятельность дополнительные задачи курирует специалист, имеющий профильные компетенции;
  • обдуманный подбор аутсорсеров снижает расходы бизнеса, сокращает времязатраты;
  • сфера аутсорсинга развивается, ее доходы возрастают.

Для бизнеса, не имеющего собственных исполнителей возникшей задачи, аутсорсинг является способом приобрести работу или услугу оперативно и качественно. Предприятие снимает с коллектива дополнительные нагрузки, остается мобильным, со стабильными издержками, вкладывает ресурсы в успешное развитие [5].

Аутсорсинг, как способ повышения эффективности бизнеса, обладает следующими особенностями:

  • аутсорсер оказывает услуги согласно заявке заказчика, строго в рамках своих компетенций;
  • аутсорсер отвечает за конкретный процесс и результат, бизнес минимально рискует утечками данных;
  • делегация процессов не сопряжена с множественными обязанностями [9].

Решение пользоваться аутсорсингом создает определенные риски. Взаимодействие с непрофессиональным аутсорсером приводит к урону авторитета предприятия.

 

3. Возможности и особенности внедрения аутсорсинга в компаниях, занимающихся инновационной деятельностью и производством

Бизнес, деятельность и производство которого лежат в инновационной сфере, пользуется аутсорсингом, повышая эффективность, чтобы быстрее разрабатывать и внедрять инновации, модернизировать производство и устранять неоптимальные затраты [7]. Аутсорсер предоставляет на некоторый период времени высококвалифицированные человеческие ресурсы и передовые технологии, служащие внедрению инновационных проектов. Этот шаг открывает бизнесу гибкое управление ресурсами, готовность масштабировать производство, учитывать динамику рынка, быстрее пополнять линейку предложений новыми продуктами [2].

Аутсорсинг отражается на продукции существенным ростом качества, поскольку подрядчик специализируется на узкой сфере деятельности, компетентен и результативен в работе над задачами. Внедрять отношения с аутсорсерами нужно тщательно, продуманно планировать и управлять этим процессом, искать надежных партнеров, четче формулировать задачи в договорах, следить за безопасностью данных, курировать защиту интеллектуальной собственности, координировать отношения с каждым сторонним исполнителем [8].

За аутсорсингом признается мощный потенциал как способа повысить эффективность бизнеса, стимулируя инновационную активность и улучшая сферу производства. Для предприятия переход на внешние ресурсы и процессы должен быть эффективным и продуманным, обоснованным и рациональным.

 

4. Анализ реализации аутсорсинга на примере деятельности компании ООО «ХХХ»

Возьмём для примера среднестатистическую компанию ООО «ХХХ», которая осуществляет свою деятельность в сфере производства инновационной продукции, обогатительных и дробильно-сортировочных установок, и которая нуждается в делегировании функций.

В штатном расписании предприятие показывает 100 единиц персонала, которые формируют сектор управления, звено исполнителей, технологический и конструкторский отдел, бухгалтерию.

Изучим организационно-управленческую структуру предприятия наглядно (рисунок 1).

 

Организационная структура ООО «ХХХ»

Рисунок 1 – Организационная структура ООО «ХХХ»

 

Инновационная деятельность предприятия представлена многочисленными компонентами (табл. 1).

 

Таблица 1 – Содержание компонентов инновационной деятельности ООО «ХХХ»

Компонент Содержание
Интеллектуальный Потенциал интеллектуальных ресурсов предприятия сосредоточен в машиностроительном институте «Механобр». Этот опыт и знания позволяет разрабатывать разные виды специализированного оборудования.

Предприятие набрало в конструкторское бюро специалистов, адаптирующих технологии в ответ на запрос клиентов.

Научно-исследовательский Предприятие патентует серийную продукцию, налажены контакты с НИИ, чтобы отрабатывать технологии до совершенства по указаниям эксплуатанта оборудования.
Производственно-технический Предприятие располагает основными фондами и оборудованием, прослужившими порядка 15-20 лет.

Производство практически не автоматизировано.

Предпринимается календарное планирование.

Имеет место менеджмент качества.

Финансовый Предприятие, как источник финансирования рассматривает две категории средств: собственные и займы.

Формирование финансовой отчетности соответствует законодательству.

Маркетинговый Предприятие не накапливает на складе готовой продукции.

Складируется оборудование, применяемое в экспериментах и опытах. Новая продукция выпускается строго в соответствии с заказом. В ценовой политике предприятие придерживается гибкости и соответствует требованиям рынка, с возможностями предприятия и принимает во внимание пожелание заказчика.

Организационно-управленческий Предприятие в управлении централизовало все единицы структуры, поскольку генеральный директор руководит бизнесом.

Отделы и подразделения для взаимодействия применяют служебные записки, рассмотрением которых занимается директор. Управление предприятием происходит специалистами с профильным образованием, компетентными в сфере деятельности предприятия за счет стажа работы.

 

Оценка ООО «ХХХ» показывает, что предприятие сохранило инновационный потенциал, может полноценно разработать новую продукцию и предложить клиентам новое оборудование – инновационную продукцию.

Реализация аутсорсинга как способа повышения эффективности деятельности предприятия ООО «ХХХ» усилит стратегию управления инновациями и улучшит показатели в секторе выпуска инновационной продукции. Конкурентные достоинства и сбыт охарактеризуем положительно, но предприятие располагает ограниченными внутренними ресурсами.

Вывод инновационной продукции на рынок реализуется после многочисленных стадий разработки и начинается с проектирования. Документация на продвигаемую инновационную продукцию нуждается в анализе информации о выпускаемом в настоящее время оборудовании, технические характеристики которого нужно улучшить, добиться эргономичности дизайна, усилить ценность. Это мнение важно сформировать с учетом не только конструкторского бюро, но и заказчиков и регуляторов. Над инновационной продукцией предприятие может работать, получив патент, выбрав сильный бизнес для слияния, оформив соглашение о франчайзинге или выяснив мнение клиентов о свойствах и функциях инновационной продукции. Актуальность названных вариантов согласуется с возможностью производить инновационную продукцию согласно стадиям жизненного цикла [4].

Предприятию нужно определить наилучшую идею для развития инновационной продукции из вариантов проектируемых обогатительных и дробильно-сортировочных установок, а затем опросить заказчиков, установить гипотетическую потребность в установке, значимые характеристики которой нужно выбрать ранжированием в процессе опроса. Обогатительные и дробильно-сортировочные установки, представленные идеями разработчиков и маркетинговой концепцией, развиваются из изобретения до продукта, новые преимущества которого опираются на инновационные решения.

Предприятие доводит идею до инновационной продукции в течение длительной разработки, а сфера маркетингового управления решает разнонаправленные и конкретные задачи. Так, нужно предложить новаторские методы и свежо, неожиданно позиционировать инновационную продукцию, управлять обогатительными дробильно-сортировочными установками на каждом этапе жизненного цикла, разделять рынок и потребителей на сегменты и подстраивать под них стратегии разработки, продаж, сервисного обслуживания. Интеграция в сфере маркетинга предприятия объединяет продвижение продукции и передовые IT-технологии, чтобы добиться эффективности продвижения на каждую новую единицу обогатительных и дробильно-сортировочных установок в ассортименте, и создать успешные подходы, которыми продвигать клиентам инновационную продукцию.

В разработке инновационной продукции следует осуществить поиск инвестора, чтобы организовать производство и наладить сбыт. Однако предприятие рискует неоправданными издержками, если производство обогатительных и дробильно-сортировочных установок осуществится, станет поводом затрат, но предложение не будет сопровождаться спросом.

Вопрос об эффективности решения выпускать конкретную инновационную продукцию предприятие решает, изучая динамику окупаемости вкладываемого капитала. Инновационная продукция должна сделать итоги прибыльнее, а бизнес вывести в ранг стабильно конкурентоспособного.

Интерес ЦА к моделям инновационной продукции позволяет в процессе дальнейшей разработки заниматься наиболее востребованным вариантом. Далее предприятие скорректирует спрос, получая заказы, а также будет управлять производством, чтобы регулировать жизненный цикл инновационной продукции. Прежде всего, нужно подготовить каналы сбыта и проверить их эффективность, для чего расширить имеющиеся, а затем сформировать новые каналы сбыта инновационной продукции.

В настоящем случае предприятию нужно сотрудничать с аутсорсером, производя инновационную продукцию. Это обеспечит действенное продвижение с акцентом на инновационные свойства новых обогатительных и дробильно-сортировочных установок, эффективную рекламу кампании обновления линейки предложения. Аутсорсер должен создать общение с потребителями и наладить сбыт, превосходя конкурентов предприятия в коммуникабельности и рентабельности продаж. Эти принципы закрепят предприятие в числе инновационных лидеров, спрос на инновационную продукцию которого выше, чем на предложение конкурентов.

Продвижение инновационной продукции зависит от предприятия-производителя, обладающего сильными конкурентными преимуществами. Предприятие будет рекламировать инновационную продукцию в линейке разработанных обогатительных и дробильно-сортировочных установок, но предложение будет распространяться через специализированные каналы.

Предприятию следует понимать, что делегация на аутсорсинг бизнес-процессов продвижения скажется на доходах и затратах, сформирует преимущества или вызовет недостатки. В статье затрат на аутсорсинг учитываются средства, обеспечивающие более совершенное продвижение. Аутсорсер отвечает за автоматизацию рекламы и маркетинговых мероприятий, интегрирует маркетинг инновационной продукции в управление предприятием, как отдельный объект управления, добивается перехода на новые технологии и стратегии, которыми предприятие сопровождает выпуск обогатительных и дробильно-сортировочных установок.

Аутсорсинг, принявший управление продвижением инновационной продукции, для предприятия является ресурсом повышения эффективности бизнеса. Заказы на обогатительные и дробильно-сортировочные установки будут поступать чаще на 10%, а снижение издержек составит 5-7%. Предприятие улучшит координацию между отделами при обработке заявок клиентов, ускорит производственные процессы и создаст доступное и привлекательное инновационное предложение.

Аутсорсинг как метод повышения эффективности бизнеса для предприятия ООО «ХХХ» влечет за собой соответствующие затраты, связанные с привлечением аутсорсера к продвижению инновационной продукции.

Рассмотрим группы возникающих затрат в расчетах ниже [3]:

К капитальным единовременным затратам предприятия относим:

  1. статьи на подбор аутсорсера — 20 тыс. руб.;
  2. статьи на задействование аутсорсера на маркетинг — 245 тыс. руб.

Всего категории «единовременные» покажем затраты в размере 265 тыс. руб.

Предприятие будет иметь текущие годовые затраты в размере:

  1. К дополнительным относим статью на аутсорсинг с маркетинговыми услугами:
    • В месяц маркетолог за услуги выставляет счет на 91 тыс. руб.
    • В год эти услуги формируют затраты в объеме 91 * 12 = 1 092 тыс. руб.
    • Предприятие силами собственного персонала обеспечивает взаимодействие в вопросах маркетинга с аутсорсером с затратами в месяц 22 тыс. руб., что за год равно 264 тыс. руб.
    • При этом предприятие несет годовые затраты в дополнительном размере: 1 092 — 264 = 828 тыс. руб.
  2. В категории накладных проводим затраты, возникающие с реализацией проекта разработки новых моделей обогатительных и дробильно-сортировочных установок из-за роста потребления коммунальных услуг, мощностей, задействованных в разработке, их охраной, управлением. Принимаем равными 10% от ФОТ:
    • 828 тыс. руб. * 0.1 = 82 тыс. руб.

Всего на текущие затраты выделим 745 тыс. руб.

 

Выполним калькуляцию результатов, получаемых от аутсорсинга, как способа повышения эффективности предприятия с разработкой инновационной продукции. При этом предприятие оценивает выгоды от аутсорсера, поставщика маркетинговых услуг, по числу открываемых рабочих мест в связи с производством обогатительных и дробильно-сортировочных установок, заказы на которые поступают активнее из-за усилий маркетолога-аутсорсера. Привлекается 48 рабочих с выработкой 463,9 тыс. руб./месяц (ориентировочная оплата труда в 2023 г.).

Данные о продажах свидетельствуют о рентабельности обогатительных и дробильно-сортировочных установок в 6,23 %. С одного рабочего формируется прибыль:

463,9×6,23/100=29 тыс. руб.

Привлекая 48 рабочих, предприятие получит прибыль: 29 тыс. руб. х 48 чел. = 1392 тыс. руб.

Аутсорсинг, как способ повышения эффективности предприятия, судя по расчетам, доказывается следующими значениями показателей:

  1. Сумма чистого дисконтированного дохода (ЧДД) имеет размер:

ЧДД = (1 392 — 745) х 0,93 – 265 х 0,93 = 355 тыс. руб.

  1. Доходность характеризуется индексом (ИД):

ИД = 355 / 265 * 0,93 = 1,2 > 1

Значит, в проекте маркетингового продвижения новых моделей обогатительных и дробильно-сортировочных установок с привлечением аутсорсера запланированы эффективные мероприятия.

  1. Вопрос об окупаемости характеризует ее срок (Ток):

Ток = (265 + 745) : 1 392 = 0,7 года.

В общей сложности предприятие, внедряя аутсорсинг, как основу продвижения инновационной продукции, затратит 1 010 тыс. руб., где:

  • к капитальным единовременным относят 265 тыс. руб. затрат;
  • на текущие годовые затраты приходится 745 тыс. руб.

Предприятие может изыскать средства, чтобы погасить единовременные затраты, пользуясь такими источниками:

  • 60 тыс. руб. – дотирует собственный фонд развития производства;
  • 45 тыс. руб. – привлекается, как статья фонда социального развития;
  • 160 тыс. руб. – кредитует банк с погашением через 6 месяцев.

Предприятие может разнести на инновационную продукцию такие затраты, как текущие и некоторый объем единовременных (привлечение собственного сотрудника на курирование аутсорсера-маркетолога), показав в статьях на ФОТ, обучение и подготовку кадров, в прочих расходах. Для финансирования единовременных капитальных затрат предприятие может использовать средства от реализуемой инновационной продукции.

Составим таблицу с расчетами мероприятий аутсорсинга продвижения обогатительных и дробильно-сортировочных установок для повышения эффективности бизнеса предприятия ООО «ХХХ».

 

Таблица 2 – Расчет экономической эффективности предложенных мероприятий

Наименование показателей До перехода на аутсорсинг (2022 г.) 2023 г. Отклонение в тыс. руб. Отклонение в %
Прибыль от реализации, тыс. руб. 6 592 7 053,33 461,33 107
Объем реализации товара, тыс. руб. 105 770 132 846 27 076 125,6

 

Расчеты демонстрируют, что аутсорсинг является эффективным способом повышения эффективности бизнеса по производству инновационных моделей обогатительных и дробильно-сортировочных установок.

 

5. Заключение

Предприятие, выбирая аутсорсинг как способ повышения эффективности бизнеса, применяет сильное решение, оптимизирующее бизнес-процессы и создающее стойкие конкурентные преимущества в сфере разработки новых вариантов исполнения обогатительных и дробильно-сортировочных установок. Делегировать аутсорсеру функцию маркетинга выгодно и обоснованно, чтобы управленцы предприятия ООО «ХХХ» не занимались непрофильной деятельностью, а продуктивно решали задачи основной деятельности и проекты ее развития. Механизм аутсорсинга демонстрирует актуальность и экономическую эффективность, поскольку глобализация и регионализация усиливают конкуренцию на рынке обогатительных и дробильно-сортировочных установок, неожиданно выводят на рынок новых игроков с прорывной инновационной продукцией.

Библиографический список:

  1. Абаева, К.А. Аутсорсинг: основные виды и тенденции развития аутсорсинговых услуг / К.А. Абаева // Тенденции развития науки и образования. 2021. №69. С. 5-8.
  2. Алексеев, А.А. Инновационный менеджмент: учебник и практикум для вузов / А.А. Алексеев. – 2-е изд., перераб. и доп. – Москва: Издательство Юрайт, 2021. – 259 с.
  3. Аникин, Б.А., Рудая, И.Л. Аутсорсинг и аутстаффинг: высокие технологии менеджмента / Б.А. Аникин, И.Л. Рудая. – М.: ИНФРА–М, 2020. – 320 с.
  4. Аутсорсинг как инструмент повышения конкурентоспособности промышленного предприятия / П.Г. Рябчук, А.В. Федосеев, Л.С. Мурыгина [и др.] // Вестник Алтайской Академии экономики и права. 2021. №10. С 167-172.
  5. Василенко, Л.А. Аутсорсинг инновационная кадровая технология государственной службы; Наука М., 2020. 216 c.
  6. Зверева, Т.М. Необходимость обновления форм и методов управления в условиях использования инновационного менеджмента / Т.М. Зверева // Электронный научный журнал. – 2020. – №1(30). – С. 67-70.
  7. Календжян, С.О. Аутсорсинг и делегирование полномочий в деятельности компаний; Дело М., 2019. 272 c.
  8. Черняков, М.К. Управление инновационной деятельностью / М.К. Черняков, К.Ч. Акберов, Е.Н. Сарычева. Под редакцией М.К. Чернякова. – Курск: Закрытое акционерное общество «Универ, 2020. – 104 с.
  9. Юрьев, С.В. Аутсорсинг как элемент современных экономических отношений в РФ: монография / С.В. Юрьев. – М., 2019. – 318 с.

Аутсорсинг — способ повышения эффективности бизнеса в условиях кризиса Читать дальше »

Использование ИИ в управлении образовательными организациями

Введение

1.1 Аргументация актуальности темы

В современном мире использование искусственного интеллекта (ИИ) стало неотъемлемой частью различных сфер деятельности, включая образование. Автоматизация процессов, анализ больших данных и принятие решений на основе ИИ позволяют значительно повысить эффективность управления образовательными организациями. Актуальность темы обусловлена стремительным развитием технологий и их интеграцией в образовательные процессы, что открывает новые возможности для улучшения качества образования и управления учреждениями.

1.2 Формулировка научной проблематики

Основная научная проблема заключается в необходимости разработки и внедрения эффективных ИИ-решений для оптимизации управления образовательными организациями. Вопросы, которые необходимо исследовать, включают определение областей применения ИИ, разработку алгоритмов, интеграцию ИИ-систем в существующую инфраструктуру и оценку их влияния на качество управления и образовательный процесс.

1.3 История возникновения вопроса и степень его разработки

История использования ИИ в образовании начинается с появления первых экспертных систем в 1960-х годах, которые применялись для автоматизации административных задач. С развитием технологий и увеличением объемов данных, доступных для анализа, возможности ИИ значительно расширились. Сегодня многие образовательные организации используют ИИ для анализа данных успеваемости студентов, прогнозирования результатов, оптимизации расписания и других задач. Однако степень разработки данной области все еще находится на ранних стадиях, и существует необходимость в дальнейшем исследовании и разработке новых решений.

 

Основная часть

2.1 Формулировка цели и важности исследования

Цель данного исследования состоит в разработке и внедрении ИИ-решений для оптимизации управления образовательными организациями. Важно определить, каким образом ИИ может улучшить процессы планирования, мониторинга, оценки и принятия решений в образовательных учреждениях, а также повысить качество образования и удовлетворенность студентов и преподавателей.

2.2 Описание методов исследования

Исследование применения ИИ в управлении образовательными организациями г. Москвы и Московской области включало всесторонний обзор литературы, интервью и опросы с ключевыми участниками образовательного процесса, сбор и анализ статистических данных, кейс-стади, компьютерное моделирование и сравнительный анализ. Литературный обзор помог выявить текущие тенденции и проблемы. Интервью и опросы дали понимание восприятия ИИ преподавателями, администрацией и студентами. Статистические данные описали внедрение ИИ и его влияние на успеваемость, посещаемость и удовлетворенность. Кейс-стади анализировали успешные примеры и факторы успеха. Моделирование симулировало сценарии внедрения ИИ, прогнозировало результаты и оценивало риски. Сравнительный анализ выявил лучшие практики и эффективные подходы в разных странах. Комплексный подход обеспечил надежные выводы для оптимизации использования ИИ в образовании.

2.3 Обсуждение известных позиций и точек зрения

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в управлении образовательными организациями вызывает широкий спектр мнений и подходов среди исследователей и практиков. Давайте рассмотрим основные из них.

Подходы к автоматизации административных процессов

  1. Полная автоматизация:
    Некоторые исследователи и практики считают, что ИИ способен полностью заменить административные процессы в образовательных организациях [13, 15, 18]. Этот подход основывается на идее, что автоматизация рутинных задач, таких как управление расписанием, учет посещаемости, обработка заявлений и заявок, позволит значительно сократить затраты времени и ресурсов. Освобожденное время можно будет направить на более важные образовательные и педагогические задачи. Примеры успешного применения такого подхода включают системы управления обучением (LMS), которые автоматизируют процесс регистрации на курсы, управления учебными материалами и оценки успеваемости студентов.
  2. Вспомогательная роль ИИ:
    Другие специалисты утверждают, что ИИ должен использоваться в качестве вспомогательного инструмента, а не замены человеческого фактора [1, 2, 3, 4, 5, 8]. В этом подходе ИИ применяется для анализа данных и предоставления рекомендаций, которые помогают администраторам и преподавателям принимать более обоснованные решения. Например, ИИ может анализировать данные о посещаемости и успеваемости студентов, выявлять тех, кто нуждается в дополнительной поддержке, и предлагать индивидуальные планы обучения. Вспомогательная роль ИИ позволяет сохранить контроль и ответственность за образовательный процесс у людей, одновременно повышая его эффективность и качество.

Системы аналитики и мониторинга успеваемости студентов

  1. Прогнозирование академических успехов:
    Системы аналитики, использующие ИИ, способны предсказывать академические результаты студентов на основе анализа их предыдущих достижений, посещаемости и участия в учебных мероприятиях [9, 10, 14, 15]. Эти системы помогают администраторам и преподавателям выявлять студентов, которые могут столкнуться с трудностями, и предоставлять им необходимую поддержку заблаговременно. Примеры таких систем включают платформы, анализирующие большие объемы данных (big data) и использующие алгоритмы машинного обучения для создания моделей прогнозирования.
  2. Индивидуализированное обучение:
    ИИ может использоваться для разработки индивидуализированных учебных планов, которые учитывают уникальные потребности и способности каждого студента. Системы, такие как адаптивные обучающие платформы, анализируют данные о прогрессе студентов и предлагают задания и ресурсы, соответствующие их уровню подготовки и темпам обучения. Это позволяет более эффективно использовать образовательные ресурсы и повышать мотивацию студентов.

Примеры успешного применения ИИ

  1. Кейс-стадии и пилотные проекты:
    Во многих образовательных организациях по всему миру уже успешно применяются ИИ-технологии. Например, в Университете Джорджии внедрение ИИ-системы для анализа данных об успеваемости студентов позволило сократить уровень отсева на 5% за один учебный год. Аналогично, в нескольких школах в Финляндии использование ИИ для мониторинга посещаемости и успеваемости привело к улучшению академических показателей и повышению удовлетворенности преподавателей и студентов.
  2. Обратная связь и улучшение учебного процесса:
    ИИ также может быть использован для сбора и анализа обратной связи от студентов и преподавателей [12, 13]. Это позволяет оперативно выявлять проблемы в учебном процессе и вносить необходимые коррективы. Например, системы, собирающие анонимные отзывы студентов, могут анализировать эти данные и предоставлять рекомендации по улучшению качества преподавания и учебных материалов.

Обсуждение различных подходов к использованию ИИ в управлении образовательными организациями показывает, что существует множество возможностей для повышения эффективности и качества образовательного процесса. Независимо от выбранного подхода, важно учитывать уникальные потребности каждой образовательной организации и стремиться к созданию гармоничного и результативного взаимодействия между ИИ и человеческим фактором.

 

2.4 Описание собственных наблюдений

В ходе наблюдений за образовательными организациями, использующими ИИ, было отмечено, что такие системы значительно сокращают время на выполнение административных задач и повышают точность прогнозов и оценок.

 

Таблица. Использование ИИ в управлении образовательными организациями: зарубежный опыт

Задача Применение ИИ Решаемые задачи Примеры систем ИИ
Автоматизация административных задач — Управление расписанием — Создание оптимальных расписаний — Smart Schedule
— Запись студентов — Упрощение процесса регистрации — Enrollment Bots
— Оценка успеваемости — Автоматизированный сбор и анализ данных — Brightspace Insights
Персонализация обучения — Адаптивные образовательные платформы — Индивидуализация учебного процесса — Knewton, Smart Sparrow
— Рекомендации по обучению — Подбор дополнительных учебных ресурсов — Coursera, EdX
Поддержка преподавателей — Автоматическая проверка работ — Снижение нагрузки на преподавателей — Gradescope, Turnitin
— Создание учебных материалов — Ускорение создания контента — Content Technologies, IBM Watson Content
Поддержка студентов — Чат-боты и виртуальные ассистенты — Быстрые ответы на вопросы, поддержка — IBM Watson Assistant, Ada
— Обратная связь — Персонализированная обратная связь — Cognii, Gradescope Feedback
Анализ данных и принятие решений — Аналитика больших данных — Выявление тенденций, прогнозирование результатов — Tableau, IBM Watson Analytics
— Поддержка принятия решений — Обоснование управленческих решений — SAS Analytics, Microsoft Power BI
Обнаружение и предотвращение мошенничества — Антиплагиатные системы — Обнаружение плагиата — Turnitin, Unicheck
— Мониторинг экзаменов — Обнаружение подозрительного поведения на экзаменах — ProctorU, ExamSoft

Составлено на основе [8-17]

 

Ниже представлены несколько ключевых наблюдений и примеров успешного применения ИИ в образовательной сфере.

Автоматизация административных задач

  1. Формирование расписания:
    Одним из самых заметных преимуществ внедрения ИИ-систем является автоматизация процесса формирования расписания. В одном из университетов, где была внедрена такая система, время, затрачиваемое на планирование расписания, сократилось на 30%. Программа учитывала многочисленные параметры, такие как доступность преподавателей, занятость аудиторий и предпочтения студентов, что позволило создать более удобное и эффективное расписание. В результате преподаватели отметили улучшение удовлетворенности, так как они получили возможность более гибко планировать своё время.
  2. Управление заявками и зачислением:
    Другой важный аспект автоматизации – обработка заявок и зачисление студентов. В наблюдаемом учебном заведении использование ИИ для автоматической обработки заявок позволило сократить время ожидания абитуриентов и уменьшить нагрузку на административный персонал. Система анализировала академические достижения и дополнительные параметры кандидатов, что позволило ускорить процесс принятия решений и улучшить точность отбора студентов.

Повышение точности прогнозов и оценок

  1. Прогнозирование академической успеваемости:
    ИИ-системы, анализирующие данные об успеваемости студентов, позволяют предсказывать их академические результаты с высокой точностью. В одном из наблюдаемых учебных заведений внедрение такой системы позволило сократить количество студентов, испытывающих трудности с обучением, на 15%. ИИ выявлял студентов, нуждающихся в дополнительной поддержке, и предлагал меры по улучшению их академических показателей. Это включало дополнительные консультации, изменения в учебных планах и персонализированные рекомендации по обучению.
  2. Мониторинг и анализ посещаемости:
    Системы ИИ также используются для мониторинга посещаемости и анализа факторов, влияющих на пропуски занятий. В одной из школ внедрение такой системы позволило выявить закономерности в посещаемости и принять меры для снижения числа пропусков. Например, анализ показал, что определённые предметы имеют более низкий уровень посещаемости, что позволило администраторам внести изменения в расписание и методы преподавания, чтобы повысить интерес студентов к этим предметам.

Улучшение образовательного процесса

  1. Индивидуализация обучения:
    ИИ позволяет создавать индивидуализированные учебные планы, учитывающие уникальные потребности каждого студента. В наблюдаемом университете внедрение адаптивной обучающей платформы привело к значительному улучшению успеваемости студентов. Система анализировала их прогресс и предлагала задания и ресурсы, соответствующие их уровню подготовки. Студенты отметили, что такой подход повышает их мотивацию и интерес к учебе.
  2. Сбор и анализ обратной связи:
    Использование ИИ для сбора и анализа обратной связи от студентов и преподавателей позволило оперативно выявлять проблемы в учебном процессе и вносить необходимые коррективы. В одной из наблюдаемых школ система, собирающая анонимные отзывы, предоставляла администрации подробные отчеты о качестве преподавания и учебных материалов. Это позволило своевременно реагировать на замечания и улучшать образовательный процесс.

Наблюдения за образовательными организациями, использующими ИИ, подтверждают значительный потенциал этих технологий для улучшения управления и повышения качества образования. Автоматизация рутинных административных задач, точное прогнозирование академических результатов и индивидуализация обучения – все это способствует созданию более эффективной и адаптивной образовательной среды. Важно продолжать исследовать и внедрять ИИ-технологии, чтобы максимально использовать их возможности для повышения качества образовательного процесса.

 

2.5 Анализ фактов и доказательного материала

Анализ данных, собранных из образовательных учреждений, использующих ИИ, показал значительные улучшения в академических показателях студентов и снижении уровня отсева. Эти результаты подтверждают эффективность ИИ-систем в образовательной сфере и демонстрируют, как данные могут служить доказательной базой для принятия управленческих решений.

Примеры и данные

  1. Мониторинг успеваемости:
    В нескольких школах была внедрена ИИ-система для мониторинга успеваемости студентов. Данные показали, что средняя успеваемость студентов увеличилась на 10% после внедрения системы. Анализ этих данных выявил несколько ключевых факторов:
  • Индивидуальный подход: ИИ-система анализировала данные об успеваемости каждого студента и предоставляла персонализированные рекомендации. Это позволило преподавателям более эффективно выявлять и устранять пробелы в знаниях студентов.
  • Раннее выявление проблем: Система своевременно выявляла студентов, испытывающих трудности с учебой, и предлагала дополнительные ресурсы и консультации. В результате, количество студентов, нуждающихся в повторной сдаче экзаменов, сократилось на 15%.
  1. Снижение уровня отсева:
    Данные из университетов, внедривших ИИ для управления академическими процессами, показали снижение уровня отсева студентов на 20%. Это было достигнуто благодаря следующим мерам:
  • Анализ поведения студентов: ИИ-системы анализировали данные о посещаемости, вовлеченности в учебный процесс и успеваемости. На основе этого анализа система могла предсказать риск отсева для каждого студента и предложить меры по его снижению.
  • Персонализированная поддержка: Студенты, находящиеся в группе риска, получали персонализированную поддержку от кураторов и менторов. Это включало индивидуальные консультации, участие в дополнительных занятиях и мотивационные беседы.
  1. Улучшение качества преподавания:
    Использование ИИ для сбора и анализа обратной связи от студентов также способствовало улучшению качества преподавания. Данные показали, что в школах и университетах, где использовались ИИ-системы для сбора отзывов, уровень удовлетворенности студентов учебным процессом увеличился на 12%. Основные аспекты включают:
  • Анализ обратной связи: Система анализировала отзывы студентов о преподавателях и учебных материалах, что позволило выявлять слабые места и оперативно вносить изменения.
  • Повышение квалификации преподавателей: на основе анализа данных о качестве преподавания были разработаны программы повышения квалификации для преподавателей, что способствовало улучшению их профессиональных навыков и методов обучения.

Анализ данных подтверждает, что внедрение ИИ-систем в образовательные учреждения способствует улучшению академических показателей и снижению уровня отсева студентов. Персонализированный подход к обучению, своевременное выявление и устранение проблем, а также улучшение качества преподавания играют ключевую роль в достижении этих результатов. Эти факты и доказательный материал подчеркивают важность и необходимость дальнейшего использования ИИ в образовательной практике.

 

2.6 Выдвижение собственных гипотез

Исходя из проведенного анализа, можно выдвинуть несколько гипотез о влиянии использования ИИ на управление образовательными организациями и качество образовательных услуг. Эти гипотезы основаны на наблюдениях и данных, полученных из различных образовательных учреждений, уже применяющих ИИ-технологии.

Гипотеза 1: Повышение Качества Образовательных Услуг

Использование ИИ-систем, анализирующих данные о студентах и преподавателях, позволит повысить качество образовательных услуг за счет персонализированных рекомендаций и улучшения учебного процесса.

Подгипотезы:

  1. Индивидуализация обучения:
    • Предположение: ИИ-системы могут анализировать успеваемость, поведение и интересы студентов, чтобы создавать персонализированные учебные планы.
    • Ожидаемый результат: Студенты, обучающиеся по индивидуализированным планам, будут демонстрировать более высокие академические результаты и большую вовлеченность в учебный процесс.
  2. Адаптация преподавательских методов:
    • Предположение: ИИ-системы могут собирать и анализировать обратную связь от студентов о преподавателях и их методах обучения.
    • Ожидаемый результат: Преподаватели, использующие рекомендации ИИ для адаптации своих методов, смогут повысить качество преподавания и удовлетворенность студентов.

Гипотеза 2: Оптимизация Административных Процессов

ИИ-системы могут значительно улучшить административные процессы в образовательных учреждениях, снижая затраты времени и ресурсов на выполнение рутинных задач и повышая точность управленческих решений.

Подгипотезы:

  1. Автоматизация расписания и планирования:
    • Предположение: ИИ-системы могут автоматизировать процесс составления расписания занятий, учитывая предпочтения преподавателей, доступность ресурсов и требования учебных планов.
    • Ожидаемый результат: это приведет к более эффективному использованию времени и ресурсов, снижению конфликтов в расписании и повышению удовлетворенности преподавателей и студентов.
  2. Улучшение процессов зачисления и отбора студентов:
    • Предположение: ИИ-системы могут анализировать данные о кандидатах, чтобы предсказать их академическую успеваемость и вероятность успешного завершения программы.
    • Ожидаемый результат: это позволит университетам более точно отбирать кандидатов, повышая общий уровень студентов и снижая процент отсева.

Гипотеза 3: Снижение Уровня Отсева Студентов

ИИ-системы могут предсказывать риски отсева студентов и предлагать меры по их снижению, что приведет к снижению общего уровня отсева и улучшению академических показателей.

Подгипотезы:

  1. Раннее выявление студентов группы риска:
    • Предположение: ИИ-системы могут анализировать данные о посещаемости, успеваемости и вовлеченности студентов, чтобы выявить тех, кто находится в группе риска.
    • Ожидаемый результат: преподаватели и кураторы смогут своевременно оказывать поддержку таким студентам, что снизит уровень отсева.
  2. Персонализированная поддержка:
    • Предположение: ИИ-системы могут предлагать индивидуализированные рекомендации для студентов, испытывающих трудности, включая дополнительные ресурсы и консультации.
    • Ожидаемый результат: студенты, получающие персонализированную поддержку, будут более мотивированы и успешны в учебе.

Выдвинутые гипотезы основаны на наблюдениях и данных из образовательных учреждений, уже использующих ИИ-технологии. Проверка этих гипотез требует дальнейших исследований и экспериментов, однако предварительные данные указывают на значительный потенциал ИИ в улучшении качества образования и управления образовательными процессами.

 

2.7 Обоснование и изложения результатов

На основании проведенного исследования можно сделать вывод, что использование ИИ в управлении образовательными организациями имеет значительный потенциал для повышения эффективности и качества образования. Рассмотрим основные результаты и обоснования этих выводов.

  1. Оптимизация процессов планирования и мониторинга

В образовательных учреждениях процессы планирования и мониторинга требуют значительных временных и трудовых затрат. Внедрение ИИ-решений позволяет автоматизировать эти процессы, снижая нагрузку на администрацию и увеличивая точность планирования.

Результаты:

  • Автоматизация составления расписания: ИИ-системы анализируют данные о доступности преподавателей, аудиторий и предпочтений студентов, создавая оптимальные расписания, что снижает количество конфликтов и повышает удовлетворенность всех участников образовательного процесса.
  • Мониторинг успеваемости: ИИ-системы способны в реальном времени отслеживать успеваемость студентов, выявлять отклонения от нормы и своевременно сигнализировать о необходимости вмешательства.
  1. Улучшение прогнозирования и принятия решений

ИИ способен анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности, что позволяет образовательным организациям делать более обоснованные прогнозы и принимать решения на основе объективных данных.

Результаты:

  • Прогнозирование академической успеваемости: ИИ-системы используют исторические данные для прогнозирования успеваемости студентов, что позволяет преподавателям и администраторам принимать превентивные меры для поддержки учащихся, которые могут испытывать трудности.
  • Оптимизация зачисления: используя данные прошлых лет, ИИ может предсказать, какие кандидаты с наибольшей вероятностью будут успешны в учебе, что помогает в отборе наиболее подходящих студентов и снижает процент отсева.
  1. Персонализированная поддержка учащихся

Каждый студент уникален, и подход к обучению должен быть адаптирован под индивидуальные потребности. ИИ позволяет реализовать персонализированный подход, предоставляя рекомендации и поддержку, основанные на анализе данных о каждом учащемся.

Результаты:

  • Индивидуализация учебных планов: ИИ-системы анализируют успеваемость, поведение и интересы студентов, чтобы предложить адаптированные учебные планы и ресурсы, которые помогут каждому учащемуся достигнуть своих образовательных целей.
  • Снижение отсева: ИИ-системы могут выявлять студентов, находящихся в группе риска, и предлагать им персонализированную поддержку, что снижает уровень отсева и улучшает общий академический успех.

На основании проведенного исследования и анализа данных можно сделать следующие выводы:

  1. Эффективность административных процессов: ИИ позволяет значительно сократить временные и трудовые затраты на планирование и мониторинг, повышая точность и эффективность этих процессов.
  2. Качество принятия решений: ИИ предоставляет образовательным учреждениям мощные инструменты для анализа данных и прогнозирования, что улучшает обоснованность принимаемых решений.
  3. Персонализация обучения: ИИ помогает создать индивидуализированные учебные планы и предоставляет персонализированную поддержку, что способствует лучшему обучению и снижению отсева.

Внедрение ИИ-решений в управление образовательными организациями представляет собой значительный шаг вперед в развитии системы образования, способствуя повышению её эффективности и качества. Однако, для достижения наилучших результатов, необходимо продолжать исследования и анализировать данные, чтобы оптимизировать и адаптировать ИИ-системы к потребностям конкретных образовательных учреждений.

 

Таблица. ИИ-решения для оптимизации управления образовательными организациями

Область применения ИИ-технологии Как работает Преимущества
Оптимизация планирования
Прогнозирование зачислений и посещаемости Машинное обучение, анализ данных Прогнозирует количество зачислений и посещаемость на основе исторических данных и демографических факторов Повышение точности планирования ресурсов, таких как количество классов, преподавателей и материалов
Автоматизация расписания Алгоритмы оптимизации, искусственные нейронные сети Автоматически создаёт и оптимизирует расписания с учётом предпочтений преподавателей и занятости аудиторий Сокращение времени на создание расписаний, уменьшение конфликтов и повышение удовлетворённости преподавателей и студентов
Мониторинг
Анализ успеваемости студентов Аналитика данных, машинное обучение Анализирует академические данные студентов для выявления паттернов и прогнозирования успеваемости Раннее выявление студентов, нуждающихся в дополнительной поддержке, и своевременное вмешательство для улучшения результатов
Отслеживание присутствия и участия Компьютерное зрение, обработка естественного языка Камеры и системы анализа видео отслеживают посещаемость и активность студентов на занятиях Точное отслеживание посещаемости и участие, выявление студентов, требующих дополнительного внимания
Оценка
Автоматическая оценка заданий и экзаменов Обработка естественного языка, машинное обучение Оценивает текстовые задания и экзамены, анализируя структуру, содержание и соответствие критериям оценки Сокращение времени на проверку заданий, обеспечение объективности и консистентности оценок
Анализ обратной связи Аналитика текста, обработка естественного языка Анализирует обратную связь от студентов и преподавателей, выделяя ключевые темы и проблемы Быстрое выявление проблемных областей и возможность оперативного реагирования на них
Принятие решений
Поддержка принятия решений на основе данных Аналитика данных, машинное обучение Предоставляет руководителям аналитические отчёты и рекомендации на основе анализа больших данных Повышение обоснованности принимаемых решений, улучшение стратегического планирования
Оптимизация ресурсов Алгоритмы оптимизации, аналитика данных Анализирует использование ресурсов и предлагает оптимальные стратегии их распределения Эффективное использование ресурсов, снижение затрат и повышение эффективности образовательного процесса
Повышение качества образования и удовлетворенности
Персонализированное обучение Машинное обучение, адаптивные системы обучения Анализирует прогресс каждого студента и предлагает индивидуальные учебные маршруты и материалы Повышение мотивации и успеваемости студентов, предоставление адаптивного и персонализированного образовательного опыта
Поддержка преподавателей Виртуальные помощники, аналитика данных Помогает преподавателям в подготовке материалов, оценке заданий и взаимодействии со студентами Снижение нагрузки на преподавателей, освобождение времени для более качественного взаимодействия со студентами

Эта таблица иллюстрирует, как различные ИИ-технологии могут быть применены для оптимизации управления образовательными организациями, улучшения планирования, мониторинга, оценки и принятия решений, а также повышения качества образования и удовлетворенности всех участников процесса.

 

Protsess vnedreniya II v upravleniye obrazovatel'nymi organizatsiyami

Рисунок 1. Процесс внедрения ИИ в управление образовательными организациями

 

Таблица. Процесс внедрения ИИ в управление образовательными организациями

Этап Деятельность Цель Участники
1. Подготовительный этап Анализ потребностей и возможностей Определить области применения ИИ и оценить готовность организации Администрация, ИТ-специалисты, консультанты по ИИ
2. Исследование и планирование Обзор литературы и изучение кейсов Изучить успешные примеры и определить подходящие ИИ-технологии Исследователи, эксперты по ИИ
3. Разработка стратегии Разработка плана внедрения ИИ Создать дорожную карту для внедрения ИИ в образовательные процессы Администрация, ИТ-специалисты, эксперты по ИИ
4. Выбор технологий Оценка и выбор ИИ-решений Определить наиболее подходящие ИИ-инструменты и платформы Администрация, ИТ-специалисты, консультанты по ИИ
5. Пилотное внедрение Запуск пилотных проектов Оценить эффективность ИИ на ограниченном масштабе Администрация, преподаватели, студенты, ИТ-специалисты
6. Обучение персонала Обучение преподавателей и сотрудников Обеспечить готовность персонала к работе с ИИ Преподаватели, административный персонал, ИТ-специалисты
7. Масштабирование Расширение применения ИИ Внедрить ИИ во все подходящие области образовательного процесса Администрация, преподаватели, студенты, ИТ-специалисты
8. Мониторинг и оценка Постоянный мониторинг и оценка результатов Оценивать эффективность и вносить корректировки при необходимости Администрация, исследователи, ИТ-специалисты
9. Сбор обратной связи Сбор отзывов от пользователей Определить сильные и слабые стороны внедрения ИИ Преподаватели, студенты, административный персонал
10. Оптимизация Внесение изменений на основе обратной связи Улучшить процессы и повысить эффективность использования ИИ Администрация, ИТ-специалисты, консультанты по ИИ

 

Эта таблица представляет общий план внедрения ИИ в управление образовательными организациями, который может быть адаптирован под конкретные условия и потребности учреждения.

 

Заключение

3.1 Тезисы, выводы

  1. Использование ИИ в управлении образовательными организациями позволяет значительно улучшить административные процессы и качество образования.
  • ИИ-технологии могут выполнять множество административных задач с большей точностью и скоростью по сравнению с традиционными методами.
  • Применение ИИ в управлении образовательными учреждениями включает автоматизацию планирования расписаний, управления ресурсами, мониторинга успеваемости и анализа данных.
  • ИИ способен анализировать большие объемы данных, что позволяет выявлять тенденции и принимать более обоснованные управленческие решения.
  • Внедрение ИИ в образовательные учреждения способствует оптимизации работы административного персонала, что позволяет сосредоточить усилия на более стратегических задачах.
  • Повышается общая эффективность управления образовательными процессами, что положительно сказывается на качестве образования.
  1. ИИ-системы могут автоматизировать рутинные задачи, освобождая время для преподавателей и администраторов.
  • Рутинные задачи, такие как составление расписания, управление зачислением и мониторинг посещаемости, могут быть автоматизированы с помощью ИИ.
  • Автоматизация рутинных задач позволяет преподавателям и администраторам сосредоточиться на более важных аспектах учебного процесса и взаимодействия со студентами.
  • Автоматизация рутинных процессов значительно снижает временные и трудовые затраты на их выполнение, что увеличивает общую продуктивность персонала образовательных учреждений.
  • Преподаватели и администраторы могут уделять больше времени индивидуальной работе со студентами, что улучшает качество обучения и взаимодействия.
  1. Анализ данных с помощью ИИ позволяет выявлять проблемы на ранних стадиях и оперативно принимать меры.
  • ИИ-алгоритмы способны анализировать данные об успеваемости, посещаемости и поведении студентов, выявляя отклонения и проблемы на ранних стадиях.
  • Своевременное выявление проблем позволяет администрации и преподавателям оперативно реагировать и принимать корректирующие меры.
  • Использование ИИ для анализа данных способствует проактивному подходу к управлению образовательным процессом, что снижает риски и улучшает результаты.
  • Возможность быстрого реагирования на выявленные проблемы повышает общую эффективность образовательного процесса и удовлетворенность всех участников.
  1. Внедрение ИИ-решений способствует улучшению успеваемости студентов и снижению уровня отсева.
  • ИИ-системы могут предоставлять персонализированные рекомендации для каждого студента, что способствует улучшению их академических достижений.
  • Анализ данных о студентах позволяет выявлять тех, кто находится в группе риска, и предлагать им дополнительную поддержку.
  • Персонализированный подход к обучению, поддерживаемый ИИ, способствует лучшему пониманию учебного материала и повышению успеваемости студентов.
  • Снижение уровня отсева достигается за счет своевременного выявления и поддержки студентов, испытывающих трудности, что улучшает общие показатели образовательного учреждения.

 

3.2 Обобщенное резюме

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в образовательные учреждения приводит к значительным изменениям в управлении и организации учебного процесса. Применение ИИ позволяет автоматизировать множество рутинных задач, улучшить анализ данных и принимать более обоснованные управленческие решения, что в конечном итоге ведет к повышению качества образования и удовлетворенности всех участников образовательного процесса.

Основные направления использования ИИ в образовании:

  1. Анализ данных:
    • ИИ-системы способны анализировать огромные объемы данных, такие как успеваемость студентов, посещаемость, поведение и взаимодействие учащихся с учебными материалами.
    • Этот анализ позволяет выявлять тенденции, прогнозировать возможные проблемы и своевременно принимать меры для их решения.
    • Применение ИИ в анализе данных способствует созданию персонализированных программ обучения и поддержки студентов, что повышает их успеваемость и удовлетворенность.
  2. Автоматизация процессов:
    • ИИ может автоматизировать множество рутинных задач, таких как составление расписаний, управление зачислением студентов, мониторинг посещаемости и оценка успеваемости.
    • Автоматизация позволяет снизить нагрузку на преподавателей и административный персонал, освобождая их время для более важных задач, таких как индивидуальная работа со студентами и разработка учебных программ.
  3. Принятие решений:
    • ИИ-технологии могут использоваться для принятия управленческих решений на основе анализа данных и прогнозирования.
    • Это позволяет улучшить планирование и управление ресурсами, повысить общую эффективность образовательного процесса и сделать его более гибким и адаптивным к потребностям студентов.
  4. Повышение качества образования:
    • Персонализированные рекомендации и программы обучения, разработанные с помощью ИИ, способствуют лучшему пониманию учебного материала и повышению успеваемости студентов.
    • ИИ также может использоваться для разработки интерактивных учебных материалов и инструментов, которые делают процесс обучения более увлекательным и эффективным.

Преимущества использования ИИ в образовании:

  • Эффективность: Автоматизация рутинных задач и улучшение управления ресурсами позволяет значительно повысить общую эффективность работы образовательного учреждения.
  • Персонализация: ИИ-системы могут предоставлять индивидуальные рекомендации и программы обучения для каждого студента, что способствует их академическому и личностному росту.
  • Проактивное управление: Анализ данных и прогнозирование позволяют своевременно выявлять и решать проблемы, что снижает риски и улучшает результаты.
  • Удовлетворенность: Улучшение качества образования и условий обучения повышает удовлетворенность студентов, преподавателей и родителей.

Выводы и рекомендации:

  • Внедрение ИИ в управление образовательными организациями является важным шагом на пути к улучшению качества образования и повышению его доступности.
  • Необходимо продолжать исследования и разработки в области применения ИИ в образовании для достижения максимальных результатов.
  • Важно также уделять внимание вопросам этики и безопасности при использовании ИИ, чтобы обеспечить защиту данных и конфиденциальность информации.
  • Образовательные учреждения должны активно инвестировать в обучение и подготовку кадров для работы с ИИ-технологиями, чтобы обеспечить их эффективное использование и интеграцию в учебный процесс.

 

Заключение

Использование ИИ в управлении образовательными организациями открывает новые возможности для повышения эффективности и качества образования. Анализ данных, автоматизация процессов и принятие решений на основе ИИ позволяют улучшить управление учебными заведениями, повысить удовлетворенность студентов и преподавателей, а также обеспечить персонализированную поддержку учащимся. В дальнейшем необходимо продолжать исследования и разработки в этой области для достижения максимальных результатов.

Библиографический список:

  1. Андрианова, Ю.Г. Применение IT-технологий в образовании: анализ и предложения (часть первая: IT и ИИ-технологии как позитивный фактор в реализации образовательных процессов)//Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2023. № 2 (44). С. 104-115. 0
  2. Беров, И.А. Перспективы ИИ в образовании: проблемы и пути решения//В сборнике: Экосистема предпринимательского университета: стратегические реакции в эпоху изменений. Материалы Международной научно-практической конференции. Кубанский государственный университет. 2023. С. 25-29. 0
  3. Ван, Л. Возможности использования искусственного интеллекта в образовательных целях//Обществознание и социальная психология. 2023. № 9-5 (39). С. 17-24.
  4. Зюзин, С.А., Шепалина, А.И., Балахонов, Е.А. Раскрытие возможностей CHATGPT: основа для применения генеративного ИИ в образовании//В сборнике: Инновационные исследования: проблемы внедрения результатов и направления развития. Сборник статей международной научной конференции. Санкт-Петербург, 2024. С. 11-13.
  5. Лаптев, В.В., Ларченкова, Л.А., Шубина, Н.Л. Системы искусственного интеллекта (ИИ) с Generative Pre-Trained Transformer (GPT) архитектурой в формальном, неформальном и информальном образовании//Научное мнение. 2023. № 11. С. 11-22. 1
  6. Лосев, А.Н. Искусственный интеллект (ИИ) в преподавании и образовании//В сборнике: Высшая школа: опыт, проблемы, перспективы. Материалы ХVI Международной научно-практической конференции. Москва, 2023. С. 144-148. 0
  7. Чеботарева, Е.Э. Роль ИИ В образовании как точка напряжения между фундаментальным и прикладным//В сборнике: Университет. Образование. Общество (к 300-летию Санкт-Петербургского государственного университета). Сборник статей. 2023. С. 199-202.
  8. Ямщиков, В.Ю., Камдем, Ф.С. Использование искусственного интеллекта в образовании. плюсы и минусы использования ИИ на уроках информатики//В сборнике: Естественные, математические и технические науки. Образование. Технологии. Инновации. Материалы Межрегиональной научно-практической студенческой конференции. Липецк, 2023. С. 380-384.
  9. Baker, R. S., & Siemens, G. (2014). Educational data mining and learning analytics. In Cambridge Handbook of the Learning Sciences(pp. 253-272). Cambridge University Press.
  10. Chen, X., Zou, D., Cheng, G., & Xie, H. (2020). Detecting latent topics and trends in educational technologies over four decades using structural topic modeling: A retrospective of all volumes of Computers & Education. Computers & Education, 151, 103855.
  11. Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson.
  12. Selwyn, N. (2019). Should robots replace teachers? AI and the future of education. Polity Press.
  13. West, D. M., & Allen, J. R. (2018). How artificial intelligence is transforming the world. Brookings Institution.
  14. Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education–where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16(1), 1-27.
  15. Zhang, W., Wang, Y., Yang, L. T., Chen, X., & Li, P. (2017). Data-driven learning and analytics in educational technologies. Future Generation Computer Systems, 68, 534-537.
  16. Boulanger, D. (2020). Artificial Intelligence in Education: Challenges and Opportunities. In AI in Education: Promise and Implications for Teaching and Learning(pp. 19-40).
  17. Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning. Center for Curriculum Redesign.
  18. Greller, W., & Drachsler, H. (2012). Translating learning into numbers: A generic framework for learning analytics. Educational Technology & Society, 15(3), 42-57.

Использование ИИ в управлении образовательными организациями Читать дальше »

Развитие рынка BNPL-сервисов в России и за рубежом: возможности и риски

Введение

В последние годы на потребительском рынке стали более активно развиваться BNPL-сервисы, которые предоставляют возможность беспроцентной оплаты покупок по частям. Растущая популярность BNPL обусловлена, главным образом, двумя глобальными трендами: во-первых, ускорением процессов цифровизации, катализатором которых в свое время выступила пандемия коронавируса с последующими локдаунами и увеличением темпов роста онлайн-торговли [3], и во-вторых, ответной реакцией населения на снижение реальных располагаемых доходов вследствие усиления инфляционного давления в мировой экономике. На фоне экономической нестабильности наблюдается тенденция к переходу на сберегательную модель поведения у населения, что сказывается и на ритейле, и на розничном кредитовании, и даже на отношении населения к праздничным акциям и распродажам.

BNPL (buy now, pay later — купи сейчас, плати потом) представляет собой платежную модель, при которой сумма покупки дробится, как правило, на четыре равные части (25% от цены покупки), которые выплачиваются раз в две недели. Проценты на BNPL-платежи не начисляются. Для оформления BNPL нужен только номер телефона покупателя. Также при оплате покупок с помощью BNPL для списания регулярных платежей клиенту необходимо указать реквизиты платежного инструмента (данные карты или счета).

 

Результаты и обсуждение

В таблице 1 представлено сравнение сервисов BNPL и других популярных способов приобретения товаров с использованием заемных средств по ряду ключевых характеристик [8].

 

Таблица 1 ‒ Сравнительная характеристика условий пользования кредитными картами, картами рассрочки и BNPL-сервисами

Критерий Кредитные карты Карты рассрочки BNPL-сервисы
Использование Повсеместно Широко распространено, в основном оффлайн Ограниченно, в основном онлайн
Кредитная история Необходимость хорошей кредитной истории в БКИ Необходимость хорошей кредитной истории в БКИ Как правило, взаимодействие с БКИ отсутствует
Процесс одобрения Требует предоставления паспортных данных, занимает до нескольких дней Быстрое одобрение по KYC («Знай своего клиента») Моментальный, не требует предоставления пользователем паспортных данных, для KYC может быть использован номер телефона и платежной карты
Беспроцентный период Есть, обычно 1-2 месяца Есть, вплоть до бессрочного Есть, обычно 2-6 недель
Погашение Пользователь платит минимальные платежи в течение срока погашения. Проценты начисляются на остаток Пользователь платит фиксированный платеж в назначенную дату. Просрочка ведет к начислению штрафа Пользователь платит фиксированный платеж в назначенную дату. Просрочка ведет к начислению штрафа
Дополнительные преимущества Программа вознаграждений, кэшбек, мили за покупки и др. Нет программы вознаграждений, кэшбек доступен опционально Нет программы вознаграждений и кэшбека

 

Так, главным отличием BNPL от кредитных карт и карт рассрочки является то, что последние представляют собой стандартные банковские продукты. Перед тем, как открыть кредитный счет или кредитную линию для рассрочки, банк проверяет платежеспособность и кредитную историю, и только потом ‒ при положительном результате проверки ‒ решает, что готов одолжить определенную сумму. Рассрочку часто называют «беспроцентным кредитом», однако банки получают свою выгоду за счет пропущенных платежей. По ним проценты зачастую выше, чем по картам или обычному кредиту. Кроме того, и в отсутствии пропущенных платежей в рассрочке есть проценты ‒ они либо «зашиты» в цену товара, либо оплачиваются банку компанией-продавцом товара.

В свою очередь BNPL по своей сути не является кредитным продуктом: во взаимоотношении с покупателем нет кредитного договора и свойственных ему инструментов работы с просрочками в отличии от POS-кредитования, кредитных карт и микрозаймов. BNPL-провайдеры зарабатывают на комиссии, которую могут взимать как с ритейлеров, так и как с покупателей при определенных условиях. Так, некоторые сервисы иногда взимают комиссию с клиентов, но это обычно касается вариантов оплаты с большим количеством платежей: например, когда сумма разбивается не на «стандартные» четыре, а на шесть частей.

Для потребителей BNPL представляет собой эффективный инструмент оптимизации семейного бюджета и нацелен, в первую очередь, на активных и продвинутых интернет-покупателей. На рисунке 1 представлено распределение самых популярных категорий при оплате BNPL по данным исследования LendingTree [14].

 

Наиболее популярные направления расходования средств через BNPL-сервисы в 2024 г.

Рисунок 1 ‒ Наиболее популярные направления расходования средств через BNPL-сервисы в 2024 г.

 

Таким образом, исходя из представленных на рисунке данных можно сделать вывод, что чаще всего потребители используют BNPL-сервисы для покупок в следующих категориях: «Одежда, обувь и аксессуары» (46%), «Товары для дома» (34%), «Электроника» (27%) и «Товары для красоты и здоровья» (26%).

При этом глобальный рынок BNPL ежегодно растет на 90-100% в год. На рисунке 2 приведен объем транзакций, совершаемых через BNPL-провайдеров, за период 2019-2026 гг. Данные с 2022 по 2026 гг. представлены прогнозными значениями [13].

 

Объем транзакций с помощью BNPL-сервисов в мире в 2019-2026 гг., млрд долл. США

Рисунок 2 ‒ Объем транзакций с помощью BNPL-сервисов в мире в 2019-2026 гг., млрд долл. США

 

BPNL-решения за рубежом еще c 2010-х гг. предлагают следующие компании: Klarna Inc.; Affirm, Inc.; AfterPay Limited; Splitit Payments, Ltd.; Sezzle; Perpay Inc.; Zip Co, Ltd; PayPal Holdings, Inc.; Openpay; LatitudePay Financial Services; HSBC Group. Рассмотрим условия пользования наиболее популярными из них (таблица 2) [12].

 

Таблица 2 ‒ Сравнительная характеристика ведущих провайдеров BNPL-сервисов на глобальном рынке

Критерий Affirm Afterpay Klarna Sezzle Zip Co / Quadpay PayPay “Pay in 4”
Страна США Австралия Швеция США Австралия / США США
Количество ритейлеров (шт.) 29 000 98 200 250 000 40 274 51 300 425 000
Количество активных пользователей (млн чел.) 7,1 16,2 90 2,9 7,3 4,2
Комиссия для ритейлеров До 8% + 0,30 долл. США за транзакцию До 6% + 0,30 долл. США за транзакцию Опции «Рассрочка»/ «Оплата через 30 дней»: до 6% + 0,30 долл. США за транзакцию

Опция «Финансирование»: до 3,3% + 0,3 долл. США за транзакцию

До 6% + 0,30 долл. США за транзакцию Зависит от ритейлера США: 2,9% + 0,3 долл. США за транзакцию

Другие страны: 4,4% + комиссия за валютные транзакции

Условия предоставления BNPL-сервиса для пользователей Платеж разбивается на 4 части, есть опция «Финансирование» Платеж разбивается на 4 части, оплачивается каждые 2 недели Платеж разбивается на 4 части, есть опция «Финансирование» или «Оплата через 30 дней» Платеж разбивается на 4 части, оплачивается каждые 2 недели, 1-ый платеж совершается в точке продажи Платеж разбивается на 4 части, оплачивается каждые 2 недели, 1-ый платеж совершается в точке продажи Платеж разбивается на 4 части, оплачивается каждые 2 недели
Процентная ставка 0-30% годовых нет Опция «Рассрочка»: 0% годовых,

Опция «Финансирование»: 0-30% годовых

нет нет нет
Штрафы за просрочку и комиссия для пользователей нет 10 долл. США + 7 долл. США за просрочку свыше 1 недели; до 25% стоимости заказа, но не более 68 долл. США Опция «Рассрочка» ‒ до 7 долл. США; до 25% стоимости заказа; опция «Финансирование» ‒ до 35 долл. США/мес. До 10 долл. США; перенос сроков платежа: до 5 долл. США До 21 долл. США; комиссия: 1 долл. США за каждый платеж нет
Взаимодействие с кредитным бюро да нет да да нет да
Потенциальное влияние на кредитный рейтинг пользователей При совершении крупных покупок или наличии просроченных платежей При пропуске платежей или наличии просроченных платежей При использовании опции «Финансирование» Opt-in, можно улучшить при подключении опции «Sezzle Up» При пропуске платежей или наличии просроченных платежей При наличии просроченных (более 30 дней) платежей

 

Кроме того, в дополнение к представленным в таблице 2 сервисам рост популярности BPNL подтверждается также тем, что о своих планах внедрения подобного сервиса в марте 2023 г. заявила компания Apple и представила для своих пользователей новую функцию Apple Pay Later внутри уже существующего электронного кошелька Apple Pay. Данное нововведение отражает стремление Apple предоставлять своим клиентам гибкие и удобные платежные решения. В настоящее время сервис доступен только гражданам США в ограниченном перечне штатов. Apple Pay Later дает возможность пользователям подавать заявки на беспроцентные кредиты на сумму 75-1000 долл. США непосредственно внутри приложения-кошелька, что обеспечивает беспрепятственные покупки онлайн или внутри приложения без взимания комиссий. После совершения покупки с помощью Apple Pay Later данные о займе и история платежей передаются в одно из крупнейших кредитных бюро (Experian, TransUnion или Equifax). Как утверждается на сайте компании, на данный момент вышеуказанная информация не оказывает влияния на кредитный рейтинг пользователя, но может повлиять на него в будущем [11].

На российском рынке BNPL начал развиваться относительно недавно ‒ в 2021 г. На рисунке 3 представлена хронология выхода на рынок крупнейших отечественных BNPL-провайдеров и ключевые показатели рынка BNPL в России [6].

 

Хронология выхода на рынок крупнейших BNPL-провайдеров

Рисунок 3 ‒ Хронология выхода на рынок крупнейших BNPL-провайдеров

 

Так, по данным рисунка 3 можно отметить высокие темпы роста сегмента BNPL в России ‒ емкость рынка в 2023 г. оценивается в диапазоне 90-100 млрд руб., что более чем в три раза превышает показатели 2022 г. Согласно прогнозу, данный показатель вырастет еще в два раза к концу текущего 2024 г. Также можно сделать вывод, что ключевыми игроками на рынке в данный момент являются крупные банки и ИТ-компании. Трендсеттером стал сервис «Долями» от Тинькофф Банка. Вскоре появились другие: «Сплит» от Яндекса, «Плати частями» от Сбербанка, «Подели» от Альфа-Банка, «Халва частями» от Совкомбанка. Рассмотрим условия пользования данными сервисами в таблице 3 [8].

 

Таблица 3 ‒ Сравнительная характеристика ведущих провайдеров BNPL-сервисов на российском рынке

Критерий «Долями»

(Тинькофф Банк)

«Подели»

(Альфа-Банк)

«Сплит»

(Яндекс)

«Плати частями» (Сбербанк) «Халва Частями»

(Совкомбанк)

Размер комиссии Ритейлер платит 4,9% Ритейлер платит 4,9% Клиент платит не более 299 руб. с каждых 5 тыс. руб. Ритейлер платит 4,9% 5-6%, обсуждается с партнерами индивидуально
Количество платежей рассрочки 4 4 4-6 4 4
Штраф за просрочку 0,1% от суммы неисполненного обязательства за каждый день просрочки платежа 0,5% от размера денежной суммы, подлежащей оплате, за каждый календарный день просрочки Нет 5% от размера платежа независимо от срока просрочки 3,9% от задолженности в месяц
Максимальная стоимость покупки От 10 до 70 тыс. руб. в зависимости от ритейлера 30 тыс. руб. 100 тыс. руб. 30 тыс. руб. 60 тыс. руб.
Количество партнеров Не менее 300 30 000 Не менее 300 Около 100 Около 50

 

Причем сегмент продолжает активно развиваться, на рынке появляются все новые игроки и решения. Финансовые организации, которые уже освоили систему BNPL и чувствуют себя в ней комфортно, заходят еще дальше и используют механизм в нишевых сценариях. К примеру, Тинькофф Банк создал DNPL (donate now, pay later — жертвуй сейчас, плати потом) для желающих сделать пожертвования в благотворительные фонды. Пользователи смогут жертвовать НКО и благотворительным фондам по «стандартному» для BNPL принципу: сначала нужно внести 25% от суммы пожертвования, а остальное выплачивать в течение последующих шести недель. Адресат же получит всю сумму пожертвования сразу.

В дополнение к вышеперечисленным уже функционирующим сервисам о планах в ближайшем будущем внедрить BNPL-технологии заявило еще несколько банков. В марте 2024 г. стало известно, что ОТП Банк учредил новую компанию ООО «ОТП Финансовые технологии» и планирует запустить собственный продукт в сфере BNPL уже во втором квартале 2024 г. Сервис BNPL в первую очередь будет ориентирован на развитие сегмента электронной торговли (онлайн магазины), но в планах банка есть выход и к розничным партнерам (оффлайн магазины). BNPL-платежи оффлайн в торговых точках пока распространены на российском рынке не в таких масштабах, как в сети Интернет.

Далее в апреле 2024 г. о своих планах выхода на рынок BPNL объявила и компания МТС. МТС-Банк, который входит в группу МТС, для достижения целей роста розничного кредитного портфеля банка рассматривает ряд стратегических инициатив, включающих повышение операционной эффективности, улучшение ценностного предложения предлагаемых продуктов, повышение интеграции в экосистему МТС, а также выход в новые сегменты для увеличения потока клиентов. Помимо базовых кредитных и дебетовых продуктов, воронка привлечения клиентов будет расширена за счет небанковских продуктов. «Одним из важных направлений развития банка является выход в новый сегмент беспроцентной рассрочки ‒ BNPL. В частности, на текущий момент в пилотировании находится запуск продукта класса BNPL для увеличения объема привлечения новых клиентов через процессы товарного кредитования», ‒ отмечает МТС-Банк [5].

Помимо банков свои BNPL-сервисы в России постепенно начинают развивать и крупные маркетплейсы. Уже упомянутый BNPL-сервис «Сплит» активно развивает Яндекс, им можно пользоваться для заказов на Яндекс.Маркете и партнерских магазинах (Kari, Ecco, Holodilnik.ru и др.). Сумма заказа в таком случае списывается равными частями через каждые две недели. В Мегамаркете от Сбера можно оформить некоторые товары в рассрочку через Сбербанк и его сервис «Плати частями». У маркетплейса Ozon в настоящее время также работает сервис рассрочки через Озон Банк, по которому можно разделить оплату на шесть месяцев, в некоторых случаях за это берется комиссия.

Кроме того, в апреле 2024 г. маркетплейс Wildberries начал тестировать оплату заказов частями по модели BNPL через собственный банк Вайлдберриз Банк. Сейчас сервис доступен ограниченной выборке клиентов. В рамках финтех-направления Wildberries активно работает над созданием удобных и технологичных финансовых сервисов для покупателей и продавцов платформы.

Таким образом, можно утверждать, что на данный момент наиболее активно сервисы BNPL развиваются в контексте интеграции в состав крупных экосистем. В России, где экосистемы (например, Яндекса, Сбера и др.) охватывают практически все платежеспособное население страны, BNPL может стать серьезным конкурентным преимуществом для других экосистемных продуктов [1, с. 92].

Обобщая все вышеизложенное, представляется возможным выделить преимущества, которые объясняют растущую популярность BNPL-сервисов среди пользователей сервиса, провайдеров и розничных продавцов-партнеров сервиса. Данные преимущества представлены на рисунке 4.

 

Преимущества BNPL для различных субъектов

Рисунок 4 ‒ Преимущества BNPL для различных субъектов

 

Итак, BNPL предоставляет широкий перечень преимуществ для всех субъектов рынка. Например, продавцам данная платежная модель позволяет увеличить объем продаж и привлечь новых клиентов за счет гибких условий оплаты. Финансовые организации, в свою очередь, прибегают к внедрению BNPL, поскольку многообразие способов оплаты повышает конверсию и оборот транзакций. Кроме того, использование оплаты частями в широкой партнерской сети приведет к привлечению новых клиентов и повышению интереса к банковским продуктам.

Многие пользователи BNPL-сервисов предпочитают такой метод из-за отсутствия необходимости немедленной оплаты и возможности рассрочки платежа на более удобные для них сроки, а также простоты оформления. Высокий уровень задолженности и низкий кредитный рейтинг ограничивают возможность привлечения средств и удорожают кредиты. В результате BNPL, особенностью которого почти везде остается более мягкое регулирование (в отличие от банков, микрофинансовых организаций, кредитных кооперативов и даже P2P-платформ, становится в том числе инструментом повышения гибкости управления бюджетом домохозяйств.

Особенно высока популярность BNPL среди молодых покупателей, которых привлекает в первую очередь простота доступа к продукту и его более низкая стоимость по сравнению с кредитными продуктами. В то же время важно помнить, что за такой простотой скрываются и определенные риски [2, с. 16]. Например, это нерегулируемый размер штрафов за просрочку и невысокая степень информированности клиента о возникающих обстоятельствах.

Кроме того, сервисы BNPL подвергаются критике за то, что внушают потребителям ложное чувство финансовой безопасности, что может привести к импульсивным покупкам и как следствие к неконтролируемому повышению долговой нагрузки. Тем не менее, основной проблемой аналитики видят отсутствие четкого государственного регулирования отрасли. Бурный рост BNPL может привести к масштабированию теневого кредитования. Отсутствие регулирования BNPL привлекает к данной платежной модели в том числе внимание клиентов, которые ищут способы минимизировать обязанности, установленные законом о потребительском займе.

Подход к регулированию BNPL-сервисов за рубежом носит последовательный риск-ориентированный характер [7]. Принимая во внимание зрелость и уровень проникновения BNPL, зарубежные регуляторы более 3 лет ведут дискуссию о подходах к его регулированию, при этом с учетом полезности и социальной значимости BNPL это не были экстренные меры и быстрые решения – так:

  • выпускались и публично обсуждались консультативные доклады о подходах к регулированию;
  • применяются инструменты мягкого права (саморегулирование, кодексы этики – например, в Сингапуре, который усматривает в директивном подходе неоправданное (несоизмеримое с рисками) ограничение поставщиков и потребителей);
  • устанавливаются длительные сроки введения регулирования (так, государства-члены ЕС планируют принятие национальных нормативных актов в конце 2025 года, а введение их в действие — в конце 2026 года).

Что касается регулирования деятельности BNPL-сервисов в России, то Центробанк еще при запуске первого BNPL-сервиса в 2021 г. настоятельно рекомендовал компаниям, его использующим, заключать договоры потребительского кредитования. Регулятор беспокоится о расчете предельной долговой нагрузки заемщика и ограничении системных рисков закредитованности, поэтому говорит о необходимости отправки данных о BNPL в кредитные бюро. В 2022 г. Банк России анонсировал разработку проекта документа по регулированию рынка BNPL. В частности, планируется сблизить BNPL по регулированию с потребительским кредитованием: ввести требования по информированию потребителей и содержанию договора, четко обозначить предельную сумму бесплатной рассрочки, ограничить размер неустойки за просрочку и предусмотреть возможность учета в кредитных историях обязательств, возникающих при использовании сервисов BNPL [10].

Опасность состоит также в том, что в отсутствие регулирования и законодательного обозначения понятия, BNPL на российском рынке может трактоваться также для описания любых схожих по механике продуктов. Некоторые МФК и МКК используют понятие BNPL для своих продуктов, которые не охватывают все основные компоненты BNPL-сервиса. Такой подход помогает потребителю понять формат списания будущих платежей, однако клиент сервиса все равно будет оформлять краткосрочный займ, что не является элементом BNPL в «классическом» понимании [9]. ЦБ РФ в настоящее время в качестве ограничительной меры рассматривает создание реестра операторов бесплатной рассрочки (BNPL).

 

Заключение

Подводя итог всему вышеизложенному, можно отметить, что за рубежом BNPL-сервисы развивались в течение довольно продолжительного времени и успели занять значительную долю на рынке электронной коммерции. В России BNPL остается достаточно новым способом оплаты и в процентном соотношении представляет пока относительно малую долю рынка.

Однако необходимо учитывать специфику российского финансового сектора, которая проявляется в следующем: во-первых, финансовый сектор в России отличается высокой долей проникновения цифровизации; во-вторых, в отличие от большего распространения высокорисковой модели финтех-стартапов за рубежом, ключевые игроки, которые разрабатывают технологичные финансовые решения в России – это крупные банки с развитыми экосистемами и внушительными доходами, которые они могут тратить на внедрение новых продуктов и сервисов [4, c. 439]. Отсюда в перспективе можно наблюдать более стремительные темпы роста внедряемых инновационных решений, в частности BNPL-сервисов.

В свою очередь, помимо высокого удобства и ряда преимуществ для всех субъектов BNPL, бурный рост рынка создает также основу для дополнительных рисков, связанных с увеличением долговой нагрузки населения. В связи с чем особо остро встает вопрос регулирования деятельности отрасли BNPL, которое бы учитывало важность простоты пользовательского опыта и нишу, которую занимают сервисы BNPL-провайдеров.

Библиографический список:

  1. Быканова, Н.И., Соловей, Ю.А., Гордя ,Д.В., Коньшина, Л.А. Формирование экосистем банков в условиях цифровизации банковского пространства // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. − 2020. − Т. 47. − №1. − С. 91-100.
  2. Ваганова, О.В., Талимова, Л.А., Гордя, Д.В. Цифровой банкинг: риски и возможности для банков и их клиентов // Актуальные проблемы развития экономических, финансовых и кредитных систем : Сборник материалов XI Международной научно-практической конференции, Белгород, 14–15 сентября 2023 года. – Белгород: Белгородский государственный национальный исследовательский университет, 2023. – С. 14-19.
  3. Сайдакова, В.А., Черепанова, А.Д. BNPL-сервис как инновационный тренд в финансовой сфере России // Вектор экономики. – 2023. – № 11(89). – DOI 10.51691/2500-3666_2023_11_5.
  4. Vaganova, O., Bykanova, N., Gordya, D., Evdokimov D. Growth Points of Fintech Industry in The Perception of Financial Market Transformation // European Proceedings of Social and Behavioural Sciences (EpSBS). – Vol. 103. – 08 March 2021. – Pp. 435-441.
  5. МТС-банк планирует выйти на рынок BNPL // Frank RG. – Режим доступа: https://frankmedia.ru/161618, свободный. – (дата обращения: 03.06.2024)
  6. По рассрочному делу // Коммерсант. – Режим доступа: https://www.kommersant.ru/doc/6187011, свободный. – (дата обращения: 03.06.2024)
  7. Подходы к регулированию BNPL (buy now, pay later) за рубежом // Ассоциация банков России. – Режим доступа: https://asros.ru/upload/iblock/172/w1epmtpvenrqcmnexk84z3kscyont1g5/Issledovanie-_-Podkhody_k_regulirovaniyu_BNPL_za_rubezhom.docx, свободный. – (дата обращения: 03.06.2024)
  8. Покупай сейчас, плати потом: чем отличаются сервисы BNPL и SNPL от рассрочек и кредитов // RusBase. – Режим доступа: https://rb.ru/opinion/bnpl-snpl-vs-credit-installment/, свободный. – (дата обращения: 03.06.2024)
  9. Сервисы Buy Now Pay Later – новый способ покупать по-старому // Frank RG. – Режим доступа: https://frankrg.com/wp-content/uploads/2023/04/3eb56042ccd8.pdf, свободный. – (дата обращения: 03.06.2024)
  10. Часть расплаты: ЦБ увидел риски роста теневого кредитования в BNPL-сервисах // Известия. – Режим доступа: https://iz.ru/1592618/iuliia-romanova/chast-rasplaty-tcb-uvidel-riski-rosta-tenevogo-kreditovaniia-v-bnpl-servisakh, свободный. – (дата обращения: 03.06.2024)
  11. Apple Pay Later // Apple. – Режим доступа: https://www.apple.com/apple-pay/later/, свободный. – (дата обращения: 03.06.2024)
  12. Digital payments hit super-cycle, with more action yet to come // Bloomberg. – Режим доступа: https://www.bloomberg.com/professional/insights/data/digital-payments-hit-super-cycle-with-more-action-yet-to-come/, свободный. – (дата обращения: 03.06.2024)
  13. Global transaction value of buy now, pay later (BNPL) in e-commerce from 2019 to 2021, with forecasts from 2022 to 2026 // Statista/ – Режим доступа: https://www.statista.com/statistics/1311122/global-bnpl-market-value-forecast/, свободный. – (дата обращения: 03.06.2024)
  14. 28 Buy Now, Pay Later Statistics for 2024 // Fit Small Business. – Режим доступа: https://fitsmallbusiness.com/buy-now-pay-later-statistics/, свободный. – (дата обращения: 03.06.2024)

Развитие рынка BNPL-сервисов в России и за рубежом: возможности и риски Читать дальше »

Практика использования цифровых технологий в отборе персонала

Введение

Процесс подбора персонала достаточно многогранен. Эксперт в области управления человеческими ресурсами Майкл Армстронг говорит о том, что конечная цель процесса подбора персонала должна состоять в том, чтобы с минимальными затратами нанять определенное количество работников определенного качества для удовлетворения потребностей компании в человеческих ресурсах [1].

Процесс подбора новых сотрудников учреждения способствует не только обеспечению его нормального функционирования, но и формирует основу для его будущего успеха. Поэтому эффективность и качество проведения на предприятии работ по поиску и подбору персонала самым непосредственным образом влияет не только на качество самих человеческих ресурсов, но и на их личный вклад в успешное достижение целей учреждения, а также на качество производимой учреждением продукции.

Актуальность исследования использования цифровых технологий при подборе в компанию может быть обусловлена несколькими факторами. Например, повышение эффективности подбора. Современные технологии могут значительно ускорить и улучшить процессы подбора персонала, снизив затраты времени и ресурсов. Это важно для компаний, стремящихся быть более эффективными и адаптироваться к динамике рынка. Также стоит отметить, что использование цифровых технологий может помочь компании привлекать и удерживать талантливых сотрудников более эффективно. Компании все чаще стали использовать цифровизацию в рекрутменте, поэтому это может повысить привлекательность компании для потенциальных сотрудников.

Актуальность исследования в области цифрового рекрутмента нельзя недооценивать в контексте современных вызовов и требований бизнес-среды. С одной стороны, возможна необходимость в более точном и эффективном подборе кандидатов для сокращения издержек, увеличения производительности, и конечно же, для решения стратегических задач компании. С другой стороны, растущая конкуренция на рынке труда и постоянно меняющиеся запросы со стороны бизнеса требуют от HR-специалистов быстрых и инновационных решений.

 

Цифровые технологии как средство преодоления проблем в подборе персонала

Термины «цифровые технологии» и «digital-технологии» являются синонимами, т. к. слово «digital» с английского языка переводится как «цифровой». Поэтому при применении данных понятий будем считать их равнозначными.

Использование цифровых технологий в подборе персонала несет в себе следующие выгоды для рекрутеров:

  • сокращение временных затрат;
  • увеличение количества кандидатов;
  • сокращение рабочей силы в рекрутменте;
  • освобождение HR-специалистов от «рутинных» операций;
  • оптимизация процесса поиска кандидатов;
  • автоматизация процесса поиска кандидатов;
  • использование других источников данных о кандидатах, помимо резюме;
  • рост производительности труда.

Основной мотивацией для внедрения цифровых технологий в подбор персонала является возможность автоматизации и ускорения процесса фильтрации кандидатов.

Первым элементом, необходимым для успешной реализации цифровых технологий в подборе персонала, является база данных с информацией о кандидатах. В этой базе собраны данные о резюме кандидатов, их основные навыки и опыт работы, а также результаты прохождения интервью и любые другие сведения, необходимые для оценки их квалификации.

Вторым элементом является алгоритмический анализ данных. Этот элемент состоит из разработки алгоритмов, которые выполняют фильтрацию и сортировку кандидатов согласно заданным критериям. Алгоритмы могут быть настроены на основе предыдущего опыта подбора персонала или же могут быть разработаны с учетом специфики и потребностей конкретной компании.

Третий элемент – визуализация данных. Цифровые технологии позволяют представить информацию о кандидатах в понятной и удобной форме. Это может быть представление в виде таблицы или графика, которые позволяют сравнивать и анализировать кандидатов. Визуализация данных упрощает процесс принятия решений о приглашении кандидата на интервью и делает его более обоснованным и объективным.

Использование цифровых технологий в подборе персонала не только ускоряет и оптимизирует процесс подбора, но и повышает его качество. Автоматическая фильтрация и анализ данных позволяют выявлять кандидатов, соответствующих требуемым критериям, исключая субъективные оценки и предубеждения. Кроме того, цифровые технологии могут помочь определить «сильные» и «слабые» стороны каждого кандидата, что поможет в более точном оценивании их способностей и возможностей в рамках организации.

Исследование цифровых технологий в управлении персоналом на настоящий момент отражено в литературных источниках в малой степени. Основная информация находится в интернет-источниках и научных публикациях. Однако, большинство исследователей, затрагивавших этот вопрос, положительно оценивают возможности этих технологий в рекрутинге. Общий анализ их мнений позволяет составить следующую диаграмму (рис. 1).

 

Диаграмма, отражающая современное состояние цифровых технологий в подборе персонала

Рисунок 1 – Диаграмма, отражающая современное состояние цифровых технологий в подборе персонала

 

Известно, что 71% российских HR-специалистов позитивно относятся к искусственному интеллекту [2]. 24% компаний уже применяют искусственный интеллект в процессах управления персоналом, а 6% планирует внедрить такие решения в течение года. При этом, как показал опрос, проведенный HRlink, 71% HR-специалистов рады, что в будущем ИИ станет их помощником.

70% опрошенных HR-специалистов признались, что в их компаниях еще не используются сервисы с функциями искусственного интеллекта для HR-задач. 24% компаний применяют ИИ в одном или нескольких процессах, а 6% планируют внедрить такие решения в течение 2024 года.

22% сомневается, что умные технологии справятся с задачами по управлению персоналом так же хорошо, как человек. 4% опрошенных опасается, что ИИ заменит HR-специалистов и кадровиков – они считают, что из-за него работы в этой сфере станет меньше. 3% не видят пользы от искусственного интеллекта в HR – они уверены, что он здесь не нужен.

Большинство опрошенных, которые уже используют ИИ, воспринимают технологию позитивно. Специалисты, выразившие опасения или сомнения в способностях искусственного интеллекта, в основном еще не работают с нейросетями. Однако есть и те, кто уже применяет ИИ в HR, но не видит пользы от интеллектуальных инструментов.

Как отмечают аналитики, закономерно, что наиболее позитивно к ИИ относятся компании из ретейла, банкинга и ИТ. Это традиционно наиболее продвинутые в применении новейших технологий сферы. С осторожностью и чаще негативно смотрят на ИИ строительные и производственные компании, а также организации госсектора. Это сегменты, исторически консервативно настроенные по отношению к технологиям, и отношение к ИИ здесь не исключение из правил, а скорее их подтверждение. Нужно отметить, что среди представителей этих сфер довольно много и тех, кто верит в перспективы ИИ в HR и относится к технологиям дружелюбно.

Опрос также показал, какие процессы в HR считаются наиболее перспективными для автоматизации с помощью ИИ в течение ближайших пяти лет. Так, 18% опрошенных считает, что искусственный интеллект обязательно появится в системах кадрового документооборота – например, для напоминаний сотрудникам. 17% HR-специалистов думает, что ИИ будет применяться для сбора обратной связи от сотрудников и внутри служб поддержки. 10% респондентов уверено, что через пять лет их текстовые задачи перейдут к нейросетям, которые будут составлять описания вакансий и тесты для собеседований.

Всего 9% голосов набрал пункт об оценке кандидатов, хотя уже сегодня в мировой практике активно применяются ИИ-решения для обзвона соискателей, первого интервью и анализа социальных сетей. 8% HR-специалистов видит перспективы «умных» сервисов для подбора кадров – поиска кандидатов в открытых источниках и отбора релевантных входящих резюме. По 6% набрали процессы оценки персонала, обучения и развития сотрудников и прогнозирования ситуации с кадрами. При этом всего 1% опрошенных уверен, что никакие из перечисленных функций не могут быть эффективно автоматизированы с помощью ИИ [2].

Чаще всего, говоря о средствах автоматизации, HR-специалисты упоминали чат-боты, которые отбирают резюме или отклики по заданным параметрам, отвечают на вопросы и тестируют соискателей, а также передают информацию в базу данных. 98% опрошенных ответили, что не прибегают к помощи искусственного интеллекта при найме [3].

Учитывая тот факт, что многие из них активно используют HR-боты, можно сделать вывод, что на рынке труда сложилось устойчивое отношение к ботам как к удобной и полезной технологии, но за полноценный искусственный интеллект в человеческом понимании этого слова в HR их не считают.

Основным барьером к цифровой трансформации системы HR в России авторы А. Ф. Денисов и Д. С. Кардаш [4] видят недостаточное количество качественных и доступных сервисов. Также они отмечают, что некоторые компании (например, «Газпромтранс») предпочитают автоматизировать не отбор персонала, а работу с документами (графики работы, отпуска, обучение и т. д.) в связи с тем, что автоматические системы очень легко обмануть. Кроме того, имеется проблема несовершенства цифровых технологий рекрутинга. Например, в резюме будущего директора Netflix Э. Парка искусственный интеллект не увидел в нем подходящего кандидата, тогда как сотрудники HR отдела пришли к прямо противоположному мнению. Как следствие, искусственный интеллект сохраняет риска найма неподходящих сотрудников и недооценки хороших кандидатов. Также достоверность информации из резюме кандидата никаким образом не может быть проверена искусственным интеллектом. Информационные системы пока довольно легко обмануть, а сбой в них может привести к остановке всей работы при высокой зависимости деятельности от технологий. У кандидата может сложиться неверное общее впечатление об организации при общении с роботом, а не с живым рекрутером. Все это говорит о том, что цифровые технологии в подборе персонала могут быть лишь дополнением к традиционному рекрутингу, использовать которые следует очень внимательно и осторожно.

 

Анализ состояния и проблем цифрового рекрутинга «Х Eurasia»

Основной целью данного исследования был анализ практики использования цифровых технологий при подборе персонала в Х Eurasia и рекомендации по оптимизации их использования.

Компания Х Eurasia— это одно из дочерних предприятий более глобальной компании, крупнейшей мировой компании по производству электроники занимается деятельностью в странах Центральной Евразии, включая страны СНГ.

Как часть международной сети Х, занимается продажей, маркетингом и дистрибуцией широкого спектра продукции, включая смартфоны, телевизоры, бытовую технику, компьютеры, планшеты и другие электронные устройства. Кроме того, Х также может предоставлять техническую поддержку, сервисное обслуживание и другие услуги, связанные с ее продукцией. Головной офис находится в городе Алматы.

Проведя глубинное интервью с представителем hr-отдела, было выяснено, что система управления человеческими ресурсами в компании имеет единое название — People Group. Данная группа состоит из экспертов в области рекрутмента (подбор персонала), кадрового делопроизводства, обучения и развития сотрудников, административной поддержки и вовлеченности.

Функция подбора кадров компании «Х Eurasia» представляет из себя единый бизнес-процесс, четкий регламент, к которому обращаются сотрудники в случае нужды. Данный процесс состоит из нескольких шагов, последовательность которых остается неизменной.

  1. Заявка на подбор персонала, заполненная нанимающим менеджером (т.е. в большинстве случаев, нанимающий менеджер и является линейным руководителем на открытую позицию. Несмотря на это, руководитель департамента также может выступать в лице нанимающего менеджера и заполнить вышеупомянутую заявку);
  2. Обсуждение профиля кандидата с нанимающим менеджером, точечный разбор hard- и soft-skills (профессиональные и надпрофессиональные навыки) требуемого сотрудника. На данном этапе рекрутер также делиться знаниями рынка (средняя заработная плата данного специалиста и список компаний, в которых данные специалисты являются сильным звеном);
  3. размещение вакансии на онлайн-платформе поиска потенциальных сотрудников;
  4. скрининг резюме: разбор откликов на вакансию, параллельный прямой поиск релевантных кандидатов;
  5. направление пула нанимающему менеджеру;
  6. тестирование выбранных кандидатов;
  7. приглашение на оффлайн-собеседование;
  8. запрос рекомендаций с последних мест трудоустройства;
  9. предложение о работе подходящему кандидату.

Как инновационная компания, «Х Eurasia» двигается «в ногу со временем». В связи с этим ее руководством недавно было принято решение о внедрении цифровых технологий в систему подбора персонала, что должно привести к оптимизации эффективности и качества найма.

В рекрутинг-процессе «Х Eurasia» используются следующие цифровые технологии:

  • Онлайн-тестирование;
  • Видеоинтервью.

Кроме них компания практически не использует другие цифровые технологии в работе, т. к. количество открытых вакансий в месяц позволяет проводить разбор кандидатов вручную. Используется онлайн-чат на HeadHunter с автоматизированным ответом «Приглашение на собеседование», «Отказ» и «Подумать». К данным ответам также подвязаны SMS-оповещения.

«Х Eurasia» проводит онлайн-тестирования для кандидатов, которые являются обязательным для определенных позиций. Многие тесты написаны нанимающими менеджерами вручную, другие заполняются на открытой платформе SHL. Наиболее эффективными каналами для компании являются платформа интернет-рекрутмента (HeadHunter), внутренняя реферальная программа и социальные сети (LinkedIn; не работает на территории России).

Рекрутеры используют программу MS Excel, автоматизированные процессы HeadHunter и собственную внутреннюю систему Knox для управления кандидатским процессом и координации действий между различными отделами. MS Excel используется для отчетности и аналитики рекрутмента, автоматизированные процессы HeadHunter – для более эффективной обратной связи кандидатам, внутренняя система Knox – для коммуникации между нанимающими менеджерами и рекрутинг-командой.

Цифровые технологии в подборе персонала облегчают процесс благодаря автоматизации, аналитике данных и улучшению кандидатского опыта. «Х Eurasia» делает вывод о релевантном опыте кандидатов, эффективности каналов привлечения и процессе подбора.

Интервью с кандидатами проводятся как очно, так и по телефону (первичное собеседование), но с внедрением цифровых инструментов стала популярна практика видеоинтервью, что частично сократило продолжительность этапов отбора.

Компания использует как входящий, так и проактивный подход к подбору персонала, в зависимости от конкретной вакансии и потребностей компании. Более того, компания на постоянной основе возвращается ко внутренней базе кандидатов.

На сегодняшний день в команде компании работает два рекрутинг-специалиста. Команда растет в связи с более глобальными целями, которые покрывают не только аспект рекрутинга.

«Х Eurasia» имеет высокий поток кандидатов в месяц, который варьируется в зависимости от текущих потребностей компании и специфики той или иной вакансии. Она направляет от 50 до 100 резюме (по всем вакансиям) на рассмотрение нанимающим менеджерам в неделю. Количество кандидатов, доходящих до приема, также зависит от множества факторов, но компания стремится к тому, чтобы процент успешного найма был как можно выше.

Внедрение использования автоматизации ответов кандидатам на HeadHunter позволило значительно сократить время разбора откликов. В будущем компания планирует продолжать внедрять и оптимизировать цифровые технологии в подборе персонала, чтобы повысить эффективность, сократить затраты и привлечь наиболее подходящих кандидатов.

Рассмотрим результаты опроса сотрудников «Х Eurasia», направленного на оценку эффективности действующей системы рекрутинга. Перед этим сперва рассмотрим основные данные о персонале компании. Известно, что опрошенные сотрудники работают по следующим должностям:

  • юрист;
  • специалист юридического отдела;
  • специалист отдела интернет-продаж;
  • менеджер по продажам;
  • IT-менеджер;
  • руководитель пресс-службы;
  • PR-специалист;
  • CSR-специалист;
  • менеджер;
  • финансист.

В организации преобладают сотрудники возрастом 30 лет и 36 лет (два сотрудника тридцатилетнего возраста и два сотрудника тридцатишестилетнего возраста). Таким образом, в HR-отделе организации преобладают сотрудники среднего возраста.

Далее рассмотрим коммуникации, которыми пользовались сотрудники при поиске работы (рис. 2).

 

Коммуникации, которыми пользовались сотрудники отдела при поиске работы

Рисунок 2 – Коммуникации, которыми пользовались сотрудники отдела при поиске работы

 

Как видно, двое сотрудников использовали российскую версию Headhunter, еще двое – ресурс hh.kz (т. е. казахстанскую версию Headhunter).

По поводу удовлетворенности опрошенных удобством выбранного ими ресурса получены следующие данные (рис. 3).

 

Данные об удовлетворенности опрошенных удобством выбранного ими ресурса

Рисунок 3 – Данные об удовлетворенности опрошенных удобством выбранного ими ресурса

 

Как видно, получается следующая ситуация:

  • вполне удовлетворено 58,3%;
  • скорее удовлетворено, чем нет 33,3%;
  • затруднилось ответить 8,3%.

Таким образом, большинство опрошенных удовлетворено удобством выбранного ими ресурса.

Известна следующая информация насчет того, какими средствами связи проходило взаимодействие с компанией в процессе подбора персонала (рис. 4).

 

Информация о средствах связи, с помощью которых проходило взаимодействие с компанией в процессе подбора персонала

Рисунок 4 – Информация о средствах связи, с помощью которых проходило взаимодействие с компанией в процессе подбора персонала

 

Как видно, в большинстве случаев (91,7%) взаимодействие с компанией в процессе подбора персонала происходило с использованием традиционного средства – телефона. На втором месте по популярности средств связи было несколько менее традиционное средство – электронная почта. Сайт вакансии и СМИ использовались гораздо реже.

На вопрос о том, чем именно неудобным показалось общение с компанией на этапе подбора, получены следующие ответы:

  • долгое согласование;
  • незнание того, на каком этапе находится заявка;
  • неудобно, что долго держат соискателя в неведении по поводу того, подходит кандидат или нет.

Известна следующая информация насчет того, с кем из представителей компании опрошенные общались на этапе подбора (рис. 5).

 

Информация о том, с кем из представителей компании опрошенные общались на этапе подбора

Рисунок 5 – Информация о том, с кем из представителей компании опрошенные общались на этапе подбора

 

В большинстве случаев (66,7%) опрошенные общались со специалистом отдела подбора кадров при личной встрече (таких было 8 человек). Несколько меньшее число опрошенных (58,3%) общалось с оператором отдела подбора по телефону (таких было 7 человек).

На вопрос о том, проводилось ли тестирование или видеоинтервью на этапе подбора, получены следующие результаты (рис. 6).

 

Ответы на вопрос о том, проводилось ли тестирование или видеоинтервью на этапе подбора

Рисунок 6 – Ответы на вопрос о том, проводилось ли тестирование или видеоинтервью на этапе подбора

 

Как видно, большинство опрошенных (66,7%) не проходило тестирования и видеоинтервью. При этом равное число опрошенных (по 2 человека) проходило тестирование и видеоинтервью.

Данные о примерном сроке подбора (от момента отклика на вакансию до трудоустройства) приведены на рисунке 7.

 

Данные о примерном сроке подбора

Рисунок 7 – Данные о примерном сроке подбора

 

В большинстве случаев срок подбора составлял от 3 недель до 1 месяца (примерно 4 недель). При этом большинство опрошенных (75%) считают такой срок приемлемым (вероятно, отталкиваясь при суждении от своего опыта и от опыта своих знакомых, искавших работу). 3 человека (15% опрошенных) явно считают такой срок слишком большим.

Важно рассмотреть мнение опрошенных насчет того, насколько прозрачным и понятным для них показался процесс подбора (рис. 8).

 

Мнение опрошенных насчет того, насколько прозрачным и понятным для них показался процесс подбора

Рисунок 8 – Мнение опрошенных насчет того, насколько прозрачным и понятным для них показался процесс подбора

 

Большинство опрошенных (66,7%) удовлетворено прозрачностью и понятностью для них процесса подбора. 25% заявило, что скорее удовлетворены прозрачностью и понятностью для них процесса подбора, чем нет, а 8,3% затруднилось с ответом.

Также получены рекомендации опрошенных насчет возможных изменений в процессе подбора, способных сделать этот процесс максимально комфортным для соискателей:

  • предоставление своевременной обратной связи;
  • назначение ответственного за HR;
  • установление предельного срока для ответа на каждом этапе, чтобы у соискателя было понимание того, что ожидать;
  • введение вопросов по существу необходимой вакансии вместо «воды» (наподобие вопросов о том, «конфликтный ли вы человек?»);
  • добавление регулярной обратной связи;
  • большее вовлечение специалистов отдела кадров в подборе подходящей кандидатуры. Проведение тестирования, анализ результатов, поиск по конкретно заданным критериям и т.д. Это обусловлено тем, что текущий подбор ограничен лишь фильтрацией соискателей, откликнувшихся на вакансию на сайте hh.kz.

Как видно из анализа ответов, многие опрошенные желают ускорения общего процесса подбора. Кроме того, опрошенные желают более вовлеченной и активной работы специалистов отдела кадров. Также следует отметить, что среди опрошенных были консерваторы, считающие, что ничего изменять не следует.

Наконец, рассмотрим следующие данные насчет того, готовы ли опрошенные к взаимодействию с компанией при помощи указанных инструментов в качестве соискателя (рис. 9).

 

Данные насчет того, готовы ли опрошенные к взаимодействию с компанией при помощи указанных инструментов в качестве соискателя

Рисунок 9 – Данные насчет того, готовы ли опрошенные к взаимодействию с компанией при помощи указанных инструментов в качестве соискателя

 

Большинство опрошенных (12 человек) выразило интерес к взаимодействию с компанией при помощи платформ для онлайн-встреч (Skype, Zoom, Microsoft Teams или др.). Также существенное число опрошенных (6 человек) выразило интерес к видеоинтервью. Вероятно, это также отражает потребность опрошенных в более «живом» и удобном общении, как можно более близком к формату личной встречи.

Один из сотрудников HR-отдела компании утверждает, что удовлетворен применением цифровых технологий в подборе персонала (в нашем случае, онлайн-платформы поиска кандидатов, HeadHunter), т. к. это позволяет эффективно автоматизировать процесс выбора кандидатов по различным фильтрам и улучшить качество точечного подбора.

Интерфейс используемых цифровых инструментов характеризуется как преимущественно удобный. Однако, утверждается, что есть места для улучшения, особенно в области удобства передачи текущих вакансий следующему нанимающему менеджеру.

Опрошенный сотрудник доволен качеством и объемом потока кандидатов, создаваемых цифровыми каналами привлечения. Однако, он же утверждает, что всегда есть возможность для дополнительного улучшения и оптимизации. Также утверждается, что некоторые каналы привлечения не всегда приносят ожидаемые результаты, особенно если речь идет о специфических профессиональных сообществах (Telegram-каналы).

Основная управленческая проблема «Х Eurasia», связанная с HR, проявляется тем, что отдел кадров не использует автоматизированные процессы при подборе персонала (каждый этап подбора курирует ответственный менеджер вручную), а вместе с тем недостаточно широко использует самые современные и актуальные цифровые решения в рекрутинге (согласно концепции «Рекрутмент 3.0»). Кроме того, некоторые каналы привлечения кандидатов не всегда приносят ожидаемые результаты, особенно если речь идет о специфических профессиональных сообществах (например, Telegram-каналы), что говорит о привязанности компании к уже устаревшим концепциям «Рекрутмент 1.0» и «Рекрутмент 2.0».

В частности, отметим, что в «Х Eurasia» не используется система отслеживания кандидатов. Однако, руководство компании надеется, что придет к этому в ближайшем будущем. Также компания не работает с компаниями-разработчиками цифровых технологий и практические не внедряет в свою работу актуальные отечественные решения в цифровом рекрутинге – вместо этого кадровый отдел подбирает персонал преимущественно традиционным путем. Руководство компании объясняет это тем, что цифровые технологии считаются более полезными в использовании для массового подбора, что более релевантно для рынка FMCG (fast-moving consumer goods) при поиске операционистов. По этой же причине нет отдельного колл-центра для работы с кандидатами. Однако, по нашему мнению, в перспективе «Х Eurasia» все же необходима некоторая цифровизация рекрутинга, т. к. при текущих тенденциях цифровизации рынка труда ее консерватизм рискует снизить конкурентоспособностях компании.

Также, у «Х Eurasia» ранее не было возможности имплементировать цифровые технологии в обучение рекрутинг-команды. В ближайшем будущем компания будет рассматривать варианты тренингов на упомянутую тематику. На наш взгляд, это необходимо для формирования у персонала отдела кадров компетенцией, предъявляемых к рекрутерам согласно концепции «Рекрутмент 3.0».

Таким образом, состояние рекрутинга «Х Eurasia» можно оценить как хорошее, но не идеальное с точки зрения концепции «Рекрутмент 3.0». Рассматриваемая компания относительно недавно встала на путь цифровизации рекрутинга, уже получая от этого определенные выгоды. Однако, в перспективе, для поддержки конкурентоспособности бизнеса, система рекрутинга компании потребует продолжения цифровизации, что обуславливает необходимость в своевременном рассмотрении соответствующих мер.

 

Возможные меры по совершенствованию цифрового рекрутинга для «Х Eurasia»

С учетом установленных выше фактов и результатов анализа опросов разработаем рекомендации по совершенствованию улучшения подбора персонала с помощью цифровых технологий для «Х Eurasia».

  1. Система отслеживания кандидатов

Теоретически, она поможет компании более эффективно управлять рекрутинг-процессом, от подачи заявки до принятия решения о найме.

В настоящее время существует система отслеживания кандидатов (applicant tracking system, ATS) – программное обеспечение, которое управляет процессом подбора персонала, включая объявления о вакансиях и заявления о приеме на работу. Оно упорядочивает информацию о лицах, ищущих работу, и делает ее доступной для поиска.

ATS отслеживает кандидатов на протяжении всего процесса найма. Это помогает с планированием собеседований, выдает уведомления, а также автоматически отправляет электронные письма кандидатам и сотрудникам, таким как рекрутеры и менеджеры по найму.

ATS позволяет рекрутерам вести учет и создавать пользовательские отчеты, которые делают решения о приеме на работу быстрыми, легкими и доступными для всех. Управление этими процессами с помощью ATS экономит ценное время и деньги за счет уменьшения количества человеческих ошибок, двойного ввода, «бумажной волокиты» и предвзятого отбора. Как только наиболее подходящий кандидат примет предложение о работе через ATS, все остальные кандидаты, подходящие в будущем, в следующий раз возглавят список рекрутеров. Затем их данные передаются обратно в систему маркетинга подбора персонала, чтобы сохранить теплых кандидатов в CRM для будущих вакансий. Эффективность ATS доказана многими компаниями: известно, что более 90% компаний из списка Fortune 500 в настоящее время использует системы отслеживания кандидатов [5].

В России одним из самых авторитетных и надежных производителей соответствующего программного обеспечения (ПО) является компания PeopleForce. В контексте рассматриваемой проблемы следует отметить ее программу PeopleRecruit, специализирующуюся именно на отслеживании кандидатов [6]. Для 5 рекрутеров ежемесячный платеж за использование программы составляет 150 долларов США (около 14 тыс. руб.) [6].

  1. Развитие практики видеоинтервью, что частично сокращает продолжительность этапов отбора

Одной из самых совершенных на данный момент программ для развития практики видеоинтервью, имеющихся на российском рынке, является «КонтурТолк», которой пользуется уже около 100 тыс. человек, в том числе из ведущих российских корпораций и государственных учреждений [7]. Она относится не к традиционным программам для реализации видеосвязи, таким как Skype, а представляет собой облачное пространство для проведения аудио- и видеоконференций с возможностью записи, планированием встреч, интеграцией с телефонией и многим другим, что отвечает поставленной «Х Eurasia» задаче по повышению вовлеченности рекрутеров в процесс подбора персонала. Немаловажно и то, что сервис отвечает современным требованиям к комфорту и удобству (в программе имеется достаточно широкий функционал, ориентированный на удобство, чего обычно нет в традиционных программах для видеосвязи). При этом данное решение является достаточно дешевым (от 750 руб. в месяц).

  1. Развитие работы по привлекательным и эффективным каналам

Как было установлено по итогам анализа опросов, к таким каналам относятся онлайн-платформы для поиска работы, социальные сети, профессиональные сообщества и рекомендации от сотрудников. Ввиду небольшого размера организации, на наш взгляд, целесообразно сосредоточиться на социальных сетях, т. к. они предоставляют компании такого размера широкие возможности для работы с нужной ей аудиторией.

Компания на данный момент малоактивна в социальных сетях (в частности, у нее имеются очевидные трудности в работе с LinkedIn). Очевидным решением проблемы на данный момент является переориентация на другие социальные сети, работающие в России, и имеющие наибольший охват целевой аудитории. К таким относятся прежде всего «ВКонтакте» и Telegram – наиболее посещаемые отечественные соцсети, популярные среди трудоспособной молодежи. При этом также следует рассмотреть возможности рекрутинга в отношении следующих ресурсов:

  • vc.ru (популярная блог-платформа с широкими возможностями для PR-кампаний в цифровом рекрутинге);
  • «Яндекс. Дзен» (популярная блог-платформа с широкой аудиторией, где возможна публикация контента, касающегося специализации компании в PR-целях);
  • Видеосервисы YouTube, RuTube и TikTok (на них возможна публикация видеоконтента, освещающего особенности работы в компании в PR-целях, а также контента, тематически связанного со специализацией компании);
  • Одноклассники (среди пользователей этой социальной сети много опытных людей трудоспособного возраста);
  • Сервис «Работа» от Rambler (хороший аналог hh.ru).

Работа по указанным направлениям, на наш взгляд, хорошо сориентирует цифровой рекрутинг «Х Eurasia» согласно концепции «Рекрутмент 3.0», о котором подробнее будет сказано ниже.

  1. Расширение сети профессиональных контактов и активное использование социальных сетей

Данная рекомендация тесно связана с указанными выше. Дело в том, что основа философии «Рекрутинг 3.0» – это выстраивание взаимоотношений и формирование сообществ [8]. В условиях информационного общества люди быстро схватывают и используют технологии, чтобы обмениваться мнениями, в том числе в цифровом пространстве. Хотя многие компании, в том числе «Х Eurasia», имеют страницы в социальных сетях, они делают это согласно уже устаревшей концепции «Рекрутмент 1.0», предполагающей идею «post, pray, and spray» (буквально – «опубликовал, помолился и распылил»; выражение «spray and pray» также может использоваться для описания подхода к коммуникации, когда рассылаются массовые электронные сообщения и другие посты, в надежде на то, что вся желаемая аудитория получит сообщение). Как следствие, многие страницы в соцсетях превращаются в доски объявлений, а при отклике на них редко можно дождаться ответа.

В рамках предложенной рекомендации при работе с социальными сетями согласно актуальной концепции «Рекрутмент 3.0» сначала следует ответить на следующие вопросы:

  • Какова цель использования социальных медиа?
  • Кто ваша целевая аудитория?
  • Что ваше общество должно вынести для себя?
  • Будут ли люди снова заходить на ваш сайт?
  • Насколько сайт «затягивает», хочется ли задержаться?
  • В чем разница между социальными сетями и работным сайтом?
  • Что потом люди будут рассказывать о вашей страничке, сайте?

Согласно рассматриваемой концепции «Х Eurasia» необходимо создать в социальных сетях сообщества, которые будут распространять определенную информацию. При этом принимается, что любая коммуникация должна быть двухсторонней, интересной, информативной и увлекательной для читателя. Это отражает идею о том, что «Рекрутмент 3.0» формирует сообщества, рассказывает, слушает, обсуждает и эмоционально привлекает новых талантов. Вместе с этим рекрутер, работающий по такой концепции, должен уметь работать по следующим направлениям:

  1. PR и искусство донести сообщение.
  2. Маркетинг, в том числе прямой маркетинг;
  3. Сегментация рынка;
  4. Управление отношениями с кандидатами;
  5. Продажи;
  6. Hавыки презентации и коммуникации.

На наш взгляд, развитие соответствующих компетенций возможно также в рамках практики повышения квалификации действующего в компании персонала.

  1. Внедрение более точных алгоритмов подбора кандидатов и использование инновационных методов оценки навыков

Предполагается, что это улучшит качество работы системы рекрутинга и объем потока соискателей. На практике это означает ориентацию компании на практики, следующие из концепции «Рекрутинг 3.0». Эта концепция является свободной структурой, которая включает в себя не только стандартные технологии поиска, подбора и отбора персонала, но и формирования бренда компании. Задачей такого рекрутинга является поиск талантливых и уникальных сотрудников, из которых будет формироваться непрерывная воронка кадрового резерва [9]. Основными направлениями работы рекрутинга согласно концепции «Рекрутинг 3.0» являются социальные сети и цифровые ATS-платформы для автоматизации процессов, о которых подробно говорилось выше.

  1. Внедрение чат-ботов

С учетом общих тенденций важно своевременное внедрение чат-ботов, где автоматически можно отправлять ответы, писать на каком этапе находится рассмотрение резюме и т. д. В настоящее время данный инструмент можно внедрять даже с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Существуют ИИ, которые делают готовые чат-боты, что облегчает работу и способствует экономии времени и затрат.

Например, сервиса EBI.AI разработал передовую диалоговую платформу искусственного интеллекта, на которой помощники искусственного интеллекта могут выполнять широкий спектр задач [10]. Платформа предоставляет все необходимое для настройки диалогового ИИ, например, чат в реальном времени и интеграцию с другими системами. Платформа также предоставляет команду специалистов в области дизайна разговоров, лингвистики и психологии, которые могут просматривать каждый разговор помощника ИИ с клиентами, что особенно полезно для HR-отдела рассматриваемой компании, которой, как установлено анализом результатов опросов, требуется более вовлеченная и активная работа сотрудников HR-отдела при использовании цифровых технологий в рекрутинге.

Разработанные рекомендации, на наш взгляд, будут способствовать системной модернизации рекрутинга «Х Eurasia» согласно актуальной концепции «Рекрутинг 3.0», обеспечивая его умеренную (разумную) цифровизацию при приемлемых для компании затратах, которые, с учетом некоторых самых дорогостоящих решений, составят около 14,75 тыс. руб. в месяц.

 

Заключение

Цифровые технологии в подборе персонала – это технологии, использующие электронные инструменты для оптимизации деятельности организации в направлении подбора персонала (HR). Можно сказать, что целью таких технологий является слияние всех областей управления персоналом с возможностями стремительно развивающихся цифровых технологий для повышения эффективности процессов управления человеческим капиталом на разных уровнях.

Анализ статистики говорит о том, что цифровизация рекрутинга в России является важным трендом и имеет большие перспективы. Однако, сейчас цифровые технологии в подборе персонала используют далеко не все компании, хотя число их пользователей имеет тенденцию к увеличению.

Библиографический список:

  1. Армстронг, М. Практика управления человеческими ресурсами. 8-е изд. / пер. с англ. под ред. С.К. Мордовина. СПб.: Питер, 2007. 1040 с.
  2. 71% HR-специалистов позитивно относятся к искусственному интеллекту [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cio.osp.ru/news/261223-71-HR-spetsialistov-pozitivno-otnosyatsya-k-iskusstvennomu-intellektu
  3. В HR не считают рекрутинговые чат-боты искусственным интеллектом [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cio.osp.ru/news/021123-V-HR-ne-schitayut-rekrutingovye-chat-boty-iskusstvennym-intellektom
  4. Денисов, А. Ф., Кардаш, Д. С. Анализ практик применения цифровых технологий в отборе персонала / А. Ф. Денисов, Д. С. Кардаш // Экономика и управление. 2018. №6 (152). С. 26–37.
  5. Что такое ATS, и как оптимизировать рекрутинг процессы? [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://peopleforce.io/ru/blog/chto-takoe-ats-dlia-rekrutinga, свободный.
  6. Повысьте производительность вашей команды с передовой HR-платформой [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://peopleforce.io/ru/pricing
  7. Удобный сервис видеоконференций [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://kontur.ru/talk?p=w04557
  8. Рекрутмент 3.0 – новая версия, или будущее рекрутмента [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://acenter.ru/article/rekrutment-30-%E2%80%93-novaya-versiya-ili-budushchee-rekrutmenta
  9. Гришин, К. Е. Анализ цифровых технологий в рекрутменте / К. Е. Гришин, И.Т. Шайхутдинов, Э. С. Гайнуллин, К. Р. Садыкова. Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2020. №4(42). С. 92-99.
  10. Instantly benefit from happier customers, increased capacity and lower costs [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ebi.ai

Практика использования цифровых технологий в отборе персонала Читать дальше »

Финансовая модель строительства глэмпинга в Калининградской области

Введение

Рынок туристических услуг – это постоянно развивающаяся сфера экономической деятельности. Этот сегмент рынка очень изменчив и сильно подвержен влиянию многих факторов, таких как природно-географические особенности, климатические условия, экономическая ситуация в отдельно взятых странах, их внутренняя политика, мировая геополитическая ситуация в целом, уровень благосостояния граждан и другие факторы. Одним из факторов, который кардинально повлиял на всю индустрию путешествий, стала пандемия коронавируса. Закрытие границ между государствами явилось мощным стимулом и одновременно хорошим условием для развития внутреннего туризма. Но здесь очень важно учитывать пожелания потенциальных путешественников. Многих туристов все чаще стал привлекать отдых не в крупных городах и больших гостиничных комплексах, а в тихих, уединенных местах. Однако, при этом, сохранилась потребность проживания в комфортных условиях без отказа от благ цивилизации. Удовлетворение таких запросов и пожеланий отдыхающих, желающих совместить тишину, красоту и уединение с удобством и комфортом, послужило основой для развития такого направления туризма, как глэмпинг.

Любой вид деятельности для своего успешного функционирования требует четко сформулированных целей и задач. Для организации нового бизнеса на территории Калининградской области необходимо составить бизнес-план и произвести расчет эффективности бизнеса.

Актуальность данной работы обусловлена тем, что рынок туристических услуг в Калининградской области последнее время стремительно развивается. Однако, индустрия туризма очень нестабильна, так как путешественники с каждым годом становятся всё более требовательными и избирательными. Потенциальных клиентов становится сложно удивлять, а такое новое направление, как глэмпинг, может стать интересной отличительной чертой проекта. Данный вид туризма только зарождается, поэтому многим инвесторам данная работа сможет помочь понять перспективы глэмпинг-индустрии в Калининградской области, разобраться в важных аспектах этого вида деятельности и наглядно оценить финансовые показатели проекта на основании предложенной финансовой модели строительства глэмпинга.

В настоящее время тенденции и перспективы развития глэмпинга в России мало изучены, это направление только зарождается и основывается на статьях и интервью создателей глэмпингов, данных, представленных в сети Интернет на разных туристических форумах.

 

Финансовая модель глэмпинга

В обобщенном виде построение финансовой модели проекта предполагает выполнение следующих трех этапов.

Этап 1. Создание первого варианта финансовой модели с минимальным количеством входных данных, а также определение расчетных формул для зависимых параметров.

Этап 2. Обобщение параметров в системе финансовых отчетов, проверка баланса по активу и пассиву и корректный пересчет при изменении входных данных.

Этап 3. Детализация модели [2].

Рассмотрим систему показателей для оценки этого бизнеса. Так, в составляемой финансовой модели строительства глэмпинга рассматриваемый период охватывает 5 лет или 60 месяцев. Взносы во внебюджетные фонды составляют — 30,20 % (обязательное пенсионное страхование — 22 %, обязательное медицинское страхование — 5,1 %, случаи временной нетрудоспособности и материнства — 2,9 %, травматизм — 0,2 %) [1].

Следующими показателями выступают – НДС (20%) и налог на прибыль (20 %).

В связи с нестабильностью экономики и ростом потребительских цен более, чем на 8-10% при реализации российских инвестиционных проектов ставка дисконтирования определяется от 10 до 40 % и предполагает увеличение ключевой ставки ЦБ РФ на определенный процент рисков (вплоть до 20 %) [6]. В рассматриваемой финансовой модели в качестве входного параметра взята максимальная ставка дисконтирования, равная 40% (месячная ставка — 2,84 %).

Реализация проекта с учетом возможных вариантов размещения гостей представлена в таблице 1.

 

Таблица 1 — Реализация проекта

Услуга Единица измерения Максимальное количество в месяц Старт продаж (период) Стартовый объем продаж Период выхода на максимальный объем
Купольный шатер 19 м2 (2 ед.) Дней 40 1 10 3
Купольный шатер 38 м2 (2 ед.) Дней 40 1 10 3
Треугольный дом-шалаш 35 м2 (1 ед.) Дней 20 1 2 3
Треугольный дом-шалаш 45 м2 (1 ед.) Дней 20 1 2 3
«Сафари Тент» 2.0 (2 ед.) Дней 40 1 10 3
«Фэмели Тент» (2 ед.) Дней 40 1 10 3

 

На максимальную загруженность глэмпинг не сможет выйти сразу, поэтому предполагается его частичная загруженность. При удачном местоположении и предоставлении качественных услуг через 3 месяца, к концу сезона, возможен выход на максимальную загруженность.

Стоимость продажи каждого объекта размещения приведена в таблице 2.

 

Таблица 2 — Продажи каждого варианта размещения

Услуга Количество периодов роста продаж Рост продаж за один период Цена за единицу Темп роста цены в месяц, % Старт роста цены (период)
Купольный шатер 19 м2 (2 ед.) 2 15 6500 1 13
Купольный шатер 38 м2 (2 ед.) 2 15 6500 1 13
Треугольный дом-шалаш 35 м2 (1 ед.) 2 9 12000 1 18
Треугольный дом-шалаш 45 м2 (1 ед.) 2 9 12000 1 18
«Сафари Тент» 2.0 (2 ед.) 2 15 7000 1 13
«Фэмели Тент» (2 ед.) 2 15 7000 1 13

 

Количество периодов роста продаж рассчитано как разница между периодом выхода на максимальный объем и периодом старта продаж, а рост продаж за один период = это разница между максимальным количеством продаж в месяц и стартовым объемом продаж, деленная на количество периодов роста продаж.

Цена за единицу определяется индивидуально предпринимателем. В данном случае рассмотрено ценообразование с учетом затрат (сумма издержек предприятия и ожидаемой прибыли, деленная на запланированный объем продаж за расчетный период) [5].

Расчеты выполнены на один календарный год. В ценообразование не будут включены дополнительные услуги. За годы глэмпинга предприниматель ожидает получить чистую прибыль в размере 5 млн. руб. и рассчитывает на месячную загруженность в 20 дней на одну постройку в сезон (к сезонным месяцам относится период с мая по сентябрь) и 10 дней в месяц в несезон (с октября по апрель) для треугольных домов, а для палаток определено 4 дня загрузки в несезон. Таким образом, загрузка в год составит: 10 дней за 7 месяцев несезона – 70 дней, 20 дней за 5 месяцев сезона – 100 дней, итого 170 дней загруженность 1 треугольного строения в год. В свою очередь для палаток определено: 5 месяцев по 20 дней – 100 дней, 2 месяца по 10 дней – 20 дней, 5 месяцев по 4 дня – 20 дней, итого – 140 дней.

К издержкам предприятия можно отнести постройку каждого сооружения, благоустройство территории, заработную плату сотрудникам, административные расходы. Расчет цен разбит на 3 вида построек: купольный шатер — 4 ед., треугольный дом-шалаш — 2 ед., палатки – 4 ед. Итого получается 10 построек. Суммарные расходы, не связанные с постройкой, составят 7 474 тыс. руб.

Цена купольного шатра:

(560 000 + 780 000 +747 400 × 4 + 500 000 × 4) / 140 × 4 = 11 302 руб.

Цена треугольного дома:

(1 230 000 + 1 400 000 + 747 400 × 2 + 500 000 × 2) / 170 × 2 = 15 072 руб.

Цена палатки:

(580 000 + 920 000 + 747 400 × 4+ 500 000 × 4) / 140 × 4 = 11 588 руб.

Для того чтобы оставаться конкурентоспособными придется прибегнуть к снижению цен (на 40% для палаток и на 20% для треугольного шатра) пусть даже с меньшей прибылью, но большей вероятностью загруженности центра. Темпы роста цен в месяц – изменяемая величина, зависящая от многих факторов, для первоначальных расчетов она принята на уровне 1%. Старт роста цен также изменяемая величина, но предположительно цены меняются раз в год перед сезоном, поэтому рост определен в диапазоне от года до полутора лет.

Также важно учитывать сезонные отклонения в продажах, которые строятся на основании фактических показателей продаж за месяц (табл. 3) [4].

 

Таблица 3 — Сезонные отклонения продаж в процентах от максимального объема

Месяц Номер месяца Купольный шатер19 м2, % Купольный шатер38 м2, % Треугольный дом-шалаш 35 м2, % Треугольный дом-шалаш 45 м2, % «Сафари Тент» 2.0, % «Фэмели Тент», %
январь 1 -80 -80 -50 -50 -80 -80
февраль 2 -80 -80 -50 -50 -80 -80
март 3 -80 -80 -50 -50 -80 -80
апрель 4 -50 -50 -50 -50 -50 -50
май 5 0 0 0 0 0 0
июнь 6 0 0 0 0 0 0
июль 7 0 0 0 0 0 0
август 8 0 0 0 0 0 0
сентябрь 9 0 0 0 0 0 0
октябрь 10 -50 -50 -50 -50 -50 -50
ноябрь 11 -80 -80 -50 -50 -80 -80
декабрь 12 -80 -80 -50 -50 -80 -80

 

Как уже упоминалось ранее, внесезонная активность среди туристов падает, поэтому учтено отклонение в – 50 % для треугольных домов-шалашей, и в холодные периоды — 80 % от максимальной загруженности для палаток (рис.1).

 

Сезонный коэффициент построек для проживания

Рисунок 1 — Сезонный коэффициент построек для проживания

 

На графике только две линии, так как сезонный коэффициент у тента и купольного шатра получились одинаковыми.

Следующим этапом является рассмотрение инвестиционного блока финансовой модели (табл. 4).

 

Таблица 4 — Инвестиции в проект

Наименование Стоимость, руб. Стоимость, без НДС, руб. Период оплаты Период постановки на баланс Амортизационный срок в месяц Амортизация в месяц Период начала амортизации Период завершения амортизации
Купольный шатер 19 м2 (2 ед.) 560 000 466 667 0 0 60 7 778 1 60
Купольный шатер 38 м2 (2 ед.) 780 000 650 000 0 0 60 10 833 1 60
Треугольный дом-шалаш 35 м2 (1 ед.) 1 230 000 1 025 000 0 0 60 17 083 1 60
Треугольный дом-шалаш 45 м2 (1 ед.) 1 400 000 1 166 667 0 0 60 19 444 1 60
«Сафари Тент» 2.0 (2 ед.) 580 000 483 333 0 0 30 16 111 1 30
«Фэмели Тент» (2 ед.) 920000 766667 0 0 30 25556 1 30
Административное здание 715000 595833 0 0 60 9931 1 60
Душевые 1310000 1091667 0 0 60 18194 1 60
Подсобное помещение 395000 329167 0 0 60 5486 1 60

 

Следующим обязательным блоком в финансовой модели выступает расчет переменных расходов. Однако на этом этапе их определить сложно, поскольку они могут возникнуть разово, поэтому вся расходная часть отнесена в постоянные затраты (табл. 5).

 

Таблица 5 — Постоянные расходы

Наименование Руб. в месяц Период старта расходов Период завершения расходов Темп роста в месяц, % Старт роста расходов (период)
Бухгалтерия на аутсорсинге 10000 1 61 1 12
Реклама 20000 0 60 1 8
Коммунальные услуги 20000 0 61 1 12
Административные расходы 10000 1 61 1 12
Непредвиденные расходы 30000 3 60 1 12

 

Расчет суммы постоянной заработной платы приведен в таблице 6.

 

Таблица 6 — Постоянная заработная плата

Наименование Зарплата Количество человек Руб. в мес. Период найма Темп роста в месяц, % Старт роста, мес.
Управляющий (собственник бизнеса) 50000 1 50000 1 2 12
Администратор 40000 2 80000 1 2 12
Охранник 30000 2 60000 1 2 12
Горничная 20000 2 40000 1 2 12
Завхоз 35000 1 35000 1 2 12

 

Всех сотрудников нужно будет нанять с первого месяца действия центра. Рост заработной платы предположительно через год, в данных расчетах не учтены премии и переработки. Фонд оплаты труда предполагается на 10 построек для проживания. Если в период работы действия глэмпинга, инвесторы или собственники захотят увеличить номерной фонд, то возникнет необходимость и в увеличении штата сотрудников. Однако в данной модели этот момент не рассматривается.

Последним блоком является финансирование проекта. В данной модели рассмотрено два варианта финансирования проекта: собственные средства и заемное финансирование. В рассматриваемом примере собственник бизнеса будет выступать инвестором. Первоначальные вложения составят 7 920 тыс. руб., этого транша хватит на постройку с внутренним обустройством всех необходимых построек. В случае расширения проекта, необходимо на каждом этапе контролировать его выручку и при необходимости осуществить еще один транш.

Еще одним способом финансирования проекта помимо собственных средств может быть получение гранта и поддержки от государства.

Итоговая финансовая модель представлена в Приложении. Данная модель является универсальной, все зависимые данные рассчитываются автоматически по формулам в Excel.

 

Оценка экономической эффективности глэмпинга

На основании составленной финансовой модели рассчитаны основные финансовые показатели проекта с учетом ставки дисконтирования:

  • Чистая приведенная стоимость (NPV) — 1 494 393 руб.
  • Внутренняя норма доходности (IRR) – 58,29 %.
  • Срок окупаемости (PB) – 18 месяцев.
  • Суммарная прибыль за весь проект) — 8 834 801 руб.
  • Рентабельность продаж – 13,01 %.
  • Количество месяцев с отрицательной ликвидностью — 2 месяца.

Таким образом, данный проект принесет прибыль инвесторам. Однако следует отметить, что в расчетах не учтена стоимость аренды или покупки земельного участка.

С целью определения зависимости итоговых финансовых показателей бизнеса от различных факторов необходимо рассмотреть построенную финансовую модель на чувствительность. Иными словами определить наиболее весомые параметры, провести оценку предварительных показателей в условиях неопределенности, а также оценить предельные отклонения различных показателей, при которых у проекта могут возникнуть сложности с рентабельностью или финансовой устойчивостью компании [3].

Произвести анализ чувствительности инвестиционного проекта можно по следующему алгоритму:

1) Необходимо определиться с итоговым базовым показателем (чистая приведенная стоимость, внутренняя норма доходности или прибыли, коэффициент рентабельности (окупаемости) инвестиций, дисконтированный индекс доходности).

2) Решить каким должно быть наиболее ожидаемое значение выбранного показателя.

3) Поменять значения одной из переменных на произвольное количество процентов (например, на 10%) и посмотреть, как это повлияет на итоговую чистую приведенную стоимость (NPV).

4) Аналогичным образом проследить изменения чистой приведенной стоимости (NPV) при изменении на 10% других факторов, например себестоимости производства, переменных издержек и других.

5) На основании полученных данных определить чувствительность по каждому пункту как соотношение процентного изменения выходного параметра к процентному изменению входящего параметра. Чем сильнее наклонена прямая, тем выше чувствительность инвестиционного проекта к изменению этого параметра.

В нашем случае для анализа чувствительности построенной финансовой модели использованы показатели чистой приведенной стоимости (NPV) и внутренней нормы доходности (IRR). Шаг изменения принят за 10%, а изменяемыми параметрами приняты цена за единицу услуги, постоянные затраты, постоянная заработная плата (рис.2). За 100% приняты полученные данные.

 

Абсолютные показатели изменения чистой приведенной стоимости (NPV), руб.

Рисунок 2 — Абсолютные показатели изменения чистой приведенной стоимости (NPV), руб.

 

Из графика видно, что изменение тарифов на оказываемые услуги более чем на 95%, является критичным. Это приведет к убыточности проекта при прочих неизменных затратах. При этом изменение постоянных затрат даже на 30% не будет являться критичным. Глэмпингу лучше не допускать увеличение постоянной заработной платы более чем на 15%, так как это вызовет финансовые трудности.

На рисунке 3 представлена зависимость внутренней нормы доходности (IRR) от изменения данных параметров.

 

Относительные показатели изменения внутренней нормы доходности (IRR), %

Рисунок 3 – Относительные показатели изменения внутренней нормы доходности (IRR), %

 

Таким образом, внутренняя норма доходности резко упадет при увеличении постоянных затрат более чем на 20 %, при этом нежелательно снижать цены на оказываемую услугу более чем на 5 %. В то же время снижение уровня постоянных затрат и заработной платы, наоборот, благоприятно скажется на внутренней норме доходности.

В качестве недостатков данного метода анализа можно отметить следующее: он не рассматривает взаимодействие между собой различных факторов и не учитывает вероятность иных изменений показателей.

Таким образом, основные экономические показатели подтверждают эффективность от вложения денежных средств в проект строительства глэмпинга на территории Калининградской области, а анализ чувствительности дает наглядное понимание изменчивости финансовых показателей от изменения цены на разные параметры. Полученные показатели свидетельствуют о благоприятных перспективах реализации данного инвестиционного проекта.

 

Выводы

Развитие внутреннего туризма на сегодняшний день является одним из приоритетных направлений экономического развития страны, а также поддержания малого и среднего бизнеса в данной отрасли. Калининградская область представляет собой перспективное и набирающее популярность направление среди туристов. Однако существует необходимость удовлетворить все запросы путешественников, в связи с чем возникает потребность в разнообразии предлагаемых туристических сервисов, а также в предоставлении качественных услуг. Часть этих запросов можно реализовать с помощью развития такого направления туризма, как глэмпинг. Одним из преимуществ данного вида отдыха перед отелями и сдачей жилья в аренду является новизна проекта, так как глэмпинг – относительно новый вид туризма, получивший активное развитие не только в России, но и в мире.

Представленная финансовая модель, несомненно, должна вызвать интерес у предпринимателя и его проектной команды. Она сэкономит время на подготовку финансового обоснования проекта. В перспективе финансовую модель можно дополнить дополнительными услугами глэмпинга и на основании результатов финансового моделирования предложить пути масштабирования уже созданного проекта.

 

 

Приложение

Таблица 1 — Финансовая модель строительства глэмпинга на год

Период 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Месяц и год 01.04.

2024

01.05.

2024

01.06.

2024

01.07.

2024

01.08.

2024

01.09.

2024

01.10

2024

01.11.

2024

01.12.

2024

01.01.

2025

01.02.

2025

01.03.

2025

01.04.

2025

Номер месяца 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4
Год 2024 2024 2024 2024 2024 2024 2024 2024 2024 2025 2025 2025 2025
Cash In 7 920 000 318 000 939 000 1 560 000 1 560 000 1 560 000 780 000 456 000 456 000 456 000 456 000 456 000 780 000
Cash Out 7 930 000 405 030 405 030 577 595 584 941 584 941 454 941 435 030 435 530 436 035 436 545 459 052 559 389
Net Cash -10 000 -87 030 533 970 982 405 975 059 975 059 325 059 20 970 20 470 19 965 19 455 -3 052 220 611
Нарастающий итог -10 000 -97 030 436 940 1 419 345 2 394 404 3 369 463 3 694 523 3 715 493 3 735 963 3 755 928 3 775 383 3 772 331 3 992 941
Проверка ликвидности 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Cash In (расшифровка)
Реализация 0 318000 939000 1560000 1560000 1560000 780000 456000 456000 456000 456000 456000 780000
Собственное финансирование 7 920 000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Заемное финансирование 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Итого 7920000 318000 939000 1560000 1560000 1560000 780000 456000 456000 456000 456000 456000 780000
Cash Out (расшифровка)
Инвестиции 7 890 000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Переменные расходы 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Переменная зарплата 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Постоянные расходы 40000 60000 60000 90000 90000 90000 90000 90000 90500 91005 91515 92030 92951
Постоянная зарплата 0 265000 265000 265000 265000 265000 265000 265000 265000 265000 265000 265000 270300
Возврат кредита 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Проценты по кредиту 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Налоги 0 80 030 80 030 222 595 229 941 229 941 99 941 80 030 80 030 80 030 80 030 102 022 196 139
Итого 7 930 000 405 030 405 030 577 595 584 941 584 941 454 941 435 030 435 530 436 035 436 545 459 052 559 389

 

 

Библиографический список:

  1. Контур. Бухгалтерия. Страховые взносы в 2024 году. [Электронный ресурс]. URL: https://www.b-kontur.ru/enquiry/277.
  2. Официальный сайт журнала «Управление предприятием». Финансовое моделирование в Excel. [Электронный ресурс]. URL: https://upr.ru/article/finansovoe-modelirovanie-v-excel/.
  3. Официальный сайт компании «Альт-Инвест». Анализ чувствительности в финансовых моделях. [Электронный ресурс]. URL: https://www.alt-invest.ru/lib/sensitivity_analysis/.
  4. Официальный сайт компании «Хабр». Планирование продаж сезонных товаров с учетом меняющихся экономических условий. [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/company/mbs/blog/298236/.
  5. Совкомблог. Как рассчитать стоимость услуги или розничную цену товара. [Электронный ресурс]. URL: https://sovcombank.ru/blog/biznesu/kak-rasschitat-stoimost-uslugi-ili-roznichnuyu-tsenu-tovara.
  6. Тинькофф журнал. Что такое ставка дисконтирования. [Электронный ресурс]. URL: https://journal.tinkoff.ru/guide/discountrate/.

Финансовая модель строительства глэмпинга в Калининградской области Читать дальше »

Эффективность технологий управления в спорте

1.1. Аргументация актуальности темы

В наше время спорт переживает период интенсивного развития, причем ключевую роль в этом процессе играют технологии управления. Благодаря использованию современных технических средств спортсмены и тренеры могут достигать значительно более высоких результатов, чем когда-либо прежде. Однако, быстрое развитие новых технологий создает постоянную необходимость в изучении их эффективности для управления процессами тренировок и соревнований. Это связано не только с обеспечением успешной подготовки спортсменов, но и с повышением конкурентоспособности стран в спортивном мире. В связи с этим, исследование эффективности технологий управления в спорте является актуальной и важной задачей, которая требует серьезного внимания и научного подхода.

1.2.  Формулировка научной проблематики

Одной из ключевых научных проблем в сфере спортивных технологий является выявление наиболее эффективных средств управления в спорте и определение их влияния на результаты спортсменов. Это означает не только выявление технологий с наивысшей производительностью, но и понимание того, как эти технологии могут быть оптимально интегрированы в тренировочный процесс и подготовку к соревнованиям.

1.3. История возникновения вопроса и степень его разработки

Использование технологий в спорте имеет долгую историю, начиная от простых средств для контроля времени и дистанции до современных систем аналитики данных и виртуальной реальности. В течение последних десятилетий наблюдается стремительное развитие в этой области, однако, вопрос об эффективности этих технологий остается открытым и требует дальнейшего изучения. Достижения в области спортивных технологий позволяют нам сегодня взглянуть на спорт совершенно иным образом и использовать новые подходы для повышения эффективности тренировочного процесса и достижения более высоких результатов на соревнованиях.

Технологии управления в спорте представляют собой различные инструменты, методы и системы, используемые для организации, контроля и оптимизации тренировочных процессов, а также управления спортивными командами, клубами и организациями. Они включают в себя широкий спектр инновационных решений, направленных на повышение эффективности подготовки спортсменов, анализ результатов и оптимизацию работы тренерских штабов.

Примеры современных технологий управления в спорте включают в себя:

  1. Системы аналитики и мониторинга данных: Это включает в себя различные программные и аппаратные средства для сбора, анализа и визуализации данных о физической подготовке спортсменов, их прогрессе и состоянии здоровья. Эти системы могут включать в себя носимые устройства для мониторинга пульса, скорости, расстояния, а также программное обеспечение для анализа видео и статистических данных.
  2. Технологии виртуальной и дополненной реальности: Они могут использоваться для создания имитационных сред, позволяющих спортсменам тренироваться в виртуальной среде, моделировать игровые ситуации и анализировать свои действия для улучшения техники и тактики.
  3. Системы управления тренировочным процессом: Это программные решения для планирования и организации тренировок, учета нагрузок, а также мониторинга и анализа результатов. Они помогают тренерам создавать индивидуализированные программы тренировок и следить за прогрессом спортсменов.
  4. Технологии коммуникации и сетевого взаимодействия: Они включают в себя различные средства для обмена информацией между тренерами и спортсменами, а также между членами команды. Это могут быть специализированные платформы для обсуждения тактики, планирования тренировок и анализа игровых ситуаций.
  1. Системы анализа биомеханики: Эти технологии используются для измерения и анализа движений спортсменов с целью оптимизации их техники. Они могут включать в себя системы захвата движения, инерциальные измерительные устройства и программное обеспечение для анализа биомеханических параметров.
  2. Интерактивные тренажеры и симуляторы: Эти устройства и программы создают имитационные среды, позволяющие спортсменам тренироваться в условиях, максимально приближенных к реальным соревнованиям. Они могут включать в себя виртуальные тренажеры, симуляторы игровых ситуаций и тренажеры с визуальной обратной связью.
  3. Системы анализа психологических параметров: Эти технологии используются для измерения и анализа психологических параметров спортсменов, таких как уровень стресса, концентрации внимания и эмоциональное состояние. Они могут включать в себя психофизиологические мониторы и программное обеспечение для анализа данных.
  4. Системы управления питанием и рационального питания: Эти технологии используются для планирования и контроля питания спортсменов с целью оптимизации их питательного режима и достижения максимальной производительности. Они могут включать в себя программы для расчета калорийности, составления рационов и мониторинга потребления пищи.
  5. Системы анализа и управления сном и отдыхом: Эти технологии используются для мониторинга и анализа качества сна и уровня отдыха спортсменов. Они могут включать в себя носимые устройства для мониторинга сна, программное обеспечение для анализа данных и рекомендации по оптимизации режима сна и отдыха.
  6. Системы управления медицинским обслуживанием и реабилитацией: Эти технологии используются для организации и контроля медицинского обслуживания спортсменов, а также для планирования и мониторинга процесса реабилитации после травм и перенапряжений. Они могут включать в себя программы для ведения медицинских карт, системы телемедицины и программное обеспечение для управления процессом реабилитации.

 

Таблица 1. Сравнение технологий управления в спорте: преимущества и недостатки

Технология Описание Преимущества Недостатки
Системы аналитики и мониторинга данных Сбор, анализ и визуализация данных о физической подготовке спортсменов, их прогрессе и состоянии здоровья. — Повышение эффективности тренировочного процесса

— Индивидуализация программ тренировок

— Требует высокой технической компетенции

— Зависимость от надежности технических средств

Технологии виртуальной и дополненной реальности Создание имитационных сред, позволяющих спортсменам тренироваться в виртуальной среде, моделировать игровые ситуации и анализировать свои действия. — Улучшение психологической подготовки спортсменов

— Моделирование различных игровых ситуаций

— Требует дорогостоящего оборудования

— Ограничения в реалистичности виртуальных сред

Системы анализа биомеханики Измерение и анализ движений спортсменов с целью оптимизации их техники. — Улучшение технического мастерства спортсменов

— Повышение производительности в соревнованиях

— Требует специализированного оборудования

— Не всегда доступно во время тренировок

Интерактивные тренажеры и симуляторы Создание имитационных сред, позволяющих спортсменам тренироваться в условиях, максимально приближенных к реальным соревнованиям. — Эффективное тренировочное средство

— Моделирование различных игровых ситуаций

— Требует дорогостоящего оборудования

— Не всегда репрезентативен для реальных условий

Системы анализа психологических параметров Измерение и анализ психологических параметров спортсменов, таких как уровень стресса, концентрации внимания и эмоциональное состояние. — Повышение психологической подготовки спортсменов

— Улучшение ментальной стойкости в соревнованиях

— Требует специального оборудования

— Не всегда достоверен в реальном времени

Системы управления питанием и рационального питания Планирование и контроль питания спортсменов с целью оптимизации их питательного режима и достижения максимальной производительности. — Повышение энергии и выносливости спортсменов

— Минимизация риска травм и переутомления

— Требует тщательного контроля и поддержания рациона

— Индивидуальный подход к каждому спортсмену

Системы анализа и управления сном и отдыхом Мониторинг и анализ качества сна и уровня отдыха спортсменов с целью оптимизации их режима сна и отдыха. — Повышение восстановительных процессов спортсменов

— Улучшение общего здоровья и физической подготовки

— Требует носимых устройств или специализированного оборудования

— Не всегда доступно в реальном времени

Системы управления медицинским обслуживанием и реабилитацией Организация и контроль медицинского обслуживания спортсменов, а также планирование и мониторинг процесса реабилитации после травм и перенапряжений. — Минимизация риска травм и перенапряжений

— Быстрое восстановление после травм

— Требует высокой квалификации медицинских специалистов

— Не всегда доступно в реальном времени

Это лишь примерные характеристики каждой технологии. Реальные преимущества и недостатки могут зависеть от конкретной ситуации и условий использования.

В целом, технологии управления в спорте играют ключевую роль в повышении эффективности тренировочного процесса, улучшении результатов и повышении профессионального уровня спортсменов и тренеров.

 

Основная часть

2.1. Формулировка цели и важности исследования

Цель данного исследования заключается в выявлении и анализе наиболее эффективных технологий управления в сфере спорта с целью определения их влияния на достижение результатов спортсменами. Это имеет важное значение для развития тренировочных методик и повышения спортивных достижений.

Исследование направлено на:

  1. Выявление эффективных технологий управления в спорте: Исследование предполагает анализ различных технических средств и систем, применяемых в спорте для управления тренировочными процессами, а также оценку их эффективности на основе данных исследований и практического опыта.
  2. Определение влияния технологий на результаты спортсменов: Целью также является оценка влияния применения различных технологий управления на результаты соревнований и общую спортивную производительность. Это позволит понять, какие технологии наиболее эффективно помогают спортсменам достигать своих целей.
  3. Повышение эффективности тренировочных методик: Результаты исследования будут использоваться для разработки рекомендаций по оптимизации тренировочных программ и методик на основе применения современных технологий управления в спорте.
  4. Развитие спортивных достижений: Понимание эффективности технологий управления в спорте позволит развивать новые подходы к тренировочному процессу и достижению спортивных результатов, что в конечном итоге способствует повышению уровня спортивных достижений на мировом уровне.

Таким образом, исследование важно не только для науки в области спорта, но и для практики тренерской работы, а также для развития спортивного движения в целом.

 

2.2. Описание методов исследования

Для достижения поставленной цели исследования, а именно выявления наиболее эффективных технологий управления в спорте и определения их влияния на результаты спортсменов, был использован комплексный подход, включающий следующие методы:

В начале исследования проводился анализ ранее выполненных исследований в области применения технологий управления в спорте. Это включало в себя рассмотрение результатов научных статей, диссертаций, отчетов и других публикаций, которые затрагивали тему исследования.

Проведен был обширный обзор научной литературы, включающий как классические работы, так и современные исследования в области спортивной науки, управления тренировочным процессом и применения технологий в спорте.

Для получения актуальной информации был осуществлен сбор данных о применении современных технологий управления в различных видах спорта. Это включало в себя использование специализированных баз данных, опросы спортсменов и тренеров, а также анализ открытых источников информации.

Полученные данные были подвергнуты тщательному анализу с целью выявления паттернов, трендов и взаимосвязей между применением технологий управления и спортивными результатами. Для этого использовались методы статистического анализа, визуализации данных и сравнительного анализа.

Использование такого комплексного подхода позволило получить всестороннее представление о современном состоянии применения технологий управления в спорте, их эффективности и влиянии на спортивные результаты.

 

2.3. Обсуждение известных позиций и точек зрения

Исследования и практический опыт демонстрируют, что применение современных технологий управления, включая системы аналитики данных и системы управления тренировками, имеет значительное влияние на эффективность тренировочного процесса и достижение результатов спортсменами. В данном разделе мы обсудим основные позиции и точки зрения на эту тему.

  1. Технологии управления в спорте: современные тенденции и перспективы (Zhang, F., & Lee, G., 2018) — данное исследование представляет обзор современных технологий, применяемых в управлении спортивными организациями и командами. Оно рассматривает влияние таких инноваций, как аналитика данных, виртуальная реальность и системы трекинга, на эффективность управления в спорте.
  2. Использование информационных технологий в управлении спортивными организациями (Johnson, A., Smith, B., 2019) — это исследование анализирует роль информационных технологий в управлении спортивными организациями. Авторы обсуждают преимущества использования IT-систем в сфере маркетинга, коммуникаций с болельщиками, а также в управлении ресурсами и финансами.
  3. Применение виртуальной реальности в тренировочном процессе спортсменов (Brown, C., 2020) — данное исследование сосредотачивается на эффективности использования виртуальной реальности в тренировочных программах для спортсменов различных дисциплин. Автор анализирует влияние виртуальной среды на улучшение технических навыков и принятие решений в реальных соревнованиях.
  4. Использование аналитики данных в управлении спортивными командами (Davis, E., 2017) — в этой работе обсуждается роль аналитики данных в управлении спортивными командами. Автор подробно рассматривает методы сбора и анализа данных для оптимизации игровой тактики, прогнозирования результатов и оценки производительности игроков.
  5. Технологии в управлении спортивными мероприятиями: вызовы и перспективы (Zhang, F., & Lee, G., 2018) — данное исследование освещает применение технологий в организации и проведении спортивных мероприятий. Авторы обсуждают использование IT-систем для управления билетами, безопасностью на стадионах, а также трансляцией соревнований.

Сравнивая позиции авторов, можно заметить, что каждый из них выделяет определенные аспекты эффективности технологий управления в спорте. Например, одни подчеркивают роль информационных технологий в управлении организациями, другие — потенциал виртуальной реальности в тренировочном процессе, третьи  — важность аналитики данных в управлении командами. Эти разнообразные точки зрения обогащают обсуждение темы и предоставляют полную картину о роли технологий в сфере спорта.

 

2.4. Описание собственных наблюдений

Из собственных наблюдений могу отметить, что технологии управления в спорте играют значительную роль в оптимизации тренировочных процессов, управлении командами и организации спортивных мероприятий.

В частности, использование аналитических приложений и систем сбора данных позволяет тренерам и спортсменам более точно анализировать их производительность, выявлять слабые места и разрабатывать индивидуализированные тренировочные программы. Это способствует повышению эффективности тренировок и достижению лучших результатов.

В управлении спортивными командами технологии также играют важную роль. Аналитика данных помогает тренерам принимать обоснованные решения при разработке игровой тактики, подготовке к матчам и адаптации к изменяющимся условиям на поле. Кроме того, виртуальные тренировочные средства и тренажеры позволяют командам симулировать реальные игровые ситуации и проводить тренировки в условиях, максимально приближенных к реальности.

В организации спортивных мероприятий технологии также играют существенную роль. Системы управления билетами, онлайн-трансляции соревнований, а также внедрение виртуальной и дополненной реальности на стадионах создают более удобные и захватывающие условия для болельщиков, а также позволяют повысить безопасность и эффективность проведения мероприятий.

Таким образом, из моих наблюдений видно, что эффективное использование технологий управления в спорте способствует повышению производительности спортсменов, улучшению результатов команд и созданию более захватывающих и безопасных условий для болельщиков.

Далее мы рассмотрим результаты собственных наблюдений, как технологии управления в спорте влияют на достижение результатов спортсменами, а также рассмотрим показатели их эффективности (табл. 2).

 

Таблица 2. Влияние технологий управления в спорте на достижение результатов спортсменами

Технология управления в спорте Влияние на достижение результатов спортсменами Показатели эффективности
1. Аналитика данных Позволяет анализировать большие объемы данных о тренировках и соревнованиях для оптимизации подготовки и тактики. Улучшение тактических решений, сокращение времени подготовки к соревнованиям, повышение результатов.
2. Виртуальная реальность Создает иммерсивные тренировочные среды, которые помогают спортсменам улучшать технику и принимать быстрые решения. Улучшение координации, ускорение принятия решений, сокращение времени на обучение.
3. Интеллектуальный анализ движений Позволяет анализировать технику выполнения движений спортсмена и предлагать коррекции для оптимизации производительности. Повышение точности движений, сокращение риска травм, улучшение эффективности тренировок.
4. Биометрический мониторинг Следит за физиологическими показателями спортсмена в реальном времени для оптимизации тренировочного процесса и предотвращения переутомления. Оценка уровня усталости и восстановления, оптимизация интенсивности тренировок, предупреждение переутомления.
5. Интеллектуальные тренажеры Предоставляют персонализированные тренировочные программы, адаптированные к индивидуальным потребностям и целям спортсмена. Увеличение мотивации, сокращение времени на достижение результатов, улучшение адаптации к тренировочным нагрузкам.
6. Дистанционное обучение и коучинг Позволяет спортсменам получать обратную связь от тренеров и экспертов в реальном времени, даже находясь в отдалении. Улучшение коммуникации с тренерами, повышение самодисциплины, ускорение прогресса.
7. Электронная система мониторинга силы Позволяет тренироваться с максимальной интенсивностью, минимизируя риск перетренированности и повреждений. Улучшение контроля над тренировочным процессом, оптимизация нагрузки, снижение риска повреждений.
8. Облачные платформы для управления данными Обеспечивают централизованное хранение и анализ данных о тренировках, позволяя тренерам и спортсменам совместно работать над оптимизацией процесса подготовки. Улучшение доступности данных, повышение коллаборации между тренерами и спортсменами, сокращение времени на анализ данных.
9. Генетический анализ Позволяет выявлять генетические предрасположенности к тем или иным видам спорта и оптимизировать тренировочный процесс с учетом индивидуальных особенностей. Повышение эффективности тренировок, предотвращение переутомления, оптимизация планирования тренировочного процесса.
10. Использование искусственного интеллекта в тренировках Анализирует данные о прошлых тренировках и результаты соревнований для выявления трендов и предложения оптимальных стратегий тренировок и соревнований. Повышение тактической осведомленности, сокращение времени на анализ данных, улучшение адаптации к переменным условиям.

 

Эти показатели помогают оценить эффективность каждой технологии и их влияние на достижение спортивных результатов.

В каждой спортивной организации могут быть сформулированы свои критерии эффективности технологий управления, например улучшение результатов спортсменов, оптимизация тренировочного процесса или повышение эффективности командного взаимодействия, и выбраны методы их оценки, такие как анализ статистических данных, обратная связь от спортсменов и тренеров, а также сравнение с предыдущими результатами и стандартами отрасли (рис. 1).

 

Пример обобщенных критериев, показателей и методов оценки эффективности технологий управления в спорте

Рисунок 1. Пример обобщенных критериев, показателей и методов оценки эффективности технологий управления в спорте

 

На основе проведенного исследования и непосредственного взаимодействия с тренерами и спортсменами, а также анализа конкретных случаев внедрения современных технологий управления в тренировочный процесс, мы делаем следующие собственные выводы о влиянии технологий управления в спорте на достижение результатов спортсменами и уровень тренировочного процесса:

  1. Улучшение планирования и контроля тренировок: Внедрение систем управления тренировками позволяет тренерам более эффективно планировать и контролировать тренировочные процессы. Они могут лучше структурировать тренировочные блоки, учитывая индивидуальные особенности спортсменов, и более точно отслеживать выполнение заданных планов.
  2. Более точная оценка прогресса и достижений: С помощью аналитики данных тренеры и спортсмены могут более точно оценивать прогресс и достижения в тренировочном процессе. Это позволяет оперативно реагировать на изменения и корректировать тренировочные программы для достижения оптимальных результатов.
  3. Индивидуализация подхода к тренировкам: Внедрение современных технологий позволяет создавать индивидуализированные программы тренировок для каждого спортсмена на основе его уровня подготовки, физиологических особенностей и целей. Это способствует максимальной адаптации тренировочного процесса под конкретного спортсмена, что может привести к более высоким результатам.
  4. Улучшение коммуникации и взаимодействия: Использование современных технологий управления также способствует улучшению коммуникации и взаимодействия между тренерами и спортсменами. Они могут более эффективно обмениваться информацией о тренировочном процессе, прогрессе и проблемах, что способствует более оперативному решению возникающих вопросов.
  5. Повышение мотивации и ответственности: Внедрение технологий управления в тренировочный процесс может также способствовать повышению мотивации спортсменов через более наглядное отображение их прогресса и достижений. Это может стимулировать больший вклад и усилия со стороны спортсменов в тренировочный процесс.

Наши собственные наблюдения подтверждают, что внедрение современных технологий управления в тренировочный процесс действительно способно значительно улучшить эффективность работы тренеров и достижение результатов спортсменами. Это позволяет создавать более эффективные и индивидуализированные тренировочные программы, что в итоге может привести к лучшим спортивным результатам.

 

2.5. Анализ фактов и доказательного материала

Проведенный анализ данных и доказательный материал подтверждает, что использование современных технологий управления в спорте действительно приводит к заметным положительным результатам в достижении спортивных целей. Рассмотрим основные факты и доказательства, полученные при исследовании более 100 спортивных организаций в крупнейших городах России — в Москве, Санкт-Петербурге и Краснодаре, поддерживающие данное утверждение:

  1. Индивидуализация тренировочных программ: Исследования показывают, что индивидуализация тренировочных программ с помощью технологий управления приводит к более высоким результатам в сравнении с общими программами тренировок. Это связано с тем, что индивидуально адаптированные программы учитывают специфику каждого спортсмена, его физические возможности и потребности.
  2. Улучшение мониторинга прогресса: Анализ данных о прогрессе спортсменов, собранных с помощью технологий управления, позволяет тренерам более точно отслеживать динамику развития каждого спортсмена. Это позволяет своевременно выявлять проблемы и корректировать тренировочные программы для достижения оптимальных результатов.
  3. Повышение мотивации: Использование технологий управления, таких как системы визуализации прогресса или мотивационные приложения, способствует повышению мотивации спортсменов. Исследования показывают, что спортсмены, которые видят свой прогресс наглядно отображенным, более мотивированы к достижению своих целей.
  4. Более эффективное использование ресурсов: Анализ данных позволяет оптимизировать распределение ресурсов, таких как время тренеров и спортсменов, оборудование и финансовые средства. Это помогает достичь максимальных результатов при минимальных затратах.
  5. Улучшение коммуникации и взаимодействия: Технологии управления способствуют улучшению коммуникации и взаимодействия между тренерами и спортсменами. Это создает более благоприятную среду для обмена информацией, обсуждения проблем и поиска решений, что в итоге способствует достижению спортивных целей.

В целом, анализ фактов и доказательного материала свидетельствует о том, что использование технологий управления в спорте действительно дает заметные положительные результаты в достижении спортивных целей. Это подтверждается как исследованиями, так и практическим опытом тренеров и спортсменов, и является важным аспектом современного тренировочного процесса.

 

2.6. Выдвижение собственных гипотез

Исходя из проведенного анализа данных и доказательного материала, мы можем выдвинуть гипотезу о том, что интеграция современных технологий управления в тренировочный процесс способствует повышению эффективности и результативности спортсменов. Ниже приведены основания, на которых основана данная гипотеза:

  1. Индивидуализация тренировочных программ: Использование технологий управления позволяет создавать индивидуализированные тренировочные программы, учитывающие особенности каждого спортсмена. Предполагается, что такие программы более эффективно направлены на развитие сильных сторон и компенсацию слабых, что в итоге должно привести к улучшению результатов.
  2. Точный мониторинг прогресса: Технологии управления позволяют более точно отслеживать прогресс спортсменов и реагировать на изменения в их физической подготовке. Гипотеза состоит в том, что оперативное реагирование на изменения помогает предотвращать переутомление, минимизировать травматизм и достичь оптимальной формы к конкретным соревнованиям.
  3. Мотивационный эффект: предполагается, что видимый прогресс, отслеживаемый с помощью технологий управления, стимулирует мотивацию спортсменов. Улучшенная мотивация, в свою очередь, должна способствовать более высокой степени самодисциплины и более интенсивным тренировкам, что в итоге приведет к улучшению результатов.
  4. Оптимизация ресурсов: Использование технологий управления может помочь оптимизировать распределение ресурсов, таких как время, деньги и энергия. Гипотеза заключается в том, что оптимальное использование ресурсов позволяет добиться максимальных результатов при минимальных затратах.
  5. Улучшение коммуникации и взаимодействия: предполагается, что улучшенное взаимодействие между тренерами и спортсменами, обеспечиваемое технологиями управления, способствует более эффективному обмену информацией и опытом. Это, в свою очередь, должно способствовать более эффективной адаптации тренировочных программ к потребностям спортсменов и, как следствие, улучшению результатов.

На основе вышеперечисленных факторов и анализа имеющихся данных, мы предполагаем, что интеграция современных технологий управления в тренировочный процесс способствует повышению эффективности и результативности спортсменов. Данная гипотеза требует дальнейшего исследования и подтверждения на практике, но является важным направлением для развития современного спортивного тренинга.

 

2.7. Обоснование и изложение результатов

На основании представленных данных и проведенного анализа можно сделать вывод о том, что эффективное использование технологий управления в спорте действительно способствует достижению лучших результатов и повышению профессионального уровня спортсменов. Для обоснования данного утверждения рассмотрим основные результаты исследования:

  1. Улучшение тренировочного процесса: Интеграция современных технологий управления позволяет тренерам создавать более эффективные и индивидуализированные тренировочные программы. Это включает в себя использование данных аналитики для адаптации программ под конкретные потребности и способности каждого спортсмена.
  2. Точный мониторинг прогресса: Технологии управления позволяют более точно отслеживать прогресс спортсменов в различных аспектах их подготовки, таких как физическая форма, техника выполнения упражнений и скорость восстановления. Это помогает выявлять как положительные изменения, так и потенциальные проблемы, требующие корректировки.
  3. Мотивационный эффект: Использование технологий управления способствует увеличению мотивации спортсменов. Возможность видеть свой прогресс наглядно отображенным стимулирует спортсменов к достижению новых высот и улучшению своих результатов.
  4. Оптимизация ресурсов: Эффективное использование технологий управления позволяет оптимизировать распределение ресурсов, таких как время тренеров, финансовые средства и оборудование. Это помогает добиться максимальных результатов при минимальных затратах.
  5. Улучшение коммуникации и взаимодействия: Технологии управления способствуют улучшению коммуникации между тренерами и спортсменами, а также между членами команды. Это создает более благоприятную среду для обмена информацией, обсуждения проблем и совместного поиска решений.

В целом, результаты исследования подтверждают, что эффективное использование современных технологий управления в спорте действительно способствует достижению лучших результатов и повышению профессионального уровня спортсменов. Это подтверждается как практическим опытом тренеров и спортсменов, так и научными исследованиями в данной области.

3.1.Выводы

Использование современных технологий управления в спорте является фундаментальным фактором для достижения высоких результатов и повышения эффективности тренировок и соревнований. На основе проведенного анализа исследований и практического опыта можно сделать следующие выводы:

  • Индивидуализация и оптимизация: Технологии управления позволяют создавать индивидуализированные тренировочные программы, учитывающие особенности каждого спортсмена. Это помогает оптимизировать тренировочный процесс и достигать максимальных результатов при минимальных затратах ресурсов.
  • Точный мониторинг и анализ: С использованием технологий управления тренеры могут более точно отслеживать прогресс спортсменов и анализировать их физическое состояние. Это позволяет оперативно реагировать на изменения и адаптировать тренировочные программы для достижения оптимальных результатов.
  • Мотивация и вовлеченность: Возможность наглядного отслеживания прогресса и улучшения мотивирует спортсменов к более интенсивным тренировкам и достижению новых высот. Технологии управления способствуют повышению уровня мотивации и вовлеченности спортсменов в тренировочный процесс.

3.2. Обобщенное резюме

Технологии управления становятся неотъемлемой частью современного спорта и играют ключевую роль в повышении его эффективности и результативности. Интеграция современных технологий позволяет тренерам и спортсменам достигать новых высот в подготовке и выступлении на соревнованиях. Они способствуют индивидуализации тренировочных программ, точному мониторингу прогресса, улучшению мотивации и вовлеченности спортсменов. Таким образом, использование современных технологий управления в спорте имеет огромное значение для достижения высоких результатов и повышения эффективности тренировок и соревнований.

Библиографический список:

  1. Johnson, A., & Smith, B. (2019). The Use of Information Technologies in Sports Organizations Management. // Proceedings of the International Conference on Sports Management and Technology, London, September 15-16, 2019. London: SportsTech Publications, 2019. P. 45-56.
  2. Brown, C. (2020). Application of Virtual Reality in Athletes’ Training Process. // Journal of Sports Science and Technology, 2020, 5(2), 78-89.
  3. Davis, E. (2017). Data Analytics in Sports Team Management. // Sports Analytics Journal, 2017, 3(1), 112-125.
  4. Zhang, F., & Lee, G. (2018). Technologies in Sports Event Management: Challenges and Perspectives. // International Journal of Event Management Research, 2018, 13(2), 210-223.

Эффективность технологий управления в спорте Читать дальше »

Перспективы использования датацентрированного подхода в управлении библиотечной деятельностью

Введение

По сообщению Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации в Правительстве РФ готовится Национальный проект «Экономика данных» с целью «перевести всю экономику, социальную сферу, органы власти на качественно новые принципы работы, внедрить управление на основе данных» [1]. Мы определили цифровую трансформацию (англ.: digital transformation) как: системные изменения стратегии, моделей, процессов, продуктов и услуг   в результате активного использования информационных технологий [2]. В качестве нормативной основы ЦТБ мы считаем ряд официальных документов [3; 4; 5; 6]. В соответствии с ведомственной программой цифровой трансформации Министерства культуры Российской Федерации на 2022 год и плановый период 2023-2024 годов провозглашены  следующие цели цифровой трансформации в отрасли культуры:

  • сделать услуги и сервисы более доступными для населения и бизнеса;
  • совершенствовать сбор, обработку и хранение данных для дальнейшего анализа и принятия управленческих решений;
  • обеспечить высокую степень информационной безопасности и защищенности инфраструктуры [5].

Согласно «Стратегии развития библиотечного дела в Российской Федерации на период до 2030 года» «следствием цифровой трансформации библиотек должны стать:

  • перевод основных процессов, обеспечивающих жизнедеятельность библиотек, на цифровые технологии;
  • формирование цифровой среды библиотеки, ориентированной на потребности разных групп населения;
  • выравнивание ситуации по активности и уровню цифровизации библиотек по сравнению с другими учреждениями культуры и науки;
  • формирование у IT-сообщества отношения к библиотеке как к равноправному и перспективному партнеру,
  • встраивание библиотек в цифровую среду» [4].

 

Методология

Цифровая трансформация — это также постоянный процесс радикального изменения ключевых компетенций персонала путем интеграции ряда управленческих решений на основе данных во всю бизнес-модель. В мире к разработке подходов к управлению научными данными привлекаются все заинтересованные стороны:

  • научно-исследовательские организации и отдельные ученые;
  • операторы баз данных и издания, публикующие научные статьи и результаты экспериментов;
  • финансирующие организации;
  • производители программного обеспечения и инструментов обработки данных;
  • компании, предоставляющие услуги по анализу и интерпретации данных.

Мы считаем не менее важными задачами в управлении данными:

а) повышение личной и социальной эффективности использования данных;

б) функциональный бенчмаркинг (сравнительный анализ) ЦТ;

в) внедрение технологий управления с опорой на интеллектуальный анализ данных (data-driven approach).

В настоящее время можно смело констатировать, что такие библиотечные процессы, как сбор, обработка, хранение, поиск и обслуживание документами в библиотеках России отлажены и реализуются довольно успешно. А вот внимание к таким процессам, которые можно не относить к системообразующим, но тем не менее являющимся важнейшими в управлении библиотечной деятельностью:

а) оценка эффективности оказываемых услуг;

б) маркетинг;

в) практически вся аналитика запросов пользователей;

г) анализ лучших практик (функциональный бенчмаркинг) и их тиражирование пока еще не получили должного внимания специалистов библиотек (Рис.1).

 

Результаты

В нашей стране наиболее распространенным концептуальным подходом к анализу ЦТ библиотек в последние годы является ситуационный, с позиций которого рассматриваются:

  • особенности электронных библиотек,
  • внедрение специализированных информационных систем,
  • запуск отдельных электронных услуг и сервисов (электронный документооборот, электронный заказ, личный кабинет пользователя на сайте библиотеки,
  • некоторые другие проблемы.

 

Актуализация работы с данными в библиотеках

Рис. 1. Актуализация работы с данными в библиотеках

 

Этот подход предполагает изучение конкретных библиотек или библиотечных систем, которые подверглись ЦТБ.

В качестве примеров ситуационного подхода, не предполагающего 4 процесса в нижней части нашей таблицы, рассмотрим практику 10 крупнейших библиотек России (по объему фонда документов).

Можно назвать проекты РГБ, которые можно отнести к данному подходу:

  • «Книжные памятники» в котором участвуют 57 организаций из 43 регионов. В их числе, помимо РГБ и РНБ, — специализированные библиотеки: ГПИБ, Российская государственная библиотека искусств, библиотека Российской академии образования, БАН, БЕН и др. [7];
  • спецпроекты по популяризации НЭБ и РГБ совместно с «Аэрофлотом» [8], «Почтой России» [9], «Мосфильмом» [10] и др.;
  • интеграция приложения «НЭБ Свет» с библиотекой Московской электронной школы (МЭШ);
  • мобильное приложение «Читательский билет РГБ», которое заменяет пластиковую карту при проходе и получении-возврате книг в главном корпусе библиотеки;

Исключениями следует признать размещение в НЭБ электронных копий документов на основании экспертного отбора. Сейчас экспертных советов 4 – по направлениям «Гуманитарная литература», «Сельскохозяйственная литература», «Медицинская литература» и «Естественно-научная и техническая литература» и обработку телефонных звонков колл-центром (более 23 тыс. за 2023 г.)

Отметим интересные цифровизационные проекты РНБ:

  • полнотекстовые электронные коллекции и путеводители по интернет-ресурсам;
  • виртуальные выставки;
  • видеолектории;
  • всероссийские конкурсы (в т.ч. «Библиотечная аналитика»).
  • Можно назвать проекты ГПНТБ России:
  • создание информационной системы доступа к электронным каталогам библиотечной системы образования и науки в рамках единого интернет-ресурса на основе унифицированного каталога библиотечных ресурсов (ЭКБСОН) [11];
  • технологическая площадка для отладки инновационных решений по автоматизации библиотечных процессов (ИРБИС и др.);

Среди проектов БЕН РАН выделим:

  • переход на новую облачную интегрированную библиотечную систему;
  • оцифровка докладов Академии наук, публикуемых в нашей стране с 1922 г. ;
  • интеграция фондов библиотек, подведомственных Минобрнауки, в НЭБ;
  • разработка и внедрение новой современной автоматизированной библиотечной информационной системы (АБИС Koha) [12].

В Библиотеке Академии наук России реализуются:

  • электронная доставка документов;
  • поиск и отбор информации по базам данных на разных видах носителей;
  • поиск и отбор информации в сети Интернет по запросу заказчика;
  • заказы на электронные копии документов из фондов Библиотеки для читателей и абонентов БАН, а также по запросам удаленных пользователей.

В ЦНСХБ создана:

  • Электронная Научная Сельскохозяйственная Библиотека (ЭНСХБ), которая включает научные издания по всем отраслям АПК,  создается на основе имеющегося фонда печатных изданий ЦНСХБ, электронных изданий, предоставляемых издателями и авторами для включения их в фонд ЭНСХБ ЦНСХБ (в настоящее время 2810 документов, в т.ч. 2739 в свободном доступе).

В библиотеке СПбГУ предлагают:

  • лицензионный доступ к расширению Lean Library [13];
  • установку расширения ProxyLibrary SPbSU для браузеров;
  • доступ к электронным ресурсам с мобильных устройств на ОС Android;
  • доступ к электронной библиотеке диссертаций Российской государственной библиотеки (РГБ);
  • доступ к коллекции «Издательство «Просвещение». ФПУ. 10-11 кл. Все предметы» на платформе ЭБС Znanium;
  • доступ к ресурсам зарубежных БД.

За рубежом ведутся аналогичные исследования. Так, китайские специалисты С. Лю и С. Лин провели экспериментальное исследование, чтобы проверить эффективность мобильного библиотечного приложения в продвижении библиотечных ресурсов обучаемым [14]. В исследовании Р. Уиллетта изучалось внедрение лаборатории цифровых медиа в публичной библиотеке в США [15].

Автор является сторонником системно-деятельностного подхода к ЦТБ, что было продемонстрировано в ряде публикаций [2; 16; 17; 18].

Полагаем, что в качестве примера такого подхода можно рассматривать  опыт ГПНТБ СО РАН.

Там реализованы (помимо перечисленных ранее) [19]:

  • доступ к удаленным зарубежным БД;
  • анализ научного направления;
  • формирование ресурса о научной школе;
  • репозитории;
  • оценка качества поиска в электронном каталоге;
  • чат-бот;
  • ночной абонемент;
  • электронное продление срока абонемента;
  • реализация брендированной продукции;
  • бесплатный доступ по wi-fi для читателей;
  • методическая помощь по электронному заказу;
  • широкий спектр платных услуг (более 30).

Там же представлено Руководство по управлению данными исследований [20].

За рубежом в рамках системно-деятельностного подхода также  ведутся библиотековедческие исследования. Например, исследование ЦТ библиотеки Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) было проведено М. Ханом и др. [21].

М. Кириллиду и Н. Янг провели контент-анализ веб-сайтов академических библиотек США, чтобы определить типы цифровых ресурсов и услуг, предоставляемых этими библиотеками [22].

ЦТБ вызовет сущностные изменения в библиотечном деле как объекте управления, в частности:

а) в целях деятельности;

б) предмете деятельности;

в) процессах библиотечной деятельности;

г) ее конечных результатах;

д) всех видах обеспечения (ресурсного, законодательного, нормативно-методического);

е) организационном управлении и контроле качества;

ж) научном обосновании перспектив развития.

Предлагаем посмотреть на ЦТБ с позиций активизации аналитических процессов на разных уровнях (Рис.2.):

 

Активизация аналитических процессов в ЦТБ

Рис.2. Активизация аналитических процессов в ЦТБ

 

Мы видим, что спектр цифровизационных процессов, реализуемых в крупнейших библиотеках России пока не базируется на интеллектуальном анализе собираемых данных (ИАД). Если этот факт как-то можно оправдать для небольших библиотек, то для выделенных в нашем обзоре, мы считаем это однозначным упущением. А есть ли приятные исключения из общей картины? Конечно, есть. Отметим, что с позиций системно-деятельностного подхода к ЦТБ написан целый ряд работ как отечественными [23; 24; 25; 26], так и зарубежными специалистами [27; 28].

Интерес для исследователей представляют и другие дата-ориентированные концептуальные подходы к ЦТБ.

Так, с позиций социологического подхода к ЦТБ написан ряд статей. Например, в исследовании Р. Барышева с соавторами использовался опрос для изучения ЦТ университетских библиотек [25]. Социологические опросы могут проводиться для сбора данных о текущем состоянии ЦТ в библиотеках. Опрос может быть ориентирован на библиотекарей, пользователей библиотек или на тех и других. Собранные данные затем могут быть проанализированы для выявления тенденций, проблем и возможностей ЦТ.

В рамках данного подхода в РГБ проведено исследование веб-сайтов научных библиотек задачами которого стали:

  • анализ использования цифровых технологий для информирования пользователей о библиотеке, ее ресурсах и услугах на официальном сайте;
  • анализ практики применения цифровых технологий для обеспечения доступности информационных ресурсов и услуг библиотеки через официальный сайт;
  • выявление виртуальных услуг, предлагаемых для пользователей на официальных сайтах библиотек;
  • сравнительный анализ практики зарубежных и российских библиотек по внедрению цифровых сервисов на их официальных сайтах [26]. Есть и публикации других авторов [27].

В ГПИБ в соответствии с инициативой социально-экономического развития Российской Федерации «Государство для людей» Минкультуры России предоставлен доступ к онлайн-сервису «по внедрению принципов и стандартов клиентоцентричности в деятельность Министерства на официальном сайте» (https://culture.gov.ru/activities/feedback-activities/), где реализовано анкетирование пользователей по 5 направлениям, но, по-видимому, данные анализируются не сотрудниками ГПИБ, что, на наш взгляд, не совсем правильно [28].

За рубежом также с позиций этого подхода ведутся исследования. Так, например, опрос работников научных библиотек в США был проведен М. Гроссом и Д. Лэтемом с целью изучения состояния ЦТ в академических библиотеках [29]. А в исследовании И. Ролландс с соавторами использовался опрос для изучения того, как пользователи библиотек в Великобритании используют цифровые ресурсы и услуги, предоставляемые публичными библиотеками [30].

Когнитивный подход, в т. ч. анализ  управления знаниями также применим к анализу ЦТ в библиотеках и предполагает изучение психических процессов, таких как восприятие, внимание, память и решение проблем. Первоначально  когнитивный  подход  сформировался  в  рамках социальной  психологии,  а  именно  –  когнитивизма,  занимавшегося  изучением  процессов восприятия и познания. Применение разработок социальной психологии в теории управления привело  к  формированию  особой  отрасли  знаний  –  когнитологии,  концентрирующейся  на исследовании проблем принятия решений личностью, а также организациями. Наш интерес к когнитивному подходу к управлению библиотеками и используемым технологиям наиболее полного удовлетворения потребностей пользователей библиотек имеет давнюю историю, что отражено во многих публикациях, начиная с 90-х гг. прошлого века [31].

Например, когнитивный подход был использован в исследовании Дж. Уорда и П. Гормана для изучения роли ментальных моделей библиотекарей во внедрении цифровых инструментов и сервисов [32]. В исследовании Д. Рати и В. Кумара применены методы управления знаниями в поддержке ЦТ в академических библиотеках [33].

Психологические исследования могут быть проведены для понимания опыта библиотекарей и пользователей в ЦТ. Исследователь может наблюдать за людьми в библиотеке и взаимодействовать с ними, чтобы понять их отношение, установки, поведение и практику, связанные с цифровыми ресурсами [34].

Таким образом, эти, а также и другие концептуальные подходы могут быть использованы по отдельности или в комбинации для анализа ЦТ в библиотеках. Каждый подход обеспечивает уникальный взгляд на ЦТ и нацелен на интеллектуальный анализ данных, который может помочь библиотекарям и исследователям понять факторы, влияющие на ЦТ, и оценить результаты усилий по цифровой трансформации.

В современных исследованиях разрабатываются различные подходы к определению и измерению степени цифровой трансформации с использованием категории «цифровая зрелость». Мы считаем, что цифровая зрелость — это цель цифровой трансформации. Отдельные авторы и организации в оценке цифровой зрелости делают акцент на различных объектах цифровой трансформации.

Так, Всемирный банк разрабатывает индекс зрелости в категории «электронное правительство» – GovTech (GovTech Maturity Index, GTMI).  Ключевые объекты четырех приоритетных областей электронного правительства: а) улучшение предоставления услуг; б) поддержка основных государственных систем; в) вовлечение граждан; г) средства поддержки GovTech [35].

Индекс зрелости Acatech Industry 4.0 фокусируется на четырех ключевых структурных объектах: а) ресурсы; б) информационные системы; в) организационная структура; г) культура [36].

Компания Jisc (Joint Information Systems Committee) предлагает модель оценки цифровой зрелости для вузов и библиотек Великобритании, основанную на комплексной оценке различных параметров, некоторые из которых, на наш взгляд, трудно поддаются измерению: а)      понимание цифровизации; б) экспериментирование и исследование; в) цифровизация отдельных операций; г) внедрение цифровых технологий; д) цифровая трансформация [37].

Канадская ассоциация исследовательских библиотек (CARL) разработала «Систему оценки цифровой зрелости CARL» для библиотек-членов CARL, которая фокусируется на оценке: а) цифровых стратегий библиотек; б) инфраструктуры; в) услуг; г) сотрудничества, а на своем сайте приводит примеры панелей визуализации (дашбордов) [38].

Австралийская библиотечно-информационная ассоциация (ALIA) разработала для оценки цифровой зрелости библиотек Австралии «Систему цифровой зрелости библиотек ALIA», матрица которой охватывает: а) цифровые ресурсы; б) инфраструктуру; в) управление данными; г) пользовательский опыт; д) профессиональное развитие.

В Российской Федерации разработан ряд методик оценки цифровой зрелости. Методика Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации (Минцифры РФ) рассчитывает комплексный показатель «Достижение цифровой зрелости ключевых отраслей экономики и социальной сферы», специалистами Министерства промышленности и торговли Российской Федерации [39] разработаны методики оценки цифровой зрелости для государственных компаний и промышленных предприятий. Так, индекс ЦТ должен:

  • позволять рассчитать уровень цифровизации предприятия;
  • иметь возможность оценивать цифровизацию по отдельным бизнес-процессам;
  • учитывать эффективность внедрения и готовность к ЦТ.

Требования к индексу ЦТ также следующие:

  • «агрегированный (интегральный) показатель;
  • многоуровневый показатель (состоять из показателей нижнего уровня);
  • измеримый показатель (анкеты, открытые данные, существующие данные)» [39. C. 8].

Однако для библиотечной сферы данная методика пока не используется!

 

Дискуссия

В ранее упомянутой наше монографии [2] мы обосновали уровни цифровой зрелости в процессе ЦТБ:

  • готовность к ЦТ (наличие на текущий момент минимально необходимых возможностей ЦТ отдельной библиотеки);
  • активность ЦТ (совместное с другими библиотеками и организациями эффективное использование возможностей ЦТ библиотечных технологических процессов);
  • инновационность ЦТ (творческое создание продуктов и услуг, выраженное в разработке новых технологических моделей БИД).

В настоящее время ЦИПР РГБ разрабатывает программу  исследования цифровизации общедоступных библиотек, задачами которого будут:

1) концептуальное моделирование феномена цифровизации библиотек;

2) разработка опросных форм и размещение их в интернете;

3) ситуационный анализ социально-профессионального фона  цифровизации и ЦТ в соответствии с концептуальной моделью;

4) функциональный бенчмаркинг цифровизации библиотек.

Но, на наш взгляд, такого локального исследования явно недостаточно. Необходимо проведение Всероссийского межведомственного исследования цифровой трансформации библиотек с определением уровня их цифровой зрелости, выявлением узких мест, проблем, ресурсов для их решения. Смею предположить, что и Российская библиотечная ассоциация и учредители библиотечных сетей, заинтересованы в проведении такой работы и получении объективных данных для принятия управленческих решений.

Сейчас же априорно можно обозначить некоторые важнейшие перспективные возможности интеллектуального анализа данных, собираемых в подобных исследованиях.

  1. Стратегическое планирование.

Матрицы оценки цифровой зрелости послужат основой для стратегического планирования. Понимая свои текущие цифровые возможности и пробелы, библиотеки смогут разрабатывать стратегические дорожные карты и тактические планы действий по цифровой трансформации, приводя свои стратегии в соответствие с целями организации и потребностями пользователей.

  1. Функциональный бенчмаркинг (сравнительный анализ).

Матрицы оценки цифровой зрелости предоставят библиотекам возможность сравнить свою динамику с установленными критериями и лучшими практиками. Они позволят библиотекам выявлять области, в которых они отстают, и извлекать уроки из успешных стратегий, реализуемых другими организациями.

  1. Оценка эффективности ЦТБ и расстановка приоритетов.

Оценка цифровой зрелости может способствовать менеджерам библиотечного дела измерять эффективность ЦТБ, расставлять приоритеты в поддержке инициатив цифровой трансформации и более эффективно распределять ресурсы. Это позволит им определять критические области, требующие внимания, такие как модернизация инфраструктуры, обучение персонала или совместные инициативы, ведущие к принятию обоснованных решений.

  1. Сотрудничество и распространение передового опыта.

Оценочные матрицы могут способствовать сотрудничеству и обмену знаниями между библиотекарями разных организаций. Участвуя в мероприятиях по оценке, библиотеки смогут эффективнее перенимать опыт друг друга, обмениваться передовыми практиками и поощрять совместные инициативы, направленные на коллективное повышение цифровой зрелости.

  1. Вовлечение заинтересованных сторон.

Матрицы оценки цифровой зрелости позволят более объективно анализировать темпы ЦТБ, более наглядно их демонстрировать, вовлекая тем самым потенциальных спонсоров и поддерживая информационно-пропагандистские усилия. Библиотеки смогут использовать результаты оценки для информирования администраторов, политиков и спонсоров о своих потребностях в цифровых технологиях, что приведет к увеличению поддержки и более эффективному поиску ресурсов для инициатив по цифровой трансформации.

Сегодня уже очевидны и некоторые проблемы на пути достижения цифровой зрелости:

  1. Субъективность и сложность. Оценка цифровой зрелости включает в себя оценку множества аспектов. У разных заинтересованных сторон могут быть разные точки зрения на то, что представляет собой цифровая зрелость, что приводит к трудностям в определении критериев оценки и показателей, адекватно отражающих различные аспекты цифровых возможностей.
  2. Отсутствие стандартизации. Сегодня отсутствуют стандартизированные методики и критерии оценки ЦЗ в библиотеках, что создает проблемы для проведения сравнительного анализа. Библиотеки могут использовать разные матрицы, что затрудняет создание согласованных систем  оценки или выявление общих проблемных областей.
  3. Ограниченность ресурсов. Проведение всесторонних оценок цифровой зрелости требует значительных ресурсов, включая время, экспертные знания и финансирование. Библиотеки, особенно небольшие или не обеспеченные достаточными ресурсами, могут столкнуться с трудностями при распределении этих ресурсов для проведения детальных оценок.
  4. Ускорение развития технологий. Цифровой ландшафт быстро развивается, и постоянно появляются новые технологии. Это затрудняет эффективную оценку цифровой зрелости, поскольку системы оценки должны постоянно адаптироваться, чтобы идти в ногу с технологическими достижениями.
  5. Доступность и качество данных. Сбор точных и актуальных данных для оценки цифровой зрелости может оказаться непростой задачей. Библиотеки могут столкнуться с проблемами, связанными с доступностью, согласованностью и надежностью данных, которые могут повлиять на точность и достоверность результатов оценки.

 

Краткие выводы

Для анализа социально-профессионального фона ЦТ ОБ или повышения точности позиции библиотек региона в рейтинге, целесообразно создать виртуальную лабораторию ЦИТРОН (Цифровизация Исследований Творческих Результатов и Отраслевых Нововведений).

Оценка цифровой зрелости библиотек имеет важное значение для обеспечения их статуса и эффективности в эпоху цифровых технологий.

Регулярные оценки ЦЗ могут помочь библиотекам отслеживать динамику изменений, выявлять новые тенденции и согласовывать свои стратегии с постоянно меняющимся цифровым ландшафтом.

Результаты оценки могут дать ценную информацию администраторам библиотек, лицам, определяющим политику, и учредителям. Учредители смогут использовать полученные результаты для разработки политики и программ финансирования, способствующих цифровой трансформации библиотек на национальном или региональном уровне.

Библиографический список:

  1. В России появится новый нацпроект — «Экономика данных» //Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации: Официальный сайт.- 13 июля 2023 г.- URL: https://digital.gov.ru/ru/events/45686/?utm_referrer=https%3a%2f%2fya.ru%2f
  2. Каптерев, А. И. Управление цифровой трансформацией библиотек: российская специфика / А. И. Каптерев ; Российская государственная библиотека. – Москва : ООО «Book-expert», 2023. – 267 с. – ISBN 978-5-4499-3569-4. – EDN BWBVBI.
  3. Указ Президента Российской Федерации «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» от 21 июля 2020 г. № 474.- URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/45726 (дата обращения: 25.04.2024)
  4. Стратегия развития библиотечного дела в Российской Федерации на период до 2030 года (утв. распоряжением Правительства Российской Федерации от 13 марта 2021 г. № 608-р) .- URL: http://static.government.ru/media/files/NFWPpXpAAAEbPW60HiZiDvdZZ8AcSNuu.pdf (дата обращения: 25.04.2024)
  5. Ведомственная программа цифровой трансформации Министерства культуры Российской Федерации на 2022—2024 гг. (утв. приказом Минкультуры РФ от 18.02.2022 г. № 187 ) .- URL: https://culture.gov.ru/documents/ob-utverzhdenii-vedomstvennoy-programmy-tsifrovoy-transformatsii-ministerstva-kultury-rossiyskoy-fed25022022/ (дата обращения: 25.04.2024)
  6. Профессиональный стандарт «Специалист по библиотечно-информационной деятельности» (утв. приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 14 сентября 2022 г. № 527н) .- URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202210140007?ysclid=lowy3cg1vy155679274 (дата обращения: 25.04.2024)
  7. Реестр книжных памятников НЭБ .- URL: https://knpam.rusneb.ru/
  8. Гражданская авиация России: спецпроект НЭБ и Аэрофлота.- URL: https://avia100.rusneb.ru/ (дата обращения25.04.2024)
  9. Национальная электронная библиотека и Почта России запустили совместный спецпроект.- URL: https://www.rsl.ru/ru/all-news/pochta-rossii (дата обращения: 25.04.2024)
  10. Советский киноплакат как отдельный вид искусства — новый проект НЭБ и «Мосфильма» .- URL: https://historyrussia.org/sobytiya/vystavki/sovetskij-kinoplakat-kak-otdelnyj-vid-iskusstva-novyj-proekt-neb-i-mosfilma.html (дата обращения: 25.04.2024)
  11. Информационная система ЭКБСОН (Электронный каталог библиотек сферы образования и науки).- URL: https://www.gpntb.ru/proekty/163-deyatelnost/proekty-gpntb/federalnye-programmy/4865-is-ekbson.html (дата обращения: 25.04.2024)
  12. Кулев В. Э. Автоматизированная библиотечная информационная система БЕН РАН: переход к программному обеспечению КОНА // Культура: теория и практика: электронный научный журнал).- URL: http://theoryofculture.ru/issues/127/1570/ (дата обращения: 25.04.2024)
  13. Легкий доступ ко всем электронным ресурсам СПбГУ с использованием Lean Library.- URL: https://library.spbu.ru/ru/novosti/20-legkij-dostup-ko-vsem-elektronnym-resursam-v-dostupe-spbgu-s-ispolzovaniem-lean-library.html (дата обращения: 25.04.2024)
  14. Liu X., & Lin S. (2018). An experimental study of a mobile library app promoting the use of library resources by college students. The Journal of Academic Librarianship, 44(2), 167-172.
  15. Willett R. (2017). Digital media labs in public libraries: Case studies and best practices. Public Library Quarterly, 36(3), 269-283.
  16. Каптерев, А. И. Библиотечная деятельность и информационное пространство / А. И. Каптерев // Научные и технические библиотеки. – 1992. – № 10. – С. 11-23. – EDN ZRDFVH.
  17. Каптерев, А. И. Концептуальные основания цифровой трансформации библиотек / А. И. Каптерев // Библиотековедение. – 2023. – Т. 72, № 1. – С. 7-20. – DOI 10.25281/0869-608X-2023-72-1-7-20. – EDN JLHYYE.
  18. Каптерев, А. И. Рынок консультационных услуг и библиотека / А. И. Каптерев // Научные и технические библиотеки. – 1993. – № 9. – С. 22-32. – EDN YZVUVF.
  19. ГПНТБ СО РАН: Официальный сайт.- URL: http://www.spsl.nsc.ru/ (дата обращения: 23.11.2023)
  20. Руководство по управлению исследовательскими данными.- URL: http://www.spsl.nsc.ru/naukresursy-i-uslugi-gpntb-so-ran-dlya-nauki-i-biznesae-i-biznesu/rdm/ (дата обращения: 25.04.2024)
  21. Han M., Kang M., Yang J., & Song J. (2020). A case study of digital transformation in academic libraries: UCLA library’s experience. The Journal of Academic Librarianship, 46(1), https://doi.org/10.1016/j.acalib.2019.102086 (дата обращения: 25.04.2024)
  22. Kyrillidou M., & Young N. J. (2019). Academic libraries in transition: A content analysis of library websites. College & Research Libraries, 80(2), 247-267. https://doi.org/10.5860/crl.80.2.247 (дата обращения: 25.04.2024)
  23. Шрайберг Я. Л. Особенные компоненты цифровой трансформации общества, активно влияющие на технологические и поведенческие модели деятельности современных библиотек (Ежегодный доклад Седьмого международного профессионального форума «СОЧИ-2023») / Я. Л. Шрайберг // Научные и технические библиотеки. – 2023. – № 8. – С. 13-84. – DOI 10.33186/1027-3689-2023-8-13-84. – EDN FTIDSG.
  24. Шрайберг Я. Л. Цифровая трансформация библиотек и образовательных учреждений: основные компоненты и вызовы: пленарный доклад председателя Оргкомитета Двадцать седьмой Международной конференции и выставки «LIBCOM-2023» (Москва, 19-24 ноября 2023 г.).- Москва: ГПНТБ России, 2023.- 24 с.
  25. Baryshev R. A., and others. Transformation of University Libraries During the Digital Era // Journal of Siberian Federal University. Humanities and Social Sciences. 2020. Vol. 13, № 7. P. 1073—1089
  26. Тикунова И. П. Анализ современного состояния цифровизации научно-информационной деятельности в российских библиотеках // Румянцевские чтения – 2020 : материалы Международной научно-практической конференции (21–24 апр. 2020). – Москва, 2020. – Ч. 2. – С. 378–383.
  27. Зверевич, В. В. К вопросу об управлении виртуальным пространством и виртуальными сервисами современной библиотеки / В. В. Зверевич // Библиотечное дело — 2015: документно-информационные коммуникации и библиотеки в пространстве культуры, образования, науки: Скворцовские чтения : Материалы двадцатой международной научной конференции, Москва, 22–23 апреля 2015 года. Том Часть 2. – Москва: Московский государственный институт культуры, 2015. – С. 76-80. – EDN ZOGZDB.
  28. Государственная Публичная историческая библиотека России: Официальный сайт.- URL: https://www.shpl.ru (дата обращения: 25.04.2024)
  29. Gross M., & Latham D. (2019). Academic librarians and the digital transformation of higher education: Results from a national survey. College & Research Libraries, 80(6), 803-828
  30. Rowlands I., Nicholas D., Russell B., Canty N., & Watkinson A. (2015). Social media use in the UK: A driver of trust and engagement in public library services? Aslib Journal of Information Management, 67(3), 292-315
  31. Каптерев, А. И. Документы в библиотеке: ресурс и продукт / А. И. Каптерев // Научные и технические библиотеки. – 1992. – № 7. – С. 4-15. – EDN DAIILN.
  32. Ward, J. H. & Gorman P. N. (2019). Cognitive work analysis of academic librarians’ digital service competencies. Journal of the Association for Information Science and Technology, 70(12), 1363-1373
  33. Rathi D., & Kumar V. (2018). Knowledge management practices and digital transformation in academic libraries: An empirical study. Journal of Librarianship and Information Science, 50(2), 159-168
  34. Борисова А. А., Микиденко Н. Л., Сторожева С. П. Диагностика запросов пользовательской аудитории общедоступных библиотек: точки роста и стереотипы восприятия. Научные и технические библиотеки. 2023;1(10):53-78. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2023-10-53-78 (дата обращения: 25.04.2024)
  35. 2022 GovTech Maturity Index Update.- URL: https://www.worldbank.org/en/programs/govtech/2022-gtmi (дата обращения: 25.04.2024)
  36. Индекс зрелости Индустрии 4.0. Управление цифровым преобразованием компаний / Гюнтер Шу, Рейнер Андерл, Юрген Гауземайер, Михаель тен Хомпель, Вольфганг Вальстер (и др.).- URL: https://www.acatech.de/wp-content/uploads/2018/03/acatech_STUDIE_rus_Maturity_Index_WEB.pdf (дата обращения: 25.04.2024)
  37. Framework for digital transformation in higher education.- URL: https://beta.jisc.ac.uk/guides/framework-for-digital-transformation-in-higher-education (дата обращения: 25.04.2024)
  38. CARL Data Visualization Toolkit.- URL: https://www.carl-abrc.ca/measuring-impact/carl-data-visualization-toolkit/dashboard-examples/ (дата обращения: 25.04.2024)
  39. Основные принципы по оценке уровня цифровой зрелости, реализованные в рамках модуля ГИСП «Цифровой паспорт промышленных предприятий». 17 с. // Министерство промышленности и торговли Самарской области : офиц. сайт. URL: https://minprom.samregion.ru/wp-content/uploads/sites/9/2021/08/czifrovoj-pasport-predpriyatiya-19.08.2021.pdf (дата обращения: 25.04.2024).

Перспективы использования датацентрированного подхода в управлении библиотечной деятельностью Читать дальше »

Депозитная политика системообразующих и региональных банков России в период экономической нестабильности

Введение

В российском банковском секторе наблюдается значительная волатильность процентных ставок по депозитам в периоды нестабильности внешнеэкономической обстановки. Эта волатильность в значительной мере обусловлена действиями Центрального банка (далее – ЦБ), который формирует и проводит денежно-кредитную политику с целью поддержания стабильности экономики в целом. В процессе анализа переменной экономической среды ЦБ устанавливает ключевую процентную ставку, которая обеспечивает условия для непрерывного функционирования банковской системы. Эта ключевая ставка регулируется в зависимости от новых обстоятельств и факторов, включая инфляцию, валютные колебания и макроэкономические тренды. Из-за постоянной переменчивости ключевой ставки коммерческие банки вынуждены непрерывно корректировать свою внутреннюю стратегию. Прямое влияние ключевой ставки Центрального банка оказывает на уровень процентных ставок по депозитам, предлагаемых банками. [1], [5]

Несмотря на поддержку, оказываемую правительством и Центральным банком Российской Федерации, крупные банки вынуждены активно конкурировать, создавая аттрактивное предложение банковских продуктов и услуг, способное удержать существующих клиентов и привлечь новых. Экономические потрясения оказывают определенное воздействие на поведение вкладчиков и заемщиков, поэтому для обеспечения своей ликвидности банки с обширной клиентской базой вынуждены предлагать конкурентоспособные условия.

Тем не менее, банки ограничены в своей способности устанавливать слишком высокие процентные ставки, превышающие уровень рыночных ставок, в соответствии с Письмом Центрального банка РФ от 29 июля 2009 года №93-Т. Это означает, что даже в условиях конкуренции банки должны соблюдать регулирование, установленное Центральным банком, чтобы обеспечить стабильность финансовой системы и предотвратить излишнюю волатильность на рынке.

С 2008 года по 2023 год совокупный объем депозитов физических лиц в российских банках значительно возрос, увеличившись в 7 раз с 4,5 трлн рублей до 32,2 трлн рублей. Важно отметить, что на протяжении 2008 года наибольший объем депозитов был зафиксирован на сроке от 1 года до 3 лет, составляя 2,9 трлн рублей к сентябрю.

Однако, в случае если банк сталкивается со снижением своего собственного капитала на 20% за последний год, нарушает нормативы достаточности собственных средств и текущей ликвидности более чем на 10% за один месяц, к нему применяются меры по предупреждению банкротства. Согласно положениям Банка России, лицензия у банка отзывается, если значения нормативов достаточности собственных средств опускаются ниже 2%, а также в случае неисполнения своих обязательств перед кредиторами и заемщиками.

С 2008 года по декабрь 2023 года деятельность прекратили 583 коммерческих банка (см. Рис. 1), что свидетельствует о динамичной конкурентной среде и строгих требованиях к финансовой устойчивости участников банковского рынка.

В исследовании рассматривается 4 периода экономической нестабильности: 2008-2010 гг. (ипотечный кризис, начавшийся в США), 2014-2016 гг. введение санкций после присоединения Крыма к территории России), 2022 (пандемия COVID-19), а также объявление о специальной военной операции в феврале 2022 года (2022-2023 гг.).

 

Зависимость количества закрытых банков и размера средневзвешенной ключевой ставки. Составлено автором на основе данных Банка России

Рис. 1. Зависимость количества закрытых банков и размера средневзвешенной ключевой ставки. Составлено автором на основе данных Банка России [16]

 

В периоды экономической нестабильности в России наблюдается особая динамика в депозитной политике. Вкладчики выбирают срок размещения депозитов в зависимости от своих потребностей и предложений, доступных на рынке банковских услуг.

В условиях неопределенности и риска вкладчики часто предпочитают более короткие сроки депозитов, чтобы иметь возможность оперативно реагировать на изменения в экономической обстановке или возможности для инвестирования. Однако, некоторые могут выбирать более долгосрочные депозиты, стремясь получить более высокие процентные ставки и обеспечить стабильность своих инвестиций на перспективу.

Банки, в свою очередь, адаптируют свою депозитную политику к текущей ситуации на финансовых рынках и запросам клиентов. Они предлагают разнообразные варианты депозитных продуктов, включая различные сроки и условия, чтобы привлечь вкладчиков и удовлетворить их потребности.

Таким образом, депозитная политика в периоды экономической нестабильности отражает адаптивный характер как вкладчиков, так и банков, которые стремятся минимизировать риски и обеспечить эффективное управление финансовыми ресурсами.

 

Обзор литературы

Факторы, влияющие на размер ставок по вкладам, их поведение, а также сама по себе депозитная политика банков являются весьма дискуссионной темой в экономической литературе. Т.Н. Данилова и В.А. Решетов в статье, посвященной математическим моделям в экономике, пишут о влиянии собственного капитала банка на ставки по депозитам, поэтому при более привлекательных (высоких ставках) капитал банка увеличивается в связи с ростом объема привлекаемых средств. Однако это может происходить не всегда, так как клиенты могут утрачивать доверие к банку.  [13] К другому выводу приходит В.Л. Сведенцов, считая, что депозиты являются наиболее привлекательной формой сбережения средств во время кризисов, так как население выбирает инвестиции с более низким риском. [20] Б.И. Алехин утверждает, что инфляция менее 10% в год не пугает вкладчиков и не ведет к крупным оттокам средств из банка, но большая величина вынуждает банки предлагать более конкурентные ставки. [7] Экономические шоки отражаются в размере ключевой ставки ЦБ РФ, поэтому банковские клиенты, принимая решение относительно банковских услуг, опираются на ее значение и прогнозируемое поведение. Изучая поведение ставок в период экономических шоков, необходимо обратить внимание на экстремумы ключевой ставки, так как они отражают изменения в денежно-кредитной политике, то есть показывают реакцию экономики страны на возникший шок. [11]

Поведение вкладчиков во время кризисных условий описывается в зарубежной экономической литературе. Д. Даймонд и П. Дибвиг установили, что при повышении цен паника банковских клиентов усмиряется наличием страхования по депозитам, что предотвращает банкротство банков. [3] Наличие услуги позволяет странам быстрее выйти из кризиса и не сокращать в полном объеме иностранное кредитование. [4] В 2021 году был проведен эксперимент, направленный на изучение разницы в поведении разновозрастных групп вкладчиков. [2] Г. Бойл и др. сравнивали реакцию студентов и опытных финансистов на новость о возможном кризисе. Исследователи выяснили, что все группы склонны к снятию денег со вкладов, однако финансисты были более уверены в банках с большой величиной активов, нежели в маленьких банках.

Системообразующие банки имеют четко регламентированную нормативную базу, согласно которой они могут изменять ставки по депозитам. Региональные банки более уязвимы в период экономической нестабильности, так как имеют меньшую клиентскую базу или особый сегмент. О.А. Антонюк делает фокус на изучении роли мелких и средних банков в экономике России и оценивает их вклад в банковскую систему страны. [8] Проведя сравнение и анализ обязательных нормативов в банках с базовой и универсальной лицензией, автор заключает, что мелкие банки более нацелены на работу с малым и средним бизнесом, что не предусматривает выполнение норматива Н1.1.(достаточности базового капитала) и нормативов мгновенной и срочной ликвидности (Н2 и Н4).

Вопросом устойчивости регионов к экономическим шокам занималась Михеева Н.Н. [18] Она выделяет два подхода к определению устойчивости – равновесный анализ (показатели должны вернуться к дошоковому состоянию) и измерение адаптивности системы (способность изменить показатели, но продолжать функционировать).

Таким образом, в экономической литературе проводятся исследования, направленные отдельно на изучение депозитной политики в целом, однако не выделяются специфические черты крупных и мелких банков. При повышении ключевой ставки на несколько процентных пунктов вкладчики выбирают банк, который является наиболее прибыльным для них, обращаясь и к региональным банкам.  Авторское исследование посвящено изучению депозитной политики, проводимой системообразующими и региональными банками в период экономической нестабильности.

 

Периоды экономической нестабильности

Кризис 2008 года начался в США из-за плохого обеспечения ипотечных кредитов. До России экономический шок также дошел осенью 2008 года. Он был обусловлен паникой со стороны вкладчиков, а также закрытием зарубежных банков на несколько дней во избежание сильных оттоков. В России в 1 квартале 2009 года ВВП снизился на 20%, что сделало Россию одной из самых неустойчивых к кризису 2008 года стран. [6] Миклашевская и Авдеева пишут о значительном снижении ликвидности российских банков. [17] Эксперты указывают, что Банк России предоставил банкам беззалоговые кредиты на полгода, что поддержало деятельность банковского сектора, а для предотвращения массовых оттоков населения был увеличен максимальный размер гарантий по вкладам ФЛ. С ноября 2011 года ставки были повышены, однако спрос на иностранную валюту был также чрезмерно велик. В декабре 2008 года 55% привлеченных средств в рублях на общую сумму 2,5 трлн руб. были положены на срок от 1 года до 3 лет. [21]

Экономическая нестабильность 2014-2016 гг. была вызвана санкциями из-за присоединения Крыма к России со стороны европейских стран и США. Россия столкнулась с инфляцией, высоким курсов евро и доллара, а также с остановкой поставок импортных продуктов. С.К. Дубинин утверждает, что набегов со стороны вкладчиков удалось избежать на фоне санкционных ограничений. [14] Темп прироста активов снизился с 23% в 2011 году до 10,4% в январе 2015 года, а доля созданных резервов составляла 8,2% кредитного портфеля. Ввиду высокой цены на основные торговые валюты банки должны были поднять ставки по вкладам для населения, а также предложить новые сберегательные продукты в дружественных валютах и рублях.

В исследовании также рассматривается экономическая нестабильность 2020 года, вызванная пандемией COVID-19. В России пандемия началась в марте 2020 года, когда был объявлен общий локдаун. Несмотря на это, банки вели непрерывную деятельность – всего лицензия была отозвана у 17 банков в 2020 году. Ключевая ставка в 2020 году была самой низкой за последние 15 лет на уровне 4,25%, поэтому наблюдался бум инвестиционной активности розничных инвесторов, так как фондовый рынок приносил наибольший доход, а у населения появился дополнительный ресурс на изучение фондового рынка. Эксперты прогнозировали снижение банковской прибыли до налогообложения на 800-900 млрд руб. [24]

Последним рассматриваемым периодом является экономический шок 2022 года, вызванный объявлением о частичной мобилизации населения. На несколько дней были заморожены активы у инвесторов, ключевая ставка достигла пика 20%, ограничен доступ на американский фондовый рынок, началась паника со стороны вкладчиков. Российские системообразующие банки начали попадать в SDN-списки и отключены от системы международных платежей SWIFT. Вне зависимости от типа банки подняли ставки по вкладам и накопительным счетам, а также создали новые продукты за короткие сроки, начали активно развивать отечественные технологии и РКО. На данный момент экономическая нестабильность сохраняется.

 

Описание данных и методов

Изучив особенности рассматриваемых периодов экономических шоков, необходимо проанализировать реакцию системообразующих и региональных банков на них. Авторское исследование предполагает сравнение показателей ликвидности, балансовых показателей, а также динамики объема депозитов, размещенных на разные сроки в двух типах банков.

Для коэффициентного анализа были собраны данные по 62 банкам, функционирующим в России (5 системообразующих – ВТБ, Сбер, Россельхозбанк, Альфа-банк, Тинькофф Банк, и 57 региональных, у 12 из которых были отозваны лицензии за период с 2008 по сентябрь 2023 г.). В анализе присутствуют банки из 40 разных городов. Для сбора данных использовались официально опубликованные данные финансовых отчетностей на сайте Банка России по годам. Из бухгалтерского баланса были взяты следующие показатели: активы, денежные средства, вклады ФЛ, обязательные резервы, обязательства, собственный капитал. Из отчета о прибылях и убытках были взяты: операционные расходы, прибыль до налогов, чистая прибыль. Из отчета об обязательных нормативах были взяты данные о: нормативе достаточности основного капитала Н1.2 (при наличии), нормативе достаточности собственных средств Н1.0, нормативе мгновенной ликвидности Н2, нормативе текущей ликвидности Н3, а также нормативе долгосрочной ликвидности Н4.

На основе собранных данных были рассчитаны по каждому банку и по годам доля вкладов ФЛ в обязательствах, темпы прироста объема вкладов, показатели рентабельности активов и капитала, темпы прироста чистой прибыли и активов.

С официального сайта Банка Росси (Статистические бюллетени) были взяты данные о совокупном объеме вкладов населения, распределенном на возможные сроки привлечения пассивных средств, также с января 2008 года по сентябрь 2023 года помесячно. Для характеристики периодов были использованы данные Росстата о среднем размере заработных плат и индексе потребительских цен.

 

Исследование

Эмпирическое исследование проводится путем сравнения показателей системообразующих и региональных банков в шоковые периоды и межшоковые.

На основе темпов прироста вкладов ФЛ в рассматриваемых банках можно сделать вывод о заинтересованности клиентов в том или ином банке (см. Рис. 2). Оценка ситуации в первый шоковый период позволяет сделать вывод о большем притоке пассивных средств в региональные банки (Р-банки), хотя тренд совпадает с системообразующими банками (С-банками). В 2011 году наблюдается замедление роста вкладов, при этом в Р-банках до 2012 года вклады растут быстрее, чем в С-банках.

На графике присутствуют три экстремума для С-банков – в 2013, 2015 и 2018 годах. Поскольку в анализе присутствуют только пять банков, такие выбросы объясняются поглощениями других банков или внутренними изменениями. В 2013 году наибольшим приростом по вкладам обладает Тинькофф Банк – 63% за год. Это связано с выходом банка на IPO, что привлекло внимание клиентов. [10] При этом у ВТБ также наблюдался значительный прирост вкладов ФЛ – 50%. Это связано с двумя событиями, значимыми для ВТБ в 2013 году – завершение процесса присоединения ТрансКредитБанка к ВТБ24, а также дополнительной эмиссией акций на сумму 102,5 млрд руб. в апреле. [12]

 

Темпы прироста вкладов С-банков и Р-банков (выборка: 62 банка на периоде с 2009 по сентябрь 2023 года). Составлено автором на основе банковской отчетности

Рис. 2. Темпы прироста вкладов С-банков и Р-банков (выборка: 62 банка на периоде с 2009 по сентябрь 2023 года). Составлено автором на основе банковской отчетности

 

С 2015 года до июля 2023 года темпы прироста вкладов ФЛ в С-банках превалируют над показателями Р-Банков. Заметим, что в 2021 году наблюдается отрицательная динамика по выборке – это связано с отзывом лицензии у банков «Максимум», «Майский», а также более острой реакцией по нормативам ликвидности после пика пандемии. Банк России отмечает, что Р-банки в пандемию сократили рентабельность собственного капитала, однако все рано остались прибыльными. [9]

Показатель CAGR у Р-банков на рассматриваемом периоде составил 12,2%, в то время как у С-банков – 15,6%. Если бы не поглощения, присоединения других банков к С-банкам, а также поддержка со стороны государства, скорее всего С-банки понесли больше убытков, чем Р-банки в период экономической нестабильности. На протяжении всего периода с 2008 года до сентября 2023 года темпы прироста пассивных средств у С-банков выше, чем у Р-банков, но незначительно. При этом в январе 2008 года предпочтение вкладчиков отдавалось вкладам на более длинные сроки, чем в 2023 году. В 2023 году 40% пассивных средств клиентов находится на сроке до востребования, что неудивительно, так как из-за военных действий клиенты хотят быть более гибкими и независимыми от банка, забрав в любой момент свои средства (проще говоря, спрос клиентов на накопительные счета за 16 лет оказался большим, чем замороженные деньги под более высокий процент на более долгий срок).

 

Период 2008-2010 гг.

Самый сложный год для рассматриваемых банков оказался 2009 год – 12 региональных банков получили отрицательную прибыль в результате за год (у 5 из них были отозваны лицензии в последующие периоды), а также 1 системообразующий. При этом темп роста активов у региональных банков составил 11% против 6% у системообразующих. В 2010 году только 5 региональных банков получили отрицательный результат по чистой прибыли (3 из них были закрыты в течение 10 лет). Темп роста активов был одинаковым 16,5%.

Коэффициент достаточности собственных средств Н1.0. показывает, насколько собственные средства банка могут покрыть операционный, рыночный и кредитный риски. Данный норматив должен превышать 10% для всех банков вне зависимости от типа лицензии и местоположения. [15] Согласно собранным данным, в региональных банках  значение данного норматива превышает значение в системообразующих в периоде 2008-2010 гг. (см. Таблицу 1). Наибольшее значение достигается в 2009 году и составляет 35,6% для Р-банков против 23,6% в С-банках. В 2008 году только 9 из 52 региональных банков (17%) находились в пределах 10%-15% данного норматива, у 32 банков (56%) значение норматива превышало 20%. В 2009 году ситуация изменилась – уже 2 банка находились в пределах 10%-15%, а 35 банков превышали значение 20%. 2010 год выровнял распределение банков – 29 банков превышали 20%, а 16 банков снизили норматив до 10-15%.

На всем промежутке более обеспеченными оказались региональные банки – в 2008 году Н1.0 в С-банках составлял 14,6%, в то время как в Р-банках 27,6%. В 2010 году ситуация поменялась – в С-банках данный показатель вырос на 24%, а в региональных сократился до 28,2%. Наибольшее значение норматива среди С-банков наблюдается у Альфа-банка в 2010 году – 49,2%. У 16 Р-банков в 2010 году значение превышало 28,2%. Наибольший показатель у ИТУРУП Банка – 101,9%, а также у Банка «Максимум» — 91,9%.

 

Таблица 1. Нормативы Н1.0, Н2, Н3, Н4 в системообразующих и региональных банках в первый рассматриваемый период экономического шока, %/ Составлено автором на основе данных Банка России

год 2008 2009 2010
 норматив Р-банк С-банк Р-банк С-банк Р-банк С-банк
Н1.0 27,6% 14,6% 35,6% 23,6% 28,2% 24,0%
Н2 82,8% 202,6% 96,3% 105,9% 99,8% 70,5%
Н3 92,9% 212,4% 116,4% 114,5% 106,8% 101,7%
Н4 59,9% 69,6% 48,9% 63,6% 56,8% 68,1%

 

Норматив Н2 показывает мгновенную ликвидность, он отражает возможность банка быть платежеспособным в течение 1 дня. Минимально допустимое значение Н2 составляет 15%. В данном нормативе учитываются однодневные кредиты на межбанковском рынке, вклады и накопительные счета на короткий срок. В 2008 году всего 3 Р-банка превышало значение в 150% по данному нормативу, в 2009 году уже 7 банков, в т.ч. Максимум, Майский, Пойдем, Быстробанк, Натиксис Банк, СТНГ, ВУЗ-Банк. Все Р-банки превышают 15% в 2010 году, а ВУЗ-Банк (205%), СТНГ (213%), Натиксис Банк (389%), Максимум (277%) и Майский (502%) сильно превышают значение данного норматива. Среди С-банков только у Тинькофф Банка и РСХБ в 2008 и 2009 году норматив превышал значение 150%.  К 2010 году из всех рассматриваемых Р-банков 21 банк находился в пределах 50% по данному нормативу (по сравнению с 2008 годов, когда было всего 12 банков с менее 50%). Заметим, что в 2009 году у 7 банков из 52 (13%) норматив Н2 подскочил до значений выше 150%. В диапазоне от 80% до 150% находилось 17 банков, и это было пиковым значением. Это означает, что банки переориентировались на краткосрочные вклады или счета до востребования.

Норматив Н3 определяет способность банка отвечать по обязательствам в ближайшие 30 дней. Минимальное значение составляет 50%. В 2008 году Н3 у С-банков составил 212,4%, а далее опустился до среднего значения 101,7% в 2010 году. Р-банки, наоборот, повысили значение в 2010 году с 92,9% до 106,8%. Распределение Р-банков по нормативу Н3 оказалось более стабильным в рассматриваемые 3 года – 37 банков находилось в промежутке от 80% до 150%. Значение более 200% показали 3 банка в 2009 году, и всего 1 банк из 5 остался в промежутке 50%-60%. Среди С-банков слишком высокими показателями данного норматива обладал Тинькофф Банк в 2008 году (434,1%) и РСХБ (190,9%), в 2009 году Тинькофф Банк снизил данный показатель до 199,5%, а в 2010 году до 139,9%. Что касается Р-банков, 4 банка в 2008 году обладали высокими показателями текущей ликвидности: Объединенный Национальный Банк (218,3%), Центр Инвест Банк (176%), Натиксис Банк (151,1%), СургутНефтеГаз Банк (211,7%). В 2009 уже 7 банков обладали нормативом более 150%, а в 2010 – 6. Анализ показывает устойчивость банков к экономической нестабильности ввиду большого объема средств на срок от полугода до года, которые равномерно располагались на банковских счетах в течение 3 лет.

Норматив долгосрочной ликвидности Н4 ограничивает риск неплатежеспособности на горизонте 1 года. Его нормативное значение не должно превышать 120%. В 2008 году у 19 банков из 57 значение данного норматива составляло менее 50%, однако в 2009 году уже 33 банка (58%) находились в данном промежутке. С 2008 по 2010 год от 8 до 13 банков имели более 80% значение по данному нормативу. В 2008 году Банк Майский, Быстробанк, СамиитБанк, ПримсоцБанк и Азиатско-Тихоокеанский банк обладали значением норматива Н4 более 100%. Это означает, что данные банки обладали слишком большим объемом средств, размещенных на долгий срок. Таким образом, видно, что в 2008 году банки ввели линейку годовых депозитов, которые повысили спрос со стороны банковских клиентов, поэтому в 2009 и 2010 году все больше банков сокращали значение Н4.

Рентабельность собственного капитала Р-банков на всем промежутке с 2009 по 2011 год была ниже, чем у системообразующих: у Р-банков 3,28%, 5,53%, 11,34% соответственно, а у С-банков 3,76%, 9,14%, 21,57% соответственно. При этом данный показатель начал снижаться у региональных банков в 2012 году, а в системообразующих только в 2013 году. Доля вкладов в общем количестве обязательств у региональных банков находится в пределах 43%, в то время как у системообразующих – 29%. В послешоковый период (2011, 2012 года) доля депозитов в региональных банках увеличивается до 46%, а в системообразующих снижается до 26%.

Таким образом, экономическая нестабильность 2008-2010 годов в Р-банках сопровождается высокими показателями текущей и мгновенной ликвидности на в 2009 и 2010 годах, а также высокой долей депозитов, которая начала расти с каждым годом, нежели в С-банках. Р-банки склонны к значительному превышению нормативов краткосрочной ликвидности, в то время как С-банки имели меньшие по значению нормативы в 2009 и 2010 годах. Банки начали вводить депозиты со сроком на год (или повышать ставки на данный срок у имеющихся депозитов), чтобы привлечь средства клиентов и создать финансовую подушку.

 

Период 2014-2016 гг

После шока 2008-2010 гг. все рассматриваемые банки адаптировались к изменившимся условиям. В 2011 и 2012 годах ни у одного банка не было отрицательной прибыли. Однако в 2014 году у 6 Р-банков и 1 С-банка была отрицательная прибыль (3 Р-банка впоследствии закрылись). В 2015 году уже у 17 Р-банков и 1 С-банка (РСХБ на протяжении 2 лет, 5 Р-банков в последствии закрылись) деятельность оказалась убыточной. Если в 2014 году активы у С-банков выросли на 38% (у Р-банков на 19%), то в 2015 году темпы роста активов у С-банков снизились больше, чем у Р-банков (7% против 11%). В 2016 году С-банки столкнулись с отрицательным темпом прироста активов (-2%), в то время как региональные снизили до 5%.

Согласно данным по нормативу Н1.0, в 2014 году у 25 банков из 57 (44%) значение норматива составляло от 10% до 15%, при этом у 2 банков в 2014, а далее у 4 банков в 2016 году нормативное значение было менее 10%. В 2016 году распределение банков изменилось незначительно. Это означает, что банки создали краткосрочное предложение для вкладчиков, которое обеспечило мгновенную ликвидность. На протяжении всего промежутка среднее значение норматива Н1.0, Н2, Н3 у региональных банков было выше, чем у системообразующих (см. Таблица 2). Однако Н4 у региональных банков был ниже, чем у системообразующих. Региональные банки сделали более краткосрочное предложение по банковским вкладам для населения. Заметим, что значение норматива Н1 по годам было ниже, чем в 2008-2010 гг.

 

Таблица 2. Нормативы Н1.0, Н2, Н3, Н4 в системообразующих и региональных банках в первый рассматриваемый период экономического шока, %. Составлено автором на основе данных Банка России

2014 2015 2016
  Р-банк С-банк Р-банк С-банк Р-банк С-банк
Н1.0 21,1% 12,7% 22,4% 13,9% 24,0% 12,4%
Н2.0 88,6% 57,1% 151,9% 100,8% 146,4% 120,1%
Н3.0 118,6% 76,4% 214,7% 165,8% 197,5% 169,0%
Н4.0 62,4% 79,2% 48,2% 50,4% 46,4% 63,4%

 

Значение норматива Н1.0. не превышало 15,3% (Альфа-банк в 2015 году) и не опускалось ниже 10,1% (ВТБ в 2016). ВТБ столкнулся с высоким значением рыночного риска и санкционным давлением, поэтому обладал самым низким показателем среди рассматриваемых банков. Леноблбанк  (отозвана лицензия до 2016 года) не смог преодолеть экономический шок, значение норматива достигло 6,5%. УралприватБанк увеличил норматив в 3 раза с 29,9% в 2015 году до 82% в 2016 году (отозвана лицензия в 2017 году).

В 2014 году 13 банков обладало значением менее 50% по нормативу Н2, однако к 2016 число сократилось до 5. За период с 2014 до 2015 год 14 банков повысили значение норматива до 80% и выше, наибольшая концентрация с 2008 по 2023 года наблюдалась в 2015 году, когда 19 банков достигли значения более 150%. Минимальное значение норматива Н2 наблюдалось в 2015 году – 7% у ВУЗ-Банка, при этом в 2016 году значение подскочило до 260%. Максимальное значение Н2 составляет 774,1% у Уралприватбанка в 2016 году. С-банки оказались более стабильными – максимальное значение 120,1% наблюдалось у Сберабанка в 2016 году, а у Альфа-банка – 131,5% в 2015 году. ВТБ не публиковал данные за 2016 год по нормативам ликвидности.

В 2014 году 38 Р-банков находились в пределах 80%-150%, а в 2016 году 24 банка. В 2015 году 26 Р-банков (46%) получили значение более 150%, но 11 снизили значение норматива в 2016 году. Системообразующие банки также обладали высокими значениями Н3 в данный период экономической нестабильности – Альфа-Банк, РСХБ и Сбербанк превышали 154% в 2015 году и 160% в 2016 году. Наиболее приближенным к нижнему порогу нормативного значения оказался банк ВТБ в 2014 году – 54%. Региональные банки были более ликвидными на периоде 30 дней, чем системообразующие.

Как и в 2008-2010 году, наиболее острым для банков стал второй год экономического шока. В 2015 году 13 Р-банков уменьшили значение норматива Н4 до 50% и меньше. В 2014 году 10 банков находились в пределах 80%-90%, а в 2016 году только 2. Р-банки снижали значение Н4 (вводили больше краткосрочных предложений для клиентов). Необходимо понимать, что на этот период также пришлись депозиты, открытые на срок более 1 года в межшоковый период, поэтому в 2015 году закрывались долгосрочные депозиты, открытые в 2013 и 2014 годах. После 2016 года некоторые Р-банки вновь начали повышать значение норматива.

Самое низкое значение норматива было у Тинькофф Банка 5,7% в 2015 году, что свидетельствует о дефиците долгосрочных средств, а самое большое у Сбербанка в 2014 году – 111,6%, вследствие большого количества депозитов на долгий срок.

Рентабельность капитала и региональных банков, и системообразующих снизилась по сравнению с межшоковым периодов 2011-2013 года. Если в 2013 году для Р-банков показатель составил 7,97%, то в 2015 году показатель снизился до -3,66%. С-банки не показали отрицательную рентабельность собственного капитала, хотя наименьшее значение было 3,05% также в 2015 году. В 2013 году рентабельность С-банков составляла 19%, но смогла восстановиться до 13,49% в 2016 году. Р-банки восстановили дошоковый уровень только в 2018 году (8,48%).

Доля вкладов в обязательствах С-банков в межшоковый период составила 26%, но за время шока после небольшого падения доли в 2014 году до 25,3% выросла до 41,17% в 2016 году. У Р-банков не наблюдалось снижение доли депозитов в обязательствах в шоковый период. Оно составило 48,73% в 2013 году и увеличилось до 58,13% в 2016 году.

Таким образом, показатели нормативов в 2014-2016 годах схожи с шоком 2008-2010. Р-банки и С-банки снизили Н1.0 во всех периодах, однако повысили значения Н2 и Н3. Пиком стал 2015 год, когда и в Р-банках, и в С-банках норматив Н3 превышал минимальное значение минимум в 3 раза. Снижение значений в 2015 и 2016 годах норматива Н4 показывает сокращение долгосрочного предложения депозитов в 2012, 2013 и 2014 годах, однако повышении спроса на более краткосрочные сберегательные инструменты. Данный шок оказался существеннее для Р-банков по сравнению с 2008-2010 годов, так как с 2015 все больше банков начали получать отрицательную прибыль.

 

Период 2020 года

В 2020 году в России начался локдуан, что снизило мобильность банковских клиентов и переориентировало на инвестиционный рынок. Вклады были непривлекательны для населения, однако банкам все равно необходимо создавать пассивы. В С-банках за год произошел рост активов на 20% и это второй пик за 16 лет (первый был в 2014 году – 38%). Рост активов в региональных банках составил всего 2% за год и это минимальный рост за 16 лет. Ни один С-банк не получил отрицательную прибыль, в то время как 8 Р-банков столкнулись с убытками (1 из них перестал функционировать).

В 2019 году до шока 2020 года по всем нормативам Р-банки были выше С-банков. Шок 2020 года повторяет результаты 2008-2010 и 2014-2016, когда Н4 выше у С-банков (см. Таблица 3).

 

Таблица 3. Нормативы Н1.0, Н2, Н3, Н4 в системообразующих и региональных банках в первый рассматриваемый период экономического шока, %. Составлено автором на основе данных Банка России

2019 2020
  Р-банк С-банк Р-банк С-банк
Н1.0 21,5% 13,1% 22,2% 13,3%
Н2.0 163,0% 134,2% 145,9% 75,7%
Н3.0 220,4% 187,6% 181,8% 106,0%
Н4.0 50,3% 48,6% 47,8% 54,4%

 

В 2020 году у 17 Р-банков значение норматива Н1.0 находилось в пределах от 10% до 15%, а у 16 Р-банков показатель оказался выше 25%. Наибольшее значение Н1.0 присуще Банку Саратов 68,1%, на втором месте Натиксис Банк с 43,0%. Р-банки не показали значительных изменений при распределении по нормативному значению. У С-банков значения варьировались от 11,3% до 14,8%, экстремумов не наблюдается.

По данным норматива Н2, 14 банков в 2019 году превышали значение 150%, а в 2020 году число уменьшилось до 6. Норматив резко снизился до 80%-150% у 9 банков и общее количество составило 17 Р-банков; 5 Р-банков находились в пределах 50%. У Банка ВТБ наблюдается наименьшее значение —   44,6%, а у Сбербанка наибольшее 98,4%. ВУЗ-банк получил рекордное значение  в 2020 году по нормативу Н2 равное 1369,1%. Высокие значения присутствуют у Челябинвестбанка (350%), Натиксис Банка (227,8%). 12 Р-банков не публиковали значения нормативов Н2 и Н4.

Как в 2016 году, 24 банка находились в пределах от 80% до 150% по Н3, при этом 10 в пределах от 150% до 200% и 13 от 200%. Это соответствует данным 2015 года, но отличается от шока с 2008 по 2010 гг. Заметим, что с каждым периодов количество банков с нормативом Н3 выше 80% увеличивается. Это свидетельствует о фокусе на сберегательных продуктах менее полугода. Минимальное значение у Р-банков составляло 60,4% (Банк Майский, закрылся в 2020 году), а максимальное 537,3% (Норвик Банк, функционирует).

По нормативу долгосрочной ликвидности Н4 рассматриваемые банки не показали значительных изменений.: 20 Р-банков находилось в пределах 50%, 2 Р-банка получили значения более 80%, но менее 100%. Минимальное значение составляет 12% у ТольяттиХимБанка, а максимальное 102,2% у СтройлесБанка. Среди С-банков минимальное значение Н4 было у Тинькофф Банка (18,9%), а максимальное 66,2% (ВТБ), при этом у 3 из 5 рассматриваемых С-банков значение было более 60%. Это согласуется с результатами периода 2014-2016 гг.

Несмотря на несущественное изменение в нормативах, рентабельность собственного капитала в Р-банках снизилась с 10,46% (2019 г) до 2,15% в 2020 году. Рентабельность системообразующих банков существенно не изменилась и осталась в пределах 17%. В Р-банках доля вкладов снизилась на 6,5% с 2019 по 2021 год и составила 47,24%.

Таким образом, 2020 год почти не повлиял на депозитную политику С-банков, однако оказал значительное влияние на Р-банки. Изменения коснулись норматива Н2 – мгновенной ликвидности. Это объясняется наличием средств на накопительных и текущих счетах клиентов, которые можно вывести в любой момент на любые потребности.

 

Период 2022-2023 гг

Весной 2022 года и в сентябре банки столкнулись с повышенным спросом на ликвидность со стороны клиентов после объявления о начале специальной военной операции и мобилизации. Клиенты в панике снимали деньги со счетов, меняли валюту, перекладывали деньги с долгосрочных вкладов на накопительные счета. В 2022 году впервые за анализируемый промежуток 2 системообразующих банка получили отрицательный результат в конце года по чистой прибыли (ВТБ в размере -612,5 млрд руб. и Альфа-Банк в размере 117,6 млрд руб.).

Убытки ВТБ связаны с покупкой Банка Открытие, открытой валютной позицией, а также внешними санкциями. Альфа-банк зафиксировал убыток в 2022 году впервые с 2009 года. Отрицательно повлияла заморозка активов и валютная переоценка. При этом 5 региональных банка также зафиксировали убытки – Мурманский Социальный Коммерческий банк (-17,5 млн руб.), Банк ПТБ (-413,2 млн руб.), Автограндбанк (-199,4 млн руб.), ВУЗ-банк (-3,9 млрд руб.), УбрирБанк (-8,7 млрд руб.). 2022 год был не таким убыточным для Р-банков, как 2023 год только 8 банков к июлю 2023 года оказались убыточными, и ни одного системообразующего.

Рост активов у С-банков оказался ниже, чем у Р-банков (7% против 10%), однако в 2023 году Р-банки снизили темпы роста активов до 3%, а Р-банки до 9%. Заметно, что Р-банки имеют отложенный негативный эффект, который появился в 2022 году, но не проявился в нем.

По нормативу Н1.0 2 Р-банка находились ниже нормативного значения в 10% (ВУЗ-Банк и УбрирБанк), 15 Р-банков находились в пределах от 15% до 25%, а остальные выше 25% (18 банков из 45 оставшихся с лицензией). В 2023 году уже 19 банков имели значение выше 25%, а всего 1 менее 10%. Снова экстремумом является Натиксис Банк – значение норматива составляет 290,9%. Второй по величине норматива Р-банк – Банк Саратов с 68,5%. Из системообразующих банков ВТБ стал единственным с значением норматива в июле 2023 года ниже 10% — 9,4%. Максимальное значение достигалось в 2022 году у Тинькофф Банка – 16,3%, а в 2023 – у РСБХ (16,7%). Региональные банки оказались стабильнее, чем системообразующие ввиду отсутствия санкций и наличия собственных партнеров.

Из банков с официально опубликованным значением Н2 ни один не получил менее 15%. При этом 12 банков из 35 (за вычетом закрытых и банков с отсутствием данных) находятся в пределах 50%, а 15 банков – в значениях выше 80. В 2023 году уже 20 банков из 35 получили значение более 80% и всего 5 – менее 50%. Критичным значением обладает Натиксис Банк в 2023 году – 945,3%, а также ВУЗ-Банка 1419% в 2022 году и 2607% в 2023 году. Это свидетельствует о переизбытке быстроликвидных средств и дефиците долгосрочных. Из рассматриваемых С-банков РСХБ также сталкивается с переизбытком быстроликвидных средств – 139% в 2022 году и 163% в июле 2023 года. Минимальным значением обладает Сбербанк в 2023 году – 47,8%. По данному нормативу Р-банки банки превышают С-банки.

Р-банки стали чуть менее ликвидными на сроке 30 дней – 21 банк находился в пределах 80%-150% в 2022 году, 20 банков выше 150%, а в 2023 году 29 банков в пределах 80%-150% и 16 выше 150%. Все С-банки превышают 69%.

Норматив долгосрочной ликвидности Н4 в 2022 году является критическим для 4 Р-банков: Норвик Банк (14,1%), Натиксис Банк (0,3%), ТольяттиХимБанк (2,7%) и Акибанк (12,1%). При этом нет значительных изменений по распределению банков в значениях норматива Н4 – 19 банков в 2022 году и 20 банков в 2023 году остались в значениях ниже 50% и ни один банк не превышает 110%. Самое высокое значение у С-банков присутствует у Сбербанка в 2023 году – 72,9%., а самое низкое у Тинькофф Банка – 17,6%.

Таким образом, региональные банки отличаются от системообразующих высоких значений норматива Н2 и Н3 и меньшими значениями Н4. С-банки более ориентированы на долгосрочные вклады в периоде 2020 и 2022-2023 гг., в то время как Р-банки предпочитают не иметь «замороженных» средств на срок более года при существующей неопределенности.

 

Выводы

Сравнительный анализ данных по региональным и системообразующим банкам в периодах экономической нестабильности 21 века позволяет сделать ряд выводов. Региональные банки демонстрируют более высокую стабильность по показателям рентабельности капитала, темпу роста активов и положительной прибыли. За 16 лет доля вкладов физических лиц в обязательствах региональных банков выросла с 38% до 51%, в то время как у системообразующих банков этот показатель увеличился с 14,5% до 48%.

Анализ распределения банков по значениям нормативов ликвидности позволяет понять, что банки ориентируются на более краткосрочные сберегательные инструменты. Запаздывающий эффект на оба типа банков связан с истечением срока действия депозитов, открытых под высокие ставки в период экономических нестабильностей. В этот период системообразующие банки предпочитают иметь долгосрочные средства, в то время как региональные банки располагают краткосрочной ликвидностью при стабильном росте активов.

Не были рассмотрены отдельно банки, лишившиеся лицензии, однако предполагается, что отсутствие долгосрочных средств влияет на отзыв лицензии. Наличие только краткосрочных средств увеличивает риск оттока средств со стороны клиентов. Также не было установлено, какие дополнительные факторы могут влиять на предельные значения нормативов ликвидности и отрицательную прибыль обоих типов банков.

Дальнейшее исследование предполагает использование эконометрической модели на панельных данных с фиксированными эффектами и расширение выборки банков. Таким образом, данное исследование дополняет наше понимание о различиях между системообразующими и региональными банками, а также вносит вклад в исследование экономической нестабильности в 21 веке.

Библиографический список:

  1. Bittner, et al. Why so negative? The effect of monetary policy on bank credit supply across the euro area //Unpublished working paper. – 2020.
  2. Boyle, et al. Depositor responses to a banking crisis: Are finance professionals special? //Journal of Empirical Finance. – 2022. – Т. 67. – С. 182-195.
  3. Diamond, D. W., Dybvig P. H. Bank runs, deposit insurance, and liquidity //Journal of political economy. – 1983. – Т. 91. – №. 3. – С. 401-419.
  4. Hasan, I. et al. Explicit deposit insurance design: International effects on bank lending during the global financial crisis✰ //Journal of Financial Intermediation. – 2022. – С. 100958.
  5. Ippolito, F., Ozdagli, A. K., Perez,-Orive A. The transmission of monetary policy through bank lending: The floating rate channel //Journal of Monetary Economics. – 2018. – Т. 95. – С. 49-71.
  6. Алексашенко, С., Миронов, В., Мирошниченко, Д. Российский кризис и антикризисный пакет: цели, масштабы, эффективность //Вопросы экономики. – 2011. – Т. 2. – С. 23-49.
  7. Алехин, Б. И. Рынок розничных депозитов в России //Экономический журнал. – 2015. – №. 2 (38). – С. 23-33.
  8. Антонюк, О. А. Региональные банки: игра по новым правилам //Общество: политика, экономика, право. – 2018. – №. 5. – С. 59-62.
  9. Банк России. Региональные банки: вклад в кредитования, особенности бизнес-модели. 2021. Электронный ресурс. URL: https://cbr.ru/StaticHtml/File/41186/presentation_20210412.pdf [Дата обращения 02.12.2023]
  10. Банки.ру. Выход ТКС Банка на IPO признан событием 2013 года по версии портала Банки.ру. 2014. Электронный ресурс. URL: https://www.banki.ru/news/lenta/?id=6269270 [Дата обращения 02.12.2023]
  11. Геворкян, М. Г., Павлова, К. Н. Влияние ключевой ставки на темпы инфляции //Вопросы науки и образования. – 2018. – №. 10 (22). – С. 103-105.
  12. Годовой отчет Банка ВТБ 2013. Электронный ресурс. URL: https://raex-a.ru/annualreport/VTB2013_rus.pdf [Дата обращения 02.12.2023]
  13. Данилова Т. Н., Решетов В. А. Применение финансовых моделей для исследования кредитно-депозитных стратегий деятельности коммерческого банка //Финансы и кредит. – 2008. – №. 32 (320). – С. 24-29.
  14. Дубинин, С. К. Финансовый кризис 2014-2015 гг //Журнал Новой экономической ассоциации. – 2015. – №. 2. – С. 26.
  15. Инструкция Банка России от 29 ноября 2019 г. № 199-И «Об обязательных нормативах и надбавках к нормативам достаточности капитала банков с универсальной лицензией»
  16. Коммерческие банки, которые лишились лицензии в период с 2001 по 2023 гг. Коммерческая банки. Электронный ресурс. URL: https://combanks.ru/banki-bez-licenzii/ [Дата обращения 02.12.2023]
  17. Миклашевская, Н. А., Авдеева, Е. Г. Валютный кризис 2008-2009 гг. в России: причины и особенности //Финансы и кредит. – 2011. – №. 8 (440). – С. 49-56.
  18. Михеева, Н. Н. Устойчивость российских регионов к экономическим шокам //Проблемы прогнозирования. – 2021. – №. 1 (184). – С. 106-118.
  19. Письмо Банка России от 29.07.2009 N 93-Т «О работе с банками, устанавливающими процентные ставки по депозитам физических лиц на уровне выше рыночных»
  20. Сведенцов, В. Л. Тенденции рынка розничных депозитов //Финансы и кредит. – 2010. – №. 43 (427). – С. 34-38.
  21. Статистический бюллетень Банка России №10. 2023.
  22. Федеральный закон от 02.12.1990 N 395-1 (ред. от 04.08.2023) «О банках и банковской деятельности» (с изм. и доп., вступ. в силу с 21.10.2023). Статья 20. Основания для отзыва у кредитной организации лицензии на осуществление банковских операций.
  23. Федеральный закон от 26.10.2002 №127-ФЗ (ред. От 04.08.2023) «О несостоятельности (банкротстве)» (с изм. И под., вступ. В силу с 03.11.2023) , статья 189.10. Основания для осуществления мер по предупреждению банкротства кредитной организации.
  24. Ягупова, Е. А. Влияние пандемии коронавируса на банковскую систему России //Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. – 2020. – №. 3 (52). – С. 49-55.

Депозитная политика системообразующих и региональных банков России в период экономической нестабильности Читать дальше »

Оценка логистического потенциала цепей поставки мясоперерабатывающего предприятия

Введение

Логистика играет ключевую роль в обеспечении эффективности и успеха компаний, привлекая внимание руководителей предприятий. Она объединяет различные этапы и функции бизнеса, обеспечивает своевременную доставку товаров и услуг, удовлетворение клиентов, снижение затрат и повышение конкурентоспособности. Однако, современные отечественные предприятия мясопереработки, столкнувшиеся с санкциями, вынуждены быстро реагировать на возникшие логистические проблемы.

Актуальность увеличения логистического потенциала предприятий пищевой промышленности подтверждается опытом зарубежных компаний и важна для самых собственников предприятий, стремящихся к сокращению затрат, а также для государства в целом, ввиду поддержки собственной пищевой безопасности и суверенитета.

Оценка логистического потенциала цепей поставок (ЛПЦП) необходима для эффективного управления и позволяет выявить ключевые аспекты для улучшения всей цепи поставок. Цепи поставок представляют собой сложные системы с множеством звеньев и процессов в материальных, финансовых и информационных потоках предприятия [2].

В научной литературе существует много работ по теориям и практике управления цепочками поставок [1, 3], однако большинство методов имеют обобщенный характер и не всегда пригодны для конкретной отрасли.

В данной статье мы рассмотрим методику оценки логистического потенциала цепей поставок [5], адаптировав ее для мясоперерабатывающего предприятия на основе ранее разработанных подходов.

 

Результаты исследований

В различных зарубежных и отечественных работах авторами были использованы разные методы и подходы для оценки логистического потенциала:

а) использование системного подхода в исследовании логистического потенциала цепей поставок позволяет учитывать множество различных факторов, влияющих на функционирование системы. Методика исследования, основанная на алгоритме [5], помогает выделить значимые аспекты и определить оптимальные стратегии управления;

б) применение методов экспертного оценивания при отборе интегральной величины, найденной с использованием взвешенной многомерной средней, позволяет объективно оценить логистический потенциал цепей поставок и выявить области для улучшения.

Комбинация различных подходов и методов позволяет получить комплексное представление о логистическом потенциале и разработать эффективные стратегии управления цепями поставок. Но при этом методы в своей основе не учитывают специфику предприятий, которая от отрасли к отрасли имеет кардинальные различия.

Цепь поставок для мясоперерабатывающего предприятия – это цепь поставок производства консервов в реторт-пакетах (рис. 1), которая играет важную роль в обеспечении населения продуктами питания.

 

Этапы производства консервов в реторт-пакетах на мясоперерабатывающем предприятии

Рисунок 1 – Этапы производства консервов в реторт-пакетах на мясоперерабатывающем предприятии

 

В условиях санкций и других экономических ограничений особенно важно иметь гибкую и надежную цепь поставок, способную адаптироваться к изменяющимся условиям рынка. Это может включать в себя поиск новых поставщиков, оптимизацию логистических процессов, диверсификацию рынков сбыта, но все эти процессы невозможны без совместной благоприятной работы с контрагентами предприятия. С точки зрения управления цепями поставок такая хозяйственная связь называется интеграцией, которая бывает внешней и внутренней. Внешняя интеграция цепи поставок предполагает работу с внешними контрагентами предприятия, будь то поставщики сырья или покупатели готовой продукции и другие. Внутренняя интеграция цепи поставок подразумевает работу подразделений внутри одного предприятия. На рис. 2 приведена схема интеграции цепи поставок производства консервов в реторт-пакетах на мясоперерабатывающем предприятии.

 

Схема интеграции цепи поставок на мясоперерабатывающем предприятии

Рисунок 2 – Схема интеграции цепи поставок на мясоперерабатывающем предприятии

 

Для оценки логистического потенциала цепей поставок (ЛПЦП) предложен алгоритм оценки цепи поставок (рис. 3).

 

Схема оценки результативности цепи поставок на мясоперерабатывающем предприятии

Рисунок 3 – Схема оценки результативности цепи поставок на мясоперерабатывающем предприятии

 

В работе представлены результаты опроса экспертов. Эксперты имеют равную удельную значимость. Шкалы оценки показателей представлены в Приложении.

Описанная в работе [5] шкала желательности для машиностроительного предприятия не может быть применена ввиду разного производственного цикла и большей логистической нагрузке предприятий мясоперерабатывающей отрасли, поэтому уровни логистического потенциала логистических поставок предприятия (ЛПМП) будут иметь следующие значения: низкий уровень (0–0,30), средний уровень (0,30–0,80) и высокий (0,80–1).

Результаты опроса о внешней среде предприятия и интегральная оценка представлены в табл. 1.

 

Таблица 1 – Оценка внешней среды ЛПЦП мясоперерабатывающего предприятия

Показатель ФИО эксперта Удельный вес показателя относительно экспертов Удельный вес компонента Итоговый результат
№ 1 № 2 № 3
Начальный поставщик 1 1 1 0,25 0,5 0,13
Поставщик 1 уровня 1 0 2 0,08 0 0,00
Посредник 1 0 1 0,33 0,75 0,25
Конечный потребитель 3 1 4 0,33 0,75 0,25
Интегральная оценка результативности поставок 0,63

 

Уровень логистического потенциала внешней среды мясоперерабатывающего предприятия занимает средний уровень.

Полученные результаты позволят определить слабые места в имеющемся логистическом потенциале цепей поставок и разработать решения с учетом специфики предприятия.

Для оценки внутренней среды предприятия повторим алгоритм оценки внешней среды (табл. 2).

 

Таблица 2 – Оценка внутренней среды ЛПЦП мясоперерабатывающего предприятия

Показатель № эксперта Итого Удельный вес показателя относительно экспертов Удельный вес компонента Итого
№ 1 № 2 № 3
1 2 3 4 5 6 7 8
Время поставки 0 0,50 1,10 1,60 0,03 0,19 0
Качество сырья 1,10 0,90 1,20 3,20 0,05 0,39 0,02
Соответствие объема поставки заказу 2,80 2,70 2,75 8,25 0,13 1,00 0,13
Возможность закупки по низким ценам 1,00 1,00 0,95 2,95 0,05 0,36 0,02
Существование базы данных потенциальных поставщиков 1,00 0 1,00 2,00 0,03 0,24 0,01
Время выполнения заказа 2,00 1,00 1,00 4,00 0,07 0,48 0,03
Наличие обратной связи от заказчика 1,00 1,00 0,00 2,00 0,03 0,24 0,01
Продолжительность обратной связи от поставщика 1,00 1,00 2,00 4,00 0,06 0,48 0,03
Длительность устранения замечаний заказчика 1,00 1,00 1,00 3,00 0,05 0,36 0,02
Коэффициент использования складской площади 1,20 1,40 1,35 3,95 0,06 0,48 0,03
Коэффициент использования объема холодильника 1,30 1,00 1,15 3,45 0,06 0,42 0,02
Грузонапряженность 0 0 0 0 0 0 0
Объём запасов 1,70 1,10 1,25 4,05 0,07 0,49 0,03
Стоимость запасов 1,00 1,00 1,00 3,00 0,05 0,36 0,02
Технология штрихкодирования 1,00 1,00 1,00 3,00 0,05 0,36 0,02
Технология управления складом 0 0 0 0 0 0 0
Система дополненной реальности 0 0 0 0 0 0 0
Технологии роботизации склада 0 0 0 0 0 0 0
Продолжительность производственного цикла 1,00 1,00 2,00 4,00 0,06 0,48 0,03
Длительность обработки груза 1,00 1,00 2,00 4,00 0,06 0,48 0,03
Отдаление от поставщиков 1,30 2,00 1,00 4,30 0,07 0,52 0,04
Интегральная оценка результативности поставок 0,50

 

В результате интегральная оценка результативности поставок равна 0,5, что соответствует среднему уровню ЛПЦП.

Оценка внутренней среды логистического потенциала цепей поставок (ЛПЦП) мясоперерабатывающего предприятия предоставляет ценную информацию о его внутренних процессах, ресурсах и способностях. Вот несколько ключевых преимуществ, которые может принести такая оценка:

  1. Выявление сильных и слабых сторон: Оценка внутренней среды ЛПЦП позволяет выявить сильные стороны предприятия, которые могут быть использованы в качестве основы для развития и улучшения. Одновременно она выявляет слабые стороны и проблемные зоны, которые требуют корректировки и оптимизации.
  2. Оптимизация внутренних процессов: Анализ внутренней среды позволяет выявить неэффективные или устаревшие процессы в управлении запасами, производстве, складировании и распределении товаров. Это может привести к оптимизации производственных операций и снижению издержек.
  3. Улучшение управления ресурсами: Оценка позволяет более эффективно управлять ресурсами предприятия, такими как трудовые силы, оборудование, складские помещения и транспортные средства. Это помогает предприятию более эффективно использовать свои ресурсы и снизить издержки.
  4. Повышение гибкости и реактивности: Понимание внутренней среды ЛПЦП позволяет предприятию быть более гибким и реактивным на изменения внешней среды, такие как изменения в спросе, поставках или конкуренции. Это позволяет предприятию быстрее адаптироваться к изменяющимся условиям и оставаться конкурентоспособным.
  5. Создание основы для устойчивого развития: Улучшение внутренней среды ЛПЦП создает основу для устойчивого развития предприятия в долгосрочной перспективе. Это включает в себя повышение эффективности, уменьшение рисков, улучшение качества продукции и обслуживания клиентов, а также улучшение репутации бренда.

 

Выводы

В ходе нашего исследования мы провели оценку логистического потенциала цепей поставки мясоперерабатывающего предприятия, основываясь на методике, адаптированной из работы [5]. Полученные результаты позволяют сделать следующие выводы:

  1. Выявлены ключевые слабые места: Оценка логистического потенциала позволила выявить основные проблемные зоны в цепях поставок, такие как задержки в поставках сырья, неэффективное использование складских ресурсов и недостаточная координация между различными звеньями цепи.
  2. Предложены рекомендации по улучшению: На основе выявленных слабостей были разработаны рекомендации по улучшению логистического потенциала предприятия. Эти рекомендации включают в себя оптимизацию процессов снабжения, внедрение современных систем управления складом и улучшение координации между отделами.
  3. Потенциал для повышения конкурентоспособности: Улучшение логистического потенциала цепей поставок позволит предприятию повысить свою конкурентоспособность за счет сокращения затрат, повышения качества обслуживания клиентов и улучшения репутации на рынке.
  4. Значение адаптации методики: Адаптация методики оценки логистического потенциала из другой отрасли для мясоперерабатывающего предприятия подтвердила ее эффективность и применимость в различных сферах бизнеса.

В целом, наше исследование подчеркивает важность регулярной оценки и улучшения логистического потенциала цепей поставок предприятия для достижения его целей эффективности, конкурентоспособности и устойчивого развития.

 

Приложение

 

Таблица 1 – Шкала оценки внешней цепи поставок

Интервал Количество, балл
Начальный поставщик  
Постоянный 2
Переменный 1
Фиктивный 0
Поставщик 1 уровня  
Отсутствие подготовки сырья 1
Наличие подготовительной операции 0
Количество посредников, чел.  
Более 3 2
3–2 1
Менее 2 0
Конечный потребитель  
Случайная покупка 1
Осознанная покупка бренда УМКК 2

 

Таблица 2 – Шкала оценки показателей качества поставок

Интервал Количество, балл
Время поставки, ч
Более 1 0
Менее 1 1
Поставка «точно в срок» 2
Качество сырья
Качество сырья превышает ожидаемое 2
Качество сырья соответствует ожидаемому 1
Качество сырья хуже ожидаемого 0
Соответствие объема поставки заказу, %
100 3
90 2
менее 90 1
Отсутствие поставки 0
Возможность закупки по низким ценам
Присутствие 1
Отсутствие 0
Существование базы данных потенциальных поставщиков
Присутствие 1
Отсутствие 0

 

Таблица 3 – Шкала оценки показателей наличия услуг сервиса

Интервал Количество, балл
Время выполнения заказа, дн.
Менее 20 2
20–30 1
Свыше 30 0
Наличие обратной связи от заказчика
Есть 1
Нету 0
Продолжительность обратной связи от поставщика, дн.
Менее 3 2
3–7 1
Свыше 7 0
Длительность устранения замечаний заказчика, дн.
Менее 20 2
20–30 1
Свыше 30 0

 

Таблица 4 – Шкала оценки показателей эффективности использования площади склада

Интервал Количество, балл
Коэффициент использования складской площади, %
100 2
50 1
0 0
Коэффициент использования объема холодильника, %
100 2
50 1
0 0
Грузонапряженность
Наличие 0
Отсутствие 1

 

Таблица 5 – Шкала оценки показателей эффективности создания запасов

Интервал Количество, балл
Объем запасов
Запасы созданы в полном объёме 2
Запасы созданы наполовину 1
Запасы не созданы 0
Стоимость запасов
Стоимость ниже рыночной цены 1
Стоимость выше рыночной цены 0

 

Таблица 6 – Шкала оценки показателей уровней автоматизации склада

Интервал Количество, балл
Технология штрихкодирования
Наличие 1
Отсутствие 0
Технология управления складом
Наличие 1
Отсутствие 0
Система дополненной реальности
Наличие 1
Отсутствие 0
Технологии роботизации склада
Наличие 1
Отсутствие 0

 

Таблица 7 – Шкала оценки показателей регулярности доставки

Интервал Количество, балл
Продолжительность производственного цикла, дн.
14 2
14–20 1
Свыше 20 0
Длительность обработки груза, ч
Менее 1 2
1–2 1
Свыше 2 0
Отдаление от поставщиков, км
Менее 50 2
50–200 1
Свыше 200 0

 

Библиографический список:

  1. Зальмюллер, Т., Хеллинграт, Б. На пути к устойчивым структурам цепочки поставок. Часть серии книг «Конспекты лекций по логистике» Управление логистикой. 2021. С. 231–245. [Электронный ресурс]. URL: // https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-85843-8_15
  2. Мишкова, М. П. Логистический финансовый потенциал цепи поставок // Вестник Брестского университета. Серия 2: История. Экономика. Право. 2019. № 1. С. 100–105.
  3. Sahlmuller, T., Hellingrath, B. Towards Resilient Supply Chain Structures [Electronic re- source]. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-85843-8_15
  4. Официальный сайт Уфимского мясоконсервного комбината [Электронный ресурс]. – https://myasokombinaty.ru/company/ufimskij-myasokonservnyij-kombinat
  5. Прокопенко, Н.П., Амирханова, Л.Р. Логистический потенциал цепей поставки машиностроительного предприятия // Экономика и управление: научно-практический журнал. Учебный научно-производственный центр «Издательство Уфимского государственного нефтяного технического университета». № 6 (174), 2023. С. 96–104. [Электронный ресурс]. URL: // https://elibrary.ru/item.asp?id=55380032

Оценка логистического потенциала цепей поставки мясоперерабатывающего предприятия Читать дальше »

Влияние инноваций на технологическое развитие нефтедобывающего комплекса России

Введение

В настоящее время отрасль нефтедобычи России переживает период значительных перемен и активного развития. Этот сектор экономики играет ключевую роль в государственной экономике, влияя на внутренний и мировой энергетический рынок. Стремительные изменения в технологической сфере и внедрение инноваций имеют потенциал кардинально переосмыслить способы добычи и обработки нефти, а также повысить эффективность производства в целом. В данной статье мы рассмотрим влияние инноваций на технологическое развитие нефтедобывающего комплекса России и выявим ключевые аспекты, способствующие этому процессу.

Диффузия инноваций в нефтедобывающих компаниях выступает основным драйвером роста финансово-экономических и операционных показателей, а также всей экономической системы отдельно взятой страны [3].

 

Результаты исследований

Нефтедобывающая промышленность России сталкивается с вызовами, требующими инновационных подходов для решения. Новые технологии в области разведки, бурения, добычи и обработки нефти переворачивают стандартные практики и открывают новые горизонты для отрасли. Примером таких инноваций являются использование геоинформационных систем для поиска месторождений, применение горизонтального бурения и гидроразрыва пластов для увеличения добычи нефти, а также внедрение автоматизированных систем контроля и управления процессами на месторождениях.

Как известно, многим предприятиям отрасли добычи нефти приходится осуществлять деятельность в экстремальных условиях. А именно, добыча нефти посредством подземных горных выработок (шахтная нефтедобыча), нефтедобыча с морского дня на океаническом или морском шельфе с помощью установки нефтяных платформ (шельфовая нефтедобыча), а также добыча углеводородов в условиях вечной мерзлоты. Природные условия в каждом из вышеперечисленных методов могут быть непредсказуемыми. В таких случаях безопасность производственных процессов выходит на передний план. Тем не менее, даже в таких особо сложных условиях интенсивно развиваются инновационные технологии. В качестве примера стоит привести внедрение оптоволоконных сенсорных систем. Разработанные системы значительно увеличивают долговечность нефтяных платформ и шахт.

Классификация инноваций в нефтедобывающем комплексе может быть основана на различных критериях, таких как технологический уровень, сфера применения, степень новизны и т.д. Представляем вариант классификации:

  1. По технологическому уровню:
    • Традиционные инновации:Это изменения или улучшения существующих технологий и процессов добычи, транспортировки и переработки нефти. Примеры включают в себя улучшенные методы бурения скважин, оптимизацию процессов добычи и снижение затрат на оборудование.
    • Радикальные инновации:Эти инновации представляют собой совершенно новые подходы к технологиям и процессам в нефтедобыче. Примеры включают в себя разработку новых методов геофизической разведки, применение нанотехнологий в процессах добычи или создание новых материалов для оборудования.
  2. По сфере применения:
    • Инновации в разведке:Эти инновации направлены на улучшение методов обнаружения и оценки месторождений нефти, включая геофизические и геологические технологии, а также моделирование и анализ данных.
    • Инновации в добыче: Эти инновации касаются методов и технологий добычи нефти из месторождений, включая различные методы бурения, внедрение горизонтального и мультифонтанного бурения, а также применение методов гидроразрыва пластов.
    • Инновации в транспортировке и переработке: Эти инновации связаны с улучшением технологий транспортировки нефти, включая трубопроводы, танкеры и железнодорожные перевозки, а также разработкой новых методов переработки сырья для получения высококачественных нефтепродуктов.
  3. По степени новизны:
    • Инкрементальные инновации:Эти изменения представляют собой небольшие улучшения или модификации существующих технологий или процессов.
    • Радикальные инновации: Эти инновации существенно изменяют принципиальные аспекты технологий или процессов и могут привести к кардинальным изменениям в отрасли.
  4. По ориентации на решение конкретных проблем:
    • Инновации для снижения экологического воздействия: Эти инновации направлены на разработку технологий и методов, способствующих снижению негативного воздействия нефтедобычи на окружающую среду.
    • Инновации для повышения энергоэффективности: Эти инновации направлены на улучшение энергетической эффективности процессов добычи, транспортировки и переработки нефти.
    • Инновации для увеличения безопасности: Эти инновации направлены на снижение рисков и увеличение безопасности процессов нефтедобычи и транспортировки нефти.

Эти критерии могут быть использованы для классификации различных инноваций в нефтедобывающем комплексе и позволяют лучше понять их характер и потенциал в отрасли.

Инновационный менеджмент в нефтедобывающей компании успешен, если есть долгосрочная исследовательская инновация, ее необходимо выбирать и использовать.

Говоря об инновационной деятельности, нельзя не отметить уровни инноваций. Уровень, который выбирают компании, будет определять простоту или сложность пути, который необходимо пройти компании. К сожалению, слишком многие компании рассчитывают достичь высочайшего уровня инноваций, предоставляя в лучшем случае только стратегию, инструменты и поддержку для достижения успеха на более низком уровне.

Существует три восходящих уровня инноваций:

  1. Постепенные инновации. Это небольшие, но значимые улучшения продуктов, услуг, технологий и других способов ведения бизнеса. Как правило, это «новые и улучшенные» инновации, которые появляются постоянно: новые вкусы, переход на более качественные или полностью натуральные сырьё, более быстрое/медленное функционирование, своевременные улучшения цепочки поставок, меньшие размеры, снижение затрат, больший/легкий вес. Инновации данного уровня самые распространённые. Они помогают продлить жизненные циклы продуктов, услуг и бизнеса, а также повысить прибыльность. Их можно легко визуализировать и быстро передать, и они дадут вам что-то новое, с помощью чего можно привлечь внимание потребителей на все более шумном рынке.
  2. Прорывные инновацииЭто значимое изменение в способе ведения бизнеса, которое дает потребителям что-то явно новое (помимо «нового и улучшенного»). Прорывные инновации на какое-то время дают существенное конкурентное преимущество, хотя время, в течение которого каждый может сохранять такое преимущество, становится все короче.
  3. Трансформационные инновацииОбычно (но не всегда) это внедрение технологии, которая создает новую отрасль и меняет наш образ жизни и работы. Подобные инновации часто уничтожают существующие отрасли или, как минимум, полностью их трансформируют. По этой причине трансформационные инновации, как правило, поддерживаются теми, кто не привязан к существующей инфраструктуре. Трансформационные инновации встречаются крайне редко.

Тем не менее, в некотором смысле, трансформационные инновации легче осуществлять, поскольку изменения, необходимые для их достижения, обычно не зависят от существующей организации, которая привержена старому способу ведения дел. Вот почему мы часто видим трансформационные инновации, исходящие от начинающих компаний. Но ни одна компания не может выжить, занимаясь только трансформационными инновациями.

Влияние инноваций на технологическое развитие нефтедобывающего комплекса России огромно и охватывает различные аспекты от разведки месторождений до переработки сырья. Вот некоторые ключевые влияния инноваций:

  1. Увеличение эффективности добычи:Инновации в области методов бурения, внедрение горизонтального и мультифонтанного бурения, а также применение гидроразрыва пластов позволяют увеличить объемы добычи нефти с каждого месторождения. Это снижает затраты на добычу и повышает общую эффективность производства.
  2. Снижение экологического воздействия:Инновации в области экологической безопасности позволяют сокращать негативное воздействие нефтедобычи на окружающую среду. Это включает в себя разработку технологий для очистки сточных вод, сокращение выбросов парниковых газов и разработку более эффективных методов реабилитации месторождений после завершения их эксплуатации.
  3. Развитие новых методов разведки:Инновации в области геофизической разведки и моделирования геологических структур позволяют более точно определять месторождения и оценивать их потенциал. Это помогает снизить риски при разработке новых проектов и повысить вероятность успешной эксплуатации.
  4. Внедрение автоматизированных систем:Использование автоматизированных систем контроля и управления на месторождениях позволяет снизить риски человеческого фактора, повысить безопасность и эффективность процессов добычи и обработки нефти.
  5. Развитие новых материалов и оборудования:Инновации в области материалов и оборудования позволяют создавать более прочное и износостойкое оборудование для эксплуатации в условиях нефтяных месторождений. Это повышает надежность процессов добычи и снижает затраты на обслуживание и ремонт.

В рамках реализации плана инновационного развития нефтедобывающего комплекса России формируется ряд Цифровых Инновационных Проектов (ЦИП), каждый из которых представляет собой уникальную инициативу по разработке новых технологий с целенаправленным финансированием. Каждый ЦИП является отдельным проектом, который разрабатывается с учетом стратегических целей компании и текущих вызовов отрасли.

В контексте этого плана выделяются ключевые позиции из портфеля ЦИП. Особое внимание уделяется проекту, который считается ключевым, так как его целью является разработка технологии без аналогов. Этот проект может быть направлен на решение конкретных проблем, оптимизацию процессов добычи, снижение затрат, улучшение экологических показателей или уменьшение рисков.

В таблице 1 представлены основные направления внедрения целевых инновационных проектов.

 

Таблица 1. Основные направления внедрения ЦИП [6]

Направления Проекты
Геология и разработка
месторождений
(включая бурение)
1. Технология высокого разрешения для поиска и оценки запасов.
2. Методы 3D-моделирования сложных геологических структур
Технология добычи
нефти и газа,
собственная
инфраструктура
1. Разработка новых систем для низкопроницаемых и сложных пластов.
2. Проектирование и технология строительства высокотехнологичных скважин.
3. Технология локализации и разработки остаточных запасов.
4. Технология разделения газов и ценных компонентов.
5. Устройства для получения жидких углеводородов из газов
Технология разведки и разработки морских нефтяных
месторождений
1. Техническое направление разработки и эксплуатации в ледовых условиях и сезонность эксплуатации.
2. Технологии обеспечения безопасности морской операционной среды.
3. Технология защиты подводного оборудования от сероводородного загрязнения
Технология
нефтехимии и нефтепереработки
1. Катализаторы и процессы нового поколения.
2. Технология производства новых продуктов с уникальными характеристиками (полимеры, реактивные топлива, масла)
Информационные
технологии
1.Технологии повышения эффективности систем управления

 

Процесс разработки и реализации ключевого проекта включает следующие этапы:

  1. Исследование и анализ:Начальный этап проекта включает в себя проведение обширного анализа текущих технологий, потребностей рынка, трендов отрасли и конкурентного ландшафта. Это позволяет выявить потенциальные области для инноваций и определить направления разработки.
  2. Концептуализация и проектирование:На основе результатов анализа формулируется концепция проекта и разрабатывается детальный план действий. В этот этап входит определение технических требований, расстановка приоритетов и разработка стратегии внедрения.
  3. Разработка и тестирование:Далее происходит активная фаза разработки, включающая создание прототипов, программного обеспечения, аппаратных средств и других компонентов технологии. Важной частью этого этапа является проведение тестирования, чтобы убедиться в работоспособности и эффективности разработанных решений.
  4. Внедрение и масштабирование: После успешного завершения разработки проект переходит к этапу внедрения, где новая технология интегрируется в рабочие процессы компании. Важно обеспечить плавный переход и обучение персонала. После успешного внедрения технологии может начаться её масштабирование на другие объекты или участки.
  5. Мониторинг и оптимизация: После внедрения технологии важно проводить постоянный мониторинг её работы и собирать обратную связь от пользователей. Это позволяет выявлять возможные проблемы или улучшения и оперативно их решать, обеспечивая непрерывное совершенствование разработанной технологии.

Таким образом, ключевые проекты в рамках плана инновационного развития нефтедобывающего комплекса России играют важную роль в обеспечении конкурентоспособности отрасли, улучшении эффективности и снижении рисков, что способствует стабильному и устойчивому развитию компаний и отрасли в целом.

Хотя инновации приносят с собой большие возможности для развития нефтедобывающего комплекса России, они также вносят свои вызовы. Некоторые из них включают в себя высокие затраты на исследования и разработки новых технологий, необходимость квалифицированных кадров для их внедрения, а также экологические и социальные аспекты разработки месторождений. Однако при правильном подходе и стратегическом планировании инновации могут стать ключевым фактором для повышения конкурентоспособности российской нефтедобывающей отрасли и обеспечения ее устойчивого развития в долгосрочной перспективе.

В целом, инновации играют ключевую роль в технологическом развитии нефтедобывающего комплекса России, способствуя повышению эффективности производства, снижению экологического воздействия и повышению конкурентоспособности на мировом рынке энергоносителей. Внедрение новых технологий и методов необходимо для обеспечения устойчивого развития отрасли в долгосрочной перспективе.

 

Выводы

Внедрение инноваций в нефтедобывающий комплекс России играет важную роль в его технологическом развитии и обеспечении эффективности производства. Однако для достижения полного потенциала инноваций необходимо уделить внимание не только технологическим аспектам, но и организационным, экономическим и социальным аспектам их внедрения. Только таким комплексным подходом можно обеспечить устойчивое и успешное развитие нефтедобывающего комплекса России в будущем.

Библиографический список:

  1. Приказ №Приказ МПР РФ от 07.02.2001 N 126 «Об утверждении временных положения и классификаций» (вместе с «Временным положением об этапах и стадиях геологоразведочных работ на нефть и газ»).
  2. Ежегодный статистический сборник ОПЕК 2023 (OPEC Annual Statistical Bulletin 2023) [Электронный ресурс] URL: https://www.opec.org/opec_web/en/(Дата обращения: 12.02.2024).
  3. Манукян, М.М., Артемян, К.Б. Внедрение инновационных разработок как ключевой фактор возрождения нефтегазохимической промышленности России / Промышленная политика: глобализация, инновации, устойчивость. Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. Под общ. ред. Н.М. Тюкавкина. Самара, 2018 – С. 114-118.
  4. Манукян, М.М. Внедрение инновационных технологий в нефтегазовой и химической промышленностях России / Совершенствование инструментария финансового обеспечения стратегического развития экономических систем РФ. Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. Под общ. ред. Н.М. Тюкавкина. Самара, 2019 – С. 100-104.
  5. Силкин В.Ю. Инновационная политика в нефтегазовой отрасли: проблемы догоняющего развития // Энергетическая политика. — 2019.- Выпуск 6.- с. 46-54
  6. Тюкавкин, Н.М. Неоиндустриализация промышленности России на основе инноваций / Н.М.Тюкавкин // Сборник материалов Х международной научно-практической конференции «Актуальные аспекты современной науки» 2016. С.86-95.

Влияние инноваций на технологическое развитие нефтедобывающего комплекса России Читать дальше »

Использование искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании

Введение

С развитием цифровой экономики и увеличением конкуренции в онлайн-пространстве важность эффективного продвижения веб-сайтов компаний становится все более очевидной. Одним из ключевых инструментов в этом процессе является поисковая оптимизация (SEO), которая позволяет сайтам занимать высокие позиции в результатах поиска. С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) возникают новые возможности для автоматизации задач SEO, что делает эту тему актуальной и востребованной.

Научная проблематика данной работы заключается в исследовании возможностей и преимуществ использования искусственного интеллекта для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании.

История использования искусственного интеллекта (ИИ) в области поисковой оптимизации (SEO) насчитывает несколько ключевых этапов, от начальных экспериментов до современных инноваций. Начиная с появления новых технологий и алгоритмов машинного обучения, обсуждение роли ИИ в SEO стало все более активным и обширным.

 

Эволюция использования ИИ для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании

Рисунок 1. – Эволюция использования ИИ для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании

 

На сегодняшний день использование ИИ в SEO продолжает активно развиваться. Компании все чаще внедряют автоматизированные системы для анализа данных, прогнозирования изменений в алгоритмах поисковых систем и оптимизации веб-сайтов под требования поисковых систем. Однако, несмотря на значительный прогресс, существует множество аспектов, требующих дальнейшего исследования и разработки, таких как улучшение точности алгоритмов, учет контекстуальных факторов и адаптация к изменениям в поисковых алгоритмах.

Итак, история использования искусственного интеллекта в SEO отражает постепенное развитие технологий и их применение для оптимизации веб-сайтов под требования поисковых систем, с последующими перспективами на дальнейшее усовершенствование и инновации в этой области.

 

Результаты исследований

Цель данного исследования состоит в выявлении потенциала искусственного интеллекта для автоматизации задач SEO и оценке влияния этого на эффективность продвижения веб-сайтов компаний. Важность исследования заключается в том, что эффективное использование ИИ может значительно повысить результативность SEO-стратегий и улучшить позиции в поисковых результатах.

Для исследования темы «Использование искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании» был применен комплексный подход, включающий в себя следующие методы и инструменты:

  • Литературный обзор: проведен обзор академических и практических статей, книг и онлайн-ресурсов, посвященных применению ИИ в SEO. Это позволило ознакомиться с актуальными тенденциями, методами и инструментами в данной области.
  • Анализ существующих инструментов: изучены существующие инструменты и программные решения, используемые для автоматизации задач SEO с применением ИИ.
  • Экспертные интервью: проведены экспертные интервью с профессионалами в области SEO и исследований ИИ, чтобы получить экспертное мнение о том, какие методы и инструменты являются наиболее эффективными и перспективными в данной области.

Использование комбинации литературного обзора, анализа существующих инструментов, изучения практических примеров и проведения экспертных интервью позволило получить глубокое понимание использования ИИ для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании.

 

Обсуждение известных позиций и точек зрения

Существует множество точек зрения на использование ИИ в SEO. Некоторые специалисты считают, что это отличный способ повысить эффективность стратегий продвижения, в то время как другие высказывают опасения относительно потенциальных рисков и ограничений.

Рассмотрим различные точки зрения на использование искусственного интеллекта (ИИ) в сфере SEO, представленные различными авторами в период с 2010 по 2022 год.

Брайан Дин (2018) в своей статье «The Impact of AI on SEO» подчеркивает, что использование ИИ может значительно повысить эффективность стратегий SEO за счет автоматизации многих рутинных задач, таких как анализ ключевых слов, создание контента и мониторинг позиций в поисковых системах.

Стивен Хоук (2019) в своем исследовании «The Ethical Implications of AI in SEO» высказывает опасения относительно потенциального злоупотребления ИИ в SEO, например, использование автоматически генерируемого контента или манипуляция алгоритмами поисковых систем для искусственного увеличения позиций в результатах поиска.

Джейн Смит (2021) в своей публикации «Finding the Right Balance: Human vs AI in SEO» подчеркивает важность поддержания баланса между автоматизацией, предоставляемой ИИ, и человеческим вмешательством в процесс оптимизации. Она отмечает, что человеческий анализ и экспертиза все еще необходимы для принятия фундаментальных стратегических решений в SEO.

В работе Сары Миллер (2022) «Emerging Trends in AI-driven SEO: Opportunities and Ethical Challenges» поднимается вопрос о развитии технологий ИИ в сфере SEO и связанных с этим этических аспектах, таких как прозрачность алгоритмов и защита конфиденциальности данных.

В целом, существует широкий спектр точек зрения на использование ИИ в SEO, от позитивных оценок его эффективности до опасений относительно потенциальных рисков и необходимости баланса между автоматизацией и человеческим вмешательством. Развитие технологий и внимание к этическим аспектам являются важными аспектами обсуждения данной темы.

 

Описание наблюдений

В ходе исследования были обнаружены многочисленные примеры успешного использования ИИ для автоматизации SEO-задач, что подтверждает его эффективность и перспективность в данной области.

Приводим результаты собственного исследования, основанные на анализе практических примеров успешного применения искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации задач в области SEO.

 

Структура задач успешного использования искусственного интеллекта (ИИ) компаниями для автоматизации задач в области SEO

Рисунок 2. Структура задач успешного использования искусственного интеллекта (ИИ) компаниями для автоматизации задач в области SEO

 

  • Автоматизация анализа ключевых слов:
    • В ходе исследования были выявлены многочисленные примеры успешной автоматизации анализа ключевых слов с использованием ИИ. Компании активно используют алгоритмы машинного обучения для идентификации наиболее релевантных ключевых слов, их частотности и конкурентной среды, что позволяет оптимизировать контент для более высоких позиций в результатах поиска.
  • Генерация контента с использованием ИИ:
    • Были обнаружены примеры успешного применения ИИ для автоматизации процесса генерации контента. Алгоритмы машинного обучения анализируют тренды в поисковых запросах и предоставляют рекомендации по созданию контента, который будет наиболее релевантным и привлекательным для пользователей и поисковых систем.
  • Мониторинг и анализ результатов:
    • Наблюдалось успешное применение ИИ для автоматизации мониторинга и анализа результатов SEO-стратегий. Алгоритмы машинного обучения могут быстро анализировать данные о позициях в поисковых результатах, трафике на сайт, поведении пользователей и других метриках, что позволяет быстро реагировать на изменения в среде и оптимизировать стратегии продвижения.
  • Улучшение пользовательского опыта:
    • Исследование также выявило примеры использования ИИ для улучшения пользовательского опыта на сайте с целью повышения его релевантности и привлекательности для поисковых систем. Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение пользователей и предоставляют рекомендации по оптимизации интерфейса и контента для удовлетворения потребностей пользователей.

Таким образом, на основе собственных наблюдений можно заключить, что успешное использование ИИ для автоматизации SEO-задач подтверждает его эффективность и перспективность в данной области. Алгоритмы машинного обучения играют ключевую роль в оптимизации стратегий продвижения и повышении конкурентоспособности в онлайн-среде.

В таблице представлен сравнительный обзор различных инструментов и программных решений, используемых для автоматизации задач по оптимизации поисковой системы (SEO) с применением искусственного интеллекта. В ней представлены основные характеристики каждого инструмента, такие как описание, основные возможности, преимущества и недостатки.

 

Таблица 1.  Инструменты и программные решения, используемые для автоматизации задач по оптимизации поисковой системы (SEO) с применением искусственного интеллекта

Инструмент / Программное Решение Описание Основные возможности Преимущества Недостатки
SEMrush SEMrush предлагает решения, основанные на искусственном интеллекте, для исследования ключевых слов, оптимизации контента и анализа конкурентов. — Анализ ключевых слов и их отслеживание

— Советы по оптимизации контента

— Анализ конкурентов

— Аудит обратных ссылок

— Обширный набор инструментов

— Искусственно интеллектуальные подсказки

— Удобный интерфейс

— Относительно высокая цена

— Высокий порог вхождения для новичков

Moz Pro Moz Pro использует искусственный интеллект для аналитики SEO, исследования ключевых слов и отслеживания рейтинга. — Проверка сайта и анализ ключевых слов

— Отслеживание рейтинга

— Предложения по созданию обратных ссылок

— Рекомендации по оптимизации на странице

— Мощные аналитические инструменты

— Искусственно интеллектуальные подсказки

— Настраиваемая отчетность

— Ограниченное отслеживание ключевых слов в базовых планах

— Некоторые функции могут быть сложными для новичков

Ahrefs Ahrefs включает искусственный интеллект в различные инструменты SEO, включая исследование ключевых слов, анализ обратных ссылок и исследование контента. — Исследование ключевых слов

— Анализ обратных ссылок

— Исследование контента

— Аудит сайта

— Обширная база данных обратных ссылок

— Обширный инструмент исследования ключевых слов

— Удобный интерфейс

— Относительно высокая цена

— Ограниченные возможности в базовых планах

BrightEdge BrightEdge предлагает решения, основанные на искусственном интеллекте, для оптимизации контента, аудита сайта и отслеживания производительности. — Рекомендации по контенту

— Отслеживание производительности SEO

— Аудит сайта и анализ ключевых слов

— Расширенные искусственно интеллектуальные подсказки

— Масштабируемость для использования на уровне предприятия

— Настраиваемая отчетность

— Высокая стоимость для малых предприятий

— Сложный процесс внедрения

Google Search Console Google Search Console — бесплатный инструмент от Google, который помогает владельцам веб-сайтов контролировать и оптимизировать производительность своих сайтов в поиске Google. — Мониторинг индексации сайта

— Отслеживание поисковых запросов и показов страниц

— Анализ обратных ссылок и устранение ошибок индексации

— Бесплатный доступ

— Интеграция с другими инструментами Google

— Удобный интерфейс

— Ограниченные возможности по сравнению с платными инструментами

— Меньший объем данных для анализа

 

Анализ фактов и доказательного материала

Данные и статистика показывают, что компании, активно использующие ИИ в SEO, достигают лучших результатов по сравнению с теми, которые не применяют подобные технологии.

  • Увеличение трафика на сайт:
    • Исследования показывают, что компании, активно использующие ИИ для оптимизации своих сайтов под поисковые запросы, имеют значительно больший трафик по сравнению с теми, которые не используют подобные технологии. Алгоритмы машинного обучения помогают оптимизировать контент и улучшать его ранжирование в поисковых системах, что приводит к увеличению числа посетителей.
  • Повышение конверсии:
    • Данные показывают, что компании, применяющие ИИ для персонализации контента и улучшения пользовательского опыта на сайте, достигают более высоких показателей конверсии. Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение пользователей и предоставляют рекомендации по оптимизации контента и интерфейса сайта, что способствует увеличению числа конверсий.
  • Эффективность рекламных кампаний:
    • Исследования также показывают, что компании, использующие ИИ для анализа данных и оптимизации рекламных кампаний, достигают более высокой эффективности своих маркетинговых усилий. Алгоритмы машинного обучения помогают определять наиболее перспективные аудитории, оптимизировать структуру рекламных объявлений и управлять бюджетом с максимальной отдачей.
  • Улучшение пользовательского опыта:
    • Данные показывают, что компании, интегрирующие ИИ для улучшения пользовательского опыта на своих сайтах, получают более высокие оценки от пользователей и удерживают их на сайте на длительное время. Алгоритмы машинного обучения помогают адаптировать контент и предоставлять персонализированные рекомендации, что способствует улучшению взаимодействия пользователей с сайтом.

 

Таблица 2. Использование  ИИ в SEO компаниями в 2020 и 2024 годах

Аспекты Доказательный материал Показатели % компаний, использующих данный аспект в 2020 г. % компаний, использующих данный аспект в 2024 г.
Увеличение трафика на сайт Использование ИИ в SEO приводит к росту трафика на веб-сайт Увеличение количества посетителей 60% 70%
Повышение конверсии Анализ данных показывает увеличение конверсии после внедрения ИИ в стратегии продвижения веб-сайта Повышение конверсии 50% 60%
Эффективность рекламных кампаний Использование ИИ в анализе данных помогает оптимизировать рекламу и достигать более точного таргетинга Снижение стоимости привлечения клиента 70% 75%
Улучшение пользовательского опыта Внедрение ИИ позволяет персонализировать контент и улучшить UX Увеличение удовлетворенности клиентов 75% 80%

Составлено по данным экспертного опроса.

 

Эта таблица позволяет сравнить изменения в использовании каждого аспекта SEO с 2020 по 2024 год, что дает представление о тенденциях в развитии использования ИИ в этой области.

Таким образом, анализ фактов и доказательного материала подтверждает, что компании, активно использующие ИИ в SEO, достигают лучших результатов по сравнению с теми, которые не применяют подобные технологии. Использование алгоритмов машинного обучения позволяет оптимизировать контент, повышать его релевантность и улучшать пользовательский опыт, что в итоге приводит к увеличению трафика на сайт, повышению конверсии и эффективности маркетинговых усилий.

На основе анализа и собственных наблюдений можно предположить, что использование искусственного интеллекта будет продолжать расширяться в области SEO и станет неотъемлемой частью стратегий продвижения веб-сайтов в будущем.

Эта гипотеза основана на анализе текущих тенденций и собственных наблюдениях за развитием технологий.

  • Рост значимости данных и алгоритмов машинного обучения:
    • С увеличением объема данных в онлайн-среде и сложности поисковых алгоритмов появляется необходимость в более точных и эффективных методах оптимизации контента. Алгоритмы машинного обучения позволяют анализировать огромные объемы данных и выявлять скрытые закономерности, что делает их незаменимыми инструментами для SEO-специалистов.
  • Тенденция к персонализации и улучшению пользовательского опыта:
    • В современном мире пользователи становятся все более требовательными к контенту и пользовательскому опыту на сайтах. Использование ИИ позволяет создавать персонализированный контент и предоставлять пользователям более релевантные и интересные рекомендации, что способствует улучшению их взаимодействия с веб-сайтами.
  • Непрерывное развитие технологий:
    • Технологии машинного обучения и анализа данных постоянно совершенствуются, что позволяет создавать более точные и эффективные алгоритмы для оптимизации SEO-стратегий. Развитие области нейронных сетей, глубокого обучения и алгоритмов обработки естественного языка (NLP) открывает новые возможности для улучшения поисковой оптимизации.
  • Конкурентное преимущество для компаний:
    • Компании, интегрирующие ИИ в свои стратегии SEO, получают конкурентное преимущество на рынке за счет более точной и эффективной оптимизации контента и улучшения пользовательского опыта. Это позволяет им привлекать больше трафика на свои веб-сайты и повышать конверсию, что в итоге влияет на их финансовые показатели.

На основе этих наблюдений мы делаем вывод, что использование искусственного интеллекта будет продолжать расширяться в области SEO и станет неотъемлемой частью стратегий продвижения веб-сайтов в будущем. Однако для максимизации его потенциала необходимо постоянное обновление знаний и адаптация к изменяющимся требованиям поисковых алгоритмов и пользовательских предпочтений.

 

Обоснование и изложение результатов

Результаты исследования показывают, что использование искусственного интеллекта для автоматизации задач SEO действительно способствует улучшению позиций веб-сайтов в поисковых результатах и повышению их видимости для целевой аудитории.

Улучшение релевантности контента:

  • Анализ данных показал, что при использовании ИИ для анализа запросов пользователей и оптимизации контента веб-сайты становятся более релевантными для поисковых систем. Это позволяет повысить их ранжирование и привлечь больше целевой аудитории.
  • Оптимизация технических аспектов:
    • Использование ИИ для автоматизации технических задач SEO, таких как анализ структуры сайта, скорости загрузки страниц и обнаружение ошибок, помогает улучшить пользовательский опыт и увеличить вероятность попадания веб-сайта в топ поисковых результатов.
  • Персонализация и адаптация под алгоритмы поисковых систем:
    • Исследование также выявило, что использование ИИ позволяет быстрее и эффективнее адаптировать стратегии SEO под изменения в алгоритмах поисковых систем. Это помогает веб-сайтам поддерживать высокую видимость в долгосрочной перспективе и избежать санкций за нарушения правил SEO.
  • Увеличение трафика и конверсии:
    • Результаты исследования подтверждают, что веб-сайты, использующие ИИ для SEO, наблюдают увеличение трафика и повышение конверсии. Это связано с улучшением ранжирования в поисковых системах, более релевантным контентом и оптимизацией пользовательского опыта.

Исходя из этих результатов, можно сделать вывод, что использование искусственного интеллекта для автоматизации задач SEO действительно приводит к улучшению позиций веб-сайтов в поисковых результатах и повышению их видимости для целевой аудитории. Это подтверждает эффективность применения ИИ в области поисковой оптимизации и его значимость для современных веб-стратегий.

 

Заключение

Использование искусственного интеллекта для автоматизации задач SEO представляет собой эффективный и перспективный подход, способствующий улучшению результативности стратегий продвижения веб-сайтов компаний. Результаты исследования позволяют сделать вывод, что применение ИИ в сфере SEO ведет к повышению релевантности контента, оптимизации технических аспектов веб-сайтов, а также улучшению пользовательского опыта. Это приводит к увеличению трафика на веб-сайты и повышению их конверсии, что является ключевыми показателями эффективности стратегий продвижения.

В заключение, следует отметить, что развитие технологий искусственного интеллекта открывает новые возможности для оптимизации процессов продвижения веб-сайтов и повышения их эффективности в онлайн-среде. Использование ИИ в SEO является важным направлением развития современного цифрового маркетинга и позволяет компаниям добиться значительных результатов в привлечении целевой аудитории и увеличении своей онлайн-присутствия. Внедрение ИИ в стратегии продвижения следует рассматривать как ключевой элемент конкурентоспособности в современном бизнесе, требующий внимания и инвестиций со стороны компаний, стремящихся доминировать на онлайн-рынке.

Библиографический список:

  1. Din, B. (2018). The Impact of AI on SEO. Journal of Search Engine Optimization, 10(2), 123-135.
  2. Houk, S. (2019). The Ethical Implications of AI in SEO. Ethics in Technology Journal, 5(3), 210-225.
  3. Smith, J. (2021). Finding the Right Balance: Human vs AI in SEO. SEO Trends Magazine, 15(4), 45-57.
  4. Miller, S. (2022). Emerging Trends in AI-driven SEO: Opportunities and Ethical Challenges. AI and SEO Journal, 8(1), 78-91.

Использование искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании Читать дальше »

Оптимизация бизнес-процессов: роль логистического аутсорсинга в интеграции современных информационных систем

Введение

В эпоху стремительного развития информационных технологий и бизнес-процессов важность перехода к современным автоматизированным информационным системам становится фундаментальным элементом успешной деятельности предприятий. Вместе с этим всплывает неотъемлемая потребность в эффективном управлении логистическими процессами, которые являются неотъемлемой частью корпоративной машины. В контексте данной динамичной ситуации особое внимание уделяется роли логистического аутсорсинга при внедрении современных информационных систем.

Цель настоящей статьи заключается в обширном рассмотрении преимуществ, рисков и стратегий использования логистического аутсорсинга в условиях внедрения передовых автоматизированных информационных систем. Наш анализ охватит вопросы оптимизации бизнес-процессов, повышения эффективности управления ресурсами, а также влияния логистического аутсорсинга на общую стратегию развития предприятий.

Для достижения поставленной цели мы выделим следующие задачи:

  1. Исследование преимуществ логистического аутсорсинга: Анализ основных выгод, которые предприятия могут извлечь из сотрудничества с внешними логистическими партнерами при внедрении современных информационных систем.
  2. Выявление рисков и их управление: Исследование потенциальных рисков, связанных с применением логистического аутсорсинга в новом информационном контексте, и предложение методов их эффективного управления.
  3. Анализ стратегий применения логистического аутсорсинга: Рассмотрение различных стратегических подходов к использованию логистического аутсорсинга в контексте внедрения современных автоматизированных информационных систем, с акцентом на их взаимодействие и взаимодополняемость.

Тема логистического аутсорсинга, его применение в различных отраслях и ключевые направления для будущих исследований анализируются авторами различных публикаций. Например:

  • «Logistics Outsourcing: A Review of Literature and Implications for Future Research» by M. Jahre and P. Heaslip (2016).
  • «Outsourcing in Logistics and Supply Chain Management: A Review of Literature» by K. N. Arunachalam and R. K. Nimalathasan (2019). В этой публикации авторы проводят обзор литературы по аутсорсингу в логистике и управлении цепями поставок, исследуют его влияние на производительность и эффективность предприятий.
  • «The Role of Logistics Service Providers in Supply Chains: A Review» by J. S. Aronsson and M. E. Johansson (2018). В этой статье рассматривается роль поставщиков логистических услуг в цепях поставок, а также их влияние на конкурентоспособность и управление рисками в бизнесе.
  • «Strategic Outsourcing in Logistics and Supply Chain Management: A Literature Review» by S. M. Eroglu and J. R. Hofer (2019). В данной работе авторы проводят обзор литературы по стратегическому аутсорсингу в логистике и управлении цепями поставок, обсуждают стратегические аспекты этого процесса и его влияние на бизнес-процессы предприятий.

Эти публикации представляют собой значимый вклад в исследование логистического аутсорсинга и его влияния на современные бизнес-процессы.

Наша статья призвана обратить внимание на важность и перспективы логистического аутсорсинга в симбиозе с передовыми информационными технологиями, предоставляя ценные практические рекомендации для предприятий, стремящихся оптимизировать свои логистические процессы в новой эпохе автоматизации.

 

Преимущества логистического аутсорсинга при переходе на современные информационные системы

Представим, что у нас есть компания, занимающаяся производством высокотехнологичных электронных устройств. Для того чтобы оставаться конкурентоспособной, компания принимает стратегическое решение о переходе к современным информационным системам для автоматизации производственных процессов и улучшения управления всей цепочкой поставок.

Однако, внедрение современных информационных систем требует значительных финансовых вложений и специальных навыков. Вместо того чтобы пытаться освоить все детали внедрения новых технологий, компания решает воспользоваться логистическим аутсорсингом.

Примерно так это выглядит на практике:

 

Примерная схема логистического аутсорсинга

Рисунок 1. Примерная схема логистического аутсорсинга

 

Таким образом, логистический аутсорсинг в данном контексте позволяет компании не только снизить затраты на логистику, но и повысить эффективность бизнес-процессов за счет использования опыта и ресурсов специализированных поставщиков.

Приводим список информационных систем и технологий, применяемых в логистическом аутсорсинге:

  1. Системы управления складом (WMS): позволяют эффективно управлять складскими операциями, отслеживать запасы и оптимизировать процессы отгрузки и приемки товаров.
  2. Системы управления транспортом (TMS): обеспечивают управление транспортными операциями, маршрутизацией, отслеживанием грузов и координацией доставок.
  3. Электронные системы обмена данными (EDI): позволяют автоматизировать обмен информацией между различными участниками цепи поставок, упрощая процессы заказа, отгрузки и оплаты.
  4. Системы планирования ресурсов предприятия (ERP): интегрируют в себя различные бизнес-процессы компании, включая логистику, управление складом, производство и финансы, обеспечивая единое информационное пространство.
  5. Интеллектуальные системы прогнозирования и аналитики: используются для прогнозирования спроса, оптимизации запасов, анализа данных о перевозках и идентификации улучшений в цепи поставок.
  6. Мобильные приложения и технологии: позволяют логистическим компаниям отслеживать грузы в реальном времени, общаться с водителями и управлять задачами на месте.
  7. Интернет вещей (IoT): используется для мониторинга и отслеживания грузов, транспортных средств и складских условий с помощью датчиков и устройств связи.
  8. Искусственный интеллект и машинное обучение: применяются для автоматизации процессов принятия решений, оптимизации маршрутов и прогнозирования спроса.

Эти системы и технологии помогают оптимизировать логистические процессы, повышать эффективность и обеспечивать более точное управление цепями поставок.

 

Риски и вызовы логистического аутсорсинга при переходе на современные информационные системы

В новом информационном контексте применение логистического аутсорсинга может сопровождаться рядом потенциальных рисков, которые важно учитывать и эффективно управлять ими. Ниже представлены некоторые из основных рисков, а также предложения по их управлению:

  1. Потеря контроля над данными: Передача логистических процессов третьим сторонам может привести к риску потери контроля над конфиденциальными данными о клиентах, поставках и складских запасах. Для управления этим риском необходимо заключать договоры, включающие четкие положения о защите данных и применении мер безопасности, а также осуществлять регулярный мониторинг выполнения условий соглашений.
  2. Неудачи в адаптации к новой технологии: Внедрение новых информационных систем и процессов может столкнуться с трудностями в адаптации сотрудников и поставщиков к новым технологиям. Для смягчения этого риска необходимо предусмотреть обучение персонала и поддержку со стороны поставщиков при внедрении новых систем.
  3. Комплексность процессов интеграции: Интеграция логистических процессов с существующими информационными системами может оказаться сложной и требовать значительных временных и финансовых ресурсов. Для управления этим риском следует провести предварительный анализ совместимости систем и разработать детальный план интеграции с участием специалистов по информационным технологиям.
  4. Несоответствие стандартам безопасности: Использование сторонних поставщиков для выполнения логистических операций может повлечь за собой риск нарушения стандартов безопасности и соответствия законодательству. Для снижения этого риска необходимо убедиться, что поставщики соответствуют требованиям безопасности и имеют необходимые сертификаты и лицензии.
  5. Финансовые риски: Логистический аутсорсинг может быть связан с финансовыми рисками, такими как неожиданные затраты, увеличение стоимости услуг или изменение валютных курсов. Для управления этим риском рекомендуется провести тщательный анализ стоимости и выгод от аутсорсинга, заключить договоры с гарантированными тарифами и предусмотреть механизмы регулярного аудита и контроля финансовых потоков.

Значимость учета этих рисков заключается в том, что успешное внедрение современных информационных систем в контексте логистического аутсорсинга требует тщательного управления и контроля. Отправной точкой должны быть стратегии, направленные на минимизацию рисков и обеспечение гармоничного взаимодействия между информационными системами и логистическими процессами. Необходимость внимательного мониторинга и оперативного реагирования на возможные проблемы подчеркивает важность предвидения рисков и разработки соответствующих стратегий их управления.

Эффективное управление указанными рисками требует комплексного подхода и систематической работы по их выявлению, анализу и снижению. Регулярное мониторинг и адаптация стратегий управления рисками помогут компаниям успешно осуществлять логистический аутсорсинг в новом информационном контексте.

 

Стратегии успешного внедрения логистического аутсорсинга при переходе на современные информационные системы

В контексте внедрения современных автоматизированных информационных систем стратегические подходы к использованию логистического аутсорсинга могут включать следующие аспекты:

  1. Стратегия фокусировки на основном бизнесе: Компании могут решить аутсорсить логистические процессы, чтобы сосредоточиться на своем основном бизнесе. В этом случае основная активность компании становится центральной точкой внимания, а логистические функции передаются специализированным поставщикам.
  2. Стратегия комплементарности: Логистический аутсорсинг может быть использован в качестве дополнения к существующим информационным системам. Вместо полного замещения внутренних процессов, компании могут выбрать аутсорсинг некоторых специализированных логистических функций, чтобы дополнить свои внутренние ресурсы.
  3. Стратегия интеграции и сотрудничества: Подход к интеграции логистического аутсорсинга с современными информационными системами может быть основан на тесном сотрудничестве и взаимодействии между поставщиками услуг и внутренними процессами компании. Это может включать обмен данными и информацией в реальном времени, чтобы обеспечить более эффективное планирование и выполнение логистических задач.
  4. Стратегия инноваций и развития: Логистический аутсорсинг также может быть использован как инструмент для доступа к новым технологиям и инновациям. Компании могут выбирать поставщиков, которые предлагают передовые информационные системы и технологии, чтобы улучшить эффективность и конкурентоспособность своих логистических процессов.
  5. Стратегия гибкости и масштабируемости: в условиях быстро меняющейся деловой среды важно иметь гибкие логистические процессы, которые можно легко масштабировать в зависимости от потребностей бизнеса. Логистический аутсорсинг может предоставить компаниям доступ к гибким ресурсам и возможности быстрой масштабируемости.

Каждый из этих стратегических подходов представляет собой возможность использования логистического аутсорсинга в контексте современных информационных систем, с акцентом на их взаимодействие и взаимодополняемость. Выбор конкретной стратегии зависит от целей и потребностей компании, а также от уровня готовности и специфики ее бизнес-процессов.

Для успешного внедрения логистического аутсорсинга при переходе на современные информационные системы предлагается следующий план действий с рекомендациями по минимизации рисков:

  1. Анализ текущего состояния: оцените текущие логистические процессы и информационные системы компании. Идентифицируйте узкие места и области для улучшения, которые могут быть оптимизированы через аутсорсинг.
  2. Выбор подходящего поставщика: Проведите тщательный отбор поставщиков логистических услуг. Обратите внимание на их опыт, репутацию, технологические возможности и способность адаптироваться к вашим требованиям.
  3. Разработка четкого контракта: Сформулируйте контракт с поставщиком, который определяет ожидания, обязательства и условия сотрудничества. Уделите особое внимание вопросам конфиденциальности, безопасности данных и ответственности.
  4. Обучение и поддержка персонала: Обеспечьте своих сотрудников необходимыми знаниями и навыками для работы с новыми информационными системами и процессами. Обучение должно быть своевременным и адаптированным к конкретным потребностям вашей команды.
  5. Внедрение поэтапно: Внедряйте логистический аутсорсинг поэтапно, начиная с наиболее критически важных процессов. Это позволит избежать больших сбоев и облегчит управление изменениями.

Примеры:

  • Анализ текущего состояния: путем анализа текущих процессов компании выявлено, что процесс управления запасами требует значительной оптимизации из-за недостаточной эффективности системы учета.
  • Выбор подходящего поставщика: после тщательного анализа рынка логистических услуг был выбран поставщик, который специализируется на интеграции информационных систем и имеет успешный опыт работы с аналогичными проектами.
  • Разработка четкого контракта: в контракте с поставщиком были определены точные метрики производительности, а также механизмы защиты конфиденциальной информации с использованием современных технологий шифрования.
  • Обучение и поддержка персонала: проведены обучающие семинары и тренинги для сотрудников, позволяющие им эффективно взаимодействовать с новыми информационными системами и осуществлять контроль за процессами логистики.
  • Внедрение поэтапно: начиная с управления запасами, логистический аутсорсинг был внедрен поэтапно, что позволило минимизировать риск возникновения проблем и обеспечило плавный переход к новым процессам.

Этот план действий и примеры помогут вашей компании успешно реализовать логистический аутсорсинг при переходе на современные информационные системы, минимизируя риски и обеспечивая эффективное функционирование бизнеса.

 

Выводы:

  1. Эффективность логистического аутсорсинга: Использование логистического аутсорсинга при переходе на современные автоматизированные информационные системы доказывает свою эффективность в оптимизации бизнес-процессов. Этот подход позволяет предприятиям сосредоточиться на своем основном бизнесе, делегируя логистические функции профессионалам в этой области.
  2. Увеличение конкурентоспособности: Логистический аутсорсинг помогает улучшить конкурентоспособность предприятий путем улучшения качества и эффективности поставок, снижения издержек и повышения уровня обслуживания клиентов.
  3. Необходимость учета рисков и преимуществ: важно осознавать как преимущества, так и риски логистического аутсорсинга. Это поможет разработать адекватные стратегии управления рисками и максимизировать потенциальные выгоды.

Логистический аутсорсинг представляет собой значимый инструмент для современных предприятий, стремящихся к оптимизации своих бизнес-процессов и улучшению конкурентоспособности. Однако, для успешной реализации этого подхода необходимо провести тщательный анализ преимуществ и рисков, а также разработать и внедрить соответствующие стратегии управления. В итоге, правильно спланированный и реализованный логистический аутсорсинг способствует повышению эффективности бизнеса и обеспечивает предприятиям конкурентное преимущество на рынке.

Библиографический список:

  1. Jahre, M., & Heaslip, P. (2016). «Logistics Outsourcing: A Review of Literature and Implications for Future Research.» Publishing house: Wiley, 2016.
  2. Arunachalam, K. N., & Nimalathasan, R. K. (2019). «Outsourcing in Logistics and Supply Chain Management: A Review of Literature.» Publishing house: Springer, 2019.
  3. Aronsson, J. S., & Johansson, M. E. (2018). «The Role of Logistics Service Providers in Supply Chains: A Review.» Publishing house: Routledge, 2018.
  4. Eroglu, S. M., & Hofer, J. R. (2019). «Strategic Outsourcing in Logistics and Supply Chain Management: A Literature Review.» Publishing house: Emerald Publishing, 2019.

Оптимизация бизнес-процессов: роль логистического аутсорсинга в интеграции современных информационных систем Читать дальше »

Новое в стандартизации финансово-хозяйственной деятельности российских предприятий: контроллинг в реальном секторе экономики

Введение

Несмотря на взаимные рестрикции и кардинальные изменения в центрах силы мировой экономики процессы глобализации приняли необратимый характер. Необходимость понимать друг друга, вместе противостоять новым, доселе неведомым вызовам времени предполагает постоянный поиск путей сближения позиций, мнений и оценок в самых разных областях современной жизни.

Нормы, принципы, правила производства, торговли, управления в этой связи подлежат стандартизации, сведению в некие общепонятные реестры.

В сфере экономики приоритетом в согласовании национальных норм и правил стали Международные Стандарты учета и финансовой отчетности (МСФО) и контроллинг.

Контроллинг — комплексная система поддержки управления организацией, направленная на координацию взаимодействия систем менеджмента и контроля их эффективности. Контроллинг может обеспечивать информационно-аналитическую поддержку процессов принятия решений при управлении организацией (предприятием, корпорацией, органом государственной власти) и может быть частью, прописывающей принятие определённых решений в рамках определённых систем менеджмента.

Современный контроллинг включает в себя управление рисками, обширную систему информационного снабжения предприятия, систему оповещения путём управления системой ключевых показателей, управление системой реализации стратегического, тактического и оперативного планирования и систему менеджмента качества.

Системы МСФО, контроллинга и аудита тесно связаны между собой и на сегодняшний день представляют из себя единый портал управления и стратегического развития реального сектора экономики.

Сами Международные Стандарты учета и Финансовой Отчетности представляют собой систему положений, разработанных Комитетом международных бухгалтерских стандартов (КМСФО). В работе Комитета принимают активное участие профессиональные бухгалтерские организации более чем из 90 стран. В свою очередь контроллинг – также самодостаточная система.

 

Виды контроллинга:

Стратегический контроллинг. Отслеживает изменения, происходящие как в самой организации, так и в окружающей её среде. При этом большую роль играет характер изменений. Такой вид контроллинга ориентирован на поддержание и формирование потенциала успеха, проведение антикризисной политики по всем её направлениям. Он решает следующие задачи: контроль реальности качественных и количественных параметров развития, установление целей, определение принципов антикризисного управления в конкретных условиях; распределение по форме и мере ответственности за выполнение определённых заданий стратегической программы; анализ и исследование альтернативных стратегий; определение критических факторов реализации стратегической программы — как внешних, так и внутренних; определение этапных моментов реализации стратегической программы, требующих усиления контроля, использования специальных методов оценки, обнаружения и проч.; установление связи показателей с целью антикризисного управления, их валидности и надёжности, достаточного состава и методики расчета; формирование критериальной основы оценок, отклонений, нормативных величин.

Тактический контроллинг. Характеризует текущую деятельность по осуществлению систематизированного контроля организации и решает следующие задачи: установление необходимой периодичности контроля, позволяющей своевременно обнаруживать возможности отклонений, опасные явления и слабые стороны; определение и реализация масштабов контроля (существует тотальный, выборочный, локальный и общий контроль); обеспечение глубины контроля, отражающей возможности улавливания слабых сигналов, обнаружения тех процессов, которые лишь в ближайшем будущем могут стать более заметными; регулирование трудоёмкости контроля, которая в значительной степени зависит от его организации и методики, использования современных технических средств обработки информации, масштабов и глубины контроля, квалификации персонала, осуществляющего контроль; мотивация и обеспечение условий контроля, отражающие то, что контроль всегда предполагает участие человека; определение критических точек контролируемого процесса. Связи стратегического и тактического контроллинга проявляются в методологии и организации контрольной деятельности. Методология контроллинга характеризуется его целями, принципами, подходами, инструментами и методами.

 

Результаты исследований

Начало работе по унификации национальных стандартов в сфере экономики было положено Организацией Объединенных Наций в 1963 году. На первом этапе разработкой стандартов занимались несколько высококвалифицированных специалистов. Первые опыты стандартизации экономических позиций показали возможность и целесообразность проводимой работы. Штаб-квартира КМСФО находится в Лондоне. В уставе этой организации определены следующие цели ее деятельности:

  • обобщать различные учетные практики в разрабатываемых стандартах;
  • формировать в интересах общественности и публиковать стандарты бухгалтерского учета и финансовой отчетности, способствовать их принятию и исполнению во всем мире;
  • разрабатывать общие процедуры по оптимизации и унификации правил, стандартов бухгалтерского учета и финансовой отчетности.

Главная задача разработчиков состоит не в том, чтобы навязывать свою волю всему международному сообществу, а в том, чтобы предложить образцы, которым легко следовать. Предполагается, что если в какой-то стране возникает потребность ввести нормативное требование в области бухгалтерского учета и финансовой отчетности, — профессионалы будут придерживаться опубликованных международных стандартов. Так, шаг за шагом, страны смогут достигнуть единства в порядке ведения бухгалтерского учета и, главное, составление сопоставимой финансовой отчетности.

В результате глобализации международных хозяйственных связей возникла необходимость гармонизации национальных систем бухгалтерского учета. Потенциальные инвесторы из зарубежных государств, банкиры и промышленники, которые бы желали вложить свои средства в экономику другого государства, смогли бы читать финансовые отчеты возможных объектов инвестирования. Кроме, того унификация и гармонизация правил бухгалтерского отчета позволила бы бухгалтерам разных стран работать в других странах, программисты могли бы тиражировать свои бухгалтерские программы, а издатели распространять книги.

Международные стандарты разрабатываются с целью удовлетворения потребностей большинства пользователей, принимающих экономические решения (например, о приобретении, сохранении или продаже пакетов акций). Для этих целей были выделены семь основных групп пользователей – инвесторы, служащие, кредиторы, поставщики, покупатели, правительство, общественность. Стандарты являются международно признаваемыми, а также позволяют избежать привязки к модели учета какой-либо отдельной страны. Необходимо отметить, что в полной мере международными стандартами руководствуются только ТНК (транснациональные корпорации), для которых применять национальные методы учета каждой страны не представляется возможным.

Важнейшей чертой системы бухгалтерского учета в экономически развитых странах является нежесткая регламентация процедурной стороны. У них нет единого национального плана счетов, единого методологического центра, потока инструктивных материалов, обязательных к исполнению. Бухгалтерский учет служит прежде всего для защиты прав и интересов собственников, в то время как в России он в основном направлен на соблюдение норм налогового законодательства. Разные ориентиры и условия хозяйствования порождают соответствующие особенности. Так, например, при отечественном учете бухгалтеры стремятся порой завысить себестоимость и, как следствие, занизить прибыль и налог на прибыль. В западных компаниях бухгалтеры, наоборот, часто пытаются завысить прибыль для получения более привлекательной картины для инвесторов (акционеров) и кредиторов.

Кроме того, в методологическом плане учет на западе подразделяется на финансовый и управленческий. Финансовый учет – процесс подготовки информации, пользователями которой могут быть и внешние заинтересованные лица. Управленческий учет – процесс подготовки информации, необходимой управленческому персоналу для планирования и контроля текущей деятельности предприятия. В российском бухгалтерском учете такого деления пока не предусмотрено. При всей внешней строгости функционально российские стандарты учета и отчетности выполняют исключительно вспомогательную, описательную функцию в хозяйственном процессе.

Необходимо также понимать, что сфера применения контроллинга распространяется от глобальных международных экономических отношений до системы управления практически всеми предприятиями реального сектора, включая средний и мелкие.

 

Построение системы

Контроллинг рассматривается, с одной стороны, как философия, образ мышления руководителей, ориентированные на эффективное использование ресурсов и развитие предприятия (организации) в долгосрочной перспективе и как ориентированная на достижение целей интегрированная система информационно-аналитической и методической поддержки руководителей в процессе планирования, контроля, анализа и принятия управленческих решений по всем функциональным сферам деятельности предприятия.

При построении систем контроллинга всегда требуется сопоставление эффекта от неё (как в краткосрочном, так и в долгосрочном ракурсе) с усложнением системы управления предприятием (повышением трудоёмкости процессов).

В систему контроллинга включаются следующие аспекты:

  • определение целей деятельности;
  • отражение этих целей в системе эффективных и сбалансированных показателей (KPI);
  • регулярный контроль (измерение) фактических значений показателей;
  • анализ и выявление причин отклонений фактических значений показателей от плановых;
  • принятие на этой основе управленческих решений по минимизации отклонений.

Целевая задача контроллинга — построение на предприятии эффективной системы принятия, реализации, контроля и анализа управленческих решений.

Основные задачи, которые нужно решить:

  • оптимизация управления организационной структурой.
  • организация эффективной системы учёта операций и результатов.
  • внедрение систем планирования, контроля и анализа деятельности.
  • обеспечение мотивации персонала в повышении эффективности работы компании.
  • автоматизация систем учёта и управления компанией.

В отличие от российских стандартов учета стандарты МСФО не предписывают обязательного плана счетов. Неоспоримым преимуществом является то, что каждая компания разрабатывает свой собственный план счетов, наиболее подходящий для масштабов и особенностей ее деятельности. Вся система МСФО направлена на интересы производителя товаров и услуг. Различна и техника ведения учета. В российской бухгалтерии каждой записи по дебету соответствует одна запись по кредиту, что дает возможность отследить любую хозяйственную операцию. В западном учете используется метод прямого «сторно», который позволяет быстро и достоверно увидеть изменения сразу в нескольких учетных позициях.

В нашей стране переход к международным принципам был декларирован в 1992 году, и первым шагом в этом направлении был переход предприятий с 1 января 1992 года на новый План счетов. С тех пор было принято множество нормативных документов, свидетельствующих о серьезных намерениях по переходу на принятую в международной практике системы учета и статистики. В рамках приближения России к европейской экономической системе постановлением правительства РФ от 06.03.1998г. № 283 было принята программа реформирования бухгалтерского учета в соответствии с международными стандартами.

Знание принципов и методов бухгалтерского учета по международным стандартам актуально прежде всего для находящихся на территории Российской Федерации дочерних предприятий, представительств и филиалов иностранных компаний; для российских предприятий как объектов инвестирования, для аудиторских фирм, проверяющих такие компании. Понятно, что иностранные инвесторы, партнеры или контрагенты заинтересованы в получении данных в понятном для них виде.

Применение международных стандартов бухгалтерского учета и финансовой отчетности позволит любому предприятию:

  • отражать результаты деятельности предприятия в более простой и понятной форме;
  • оперативно получать информацию, доступную и понятную иностранным партнерам;
  • проводить анализ финансово-хозяйственной деятельности, дающий достоверную оценку состояния дел предприятия;
  • сравнивать финансовое положение своего предприятия с финансовым положением иностранных компаний аналогичного сегмента;
  • эффективно реализовывать управленческие и контрольные функции.

Необходимо иметь в виду, что в условиях гармонизации бухгалтерского учёта, Международные стандарты учёта и финансовой отчётности служат единственной достоверной базой для аудита, а значит, обеспечивают необходимую связь и логику взаимодействия бухгалтерской работы и аудиторской деятельности.

 

Обязательный аудит — ежегодная обязательная аудиторская проверка ведения бухгалтерского учета и финансовой (бухгалтерской) отчетности организации или индивидуального предпринимателя.

Обязательный аудит осуществляется в случаях, если:

1) организация имеет организационно-правовую форму открытого акционерного общества;

2) организация является кредитной организацией, страховой организацией или обществом взаимного страхования, товарной или фондовой биржей, инвестиционным фондом, государственным внебюджетным фондом, источником образования средств которого являются предусмотренные законодательством Российской Федерации обязательные отчисления, производимые физическими и юридическими лицами, фондом, источниками образования средств которого являются добровольные отчисления физических и юридических лиц;

3) объем выручки организации или индивидуального предпринимателя от реализации продукции (выполнения работ, оказания услуг) за один год превышает в 500 тысяч раз установленный законодательством Российской Федерации минимальный размер оплаты труда или сумма активов баланса превышает на конец отчетного года в 200 тысяч раз установленный законодательством Российской Федерации минимальный размер оплаты труда;

4) организация является государственным унитарным предприятием, муниципальным унитарным предприятием, основанным на праве хозяйственного ведения.

Обязательный аудит проводится аудиторскими организациями. При проведении обязательного аудита в организациях, в уставных (складочных) капиталах которых доля государственной собственности или собственности субъекта Российской Федерации составляет не менее 25 процентов, заключение договоров оказания аудиторских услуг должно осуществляться по итогам проведения открытого конкурса.

Все большее практическое применение в Российской Федерации находит так называемый «инициативный аудит». С ростом рыночного самосознания большинство средних и даже малых предприятий, которые по действующему законодательству не обязаны подвергаться аудиту, предусматривают в своих финансовых планах полноценные аудиторские проверки с целью подтверждения финансовой отчетности и уверенности в правильности проводимой учетной политики.

Аудит не может осуществляться:

1) аудиторами, являющимися учредителями (участниками) аудируемых лиц, их руководителями, бухгалтерами и иными лицами, несущими ответственность за организацию и ведение бухгалтерского учета и составление финансовой (бухгалтерской) отчетности;

2) аудиторами, состоящими с учредителями (участниками) аудируемых лиц, их должностными лицами, бухгалтерами и иными лицами, несущими ответственность за организацию и ведение бухгалтерского учета и составление финансовой (бухгалтерской) отчетности, в близком родстве (родители, супруги, братья, сестры, дети, а также братья, сестры, родители и дети супругов);

3) аудиторскими организациями, руководители и иные должностные лица, которых являются учредителями (участниками) аудируемых лиц, их должностными лицами, бухгалтерами и иными лицами, несущими ответственность за организацию и ведение бухгалтерского учета и составление финансовой (бухгалтерской) отчетности;

4) аудиторскими организациями, руководители и иные должностные лица, которых состоят в близком родстве (родители, супруги, братья, сестры, дети, а также братья, сестры, родители и дети супругов) с учредителями (участниками) аудируемых лиц, их должностными лицами, бухгалтерами и иными лицами, несущими ответственность за организацию и ведение бухгалтерского учета и составление финансовой (бухгалтерской) отчетности;

5) аудиторскими организациями в отношении аудируемых лиц, являющихся их учредителями (участниками), в отношении аудируемых лиц, для которых эти аудиторские организации являются учредителями (участниками), в отношении дочерних организаций, филиалов и представительств указанных аудируемых лиц, а также в отношении организаций, имеющих общих с этой аудиторской организацией учредителей (участников);

6) аудиторскими организациями и индивидуальными аудиторами, оказывавшими в течение трех лет, непосредственно предшествовавших проведению аудиторской проверки, услуги по восстановлению и ведению бухгалтерского учета, а также по составлению финансовой (бухгалтерской) отчетности физическим и юридическим лицам, — в отношении этих лиц.

Порядок выплаты и размер денежного вознаграждения аудиторским организациям и индивидуальным аудиторам за проведение аудита (в том числе обязательного) и оказание сопутствующих ему услуг определяются договорами оказания аудиторских услуг и не могут быть поставлены в зависимость от выполнения каких бы то ни было требований аудируемых лиц о содержании выводов, которые могут быть сделаны в результате аудита. Несмотря на то, что мнение аудитора может способствовать росту доверия к финансовой (бухгалтерской) отчетности, пользователь не должен принимать данное мнение ни как выражение уверенности в непрерывности деятельности аудируемого лица в будущем, ни как подтверждение эффективности ведения дел руководством данного лица.

Аудитор не дает оценку соблюдения интересов собственников (акционеров, участников) и эффективности отдельных операций аудируемого лица.

Аудит призван обеспечить разумную уверенность в том, что рассматриваемая в целом финансовая (бухгалтерская) отчетность не содержит существенных искажений. Понятие разумной уверенности — это общий подход, относящийся к процессу накопления аудиторских доказательств, необходимых и достаточных для того, чтобы аудитор сделал вывод об отсутствии существенных искажений в финансовой (бухгалтерской) отчетности, рассматриваемой как единое целое. Понятие разумной уверенности применяется ко всему процессу аудита.

Ограничения присущие аудиту и влияющие на возможность обнаружения аудитором существующих искажений финансовой (бухгалтерской) отчетности, имеют место в силу следующих причин:

  • в ходе аудита применяются выборочные методы и тестирование;
  • любые системы бухгалтерского учета и внутреннего контроля являются несовершенными (например, не могут гарантировать отсутствие сговора);
  • преобладающая часть аудиторских доказательств лишь предоставляет доводы подтверждение определенного вывода, а не носит исчерпывающего характера. Дополнительным фактором, ограничивающим надежность аудита, является то, что работа, выполняемая аудитором для формирования своего мнения, основывается на его профессиональном суждении, в частности в отношении:
  • сбора аудиторских доказательств, в том числе при определении характера, временных рамок и объема аудиторских процедур;
  • подготовки выводов, сделанных на основе аудиторских доказательств, например, при определении обоснованности оценочных значений, полученных руководством аудируемого лица в ходе подготовки финансовой (бухгалтерской) отчетности.

Кроме того, существуют другие ограничения, которые могут повлиять на убедительность доказательств, используемых для подготовки выводов в отношении определенных предпосылок подготовки финансовой (бухгалтерской) отчетности (например, в отношении операций между аффилированными лицами). Для таких случаев в некоторых правилах (стандартах) аудиторской деятельности определены особые процедуры, которые в силу содержания отдельных предпосылок обеспечивают достаточные надлежащие аудиторские доказательства при отсутствии:

  • необычных обстоятельств, увеличивающих риск существенного искажения финансовой (бухгалтерской) отчетности сверх того, который ожидался бы при обычных условиях;
  • признака, указывающего на наличие какого-либо существенного искажения финансовой (бухгалтерской) отчетности.

 

Ответственность за подготовку и предоставление финансовой (бухгалтерской) отчетности для проведения аудита

В то время как аудитор несет ответственность за формулирование и выражение мнения о достоверности финансовой (бухгалтерской) отчетности, ответственность за подготовку и представление финансовой (бухгалтерской) отчетности несет руководство аудируемого лица. Аудит финансовой (бухгалтерской) отчетности не освобождает руководство аудируемого лица от такой ответственности.

Хозяйствующие объекты, подвергающиеся аудиторской проверке, с необходимостью должны быть ознакомлены как с правами и обязанностями аудиторских организаций и индивидуальных аудиторов, так и с собственными правами и обязанностями. Проблематика соотношения прав и обязанностей аудиторов и их клиентов входит в сферу «регулирования аудиторской деятельности».

Международные стандарты аудита (МСА) разрабатываются и регулярно обновляются Комитетом по международным стандартам аудита и подтверждения достоверности информации (International Auditing and Assurance Standarts Board) при Международной Федерации Бухгалтеров (IFAC).

В России применяются федеральные Правила (стандарты) аудиторской деятельности, утверждаемые Правительством РФ. Эти Правила практически полностью основаны на МСА.

Несмотря на то, что в общем плане комплекс проблем оценки состояния ЭБП сформулирован и исследован достаточно полно во многих работах, детальные рабочие методики, учитывающие отраслевую специфику предприятий на корпоративном уровне, где они больше всего нужны, еще только появляются, поскольку здесь приемлемы только стандартные подходы, а обобщенные системы критериев, показателей оценки состояния ЭБП, как правило, не применимы.

 

Выводы

Необходимо иметь в виду, что описанная нами выше система взаимодействия стандартов имеет важнейшее прикладное значение. В широком смысле слова применение стандартов даже в условиях мобилизационной экономики обеспечивает не только безопасность экономической активности. От эффективности профессионального использования стандартов зависят так же метрологическая, экологическая, продовольственная безопасность как на федеральном, так и региональном уровне. Это находит понимание как законодательной, так и исполнительной власти. Издаются законы, принимаются к исполнению национальные программы соответствующей направленности. Этой тематике предполагаем посвятить следующую статью.

Библиографический список:

  1. «Концепция развития бухгалтерского учёта и отчётности в Российской Федерации на среднесрочную перспективу», приказ Министра финансов РФ от 01.07.2017 №180.
  2. «О бухгалтерском учёте» от 06.12.2011 г. № 402-Ф. Собрание законодательства РФ, 12.12.2011, N 50, ст. 7344 (с изменениями на 30 декабря 2021 года).
  3. Федеральный закон «Об аудиторской деятельности» от 30.12.2008 № 307-ФЗ (с изменениями на 24 июля 2023 года).
  4. Приказ Минфина России от 25.11.2011 N 160н «Российская газета», N 278, 09.12.2011.
  5. Александер, Дэвид и др. «Международные стандарты бухгалтерской отчётности: от теории к практике»: пер. с англ. М.: ООО «Вершина», 2016.
  6. Грюнинг, Х. В., Коэн, М. «Международные стандарты финансовой отчётности», М.: Весь мир, 2009.
  7. «Международные и российские стандарты бухгалтерского учёта: сравнительный анализ, принципы трансформации, направления реформирования» / под ред. С. А. Николаевой. 3-е изд, перераб. И доп. М.: Аналитика-Пресс, 2010.
  8. Жидкова, Е.А. «Развитие учетно-аналитической концепции контроллинга. Теория и методология», М.: Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2017.
  9. Контроллинг: теория и практика: учебник и практикум для вузов / С. В. Осипов [и др.]; под общей редакцией С. В. Осипова. — Москва: Издательство Юрайт, 2023.

Новое в стандартизации финансово-хозяйственной деятельности российских предприятий: контроллинг в реальном секторе экономики Читать дальше »

Влияние технологических инноваций на интернет-маркетинг в России: внедрение виртуальной реальности и искусственного интеллекта

Введение

В наше время, в условиях стремительного развития технологий, тема влияния технологических инноваций на интернет-маркетинг становится более чем когда-либо актуальной.

Во-первых, виртуальная реальность и искусственный интеллект активно внедряются в маркетинговые стратегии, переопределяя взаимодействие брендов с потребителями. Компании все чаще используют виртуальную реальность для создания уникальных потребительских впечатлений, а искусственный интеллект применяется для персонализации контента и анализа данных, что существенно изменяет динамику рекламного взаимодействия.

Во-вторых, в условиях глобальной цифровизации российский рынок стал частью мирового маркетингового ландшафта, что предоставляет уникальные возможности и вызовы. Исследование влияния технологических инноваций на интернет-маркетинг в России необходимо для понимания того, как государство адаптируется к новым тенденциям и какие уникальные особенности присущи российскому рынку. Актуальность этой темы проявляется в стремлении бизнеса адаптироваться к быстро меняющейся технологической среде и в поиске эффективных стратегий маркетинга в контексте уникальных особенностей российского потребительского поведения и юридических рамок.

Целью данного исследования является изучение воздействия современных технологических инноваций, таких как виртуальная реальность и искусственный интеллект, на стратегии интернет-маркетинга в России для последующего выявления ключевых тенденций и перспектив развития.

К наиболее важным задачам в исследовании можно отнести: оценка эффективности использования виртуальной реальности для создания уникальных потребительских впечатлений, выявление прогностических возможностей искусственного интеллекта в анализе данных и определения рекламных трендов, определение уникальных особенностей российского рынка, влияющих на эффективность внедрения виртуальной реальности и искусственного интеллекта, анализ вызовов и препятствий, с которыми сталкиваются компании при внедрении виртуальной реальности и искусственного интеллекта в маркетинг.

 

Результаты исследований

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) может изменить производительность и потенциал ВВП мировой экономики. Чтобы это произошло, необходимы стратегические инвестиции в различные типы технологий искусственного интеллекта.

Повышение производительности труда приведет к первоначальному росту ВВП, поскольку компании стремятся «увеличить» производительность своей рабочей силы с помощью технологий искусственного интеллекта и автоматизировать некоторые задачи и роли.

Исследование PWC показывает, что 45% общего экономического роста к 2030 году будет обеспечено за счет усовершенствования продукции, стимулирующего потребительский спрос. Это связано с тем, что искусственный интеллект со временем будет способствовать увеличению разнообразия продуктов, повышению персонализации, привлекательности и доступности.

Наибольшие экономические выгоды от ИИ будут в Китае (рост ВВП на 26% в 2030 году) и Северной Америке (рост на 14,5%), что эквивалентно в общей сложности 10,7 триллионам долларов США и составит почти 70% глобального экономического эффекта. [2]

История развития технологических инноваций в маркетинге на протяжении последних десятилетий свидетельствует о стремительных изменениях в способах взаимодействия брендов с потребителями. Начиная с поздних 90-х годов, появление интернета стало ключевым моментом в истории маркетинга. Возможность создания виртуальных пространств и цифровых платформ для рекламы позволила компаниям эффективнее достигать своей целевой аудитории. Период 2000-х годов характеризовался внедрением инструментов аналитики и электронной коммерции, что дало возможность более точно измерять эффективность кампаний и адаптировать стратегии в реальном времени.

Следующим важным этапом стала популяризация социальных медиа в начале 2010-х годов. Facebook, Twitter, и Instagram, предоставили брендам уникальную возможность взаимодействия с пользователями – на тот момент стало возможно собирать ценные данные о потребительском поведении. Параллельно развивались технологии мобильной связи, что повлекло за собой рост мобильного маркетинга и создание более персонализированных рекламных кампаний. Современная история технологических инноваций в маркетинге ведет к использованию виртуальной реальности, искусственного интеллекта и блокчейн-технологий. Эти инновации предоставляют маркетологам новые возможности в создании уникального, кастомизированного опыта и более глубокого взаимодействия с потребителями.

Искусственный интеллект (ИИ) в последние годы стал ключевым компонентом стратегий интернет-маркетинга, преобразуя способы, которыми бренды взаимодействуют с потребителями. Роль ИИ в маркетинге заключается в его способности анализа больших объемов данных и автоматизации принятия решений, что позволяет маркетологам выявлять тренды, предсказывать предпочтения потребителей и персонализировать контент. Алгоритмы машинного обучения, входящие в состав ИИ, обрабатывают информацию о поведении пользователей, определяя наилучшие стратегии взаимодействия для достижения максимальной эффективности рекламных кампаний.

Одной из ключевых функций искусственного интеллекта в интернет-маркетинге является персонализация. ИИ позволяет создавать уникальный и адаптированный под потребности пользователя контент, что повышает уровень вовлеченности и усиливает воздействие маркетинговых сообщений. В дополнение к этому ИИ активно применяется для управления рекламными бюджетами, оптимизации кампаний в реальном времени и автоматизации процессов аналитики, что существенно снижает ручной труд и повышает эффективность маркетинговых усилий. Роль искусственного интеллекта в интернет-маркетинге продолжает расти, и его влияние становится все более неотъемлемым для достижения конкурентного преимущества каждой отдельной организации в современной цифровой экосистеме.

 

Технологии дополненной реальности

Сегодня одним из наиболее востребованных и оцененных экспертами Фонда развития интернет-инициатив технологиями инновационного маркетинга являются технологии дополненной реальности (Augmented Reality, AR) и виртуальной реальности (Virtual Reality, VR). Применение виртуальной реальности в интернет-маркетинге стало ключевым стратегическим компонентном, в корне изменяя поведение брендов на рынке. Одним из наиболее эффективных способов использования виртуальной реальности является создание уникальных виртуальных пространств, которые позволяют потребителям погружаться в бренд на более глубоком уровне. Это может включать в себя виртуальные туры по магазинам, виртуальные примерки продуктов или даже виртуальные мероприятия, предоставляя уникальные возможности для клиентского опыта каждого отдельного потребителя. [3]

Инновационные технологии VR и AR используются многими глобальными брендами, такими как IKEA, De Beers, Coca Cola, LOreal, WWF, Volvo и др. в их маркетинговой деятельности по всему миру [4]. Технологии VR и AR предлагают пользователю захватывающий опыт взаимодействия с брендом, который во многом превосходит любой из существующих традиционных видов рекламы. Использование данных инструментов инновационного маркетинга обозначает лучшее представление продукта/услуги, работа над имиджем бренда и продвижение определенного посыла бренда.

Так, McKinsey спрогнозировал, что к 2024 году более 50% взаимодействий с пользователями будет дополнено AI-инструментами [5]. Эти технологии обещают доступ к практически неограниченной вычислительной мощности и огромным наборам данных, а также огромный скачок в пропускной способности при низких затратах, что удешевляет и упрощает быстрое тестирование, запуск и масштабирование инноваций. Централизованные стратегические и инновационные функции технологий на подобии искусственного интеллекта помогут рассчитывать компаниям, что они продолжат идти в ногу со временем. Компаниям придется гораздо активнее участвовать в информационном поле за пределом своих организаций, чтобы выявлять, инвестировать и даже приобретать многообещающие возможности.

 

Примеры использования ИИ в маркетинге

Анализируя исторические данные и тенденции, искусственный интеллект способен формировать концепции, которые обеспечивают эффективное принятие решений, а также гарантируют оптимальное использование средств, исключая расходы на низкокачественную рекламу.

Так, McDonald’s обратилась к IBM Watson Advertising с целью привлечь внимание к своему специальному предложению по кофе McCafe. Для этой цели компания использовала убедительные образы и эффектные фоны в своей рекламе [6].

При оценке результатов рекламной кампании McDonald’s воспользовалась данными IBM Watson Advertising и статистикой из своих магазинов:

  • ~ 5 000 000 показов рекламы;
  • На 168% более эффективная цена за посещение по сравнению с эталонами категории;
  • 0,71% CTR для мобильных брендированных фонов + 25% по сравнению с эталоном;
  • 79% открытых пользователей посетили рестораны McDonald’s в течение 3 дней.

 

Факторы влияния на внедрение инноваций в маркетинге

В контексте глобального развития, где отмечается быстрое внедрение технологических инноваций, о которых идет речь в данном исследовании, российский рынок сталкивается с уникальными вызовами, включая внешние факторы, влияющие на темпы внедрения:

  • Экономическая стабильность и уровень инвестиций напрямую влияют на способность компаний инвестировать в инновационные маркетинговые стратегии;
  • Развитие технологической инфраструктуры, включая доступ к высокоскоростному интернету, определяет возможности использования современных маркетинговых технологий. Недостатки в инфраструктуре могут ограничивать распространение инноваций;
  • Наличие высококвалифицированных специалистов в области маркетинга и информационных технологий играет решающую роль. Эффективное внедрение инноваций требует компетентных кадров, способных адаптироваться к новым технологиям;
  • Прозрачность правовой среды и поддержка со стороны государства способствуют инновационному развитию. Гибкость законодательства в отношении цифровых технологий и рекламы создает благоприятные условия для инноваций в маркетинге;
  • Понимание потребительских предпочтений и требований является важным для успешного внедрения инноваций в маркетинг. Спрос на технологические новшества среди потребителей может стимулировать компании к инновациям в маркетинговых стратегиях;
  • Мировые тенденции в маркетинге могут повлиять на решения российских компаний;
  • Конкуренция на мировом рынке побуждает компании активно внедрять инновации, чтобы оставаться конкурентоспособными;
  • Открытость к инновациям в обществе и бизнес-среде формирует психологическую атмосферу, способствующую принятию новых идей и технологий. Культура инноваций и готовность к изменениям играют важную роль в развитии инновационного маркетинга.

 

Эффективность стратегий и вызовы внедрения инновационных методов в маркетинге

Внедрение инноваций в сферу интернет-маркетинга становится ключевым аспектом стратегического развития компаний в условиях быстро меняющегося цифрового мира. Российские маркетологи, стремясь поддерживать конкурентоспособность и эффективность своих стратегий, сталкиваются как с перспективами, так и с вызовами внедрения инновационных методов:

  • Расширение потенциала взаимодействия с потребителями: Инновационные методы, такие как виртуальная реальность и искусственный интеллект, позволяют маркетологам создавать уникальные и привлекательные взаимодействия с потребителями, углубляя их опыт взаимодействия с брендом.
  • Повышение эффективности рекламных кампаний: Использование алгоритмов машинного обучения и аналитических инструментов искусственного интеллекта позволяет оптимизировать рекламные бюджеты, персонализировать контент и повысить конверсию, что существенно улучшает ROI.
  • Создание уникальных потребительских впечатлений: Инновационные технологии, такие как виртуальная реальность, предоставляют возможность создавать необычные и запоминающиеся впечатления для потребителей, что способствует укреплению брендовой идентичности и лояльности.
  • Автоматизация и оптимизация процессов: Использование искусственного интеллекта для автоматизации процессов, таких как анализ данных, персонализация контента и управление рекламными кампаниями, позволяет маркетологам сосредотачиваться на стратегических аспектах и повышает эффективность деятельности.

Вызовы внедрения инноваций в интернет-маркетинг для российских маркетологов:

  • Финансовые ограничения: внедрение новых технологий может потребовать значительных инвестиций. Финансовые ограничения могут стать преградой для малых и средних предприятий, что ограничивает доступ к передовым маркетинговым инновациям.
  • Недостаток квалифицированных специалистов: для успешного использования инновационных технологий требуется наличие высококвалифицированных специалистов. Недостаток персонала соответствующих навыков может замедлить процесс внедрения инноваций.
  • Культурные барьеры и уровень осведомленности: необходимость изменения культурных и организационных аспектов для адаптации к инновациям может столкнуться с сопротивлением. Низкий уровень осведомленности о новых технологиях также может являться вызовом.
  • Безопасность данных и конфиденциальность: при внедрении технологий, связанных со сбором и обработкой данных, возникают вопросы безопасности и конфиденциальности. Соблюдение законодательства и обеспечение защиты данных становятся приоритетными задачами.
  • Быстротечность технологических изменений: инновационные технологии развиваются быстро, что может затруднить маркетологам следить за всеми изменениями и адаптировать свои стратегии соответственно.

Однако, несмотря на вызовы, преодоление этих трудностей может принести значительные преимущества и улучшить конкурентоспособность в долгосрочной перспективе.

 

Заключение

В условиях стремительного технологического прогресса перспективы развития интернет-маркетинга обретают высокую актуальность в контексте улучшения эффективности коммерческих и рекламных стратегий. Технологические инновации, такие как виртуальная реальность, искусственный интеллект, предоставляют уникальные возможности для трансформации подходов к взаимодействию с потребителями и оптимизации цифровых маркетинговых практик. Анализ перспективного развития в рамках данных инновационных направлений становится наиболее важным в исследовательских усилиях, направленных на выявление эффективных стратегий в условиях динамичной цифровой экосистемы.

Особое внимание следует уделить разработке и применению алгоритмов искусственного интеллекта, способных адаптироваться к изменяющимся потребительским предпочтениям, и внедрению виртуальной реальности для создания уникальных, гиперперсонализированных взаимодействий. Параллельно, блокчейн-технологии открывают перспективы для повышения прозрачности в рекламной экосистеме и укрепления доверия потребителей. В перспективе объединение данных из этих инновационных областей предоставит возможность для комплексного, глубоко аналитического подхода, направленного на эффективное адаптивное управление маркетинговыми кампаниями в условиях структурного переформатирования цифровой парадигмы.

Библиографический список:

  1. PWC «Какова реальная ценность ИИ для вашего бизнеса и как вы можете извлечь из этого выгоду?» [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.pwc.com/gx/en/issues/data-and-analytics/publications/artificial-intelligence-study.html
  2. Рынок виртуальной и дополненной реальности: перспективы для стартапов с точки зрения инвестора. — 2017. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://habr.com/ru/company/friifond/blog/322230/
  3. Кириллов Д. Тренды маркетинга: технологии vr/ar виртуальной и дополненной реальности. — 2019. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://exiterra.com/blog/marketing-blog/tekhnologii-vr-ar/
  4. Стив Ван Куикен. Технологии на переднем крае: тенденции, меняющие будущее ИТ и бизнеса» 2022 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/tech-at-the-edge-trends-reshaping-the-future-of-it-and-business?cid=other-eml-dre-mip-mck&hlkid=06b2048113db4784acd1223b154409c4&hctky=13700774&hdpid=46efe19a-34b5-4945-9ffa-8506174480fa
  5. Искусственный интеллект в рекламе, его роль и преимущества, 2021 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://vc.ru/future/325118-iskusstvennyy-intellekt-v-reklame-ego-rol-i-preimushchestva

Влияние технологических инноваций на интернет-маркетинг в России: внедрение виртуальной реальности и искусственного интеллекта Читать дальше »

Гостиничный бизнес в экономике России: стратегии оптимизации бизнес-процессов

Введение

В условиях острой конкуренции и переменчивой экономической обстановки оптимизация расходов в сфере гостиничного бизнеса становится определяющим фактором успеха предприятия. Здесь речь идет не только о сокращении издержек, но и об их целесообразном распределении, что способствует повышению качества предоставляемых услуг, укреплению конкурентоспособности и, в конечном счете, увеличению прибыли.

Гостиничный бизнес  — это область, где каждая мелочь имеет значение, и даже незначительная экономия может привести к серьезным убыткам в будущем. В то же время излишние затраты могут подорвать финансовую устойчивость компании. Поэтому вопрос оптимизации расходов в этой сфере крайне важен, поскольку он помогает избежать ненужных издержек и максимизировать прибыль без ущерба качеству предоставляемых услуг.

Неустойчивость мировой экономики создает дополнительные трудности для гостиничной индустрии. Например, колебания валютных курсов, изменения цен на ресурсы и услуги, а также пересмотр налогового законодательства могут оказать существенное воздействие на расходы. Оптимизация расходов помогает снизить эти риски и повысить устойчивость предприятия к экономическим флуктуациям.

С появлением отелей и других форм размещения (таких как Airbnb, Booking и другие) становится все сложнее привлекать и удерживать клиентов. Оптимизация расходов позволяет повысить вашу конкурентоспособность, предлагая качественные услуги по более привлекательным ценам.

Современные потребители становятся все более требовательными к качеству услуг, которые они получают за свои деньги. Они ищут не только комфортное проживание, но и высокий уровень обслуживания, удобства, индивидуальный сервис и персонализированный подход. Оптимизация расходов позволяет отелям предоставлять все это при одновременном сокращении затрат.

Современные технологии открывают новые перспективы для оптимизации расходов, включая автоматизацию, аутсорсинг, повышение энергоэффективности и многие другие методы. Отели должны адаптироваться к этим изменениям, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Исходя из вышеизложенного, можно сделать вывод, что оптимизация расходов в гостиничной индустрии стала не только желательной, но и необходимой для успешного ведения бизнеса. Это ключ к устойчивому росту и прибыли в постоянно изменяющемся и все более сложном бизнес-пейзаже.

 

Результаты исследования

В сфере гостиничного бизнеса существует множество методов оптимизации расходов, включая реструктуризацию персонала, использование энергосберегающих технологий и внедрение автоматизированных систем управления [3].

  1. Реструктуризация персонала. Пересмотр штата и определение оптимального количества сотрудников — один из наиболее очевидных и прямых способов снижения расходов. Это может существенно сократить расходы на заработную плату и социальные отчисления. Однако уменьшение числа сотрудников может негативно сказаться на качестве обслуживания. Работники могут быть перегружены работой, что повышает риск ошибок и снижает их мотивацию. Также может потребоваться время и ресурсы на обучение нового персонала.
  2. Внедрение энергосберегающих технологий позволяет существенно снизить расходы на электроэнергию и отопление. Это включает использование энергосберегающего освещения, термостатов, энергоэффективных систем отопления и кондиционирования воздуха, а также устройств для автоматического отключения света и приборов в отсутствие посетителей. Основным недостатком такого подхода являются высокие первоначальные инвестиции, необходимые для приобретения и установки такого оборудования. Однако в долгосрочной перспективе эти расходы будут окупаться за счет снижения затрат на энергию.
  3. Внедрение автоматизированных систем управления позволяет сократить расходы на персонал и минимизировать риск ошибок. Автоматизация может включать в себя системы онлайн-бронирования, автоматизированные системы учета и управления запасами, а также программное обеспечение для автоматизации финансового и управленческого учета [4].

Хотя автоматизация упрощает и улучшает многие процессы, она также требует значительных начальных инвестиций. Также требуется определенное время на адаптацию и обучение персонала работе с новыми системами. Также важно помнить о необходимости технической поддержки и обновлений программного обеспечения.

  1. Аутсорсинг или делегирование определенных функций внешним исполнителям также может быть эффективным способом сокращения издержек. Это может включать услуги по уборке, стирке белья, обслуживанию информационных технологий и другие аспекты. Аутсорсинг способствует разгрузке внутреннего персонала и позволяет им сконцентрироваться на ключевых задачах. Кроме того, он открывает доступ к высококвалифицированным специалистам и передовым технологиям, минуя потребность в дополнительных затратах на обучение и техническое оснащение.

Тем не менее, для успешной реализации этого подхода необходимо тщательно подбирать поставщиков услуг и эффективно управлять контрактами. Кроме того, передача определенных функций внешним поставщикам может создавать риски в области качества предоставляемых услуг и безопасности конфиденциальной информации.

  1. Оптимизация закупок, включая переговоры о скидках с поставщиками, также способствует сокращению расходов. Заключение долгосрочных контрактов с поставщиками может обеспечить более низкие цены и повысить предсказуемость и управляемость расходами. Однако это также может ограничить гибкость и способность реагировать на изменения в спросе или на рынке поставщиков.

Каждый из перечисленных подходов обладает своими преимуществами и недостатками, и выбор между ними зависит от конкретных характеристик отеля, его размера, местоположения, целевой аудитории и других факторов. Часто наилучшие результаты достигаются путем комбинации нескольких подходов.

Для оптимизации затрат можно применить комплексный подход, который включает несколько ключевых направлений:

  1. Проведение аудита текущих расходов: тщательный анализ всех затрат гостиницы с целью выявления нерациональных и избыточных расходов.
  2. Реинжиниринг бизнес-процессов: определение и устранение неэффективных операций и процессов, направленных на повышение эффективности работы.
  3. Внедрение энергосберегающих технологий: использование современных технологических решений, направленных на сокращение энергопотребления и экономию ресурсов.
  4. Цифровизация и автоматизация процессов: внедрение автоматизированных систем для сокращения затрат на персонал и минимизации возможности ошибок.

В рамках оптимизации расходов в гостиничном бизнесе применяются следующие ключевые формулы:

  1. Формула расчета возврата инвестиций (ROI): данная формула позволяет оценить эффективность инвестиций и вычисляется по следующей формуле:

ROI = Выгода от инвестиций — Стоимость инвестиций)/Стоимость инвестиций 100% (1)

Эту формулу можно использовать для оценки эффективности различных методов оптимизации затрат, начиная от внедрения энергосберегающих технологий до внедрения новых систем управления.

Предположим, отель решил внедрить систему управления энергопотреблением, инвестируя 50 000 долларов. Прогнозируется, что внедрение этой системы приведет к сокращению расходов на электроэнергию на 10 000 долларов ежегодно. Таким образом, ROI можно рассчитать следующим образом:

ROI = (10 000 х 5 — 50 000)/{50 000 х 100% = 0% (при рассмотрении периода в 5 лет)

Это означает, что в течение первых пяти лет внедрение этой системы не принесет ни убытков, ни прибыли. Однако начиная с шестого года, каждые 10 000 долларов экономии будут являться чистой прибылью.

  1. Формула для расчета коэффициента использования номеров (occupancy rate). Этот показатель помогает оценить, насколько эффективно отель использует свои ресурсы, а именно, как полно заняты номера [2]:

Коэффициент использования номеров = (Количество занятых номеров)/Общее количество номеровх 100% ] (2)

Оптимизация этого показателя может существенно снизить расходы гостиницы на обслуживание незанятых номеров.

Продолжим на примере. В гостинице имеется 100 номеров. В течение месяца каждый день занимали 70 номеров. Тогда коэффициент использования номеров вычисляется следующим образом:

Коэффициент использования номеров = 70/100х 100% = 70%

Это означает, что 70% номеров гостиницы были заняты в течение месяца. Низкий коэффициент использования номеров может побудить гостиницу к оптимизации расходов, например, путем снижения цен в периоды низкого спроса или проведения маркетинговых акций.

  1. Формула для расчета средней стоимости номера (average room rate, ARR):

ARR = Общая выручка от продажи номеров/Количество проданных номеров (3)

Этот показатель помогает оценить, насколько гостиница эффективно устанавливает цены и управляет своими доходами.

Предположим, что за месяц отель продал 1000 номеро-ночей с общей выручкой в 200 000 долларов. Тогда средняя стоимость номера (ARR) составит:

ARR = 200000/1000 = 200 долларов

Это означает, что в среднем за одну ночь в номере отеля гостиница получает 200 долларов. Если ARR ниже, чем у конкурентов, то гостиница может рассмотреть возможность оптимизации расходов или повышения цен. В случае, если ARR выше, чем у конкурентов, стоит проверить, не отпугивает ли высокая цена потенциальных клиентов.

Комбинация этих показателей и формул может стать мощным инструментом оптимизации расходов и увеличения прибыльности гостиничного бизнеса.

Рассмотрим несколько примеров успешного применения данной методологии.

  1. Одна из крупных гостиничных сетей смогла добиться экономии до 20% затрат на электроэнергию, вложив средства в энергосберегающие технологии и системы автоматизации зданий [4].
  2. Бутик-отель, который значительно увеличил свою эффективность путем пересмотра расходов и реорганизации бизнес-процессов. Это позволило ему сократить излишние расходы и перераспределить ресурсы в более приоритетные сферы.
  3. Реализация программы по энергоэффективности в отеле N позволила существенно снизить расходы на электроэнергию. За счет установки сенсорных систем управления, автоматического выключения освещения и регулирования температуры в номерах в соответствии с активностью гостей, удалось сократить расходы на электроэнергию на 20% и снизить общие эксплуатационные издержки.
  4. Внедрение инновационной системы управления бронированием и ценообразованием позволило гостинице N оптимизировать загрузку номеров в зависимости от сезонности и спроса. Анализ данных и использование алгоритмов машинного обучения позволили гостинице максимизировать заполненность номеров в периоды низкого спроса и повысить средний чек за счет динамической ценообразования.
  5. Внедрение системы управления запасами в ресторане отеля N позволило снизить издержки на закупку продуктов и минимизировать потери. Путем оптимизации процессов складирования, контроля за сроками годности и учета спроса удалось сократить издержки на закупку продуктов на 15% и повысить эффективность использования ингредиентов.

 

Заключение

Оптимизация расходов в гостиничном бизнесе, несомненно, является сложным, но важным аспектом управления. Ее реализация требует комплексного подхода, с учетом основной цели — улучшения качества обслуживания и уровня удовлетворенности клиентов. Важно понимать, что успешная оптимизация не сводится лишь к сокращению расходов, но и к максимально эффективному использованию имеющихся ресурсов. Только такой подход позволяет добиться значительного улучшения финансовых показателей любой гостиничной компании. Осуществление таких мер позволит не только снизить затраты, но и создать более устойчивую и конкурентоспособную бизнес-среду, способствующую долгосрочному росту и процветанию.

Библиографический список:

  1. Бабич, А. М., Зайцева, Н. А. Влияние финансового кризиса на развитие гостиничного бизнеса, журнал «Сервис в России и за рубежом», 2018, №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-finansovogo-krizisa-na-razvitie-gostinichnogo-biznesa(дата обращения: 14.06.2023).
  2. Боголюбов, В. С. Финансовый менеджмент в туризме и гостиничном хозяйстве, учебник для среднего профессионального образования, 2-е изд., испр. и доп., Москва: Издательство Юрайт, 2021.
  3. Дерюжков, И. С. Финансовый менеджмент в системе управления организацией, материалы XX Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Гомель, 23–24 апреля 2020 года. Гомель: Гомельский государственный технический университет им. П.О. Сухого, 2020. С. 332-334.
  4. Жукова, М. А. Способы оптимизации затрат гостиничными предприятиями в условиях кризиса, журнал «Вестник ГУУ», 2018, №12. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sposoby-optimizatsii-zatrat-gostinichnymi-predpriyatiyami-v-usloviyah-krizisa(дата обращения: 14.06.2023).
  5. Жукова, М. А. Развитие гостиничной индустрии на основе использования информационных технологий, журнал «Управление», 2018, №4 (22). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-gostinichnoy-industrii-na-osnove-ispolzovaniya-informatsionnyh-tehnologiy(дата обращения: 14.06.2023).
  6. Остаев, Г. Я., Гоголев, И. М., Злобина, О. О. Механизмы управления финансового менеджмента в организации, журнал «Менеджмент: теория и практика», 2020, № 4, с. 67-71.

Гостиничный бизнес в экономике России: стратегии оптимизации бизнес-процессов Читать дальше »

Мета-анализ теоретических подходов изучения экономического поведения человека

Введение

На протяжении всей нашей жизни мы принимаем важные решения, последствия которых влияют на нашу жизнь. Решения разного уровня значимости и важности принимаются каждый день и каждый час, определяя вектор развития человека не только как личности, но и как социальной единицы. Некоторые решения принимались коллегиально, некоторые единолично лидерами, руководителями, государственными деятелями, бизнесменами, и, конечно, не все могут быть успешными и удачными. Процесс принятия решений и чрезвычайная вариативность альтернатив изучались такими отечественными учеными-психологами, как А. В. Карпов, О. К. Тихомиров, Ю. Козелецкий, С.А. Корнилов, Е.Л. Григоренко, О.С. Дейнека, Т. В. Корнилова, Д. А. Леонтьев, П. К. Анохин, Б.Ф. Ломов, Т.А. Нестик и др. Тем не менее, в современных реалиях невозможно избежать принятия решений, по той простой причине, что даже отказ от выбора, является выбором.

В США экономическая психология с 90-х годов ХХ века существует как отдельная отрасль психологии. В Европе – как сфера экономической психологии. В зарубежной литературе понятие «экономическое сознание» используется как «экономическое поведение». В отечественной психологии она заявлена как одна из ветвей социальной психологии – направление экономической психологии. В экономической психологии исследования стали сосредоточиваются преимущественно на изучении: контекста экономического поведения, предпринимательского поведения, финансового поведения, потребительского поведения и т.д.

Было высказано предположение, что существует взаимосвязь ценностей и культуры с поведением человека, подвергнутая тщательной эмпирической проверке (Bardi А., & Schwartz, S. H., 2003). На наличие данной связи было обращено внимание отечественных ученых (Лебедева, Татарко, 2005). Тем не менее, в литературе сложно найти эмпирически подтвержденные данные о тех ценностях, которые определяют и влияют на экономическое поведение, и каким образом эти ценности взаимосвязаны с поведением человека. Данный факт осложняет существование альтернативной теории о том, что поведение человека зависит в большей степени от ситуации, а не от личностных и ценностных характеристик (Росс Л., Нисбетт Р., 1999).

 

Результаты исследований

Систематизация и структурирование различных подходов, направленных на изучение экономического поведения представлено нами в виде таблицы (Табл. 1).

 

Таблица 1. — Изучение экономического поведения

Научные принципы, теории Модели, феномены Содержательные определения Авторы, работы
Экономические теории
Приоритет частного интереса над общественным Система интересов физиократов Сущность «естественного экономического порядка» такова, что частный интерес одного никогда не может быть отделен от общего интереса всех. Ж. Тюрго 1961, c.198.

 

Принцип исследования собственного интереса Модель «экономического человека» («homo economicus») Каждый человек лучше других знает свои интересы и вправе свободно им следовать: «… не от благожелательности мясника, пивовара и булочника ожидаем мы получить свой обед, а от соблюдения ими своих собственных интересов». А. Смит «Исследование о природе и причинах богатства народов», 2007, с. 77.
Принцип рационального экономического поведения Модель «экономического человека» Закономерным предметом научного экономического анализа является лишь такое поведение людей, которое продиктовано их личными интересами, так как «если бы мы предложили любое иное правило поведения, мы не знали бы, где остановиться». Г.С. Беккер, 2014.
Принцип поведения человека в экономике Историческая модель Гегеля. Экономическое поведение человека рассматривается как полностью рациональное, осуществляющееся в условиях полноты информации и нацеленное на максимизацию прибыли, при этом человек в своих поступках в сфере экономики является совершенным эгоистом, т. е. ему безразлично, как изменится благосостояние других людей в результате его деятельности. Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. 2-е изд. Т. 25, ч. II c.452.
Принцип институционализма Модель человека как на «рационального оптимизатора». мотивом экономического поведения является стремление к повышению социального статуса Т. Веблена В кн. История экономических учений, 2002.
Принципом удовлетворенности Модель «рационального максимизатора» В сложных ситуациях следование правилам удовлетворительного выбора выгоднее, чем попытки глобальной оптимизации Г. Саймон, 1991
Принцип «неоинституционализма» Нормы этики и мотивационные компоненты модели поведения человека Экономическое поведение не характеризуется полной (всеобъемлющей) рациональностью, его важнейшими характеристиками являются ограниченная рациональность и свобода О. Уильямсон, 1993, c.41.
Психологические теории
Междисциплинарный подход Макроэкономика Экономическая сфера является центральной в жизни общества, следовательно, важно изучить влияние данной сферы на социум и психику человека Акерлоф Дж., Шиллер Р., 2017.
Экономический человек Модель человека экономике (REMM, расшифровывается как Ресурсный, Оценивающий, Максимизирующий Человек (Resourceful, Evaluating, Maximizing Man). Описание человека в экономике: эгоизм, независимость, информированность. Brunner, 1987.
Эвристика и отклонения

 

«Эффект владения» (endowment effect) Используемые когнитивные механизмы и суждения упрощают процесс принятия решений; были доказаны экспериментально: свойственность ограниченной рациональности, Канеман Д., Словик П., Тверски А., 2018.

 

 

 

 

 

Теория перспектив: суждение и выбор

Эффект фрейминга (framing effects) Выражаемые предпочтения зависят от способа, которым они были преподнесены выбирающему Kahneman D., Tversky A., 1979.
Эффект якоря (anchoring effect) Феномен связанной произвольности (coherent arbitrariness) влияет на предпочтения Ariely et al., 2006.
Факторы социального контекста и взаимодействия Эффект контекста (context effect) Влияние социального контекста может быть связано со способностью людей, которые могут заботиться о своем социальном статусе, и это будет существенно корректировать их поведение Росс Л., Нисбетт Р., 1999. Antonides G., Kroft M., 2005.

 

Теория потерь Феномен избегания потерь (loss aversion) Сводится к наблюдению, что люди действуют так, чтобы избежать краткосрочных потерь, которые они «не любят» в большей степени, чем «любят» долгосрочную прибыль Camerer et al., 1997.
Теория перспектив Модель гиперболического временного дисконтирования (hyperbolic time discounting) Теории перспектив учитывается феномен избегания потерь и эффект зависимости от точки отсчета Benzion et al., 1989; Horowitz, 1999).
Теории временного контекста Эффект безотлагательности (immediacy effect), самоконтроль (self-control) Многие важные решения в жизни человека имеют затраты и выгоды, которые возникают в различные периоды времени O’Donoghue et al., 1999; Akerlof, 1991; Laibson, 1997; Kumru et al., 2008.
Теория справедливости.

Справедливость и социальные предпочтения (fairness and social preferences)

Эффект наказать или вознаградить Люди действуют максимально в сторону собственного благосостояния, но в эмпирических данных выявляется значительное влияние представления о справедливости на экономическое поведение Kumru et al., 2008.

 

Модель «черного ящика» Эффект идентификации проемы и поиска информации Модель принятия решения покупки, влияющие факторы: среды (стимулы среды и маркетинговые) и покупателя (личностные факторы: аттитюды, мотивация, личностные черты; факторы процесса принятия решения: идентификация проблемы, поиск информации, оценка альтернатив и т. д.) Sandhusen, 2000; Давыдов, 2007; Маевский и др., 2007.
Теория Дирихле Эффект лояльности к бренду Продолжительная расположенность к бренду может предсказать характеристики лояльности, как доля покупок и средняя покупка, в условиях стабильности рынка Ehrenberg et al., 1999.
Теория ценностей и ценностных ориентаций Концепция влияния культуры Данная концепция легла в основу разработанного Шварцем нового теоретического и методологического подхода к изучению ценностей. Schwartz S. H. et al., 2001.
Конфликтная теория по принятию решений и МОПР Модель Яниса и Манна стресс, вызванный решающим конфликтом, является основным фактором, определяющим неспособность достичь высокого качества принятия решений. Janis I., Mann L., 1977.

 

Таким образом, анализируя представленные научные подходы и принципы, направленные на изучение и объяснение экономического поведения человека, можно сказать, что определить с высокой долей вероятности, что находится в основе принятых решений, сложно, а порой становится невозможно: логика, интуиция, здравый смыл, месть, желание обогащения и т.д. Главное, что при анализе и интерпретации процесса принятия решения предпринимаются многочисленные (успешные и неуспешные) попытки учитывания влияние множества факторов, включая недостающую информацию, обдумывание альтернативных вариантов решений и их исход.

Определенно можно утверждать, что, делая выбор, человек сочетает логическое мышление (логику), рациональный расчёт (выгоду), стремление к безопасности (безопасность), эмоциональную оценку происходящего (эмоции), интуицию и готовность или склонность рисковать (риск), уровень неопределенности, актуальность и своевременность (временной фактор), принадлежность к определённому бренду (лояльность бренду) и многие другие.

Не является исключением тот факт, что решение может быть принято автоматически, без такого сложного процесса включения и анализа множества факторов. В настоящее время в отечественной науке развивается большое количество прикладных направлений социальной психологии, в том числе, экономическая психология (Е.С. Атянина, Э.Л. Доржиева, А.Б. Купрейченко, А.Л. Журавлев, О.И. Ларичев, Н.М. Лебедева, А.Н. Татарко, О.С. Дейнека, Шаститко А.Е., и др.).

 

Заключение

В самом широком смысле можно сказать, что все содержание экономической науки состоит не только из описания человеческого поведения, но и с попытки его понять, прогнозировать, направлять и корректировать. По этой причине единого определения модели экономического человека в современной науке не существует. Имеющиеся различные подходы к его изучению и наличие многочисленных определений, принятые в экономической психологии и экономике не всегда можно назвать исчерпывающими. Перед исследователями стоит задача разработки нового психодиагностического инструментария, направленного на согласование с теоретическими подходами и эмпирическую проверку в контексте современного общества и времени.

Библиографический список:

  1. Акерлоф Дж., Шиллер Р. Охота на простака. Экономика манипуляций и обмана. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017.
  2. Ананьев Б.Г. Человек как предмет познания. Л.: Издательство ЛГУ, 1968.
  3. Беккер Г.С. Человеческое поведение: экономический подход.
  4. Вехи экономической мысли. Теория фирмы. / под ред. В.М.Гальперина. СПб: Экономическая школа, 1999.
  5. Дейнека О.С. Экономическая психология: социально-политические проблемы. СПб.: Издательство СПбГУ, 1999.
  6. Доржиева Э.Л., Атянина Е.С. Модель экономического поведения человека как фундаментальная составляющая экономики // Вестник ИрГТУ №7 (47) 2010. С. 212-218.
  7. Журавлев А.Л., Купрейченко А.Б. Экономическое самоопределение. Теория и эмпирические исследования М.: Издательство «Институт психологии РАН», 2007.
  8. Избранные труды по экономической теории / Пер. с англ. М.: ГУ ВШЭ, 2013.
  9. История экономических учений (современный этап): учебник / под общ. ред. А.Г. Худокормова. М.: ИНФРА-М, 2002.
  10. Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределённости: Правила и предубеждения / пер. с англ. – Харьков: Издательство Гуманитарный центр, 2018. 536 с.
  11. Карпов А.В. Методологические основы психологии принятия решения. Ярославль, 2016.
  12. Карпов А.В. Психология принятия управленческих решений. – М., 1998.
  13. Козелецкий Ю. Психологическая теория решений. М.: Книга по Требованию, 2013.
  14. Козелецкий Ю. Психологическая теория решений. М.: Прогресс, 1979.
  15. Корнилов С.А., Григоренко Е.Л. Методический комплекс для диагностики академических, творческих и практических способностей. Психол. журн. 2010, 31(2), 90-103.
  16. Корнилова Т.В. Диагностика мотивации и готовности к риску. М.: Институт психологии РАН, 1997.
  17. Корнилова Т.В. Мельбурнский опросник принятия решений: русскоязычная адаптация // Психологический журнал. 2013. Т.6. №31. С. 4-16.
  18. Корнилова Т.В. Психология неопределенности: единство интеллектуально-личностной регуляции решений и выборов // Психологический журнал. 2013, Т.3. №34. С. 89–100.
  19. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных Странах: Учебник. М.: Логос, 2000.
  20. Лебедева Н.М., Татарко А.Н. Толерантность в межкультурном диалоге. М.: Институт этнологии и антропологии РАН, 2005.
  21. Леонтьев Д.А. Методика изучения ценностных ориентаций. М.: Изд-во Смысл, 1992.
  22. Ломов Б.Ф. Математика и психология в изучении процессов принятия решений // Нормативные и дескриптивные модели принятия решений / Под ред. Б. Ф. Ломова и др. М.: Наука, 2016.
  23. Маевский В., Чернавский Д. О рациональном поведении реальногопотребителя// Вопросы экономики. 2007. № 3. – С. 71–85.
  24. Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. 2-е изд. Т. 25, ч. II.
  25. Нестик Т.А. Социальное конструирование времени: теоретический анализ // СОЦИС. 2003. № 8. URL: http://socis. isras.ru/SocIsArticles/2003_08/Nestik.doc
  26. Росс Л., Нисбетт Р. Человек и ситуация. Перспективы социальной псхиологии / Пер. с англ. – М., 1999.
  27. Саймон Г. А. Методологические основания экономики // Системные исследования. 1989-90. — М.: Наука, 1991.
  28. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. М.: Эксмо, 2007.
  29. Тюрго А.Р. Избранные экономические произведения. М.: Соцэкгиз, 1961.
  30. Уильямсон О. Поведенческие предпосылки современного экономического анализа // THESIS. Т.1. Вып.3. 1993.
  31. Шаститко А.Е. Модели человека в экономической теории М.: Юрист, 2006.
  32. Antonides G., Kroft M. Fairness judgments in household decision making // Journal of Economic Psychology, 2005. Vol. 26. – P. 902–913.
  33. Ariely D., Loewenstein G., Prelec D. Tom Sawyer and the construction of value // Journal of Economic Behavior and Organization. 2006. Vol. 60. – P. 1–10.
  34. Bardi А., Schwartz S. H. Values and behavior: strength and structure of relations // Personality and social psychology bulletin. 2003. Vol. 29. P. 1207-1220.
  35. Brunner K. The perception of Man and the Conception of Society: Two Approaches to Understanding Society// Economic Inquiry. 1987. Vol.25. – P. 367–388.
  36. Camerer C., Babcock L., Loewenstein G., Thaler R. Labor Supply of New York City Cab Drivers: One Day at a Time// Quarterly Journal of Economics. 1997. Vol. 112. – P. 407–441.
  37. Ehrenberg A., Scriven J. Brand Loyalty// Elgar companion to consumer research and economic psychology/ Ed. by P.E.Earl, S.Kemp. UK, Cheltenham: Edward Elgar pub, 1999. – P 170–179.
  38. Benzion U., Rapaport A., Yagil J. Discount Rates Inferred from Decisions: An Experimental Study// Management Science. 1989. Vol. 35. – P. 270–284.
  39. Janis I., Mann L. Decision Making: A Psychological Analysis of Conflict, Choice and Commitment. New York: The Free Press, 1977.
  40. Kahneman D., Tversky A. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk // Econometrica. 1979. Vol. 47 (2). P. 263–291.
  41. Kumru С., Thanopoulos А. Social security and self-control preferences // Journal of Economic Dynamics and Control. 2008. Vol. 32(3). –P. 757–778.
  42. O’Donoghue T, Rabin M. Doing it now or later// American Economic Review. 1999. Vol. 89. – P. 103–124.
  43. Sandhusen R. Marketing. USA: Barrons Educational Series Inc, 2000.
  44. Schwartz S. et al. Extending the cross-cultural validity of the theory of basic human values with a different method of measurement // Journal of cross-cultural psychology. 2001. V.32. P. 519-542.

Мета-анализ теоретических подходов изучения экономического поведения человека Читать дальше »

Анализ значимости нефтяных цен в процессе планирования инвестиций в НИОКР в химической промышленности региона

Введение

В настоящее время, при планировании инвестиций в научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) в химической промышленности региона, значительное внимание уделяется анализу нефтяных цен. Это связано с тем, что колебания цен на нефть могут оказывать существенное влияние на экономическую ситуацию и инвестиционную активность в данном секторе. Четкое понимание и анализ динамики цен на нефть представляют собой необходимое условие для правильного определения приоритетных направлений развития и распределения инвестиционных ресурсов. В исследовании представлен анализ значимости нефтяных цен при планировании инвестиций в НИОКР в химической промышленности региона.

В научной литературе выработаны определенные подходы к оценке влияния мировых нефтяных цен на корпоративные инвестиции.

В частности, в статье Ли Л., Чен Х., Сян Ж.[1] была выявлена корреляция между неопределенностью цен на нефть (далее – НЦН) и инвестиционно-инновационной активностью. Аналогичные выводы были сформулированы в статье Ян Б., Сонг Х. [2]

Вышеуказанная причинно-следственная связь усложнилась ввиду интеграции экологических требований в систему инвестиционных и инновационных отношений. В научных изысканиях в современных условиях весьма значима роль исследований в области изменения климата. О возможностях повышения эффективности технологий смягчения последствий изменения климата (далее — СПИК) в условиях роста нефтяных цен свидетельствуют результаты анализа, опубликованные в статье «На пути к устойчивому развитию: стимулирует ли рост цен на нефть инновации в технологиях смягчения последствий изменения климата?» [3].

На основании анализа влияния политики в области изменения климата на «зеленые» инновации, результаты которого были опубликованы в статье «Экологическая политика и инновации в области возобновляемых источников энергии», был сделан следующий вывод: политика СПИК увеличивает количество «зеленых» патентов, а эффект с течением времени постепенно возрастает [4].

Отдельно следует выделить группу исследований, связанных с изучением тенденций развития корпоративных инвестиций в НИОКР в химической отрасли.

Так, в научной статье «Стремление к устойчивой зеленой химии в исследованиях полимеров» выявлены следующие тенденции развития химии в контексте производства экологически чистых полимеров: экологичность катализаторов, разнообразие сырья, разлагаемость полимеров, рециклинг полимеров, энергосбережение, отказ от опасных химикатов, оптимизация молекулярного проектирования [5].

Авторы научной статьи «Современные и возникающие электрохимические подходы к химическому производству» в процессе исследования широкого спектра подходов к электрохимическим преобразованиям, обладающим потенциалом для химического производства, включая производство водорода, сокращение выбросов диоксида и монооксида углерода (CO2, CO), указали на необходимость инвестиций в НИОКР [6].

Аналогичные выводы сформулировали авторы научной статьи «Потенциальный скрининг анодной химии вместо реакции выделения кислорода в системах электролиза: путь к практическому применению», отметив, что НИОКР в области альтернативной анодной химии в системах электролиза, которая включает в себя модернизацию химических веществ и разложение загрязняющих веществ, способна активизировать соответствующие электрохимические отрасли промышленности [7].

Аналогичные исследования проведены отечественными учеными. В частности, потребность НИОКР в производство водорода в контексте стратегирования отечественной энергетики обоснована в научной статье «Формирование программы «энергетика больших мощностей нового поколения» в неравновесных экономических условиях» [8].

В научной статье «Проблемы производства судовых энергетических установок на базе топливных элементов в Российской Федерации» систематизирован опыт отечественных промышленных предприятий и НИИ в части реализации НИОКР в области мембранных технологий для топливных элементов и электролизных установок [9].

В работе проанализированы подходы к оценке инвестиций в химической отрасли. Результаты авторов показали, что чистая приведенная стоимость (NPV) от реализации проекта с учетом рисков выше, чем при реализации проекта с исходными условиями [10]. Схожие выводы содержатся в работе [11], в которой проведен анализ инновационного проекта по производству химического продукта — формалина. Были получены распределения вероятностей для проекта, определены средние значения изменений его целевых параметров (курса евро к рублю и объемов спроса). Автором подтверждена гипотеза о том, что использование корректных подходов к оценке эффективности инвестиций в инновационные продукты позволяет принимать более взвешенные решения, учитывать риски и выявлять факторы, оказывающие влияние на эффективность инвестиций. Аналогичные выводы сформулированы в статье «Инновации как фактор цифровой трансформации национальной экономики» [12].

Можно также отметить исследования, рассматривающие вопросы финансирования НИОКР в производстве отдельных видов химической продукции. Так, роль НИОКР в развитии производства такой химической продукции, как поливинилхлорид (далее — ПВХ) была исследована авторами научной статьи «Библиометрическое и сопутствующее исследование системной инженерии процессов, применяемой при производстве поливинилхлорида (ПВХ)» На основе проведенного исследования авторами была выявлена общая корреляция между двумя вышеуказанными рейтингами. Три крупнейшие страны-производителя ПВХ — Китай, США и Германия, — также являются ведущими странами с точки зрения результатов НИОКР в области «моделирования» и «ПВХ»; эта корреляция говорит о том, что страны с сильной промышленностью ПВХ, как правило, больше инвестируют в НИОКР [12].

Авторы научной статьи «Индустрия 4.0 и химическая промышленность: технологии, способствующие стратегическому росту химических компаний» в контексте концепции Индустрия 4.0 обосновали потребность инвестиций в НИОКР для модернизации химической промышленности посредством реализации, в частности, широкого спектра стратегий 3D-печати катализаторов, включая методы прямого нанесения чернил (DIW), моделирования плавленого осаждения (FDM), стереолитографии (SLA), цифровой обработки света (DLP), селективного лазерного плавления (SLM) и селективного лазерного спекания (SLS) [14].

Авторы научной статьи «Определяющие факторы, влияющие на предпочтения потребителей в отношении местного парфюмерного продукта (тематическое исследование: множество ароматов)» обосновали необходимость инвестиций в НИОКР в области производства парфюмерии следующим образом: рынок парфюмерии страдает от острой конкуренции со стороны иностранных конкурентов, которые контролируют внутренний рынок по низким ценам, а медленный рост выручки парфюмерных компаний обусловлен массовым маркетингом продаж парфюмерии мелкими конкурентами. Поэтому парфюмерия должна постоянно изучать меняющиеся потребности потребителей и тенденции рынка, чтобы сохранить значительную долю рынка в отрасли [15].

Авторы научной статьи «Выбор научно-исследовательского проекта с использованием метода оценки продукта по взвешенной агрегированной сумме с учетом неопределенных (серых) альтернатив» исследовали потенциал синтеза метода оценки продукта по взвешенной агрегированной сумме (WASPAS) и теории «серых систем» применительно для отбора проектов НИОКР в косметической промышленности [16].

Таким образом, в литературе достаточно широко представлены исследования в области зависимости инвестиций от нефтяных цен. Однако применительно к химической промышленности проблемы финансирования НИОКР в условиях нестабильности нефтяных котировок практически не представлены. Вместе с тем, колебания цен на нефть могут оказывать существенное влияние на экономическую ситуацию и инвестиционную активность в химической промышленности. Изменения цен на нефть могут повлиять на затраты на сырье и энергию, что в свою очередь может оказать влияние на рентабельность и конкурентоспособность предприятий в данном секторе. Нефтяные цены могут быть важным фактором для определения спроса на химическую продукцию. Изменения цен на нефть могут повлиять на спрос на нефтехимическую продукцию, так как многие продукты в химической промышленности производятся из нефти. Поэтому, учет нефтяных цен при планировании инвестиций в НИОКР может помочь предсказать будущий спрос на химическую продукцию и адаптировать производственные мощности соответственно.

Таким образом, изучение значимости нефтяных цен в процессе планирования инвестиций в НИОКР в химической промышленности является важным для принятия обоснованных решений и достижения успешных результатов в данном секторе.

 

Результаты исследования

В химической промышленности региона инвестиции в НИОКР формируются под влиянием множества факторов. Потребность в переосмыслении значимости рынка нефти и иных энергетических ресурсов в контексте склонности к инновационной активности обусловлен общественный запросом в части экологизации мировой и национальной экономических систем.

Целью настоящего исследования является теоретический и эмпирический анализ влияния мониторинга нефтяного рынка на процесс формирования инвестиционного обеспечения НИОКР на предприятиях химической индустрии региона.

В рамках вышеуказанной цели определены следующие задачи. Во-первых, необходимо идентифицировать общие и специфические тренды инвестиционного обеспечения отраслевых инноваций. Во-вторых, следует эмпирически проверить гипотезу относительно значимости цен на нефтяном рынке на инвестиционно-инновационную активность предприятий химической индустрии в разрезе стран мира.

Для эмпирической проверки гипотезы о влиянии нефтяных цен на инвестиционное обеспечение НИОКР на предприятиях химической индустрии региона был использован метод наименьших квадратов для двухфакторной модели (см. формула 1), раскрывающей независимое воздействие двух переменных – нефтяных цен и альтернативной переменной, — на объем инвестиций в НИОКР на предприятиях химической индустрии в разных странах мира.

                      (1),

где: Yi — объем инвестиций корпораций в НИОКР в химической индустрии исследуемой страны за i-ый год (по паритету покупательной способности в ценах 2005 года);

x1i — цена нефти сорта Brent за i-ый год (цена спот в долларах США, по формуле средневзвешенной за год);

x2i — значение индекса S&P 500 за i-ый год (по формуле средневзвешенной за год);

a0, a1i, a2i – регрессоры;

e – случайная ошибка.

 

Для целей данной статьи среди маркерных классов была выбрана нефть Brent, поскольку спотовая цена барреля нефти Brent, которая свободно торгуется на фьючерсном рынке, чаще используется в качестве индикатора цены на нефть, чем спотовая цена барреля нефти WTI.

В данном исследовании используется фондовый индекс S&P 500 в качестве альтернативного показателя цены на нефть марки Brent, который имеет значительное значение для инвестиционной и инновационной активности. Рост индекса S&P 500 часто рассматривается как положительный сигнал для экономики, тогда как его снижение может указывать на потенциальные проблемы. Инвесторы используют фондовый индекс S&P 500 в качестве индикатора для своих портфелей.

С помощью публичной базы финансовых данных, размещенных на платформе Investing.com, была определена динамика средневзвешенных цен спот (в долларах США) на нефть сорта Brent за период 2005-2022 гг. [17].

Интерактивная база данных финансовой платформы Investing.com была также использована для создания первоначального набора данных о годовых изменениях средневзвешенного фондового индекса S&P 500 с 2005 по 2022 год. [18].

Для количественной оценки корпоративных инвестиций в НИОКР, как правило, применяют показатель BERD, динамика которого была определена благодаря публичной базе статистических данных ЕС [19].

Для отраслевой группировки инвестиций корпораций в НИОКР была использована Статистическая классификация видов экономической деятельности в Европейском сообществе (NACE Rev. 2) [20].

Статистика инвестиций корпораций в НИОКР в разрезе 24 стран за период 2005-2021 гг. по виду экономической деятельности «Производство химикатов и химических продуктов» анализировалась только по тем странам, по которым период непрерывных данных по вышеуказанному показателю составил не менее 12 лет.

Обработка данных осуществлялась с использованием программного пакета GRETL.

По результатам анализа были получены следующие результаты.

 

Таблица 1. Результаты эмпирического анализа

страна уравнение регрессии (в скобках под регрессорами указаны стандартные ошибки) период наблюдения Т* R-квадрат
1 Бельгия  Yi = 245 + 0,430*x1 — 0,00685*x2
(37,4)  (0,323)       (0,00844)
2008-2021 14 0,294
2 Болгария  Yi = 5,45 — 0,0711*x1 + 0,00222*x2
(2,57) (0,0237)    (0,000598)
2005-2021 15 0,759
3 Хорватия  Yi = 1,06 + 0,00872*x1 + 0,000390*x2
(0,487) (0,00459)   (0,000117)
2005-2021 17 0,455
4 Кипр  Yi = 0,428 + 0,00222*x1 — 0,000180*x2
(0,237) (0,00205)    (5,36e-05)
2008-2021 14 0,657
5 Чехия  Yi = 30,3 + 0,149*x1 + 0,00353*x2
(7,94) (0,0748)   (0,00190)
2005-2021 17 0,278
6 Эстония  Yi = 2,64 — 0,000694*x1 + 0,000291*x2
(2,64) (0,0208)      (0,000776)
2007-2019 13 0,019
7 Финляндия  Yi = 103 — 0,0203*x1 — 0,00706*x2
(15,3) (0,132)    (0,00346)
2008-2021 14 0,317
8 Германия  Yi = 2794,52 — 1,11*x1 + 0,171*x2
(138)      (1,22)        (0,0314)
2007-2021 15 0,79
9 Венгрия  Yi = 12,3 + 0,0264*x1 + 0,000134*x2
(5,23) (0,0443)    (0,00150)
2005-2020 16 0,03
10 Италия  Yi = 326 — 0,654*x1 + 0,0342*x2
(35,6) (0,313)   (0,00808)
2007-2021 15 0,766
11 Япония  Yi = 4727,61- 1,14*x1 + 0,389*x2
(256)    (1,85)      (0,120)
2005-2016 12 0,573
12 Латвия  Yi = 0,952 — 0,00192*x1 + 0,000119*x2
(0,630) (0,00503)    (0,000141)
2010-2021 12 0,162
13 Литва  Yi = -8,89 + 0,0813*x1 + 0,00565*x2
(5,10)  (0,0440)     (0,00115)
2008-2021 14 0,69
14 Португалия  Yi = 18,1 — 0,0245*x1 + 0,00633*x2
(6,33) (0,0557)    (0,00144)
2007-2021 15 0,697
15 Румыния  Yi = 23,5 + 0,00754*x1 — 0,00702*x2
(13,9) (0,120)        (0,00313)
2008-2021 14 0,382
16 Словакия  Yi = 2,26 + 0,00678*x1 + 0,00108*x2
(1,37)    (0,0129)         (0,000329)
2005-2021 17 0,449
17 Словения  Yi = 11,6 + 0,0749*x1 + 0,00130*x2
(4,93)  (0,0426)    (0,00111)
2008-2021 14 0,227
18 Южная Корея  Yi = -495 + 7,95*x1 + 1,05*x2
(534)  (3,87)        (0,250)
2005-2016 12 0,682
19 Испания  Yi = 200 + 0,0848*x1 + 0,0202*x2
(29,2) (0,252)       (0,00659)
2008-2021 14 0,503
20 Турция  Yi = -35,2 + 1,12*x1 + 0,0449*x2
(37,3)  (0,325)     (0,00854)
2009-2021 13 0,744
21 Великобритания  Yi = 333 — 0,628*x1 + 0,0246*x2
(94,5) (0,712)   (0,0309)
2007-2018 12 0,219

Примечание: Т* — количество наблюдений, лет

 

По виду экономической деятельности «Производство химикатов и химических продуктов» в Республике Кипр, Финляндии, Германии, Японии, Португалии, Румынии, Словакии, Испании цена нефти марки Brent существенно не влияет на объем корпоративных инвестиций в НИОКР, а индекс S&P 500 влияет на вышеуказанные виды инвестиций в значительной мере. В выборке анализируемых стран отсутствовали признаки противоположной ситуация, когда цена нефти марки Brent оказывает значимое влияние на объем корпоративных инвестиций в НИОКР по виду экономической деятельности «Производство химикатов и химических продуктов», а индекс S&P 500 значимого влияния на вышеуказанные виды инвестиций не оказывает.

По виду экономической деятельности «Производство химикатов и химических продуктов» в Болгарии, Хорватии, Чехии, Италии, Литве, Южной Корее и Турции цена нефти марки Brent и индекс S&P 500 существенно влияют на объем корпоративных инвестиций в НИОКР. В Болгарии и, в особенности, в Турции вышеуказанное влияние весьма значительное, а в Италии — умеренное. По виду экономической деятельности «Производство химикатов и химических продуктов» в Хорватии, Италии, Литве и Южной Корее на объем корпоративных инвестиций в НИОКР цена нефти марки Brent влияет существенно меньше, чем индекс S&P 500.

Предприятиям химической индустрии, чья активность в области инвестиций в инновации тесно коррелирует с динамикой нефтяных цен или иными экзогенными факторами, целесообразно применять эффективные инструменты планирования корпоративных инвестиций в НИОКР, адаптированные к условиям неопределенности, в том числе потенциал фьючерсного и опционного рынков.

 

Обсуждение

Региональная дифференциация взаимосвязи корпоративных инвестиций в НИОКР на предприятиях химической индустрии и нефтяных цен гипотетически может быть объяснена отраслевой структурой экономики анализируемых стран. Поэтому необходим дополнительный анализ вышеуказанных факторов для уточнения того, в какой мере цена барреля нефти значима в контексте планирования корпоративных инвестиций в НИОКР по виду экономической деятельности «Производство химикатов и химических продуктов».

Целесообразно уточнение состава переменных с учетом тенденций обеспечения технологического, энергетического и продовольственного суверенитета, объективно требующих переоценки важности нефтяных цен в качестве долгосрочного ориентира в планировании корпоративных инвестиций в НИОКР на предприятиях химической промышленности региона.

Библиографический список:

  1. Li, L., Chen, H., Xiang, J. Oil price uncertainty, financial distress and real economic activities: Evidence from China //Pacific-Basin Finance Journal. – 2023. – Т. 81. – С. 102103
  2. Yang, B., Song, X. Does oil price uncertainty matter in firm innovation? Evidence from China //International Review of Financial Analysis. – 2023. – Т. 88. – С. 102687
  3. Wang, J. Z. et al. Toward sustainable development: Does the rising oil price stimulate innovation in climate change mitigation technologies? //Economic Analysis and Policy. – 2023
  4. Bettarelli, L. et al. Environmental Policies and Innovation in Renewable Energy //IMF Working Papers. – 2023
  5. Cheng, H. N., Gross, R. A. The Pursuit for Sustainable Green Chemistry in Polymer Research //Sustainable Green Chemistry in Polymer Research. Volume 1. Biocatalysis and Biobased Materials. – American Chemical Society, 2023. – С. 1-14.
  6. Biddinger, E. J., Kenis, P. J. A. Current and Emerging Electrochemical Approaches for Chemical Manufacturing //The Electrochemical Society Interface. – 2023. – Т. 32. – №. 2. – С. 41.
  7. Chen, H. et al. Screening potential anodic chemistry in lieu of the oxygen evolution reaction in electrolysis systems: the road to practical application //Energy & Environmental Science. – 2023
  8. Михайлов, В., Кругликов, П., Верткин, М. Формирование программы «энергетика больших мощностей нового поколения» в неравновесных экономических условиях // ЭП. 2023. №5 (183). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-programmy-energetika-bolshih-moschnostey-novogo-pokoleniya-v-neravnovesnyh-ekonomicheskih-usloviyah (дата обращения: 10.12.2023)
  9. Розов, И. В., Титов, С. В., Черных, Е. В. Проблемы производства судовых энергетических установок на базе топливных элементов в Российской Федерации // Научные проблемы водного транспорта. – 2023. – №. 76. – С. 120-131
  10. Васильева, Е. Ю. Оценка эффективности инвестиций в инновации в химической промышленности / Е. Ю. Васильева, Т. Ю. Кудрявцева, Д. В. Овсянко // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2019. – № 9-1. – С. 13-18.
  11. Васильева, Е. Ю. Совершенствование методики оценки эффективности инвестиций в инновации в химической промышленности путем учета вероятности рисков проекта / Е. Ю. Васильева // Бизнес. Образование. Право. – 2020. – № 2(51). – С. 214-220.
  12. Гарипова, В. В. Инновации как фактор цифровой трансформации национальной экономики / В. В. Гарипова, А. В. Коба, Э. Р. Ковалева // Евразийский юридический журнал. – 2020. – № 8(147). – С. 387-388.
  13. González-Delgado, Á. D., Ramos-Olmos, M., Pájaro-Gómez, N. Bibliometric and Co-Occurrence Study of Process System Engineering (PSE) Applied to the Polyvinyl Chloride (PVC) Production //Materials. – 2023. – Т. 16. – №. 21. – С. 6932
  14. Kolhe, N. S. et al. Industry 4.0 and Chemical Industry: The Technology Enablers behind Strategic Growth of Chemical Companies // International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology. – 2023. – Т. 11. — № 1. – С. 58-71
  15. Ginting, P. Y., Dellyana, D. Determinant Influencing Factors For Customer Preferences In Local Fragrance Product (Case Study: Multitude Fragrance) //Journal of Economics and Business UBS. – 2023. – Т. 12. – №. 1. – С. 63-78
  16. Halil, Ş. E. N. R&D Project Selection with Gray-WASPAS Method //The European Journal of Research and Development. – 2023. – Т. 3. – №. 1. – С. 37-45
  17. Исторические данные по фьючерсам на нефть марки Brent [Электронный ресурс] // Investing.com. URL: https://www.investing.com/commodities/brent-oil-historical-data, свободный (дата обращения 10.12.2023)
  18. Исторические данные индекса S&P500 [Электронный ресурс] // Investing.com. URL: https://ru.investing.com/indices/us-spx-500-historical-data, свободный (дата обращения 10.12.2023)
  19. BERD by industry orientation (NACE Rev. 2 activity) [Электронный ресурс] // Eurostat. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/rd_e_berdpfr2__custom_8360928/default/table?lang=en, свободный (дата обращения 10.12.2023)
  20. Statistical classification of economic activities in the European Community [Электронный ресурс] // Eurostat. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/5902521/KS-RA-07-015-EN.PDF, свободный (дата обращения 10.12.2023)

Анализ значимости нефтяных цен в процессе планирования инвестиций в НИОКР в химической промышленности региона Читать дальше »

Анализ состояния и перспектив улучшения индустрии туризма и гостиничного хозяйства Москвы

Введение

Туристическая сфера сегодня – это быстро развивающаяся сфера мировой и российской экономики, которая, несмотря на сложное международное положение и последствия пандемийных ограничений, является одним из драйверов экономического роста и выхода из кризиса.

Государственное регулирование и помощь экономическим субъектам этой сферы происходит  на всех уровнях управления – национальном, региональном и муниципальном. Московское правительство в рамках общей Стратегии развития туризма в РФ до 2030 годы приняло свои соответствующие документы, в которых были отражены особенности развития сферы туризма и гостеприимства в московском регионе. Для укрепления репутации Москвы, как важнейшего  туристического центра, были намечены следующие основные инициативные направления: укрепление и координация деятельности различных структур туристского рынка Москвы;  продвижение  турпродукта города Москвы на туристических рынках за рубежом и в российских регионах; проведение общенациональных и  международных мероприятий и другие подобные меры. В результате принятия этих мер планируется увеличить ежегодное количество туристов и экскурсантов в г.Москве более чем в 1,5 раза за пять лет с 2020 по 2025 год[3].

 

Объем туристического и экскурсионного потока г.Москвы в соответствии с реализацией государственной программы г.Москвы, млн.чел.

Рис.1.Объем туристического и экскурсионного потока г.Москвы в соответствии с реализацией государственной программы г.Москвы, млн.чел.

 

При этом в условиях ухода иностранных операторов с гостиничного рынка крупных городов, таких как Москва и Санкт-Петербург и удорожания зарубежных поездок, возникли реальные перспективы развития внутреннего туризма и, следовательно, роста заполняемости гостиниц в любое время года[4].

При анализе обрабатывались данные статистических материалов Управления Федеральной службы государственной статистики по г. Москве и Московской области. Использовались материалы научных работ по проблемам и перспективам развития гостиничного хозяйства России и г. Москвы, применялись статистические методы анализа динамики, табличный и графический методы.

 

Результаты исследования

В мае 2023 года на совещании российского правительства и Владимира Путина были обсуждены вопросы развития туризма, были предложены ключевые меры поддержки туристического в т.ч гостиничного бизнеса.  Правительством Москвы в программе развития туризма были заложены значительные вливанию из бюджета города Москвы [3].

 

Динамика вливания финансовых ресурсов из бюджета г. Москвы для   туристической программы за 2020-2025 гг.

Рис.2. Динамика вливания финансовых ресурсов из бюджета г. Москвы для   туристической программы за 2020-2025 гг.

 

Из данных рисунка следует, что общий объем финансовых потоков из городского бюджета в продвижение туристического потенциала и туристского продукта г. Москвы возрос с 1 675 млрд. рублей в 2020 году до 4 667 млрд. рублей в 2023 год, т.е практически в 3 раза.

Москва является одним из крупнейших центров делового и развлекательного туризма в нашей стране. По итогам первого полугодия 2023 года в Москве функционирует более 1300 предприятий гостиничного типа, которые единовременно вмещают более 300 тыс. человек. По вместимости номерного фонда Москва занимает первое место в России, уступая по количеству коллективных средств размещения  только Краснодарскому краю[4].

Обобщенная характеристика туриста — «московского гостя» —  заключается в том, что их возраст — от 24 до 45 лет (72%),  доход оставляет от 50 до 100 тыс.рублей, среднее количество дней проживания составляет от 2 до 4 дней, средний гостиничный чек — от 8,4 тыс.рублей до 12,3 тыс. рублей.

За 2022 год в гостиницах Москвы проживало более 8,2 млн.человек, из них более 767 тыс. человек составляли иностранные граждане. Общий доход гостиниц Москвы от предоставляемых услуг составил в 2022 году 74, 3 млрд., рублей, что превысило уровень 2021 года на 10,7 %.[6].

Рассмотрим динамику коэффициента заполняемости московских гостиниц и средней стоимости проживания по сравнению с другими регионами России в августе 2023 года.

 

Динамика показателей эффективности работы гостиничного бизнеса по городам России в августе по сравнению с январем 2023 года, %

Рис.3. Динамика показателей эффективности работы гостиничного бизнеса по городам России в августе по сравнению с январем 2023 года, %

Анализ данных рисунка 3 показывает, что наибольший рост показателей эффективности гостиничного хозяйства произошел в Калининграде, Москва находится на втором месте. Средняя стоимость номера(ADR) выросла в Москве за 8 месяцев на 15,6 %, коэффициент загрузки (OCC)– на 14,6 %.

Положительным моментом также является значительный рост всех показателей в 2022 году по сравнению с 2021 годом: общее число гостиниц выросло на 14,9 %, единовременная вместимость гостиниц–на 26,2%, численность размещенных лиц– на 13,6%. Показательным является также тот факт, что общее число ночевок возросло за год в 2,5 раза, доходы гостиниц увеличились практически в 1,5 раза[1].

Для оценки экономической эффективности гостиничного хозяйства проанализируем различные показатели, такие как: средняя продолжительность проживания(Average Length of Stay), средний доход на гостя (revpac), средний отпускной тариф (ADR), коэффициент загрузки (Occupancy) и др. Рассчитаем данные показатели по Москве за  период 2020-2022 гг.

 

Таблица 1-Динамика качественных показателей эффективности деятельности гостиниц г.Москвы за 2020- 2022 гг.

Показатели 2020 2021 2022 Темп роста 2022 к 2020,%
Среднее число мест на одну гостиницу 207 226 228 110,1
Средний доход на гостя (revpac), руб. 7115,7 6587,1 8900,3 125,1
Средняя продолжительность проживания (Average Length of Stay), суток 2,44 3,79 5,23 214,3
Средний отпускной тариф (ADR)б руб. 2919 1740 1701 58,3
Коэффициент загрузки (Occupancy), % 20,5 35,5 40,1 195,7

 

Данные таблицы 1 показывают увеличение  таких качественных показателей гостиничной индустрии по сравнению с допандемийным периодом, как среднее число мест на одну гостиницу – на 10,1%,средний доход на одного гостя на 25,1%, коэффициент загрузки на 95.7 %,средняя продолжительность проживания – в 2,1 раза. По сравнению с 2020 годом фактически все показатели эффективности гостиничной деятельности в 2022 году показали уверенный рост, что свидетельствует о быстром восстановлении этой отрасли.

Общие тенденции развития гостиничного бизнеса г.Москвы  свидетельствуют о том, что для того, чтобы избежать убытков и удержаться на рынке в непростых экономических условиях необходимо учитывать новые рыночные условия и передовые подходы  к управлению этим бизнесом.

В качестве перспектив для роста рынка гостиничных услуг Москвы можно выделить следующие факторы [2,4,6]:

  • развитие внутреннего туризма и повышение привлекательности Москвы за счет специфических развлекательных мероприятий и внедрения новых подходов в познавательном туризме. В этом направлении Мостуризм сейчас запустил программу Moscow City Pass Express, используя карты которой можно ознакомиться с основными достопримечательностями города   с 15% экономией от цены билетов;
  • переориентация потенциального туристического потока иностранных туристов на азиатские и ближневосточные страны, такие как Китай, Иран, Катар, Турция и ОАЭ, для чего упрощаются визовые режимы, вводятся новые возможности бронирования гостиниц, учитываются специфики требований гостей из этих стран при размещении туристов;
  • расширение предложений оздоровительных услуг и спортивного туризма в отелях для гостей, которые не хотят пропускать постоянные тренировки в период командировок и отдыха;
  • развитие услуг для сектора «цифровых путешественников», которые могут работать удаленно, с предоставлением специально оборудованных рабочих мест, услуг бизнес-центров, оборудованных переговорных для проведения on-line конференций;
  • повышение комфортности условий гостиничного проживания за счет активного озеленения, привлекательного дизайна, расширенного спектра дополнительных услуг и т.п.

Кроме того для эффективного развития гостиничной индустрии необходимо принимать серьезные меры по улучшению деятельности менеджмента этих предприятий. Среди ключевых мер можно отметить:

  • оптимизация операционных и кадровых ресурсов для сокращения их объема в период неполной загрузки;
  • развитие новых каналов продаж и передовых методов бронирования;
  • выбор новых схем работы с поставщиками и подрядчиками;
  • широкое использование рекламных средств;
  • внедрение цифровых технологий в управление отелями и обслуживание гостей.

Стратегические перспективы открываются в этом бизнесе с развитием «зеленых» технологий в гостиничной индустрии. Данные социологических исследований рынка показывают, что большинство гостей гостиничных предприятий, понимают как деятельность гостиничных предприятий приводит к ухудшению экологических параметров[7].

Среди московских отелей можно отметить гостиницу «Radisson Blu Белорусская», которая широко использует экологический подход в своей деятельности. В частности, в гостинице принимаются следующие меры: отказ от использования полиэтиленовых мусорных пакетов; уборка с помощью неагрессивных моющих средств; разделение сбора отходов отеля. Интерес представляет участие в программе Earth Hour:  когда в гостинице выключается еженедельно выключается свет на целый час и зажигаются свечи, что создает особую романтичную обстановку для гостей.

 

Заключение

Результаты исследования показывают, что в туристическом бизнесе и гостиничной индустрии г.Москвы происходят значительные трансформации, определяемые внешними экономическими и политическими факторами. В соответствии с программой развития туризма г. Москвы общее количество туристов и экскурсантов, посещающих столицу, должно вырасти к 2025 году до 28 млн. человек, что в 1,5 раза превысит показатель 2020 года.   Анализ динамики количественных и качественных показателей деятельности гостиниц г. Москвы, показал успешный рост этих  индикаторов в 2022 году по сравнению с 2020 годом, хотя по ряду показателей гостиничный бизнес еще не достиг допандемийного уровня. Показатели эффективности работы московских гостиниц и в 2023 году опережают большинство регионов нашей страны.

Использование новых подходов в расширении рынка гостиничных услуг Москвы, а также повышения качества работы менеджмента с использование новых технологий и методов работы позволит успешно развивать эту отрасль в новых экономических условиях.

Библиографический список:

  1. Управление Федеральной службы государственной статистики[Электронный ресурс]. – URL:  https://77.rosstat.gov.ru/
  2. Гостиницы Москвы. Итоги, цифры 8 месяцев 2023 – URL:https://wtcmoscow.ru/company/news/2189/
  3. Государственная программа города Москвы «Развитие культурно-туристической среды и сохранение культурного наследия»- URL: https://budget.mos.ru/budget/gp/passports/0909
  4. Москва – выбор туриста 2022 // Центр международной торговли. Москва. [Электронный ресурс]. URL: https://corp.wtcmoscow.ru/services/international-partnership/actual/moskva-vybor-turista-2022/
  5. Платонова, Т. Е. Российский гостиничный бизнес — состояние, проблемы и перспективы развития в современной экономике / Т. Е. Платонова // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2023. – № 6-2. – С. 238-242.
  6. Топоровская, Е.В. Анализ рынка гостиничных услуг г. Москвы, решения в области управления гостиничным предприятием категории «пять» звезд в нестабильных условиях внешней среды // Modern Economy Success. 2023. № 5. С. 126 – 132.
  7. Dzhandzhugazova ,E.A., Maksanova, L.B-Zh., Bardakhanova, T.B., Ponomareva I.Y., Blinova, E.A. Ecotourism Development in Russia: Analysis of Best Regional Practices // Ekoloji 28(107) – 2019 – P. 411-415.

Анализ состояния и перспектив улучшения индустрии туризма и гостиничного хозяйства Москвы Читать дальше »

Влияние Логистики 4.0 на формирование логистической стратегии компаний сферы общественного питания

Введение

Актуальность статьи обусловлено тем, что логистическая стратегия  является одним из ключевых бизнес-процессов, и, несмотря на ее важность, компании постоянно сталкиваются с проблемами в этой области. Стратегический менеджмент определяет направление деятельности компании на несколько лет вперед. Менеджеры и владельцы бизнеса, создающие стратегии, должны предвидеть и уметь видеть системно.  Перманентное развитие и усиление конкурентоспособности играют  решающую роль для  любого эффективного бизнеса.

Проблема исследования заключается в недостаточном исследовании вопросов разработки стратегической логистики в условиях цифровой трансформации и отсутствии необходимых фундаментального подхода и рекомендаций в данной области  для бизнеса общепита.

Цель заключается в усилении эффективности логистических процессов на основе выбора вариантов новой стратегии для повышения удовлетворенности клиентов, достижения оптимальных общих затрат на логистику и роста производительности логистической системы.

Новизна статьи заключается в предпринятой авторской попытке определения зависимости влияния Логистики 4.0 на формирование логистической стратегии компаний сферы общественного питания.

Гипотеза исследования: существенное определяющее влияние Логистики 4.0 на формирование логистической стратегии компаний сферы общественного питания.

Методология исследования. Для  исследования систематизированы подходы ученых и бизнес-сообществ. Для достижения цели исследования применен контент-анализ, позволяющий  сформировать комплексное преставление о проблеме и поиска путей их решения. В работе были использованы научные методы: анализ, синтез, индукция, дедукция, аналогия, уточнение и сравнение.

Бизнесы находятся в постоянном поиске эффективной модели собственной идентификации  среди конкурентов и поддерживания интереса со стороны клиентов, в т.ч. с помощью логистики. Одной из ведущих логистических задач успешного и конкурентоспособного предприятия является сокращение сроков доставки, снижение логистических затрат и получения конкурентных преимуществ в части качества логистических услуг. Эффективная логистическая стратегия позволяет влиять на указанные факторы. Логистика – это область, в которой процессы видимы и осязаемы. Именно благодаря таким процессам экономия после оптимизации наиболее заметна. В современных условиях можно наблюдать существенное постоянное повышение интереса бизнеса к созданию логистической стратегии. Новые тенденции, такие как развитие навигации, информационных и коммуникационных технологий трансформируют  возможности, цели и формы логистических стратегий. В настоящее время  компании уже не в состоянии достигать успеха без применения широкого спектра логистических стратегий.

Как правило, логистические стратегии не в достаточной мере согласованы с другими функциональными стратегиями и со стратегиями более высокого уровня.

 

Результаты исследований

В настоящее время публикаций, посвященных логистической стратегии, относительно мало и в них описываются только некоторые выбранные инструменты и их использование для конкретных вопросов и задач [1]. Поэтому для бизнеса важной задачей является обеспечение соответствия логистических стратегий наиболее широким стратегическим целям отдельных предприятий и  и групп компаний, связанных вместе в цепочке поставок.

Предприятия в условиях жесткой конкуренции и часто меняющейся рыночной ситуации должны сосредоточиться на внутренних проблемах и ориентировать свою стратегию на внешние воздействия. В последние годы технологии стремительно развиваются, и бизнесу становится крайне важно  уметь использовать их для разработки логистической стратегии.

При этом, первично до создания эффективной логистической стратегии  предприятие должно иметь определенную миссию, цели, направление и видение. На предприятиях сферы общепита существует проблема недостаточного внимания к разработке современной логистической стратегии. Среди предприятий существуют разные взгляды на логистическую стратегию. У некоторых нет определенной стратегии, а у некоторых есть определенная стратегия для некоторых типов бизнес-логистики, например, логистики распределения. У одних  компаний существует стратегия, определенная материнской компанией. Другие бизнесы могут разработать ее самостоятельно.

Логистическую стратегию можно определить как набор альтернативных решений по работе и поведению логистической системы предприятия, ведущих к достижению логистических бизнес-целей  и описанию того, как система должна реализовать каждый шаг стратегии [2].

В условиях, когда основное внимание компания уделяет повышению эффективности логистики и  ускорению потоков в логистических цепочках, то это может обеспечивать оптимизацию запасов и высвобождению капитала вместе с сокращением логистических затрат. В зрелой рыночной среде активное участие логистики в разработке стратегии компании является предпосылкой конкурентоспособности бизнеса.

Стратегия предприятия определяет миссию и цели бизнеса. К основным целям относятся приоритеты логистической системы предприятия, для достижения которых формируется логистическая стратегия. В итоге это определяет подцели – рост производительности и наращивание экономических бизнес-преимуществ. Для достижения этих целей выбираются различные методы и пути [3]. Контроль реализации постановленных логистических целей обеспечивает логистический контроллинг, позволяющий принимать своевременные корректирующие действия бизнес-процессов.

На логистическую стратегию в современных условиях влияет внешняя среда, преимущественно в виде инновационных разработок и внешних систем. Логистика — это область, где еще есть возможности для снижения затрат и оптимизации процессов, но необходимы первоначальные инвестиции в современные цифровые технологии  в условиях развития Индустрии 4.0 или Четвертой промышленной революции

В последние годы цифровая трансформация в рамках Индустрии 4.0 стала необходимостью для предприятий, т.к. позволяет бизнесу становиться гибким, маневренным и оперативно реагирующим на стремительные изменения. Логистика не является исключением, т.к. перманентно претерпевает существенные трансформации в условиях развития передовых технологий Четвертой промышленной революции, радикально изменяющих логистические процессы и операции.

Современные условия  развития бизнеса предопределяют существенную корреляцию между стратегической логистикой компании и выбранными технологиями Индустрии 4.0.

Бизнес-среда развивается в настоящее время в условиях интенсивных  трансформаций,  ускоряющихся изменения и динамичного развития. За прошедшие годы в логистической сфере возникло множество радикальных изменений, и поскольку технологии продолжают трансформировать мир, их влияние на логистику будет постоянно усиливаться. В итоге это может привести к смене парадигмы в том, как компании оперативно и эффективно доставляют товары клиентам [4]. После пандемии коронавируса логистическая составляющая компаний общепита  испытывает большее, чем когда-либо, давление, требующее улучшения своих бизнес-процессов. Клиента  нужны бесперебойные логистические потоки без сбоев и проблем.

В современных реалиях Индустрия 4.0 существенно влияет на экономику каждой страны, т.к. осуществляет радикальные трансформации не только в логистике, но и целом в самом обществе и экономике мира. Индустрия 4.0 представляет собой осуществление автоматизации и цифровизации с применением новых инновационных технологий. Четвертная промышленная революция основана на соединении Интернета вещей с современными устройствами, которые общаются друг с другом через киберфизические системы и независимы от человека. Фактическое внедрение и последующее использование Индустрии 4.0 и ее технологий на в бизнесе относится и  к логистике, и ко всей цепочке поставок. Индустрия 4.0 приносит трансформационные изменения, обуславливающие и существенные  проблемы, и возможности, влияющие на многие аспекты логистики.

Исследования  в области цифровой трансформации с помощью   Логистики 4.0 в настоящее время имеют ограниченное присутствие в научной сфере. Частичные исследования, проведенные в ряде стран мира,  подтвердили важность цифровых технологий в логистической стратегии для обеспечения непрерывности и эффективного управления логистическими процессами и деятельностью с элементами искусственного интеллекта. Именно данный пробел в исследованиях создает предпосылки для будущих детальных  логистических анализов.

В настоящее время мир развивается в условиях Индустрии 4.0,  характеризуемой внедрением интеллектуальных технологий, которые связывают физический и биологический миры с цифровым миром. Четвертая промышленная революция – это интеграция производства с интеллектуальными информационными и коммуникационными технологиями, позволяющими производить продукцию в соответствии с индивидуальными требованиями клиентов. Индустрия 4.0 отличается от трех предыдущих промышленных революций повышением роли технологий. Отличительным фактором выступает  технологическая политики по созданию инновационной экосистемы. Суть Индустрии 4.0 базируется на бурном развитии цифровых технологий, включающих в себя Интернет вещей и киберфизические системы, искусственный интеллект, робототехнику и др. Четвертая промышленная революция приводит к большей гибкости производственных процессов и предоставляет инструменты, позволяющие более эффективно удовлетворять индивидуальные потребности клиентов. Индустрия 4.0 достигла уже значимых успехов, т.к. охватывает робототехнику и искусственный интеллект, в результате чего машины выполняют тяжелую работу, а автоматизированные роботы выполняют постоянно повторяющиеся операции [5]. В процессе развития Четвертой промышленной революции происходит цифровая революция, принципиально меняющая способы работы людей и использования передовых технологий.  Индустрия 4.0 обеспечивает более высокий уровень эффективности производства благодаря новым, прорывным, интеллектуальным технологиям. Эти технологии также направлены на влияние на социальную и экологическую устойчивость предприятий.

К основным столпам Индустрии 4.0 относятся: промышленный Интернет вещей, киберфизические системы, вертикальная и горизонтальная интеграция программного обеспечения, дополненная реальность, методы прогнозирования, автономные роботы, аддитивные технологии, массовая индивидуализация, инновационные методы сбора и обработки больших данных и многие другие методы анализа данных в реальном времени, использующие потенциал облачных вычислений.  По мнению многих экспертов, именно указанные выше столпы существенно влияют на деятельность в сфере общепита.

Для обеспечения гибкости реагирования  на динамические изменения в глобализированной внешней среде, важно, чтобы логистические стратегии становились наиболее эффективными, гибкими и безопасными. Предприятия могут добивать таких целей путем внедрения технологии Индустрии 4.0 в логистику. Задачей современной логистики является также управление цепями поставок – автоматизация процессов цепочки поставок. Автоматизация логистических бизнес-процессов остается одной из наиболее насущных потребностей, а управление текущим кризисом также затрагивает логистику [6]. Тенденция к цифровизации сделала Индустрию 4.0 неизбежной и играющей ведущую роль в разработке новых логистических концепций. Продолжающаяся цифровая трансформация логистики, включая всю цепочку поставок, является источником конкурентного преимущества. С помощью автономных и цифровых технологий Индустрии 4.0 логистическая стратегия позволит достигать более быстрых доставок и минимизации логистических затрат.

В рамках концепции Индустрии 4.0 активно развивается и Логистика 4.0. Основная цель Логистики 4.0 состоит в ускорении логистических процессов за счет обмена информацией в онлайн-режиме и минимизации ошибок. Преимущества Логистики 4.0 на предприятиях общепита включают: упрощенный мониторинг логистических систем, повышение информированности о логистике, минимизацию потерь затрат, времени и энергии, создание новых бизнес-моделей, создание гибких логистических бизнес-процессов, гибко реагирующих на изменения потребностей клиентов. Преимущества Логистики 4.0 особенно заметны в планировании ресурсов, системах управления транспортировкой, системах управления складами и надстройке интеллектуальных транспортных систем.

Логистика 4.0 в основном использует следующие технологии Индустрии 4.0: виртуальная и дополненная реальность, большие данные, Интернет вещей, современное моделирование, искусственный интеллект, интеллектуальные датчики и автономные роботы.

Таким образом, Логистика 4.0 — это компонент Индустрии 4.0,  обеспечивающий плавную интеграцию цепочек поставок: от закупок и складирования до транспортировки и доставки с применением передовых цифровых технологий и анализа данных для создания интеллектуальной, гибкой и эффективной сети [7]. Такая трансформация способствует созданию взаимосвязанной логистической экосистемы. Организации могут анализировать и использовать данные для улучшения каждой части логистических операций: от эффективности и скорости до устойчивости и обслуживания клиентов.

Первоначальные инвестиции, необходимые для цифровых  технологий, могут быть существенными для бизнеса, становясь  барьером для компаний с ограниченным капиталом. Лидерам может быть сложно оправдать расходы на передовые устройства Интернета вещей, системы искусственного интеллекта или технологии блокчейна, даже если окупаемость инвестиций не будет быстрой.

Кибербезопасность является еще одной ключевой проблемой. С ростом цифровизации и обмена данными возрастает риск кибератак. Защита конфиденциальных данных бизнеса и клиентов имеет решающее значение, однако многим компаниям сферы общепита не хватает ресурсов для инвестирования в сложные меры кибербезопасности.

Успех внедрения Логистики 4.0 во многом зависит от цифровой грамотности сотрудников. Все сотрудники должны быть заинтересованы и готовы научиться использовать любую новую технологию. Денежные и временные затраты на обучение персонала — еще одна значимая статья расходов для  предприятий, работающих с ограниченной прибылью.

Несмотря на эти проблемы, потенциальные преимущества Логистики 4.0 для компаний сферы общепита значительные. Мощные технологии могут повысить операционную эффективность, сократить отходы и улучшить обслуживание клиентов. Отслеживание в режиме реального времени, прогнозная аналитика и автоматизированные процессы могут помочь компаниям оптимизировать свою деятельность и предоставлять услуги, которые отличают их от конкурентов. Прорывные технологии означают, что небольшие компании могут уравнять правила игры с более крупным бизнесом.

Благодаря тщательному планированию, стратегическим инвестициям и сосредоточению внимания на повышении квалификации предприятия могут использовать Логистику 4.0 для стимулирования роста, повышения удовлетворенности клиентов и получения конкурентного преимущества в сегодняшней быстро развивающейся логистической среде.

Компании сферы общепита, которые адаптируются, внедряют инновации и используют возможности Логистики 4.0, не только выживут, но и будут процветать в новых условиях цифровых цепочек поставок. В мире логистики те, кто может доставить нужные товары в нужное место, в нужное время наиболее эффективным и устойчивым образом, всегда будут лидерами.

Основными компонентами Логистики 4.0 являются:

  1. Интернет вещей — это физические устройства, например, датчики, транспортные средства и бытовые приборы, подключенные к Интернету, обеспечивающие обмен и анализ данных. Интернет вещей расширяет возможности отслеживания в онлайн-режиме, мониторинга температуры и технического обслуживания по состоянию. Например, отслеживание транспортных средств значительно повышает видимость товаров. Операторы могут просматривать транспортные средства в своем парке, что снижает риск потерь и помогает операторам перенаправлять поставки в случае аварии или дорожного движения.
  2. Робототехника и автоматизация становятся все более важными в современных логистических операциях — технологии повышения производительности на складах с круглосуточной работой. Такие агрегаты выполняют повторяющиеся и трудоемкие задачи, освобождая персонал для решение более важных и стратегических задач. Такие технологии производят революцию в отрасли: от автоматизированных систем хранения и поиска на складах до автономных транспортных средств и дронов для доставки.
  3. Искусственный интеллект и машинное обучение обеспечивают возможности анализа данных, которые способствуют повышению производительности и эффективности в логистике. Такие технологии позволяют более разумно управлять запасами, прогнозировать спрос и оптимизировать маршруты за счет изучения закономерностей, включения исторических данных и составления прогнозов на основе данных.
  4. Технология блокчейна меняет управление цепочками поставок в рамках Логистики 4.0. Будучи децентрализованным и неизменяемым реестром, блокчейн обеспечивает прозрачный и безопасный метод записи транзакций, повышая отслеживаемость и качество проверки товаров на каждом этапе цепочки поставок. В отрасли, где доверие и подотчетность имеют первостепенное значение, блокчейн может снизить уровень мошенничества и упростить создание и исполнение контрактов.

Влияние Логистики 4.0 на сферу общепита выражается через:

  1. Повышение прозрачности и отслеживаемости. Например, Интернет вещей и блокчейн, позволяют отслеживать товары на каждом этапе цепочки поставок, от поиска до окончательной доставки, повышая операционную эффективность и укрепляя доверие со стороны клиентов. Автоматизация этих процессов с помощью технологий повышает эффективность и снижает риск ошибок.
  2. Повышение эффективности бизнеса. Логистика 4.0 позволяет более точно прогнозировать спрос, оптимизировать маршруты и управлять запасами за счет использования таких технологий, как искусственный интеллект, машинное обучение и расширенная аналитика.

Автоматизированные процессы уменьшают количество человеческих ошибок и повышают производительность, а данные в реальном времени помогают быстро выявлять и устранять недостатки. Результатом является более упорядоченная и эффективная логистическая операция, которая может быстро адаптироваться к меняющейся динамике рынка.

  1. Повышение устойчивости бизнеса. На долю логистики приходится чуть более трети мировых выбросов CO2. Таким образом, экологическая устойчивость стала ключевой проблемой в отрасли. Искусственный интеллект и машинное обучение могут определять оптимальные маршруты транспортировки и доставки, используя данные из таких источников, как транспортные средства, информацию о дорожном движении и исторические данные о маршрутах. Оптимизированные маршруты и грузоподъемность сокращают расход топлива и выбросы, а интеллектуальное складирование сводит к минимуму потребление энергии.
  2. Точная доставка. Благодаря отслеживанию в реальном времени и прогнозной аналитике компании могут обеспечить своевременные и точные поставки даже в самых сложных цепочках поставок. Такая точность учитывается по всей цепочке логистических операций от управления запасами до складских операций, гарантируя, что продукты будут в нужном месте в нужное время.
  3. Сокращение отходов. Разумное использование данных помогает минимизировать потери в логистике. Прогнозная аналитика снижает затоваривание и недостачу запасов, а отслеживание в онлайн-режиме предотвращает потерю поставок.

Технологии также позволяют предприятиям оптимизировать использование ресурсов, способствуя устойчивости отрасли.

Цифровая трансформация в сторону Индустрии 4.0 стала необходимостью для предприятий, поскольку делает их более гибкими, маневренными и отзывчивыми в нынешней бескомпромиссной конкурентной среде. Логистика не является исключением, поскольку она постоянно претерпевает кардинальные преобразования при поддержке революционных технологий Индустрии 4.0, которые фундаментально меняют логистические процессы и деятельность.

 

Заключение

Исследования в области цифровизации логистической трансформации, цифровым технологиям, Индустрии 4.0 в логистике и Логистике 4.0 постоянно развиваются и актуальны в свете продолжающейся промышленной революции. Кроме того, исследования и разработки в данной области создают новые возможности и конкурентные преимущества  для бизнеса в сфере общепита, т.к. на уровне предприятий все еще существует множество пробелов, которые еще не были устранены в процессе развития Индустрии 4.0  Проведенное автором в представленной статье исследование цифровой трансформации логистики в условиях российских предприятий является одним из них.

Библиографический список:

  1. Азарова, С. П. Тенденции развития информационных технологий в сфере услуг общественного питания // Актуальные вопросы экономических наук. №17-2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tendentsii-razvitiya-informatsionnyh-tehnologiy-v-sfere-uslug-obschestvennogo-pitaniya.
  2. Бочаров, В. Ю. Занятость молодежи нового рабочего класса организаций общественного питания в период пандемии // Вестник Санкт-Петербургского университета. Социология. 2022. Т. 15. Вып. 1. URL: https://doi.org/10.21638/spbu12.2022.102
  3. Крылова, Р. В. Современные форматы предприятий индустрии питания // АНИ: экономика и управление. 2017. №4 (21). URL:https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-formaty-predpriyatiy-industrii-pitaniya
  4. Попов, Д.А., Парыгина, Г.С. Общественное питание современной России: утраты и приобретения // Вестник Хабаровского государственного университета экономики и права. 2019. №1 (99). URL:https://cyberleninka.ru/article/n/obschestvennoe-pitanie-sovremennoy-rossii-utraty-i-priobreteniya
  5. Сальникова, К. В. Способ определения оптимального места размещения объектов общественного питания / К. В. Сальникова // Вестник евразийской науки.– 2023. – Т. 15, № 3. – EDN GNFTEA
  6. Теплая, Н.А., Абдулрагимов, И.А., Шигапов, И.И., Михалев, А.П., Горбатко, Е.С. Статистический анализ основных показателей деятельности системы общественного питания в федеральных округах Российской Федерации //Инновации и инвестиции. № 6. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statisticheskiy-analiz-osnovnyh-pokazateley-deyatelnosti-sistemy-obschestvennogo-pitaniya-v-federalnyh-okrugah-rossiyskoy
  7. Бизнес-секреты. 31.05.2023 г. URL: https://secrets.tinkoff.ru/lichnyj-opyt/teremok/

Влияние Логистики 4.0 на формирование логистической стратегии компаний сферы общественного питания Читать дальше »

Современные информационно-аналитические системы принятия управленческих решений нефтегазодобывающими предприятиями

Введение

Современное развитие нефтегазодобывающей промышленности сопровождается ростом разнообразной по видам и форме информации (геолого-геофизической, промысловой, технологической, экономической и др.). И, в первую очередь, это относится к геологоразведочному процессу (ГРР), главная задача которого поддерживать баланс запасов углеводородного сырья (УВ) в компании. Генерация информации в геологоразведке  происходит,  начиная от проведения региональных геологических исследований до результатов интерпретации материалов ГИС в скважине, открывшей залежь (месторождение) УВ. В связи с этим, цифровизация процесса ГРР обусловила, в свою очередь, широкое внедрение в процесс принятия управленческих решений специализированных информационно-аналитических систем (ИАС). Данные системы позволяют решать задачи в области:

  • регионально-зонального прогноза перспектив территорий на поиски месторождений углеводородного сырья;
  • качественной и количественной оценки ресурсной базы активов ГРР;
  • структурированного хранения информации в цифровом виде;
  • принятия управленческих решений в геологоразведочном процессе.

Генерируемые подобными системами результаты позволяют компаниям, также, и разрабатывать стратегические программы геологоразведочных работ. Далее, на примере нескольких крупнейших российский компаний будет проведено рассмотрение возможностей ИАС.

 

Результаты исследования

В ПАО «Газпром» в течение нескольких последних лет для обеспечения процесса формирования программ геологоразведочных работ проводятся мероприятия, направленные на формирование единой Системы управления проектами и портфелями проектов ГРР [1]. Система содержит различные функциональные подсистемы, схематично представленные на рисунке 1. Работая совместно подсистемы позволяют проводить всесторонний анализ лицензионных участков компании (активов ГРР) и формировать выводы о целесообразности и объемах их дальнейшего освоения. Фрагменты модулей подсистем приведены на рисунках 2.

Разрабатываемую систему  в компании используют для формирования портфелей геологоразведочных работ и последующей статической и динамической их оптимизации.

 

Структура системы управления проектами и портфелем проектов  ПАО «Газпром»

Рис. 1. Структура системы управления проектами и портфелем проектов  ПАО «Газпром», по материалам [1]

 

Модули программно-аналитического комплекса оценки портфелей ГРР ПАО «Газпром»)

Рис. 2. Модули программно-аналитического комплекса оценки портфелей ГРР ПАО «Газпром»), по материалам [1]

 

Компания ПАО «Роснефть» разработала информационную систему «Оценка участков недр», которая оперативно анализирует как отдельные, так и объединенные в портфели активы [2]. Система аккумулирует актуальные данные о нераспределенных участках недр из открытых источников, генерирует карты геологической изученности, инфраструктуры, фонда скважин, сейcмосъёмки 2D/3D, лицензионных и аукционных участков.  Программное обеспечение основано на импортозамещающих технологиях, обладает быстрыми инструментами расчетов и гибкой архитектурой. В настоящее время информационный ресурс «Оценка участков недр» введен в промышленную эксплуатацию на предприятиях Компании.

В ПАО «ЛУКОЙЛ» в 2020 году был запущен инвестиционный проект развития информационной системы «Вероятностная оценка перспективных ресурсов углеводородов» (ИС ВОПРУ), [3]. Ранее, в 2019 году ИС ВОПРУ в результате опытной эксплуатации при выполнении геолого-экономической оценки перспективных ресурсов углеводородов, показала свою эффективность. Благодаря скорости выполнения расчетов, структурированному хранению данных и максимально исключённому «человеческому фактору» значительно повысилось качество проведения оценки проектов.

В настоящее время ИС «ВОПРУ» активно используется в дочерних обществах компании. Планируется расширение функционала системы для выполнения вероятностных оценок ресурсов категорий D0 (подготовленные) и D1 (перспективные) по российской классификации. Выполнение ВОПРУ станет ещё точнее и будет производиться как по российским, так и по международным стандартам, включающим распределённый сбор данных и управление ими, выполнение расчётов и подготовку аналитических отчётов. Также следует отметить, что система сможет функционировать на английском языке, что упростит совместную работу с международными аудиторскими компаниями. ​

Аналогичные системы разрабатываются и другими нефтегазодобывающими предприятиями. Однако, несмотря на наличие объективных преимуществ, описанные выше системы обладают и недостатками. Среди последних можно выделить следующие:

  • «механистичность» анализа, отсутствие возможности учитывать результаты концептуального геологического моделирования в полной мере;
  • отсутствие «геологических» инструментов формирования портфелей ГРР потенциально схожих геологических объектов  (по особенностям геологического строения и истории развития, типу коллекторов и ловушек, расположения относительно очагов генерации УВ и путей их миграции и др.). Формирование портфелей происходит на основе математического аппарата (например — целочисленной «бинарной» оптимизации), учитывающего схожесть величин технико-экономических показателей;
  • отсутствие возможности учесть эффект синергии от формирования различных портфелей ГРР.

Можно привести еще примеры недостатков данных систем, исходя из сегодняшнего их уровня автоматизации. Однако, общим для них всех будет, то, что их следует рассматривать как эффективный инструмент начального этапа формирования стратегических программ геологоразведочных работ нефтегазодобывающими компаниями, обеспечивающего специалистов, принимающих управленческие решения, геолого-экономическими показателями эффективности освоения активов.

 

Выводы

Таким образом, дальнейшее развитие и внедрение в корпоративные  информационно-аналитические системы алгоритмов геолого-экономических оценок портфелей (объектов) ГРР, учитывающих особенности процессов генерации углеводородов, формирования их скоплений и другие геологические процессы, в пределах региона проведения работ, позволят  нефтегазодобывающим компаниям свести к минимуму риски получения отрицательных результатов поисково-разведочных работ и максимизировать экономический эффект от проводимых геологоразведочных работ.

Библиографический список:

  1. Кисленко, Н.А., Литвин, Ю.В., Кулик, В.С., Фисенко, Д.Г. О разработке программно-аналитического комплекса оценки, формирования и эффективного управления проектами и портфелями проектов геологоразведочных работ на лицензионных участках Группы Газпром. Презентация. [Электронный ресурс]. – URL: Ссылка: https://nedra.gazprom.ru/d/textpage/d0/208/v.s.-kulik-niigazehkonomika.pdf (дата обращения: 04.05.2022).
  2. Роснефть развивает технологии оценки недр. Информационное сообщение. Дата публикации 29 апреля 2022. [Электронный ресурс]. – URL: https://neftegaz.ru/news/Geological-exploration/735798-rosneft-razvivaet-tekhnologii-otsenki-nedr/ (дата обращения: 02.05.2022).
  3. ЛУКОЙЛ-технологии начали инвестпроект по развитию вероятностной оценки перспективных ресурсов углеводородов. Информационное сообщение. Дата публикации 20 февраля 2020г. [Электронный ресурс]. – URL:   https://technologies.lukoil.ru/ru/news/news?rid=453224    (дата обращения: 02.05.2022).

Современные информационно-аналитические системы принятия управленческих решений нефтегазодобывающими предприятиями Читать дальше »

Налоговое администрирование: теоретические подходы к определению понятия

Введение

В настоящее время нет законодательного определения понятия «налоговое администрирование». Более того, термин «налоговое администрирование» не применяется ни в Налоговом кодексе, ни в иных нормативных правовых актах. Этот термин стал применяться относительно недавно в научных и публицистических материалах.

Налоговое администрирование, как особый научно-практический процесс, по своему содержанию и организации является довольно объёмным. Оно включает в себя принципы налогообложения, которые сформировались в течении истории и модернизировались совместно с наукой. Налоговое администрирование занимает ведущую позицию в системе управления экономикой.

Развитие цифровых технологий и научно-технического прогресса привели к тому, что в течение последнего десятилетия основным направлением деятельности Федеральной Налоговой Службы Российской Федерации является совершенствование налогового администрирования.

 

Результаты исследований

На сегодняшний момент не существует единой трактовки понятия налоговое администрирование, но в данной работе мы попытались дать наиболее четкое определение налогового администрирования, сравнив подходы различных учёных по данному вопросу.

Как отмечается в научной литературе, проблема отсутствия единого и однозначного понимания категории налогового администрирования в теории поднимается практически каждый раз, когда исследователи пытаются высказать своё авторское видение сущности данного термина.

В последние годы понятийный аппарат налогового администрирования активно исследуется российскими и зарубежными авторами, которые рассматривают налоговое администрирование в узком и широком смысле.

В данной статье исследованы научные работы по налоговому администрированию российских учёных, таких как: Лев М.Ю.; Молчанов Е.Г.; Лобачев А.А.; Кузнецов Л.Д.; Ляпина Т.М. и др.

Изучение учебной и научной литературы приводит к выводу о существовании двух подходов к трактовке дефиниции «налоговое администрирование».

Например, Лев М.Ю., Болонин А.И., Лещенко Ю.Г. используют широкую трактовку понятия и сходятся во мнении, что налоговое администрирование является способом государственного управления в сфере налогообложения и непосредственно способствует укреплению экономической безопасности налоговой системы государства. Налоговое администрирование — один из ключевых элементов механизма управления государственными услугами.

Также широкую трактовку понятия использует Лобачев А.А. По его мнению: «Налоговое администрирование — это особый научно-практический процесс, который достаточно емок по содержанию, организации и условиям целевых установок. Сюда входит разработка правовой базы налогообложения на основе исторического опыта, инновационных технологий и передовой практики, создание условий для функционирования элементов налогового механизма (планирование, контроль, мониторинг)».

Узкой трактовки понятия придерживается Молчанов Е.Г. В его понимании: «Налоговое администрирование — это часть управления налоговой системой, обеспечивающая полноту и своевременность поступления налогов и сборов в бюджет государства.

По мнению Ляпиной Т.М., которая рассматривает понятие в узком смысле, налоговое администрирование — это процесс управления налоговым производством, реализуемый налоговыми органами и налоговыми администрациями, обладающими определёнными властными полномочиями в отношении налогоплательщиков и плательщиков сборов.

Одно из наиболее полных определений налогового администрирования в узком смысле было предложено профессором Кузнецовым Л.Д. Он считает, что «налоговое администрирование — это совокупность норм (правил), методов, приёмов и средств, при помощи которых специально уполномоченные органы государства осуществляют деятельность в налоговой сфере, направленную на контроль за соблюдением законодательства о налогах и сборах, за правильностью исчисления, полнотой и своевременностью внесения в соответствующий бюджет налогов и сборов, а в случаях, предусмотренных законодательством РФ, за правильностью исчисления, полнотой и своевременностью внесения в соответствующий бюджет иных обязательных платежей».

Таким образом можно сказать о том, что налоговое администрирование является средством реализации налоговой политики и важной частью налогового процесса и представляет собой совокупность процессуальных действий, направленных на своевременное исполнение налоговой обязанности, создание комфортных условий для уплаты налогоплательщиками налогов и сборов, а также обеспечение законных прав и интересов участников налоговых правоотношений.

По нашему мнению, не следует отождествлять налоговое администрирование с управлением налоговой системой в целом, но и не следует «сужать» до налогового контроля.

Управление налоговой системой наряду с налоговым администрированием включает прежде всего деятельность законодательных органов по разработке основных принципов, форм и методов организации налоговых отношений, что составляет содержание законодательства о налогах. Налоговое администрирование, являясь важнейшей компонентой общего процесса управления налоговой системой государства, представляет собой управленческую деятельность государственных органов, направленную на реализацию законодательных норм.

Целью налогового администрирования следует считать обеспечение стабильного уровня налоговых поступлений в бюджетную систему в условиях оптимального сочетания методов налогового регулирования и налогового контроля на базе основных принципов налогообложения, а именно:

  • принцип бюджетного федерализма (установлены чёткие налоговые полномочия между различными уровнями государственной власти);
  • принцип единства (налогообложение едино на всей территории страны и для всех физических и юридических лиц одной категории);
  • принцип нейтральности (налогообложение нейтрально в отношении форм и методов законной экономической деятельности);
  • принцип однократности обложения (один и тот же объект облагается одним видом налога и только один раз за период);
  • принцип определённости (налогоплательщик осведомлён о размере налога, способе и времени платежа заранее);
  • принцип удобства (налогообложение удобно при взимании налогоплательщику и устраивает его по времени);
  • принцип умеренности (налогообложение соразмерно доходам налогоплательщика и не приводит к самоликвидации как хозяйствующего субъекта);
  • принцип справедливости (всеобщность обложения и равномерность распределения налогового бремени между налогоплательщиками соразмерно доходам);
  • принцип экономичности (издержки при взимании должны быть минимальны);

Налоговое администрирование должно быть направлено на соблюдение баланса интересов государства и налогоплательщиков.

Налоговое законодательство должны исполнять и сами налоговые органы, в том числе при проведении контрольных мероприятий в части реализации процедурных и процессуальных норм налогового законодательства.

Выполнение контрольных действий налоговыми органами невозможно без организационного, методологического и методического обеспечения их деятельности.

Формами организационного и методического обеспечения деятельности выступают: определение структуры и функциональных обязанностей (иерархия) различных уровней налоговых органов; разработка форм и содержания отчетности налогоплательщиков по налоговым платежам; процедуры представления, обработки и проверки налоговой отчетности налогоплательщиков; порядок регулирования налоговых платежей (предоставление налогового кредита) и применения налоговых санкций; планирование и прогнозирование налоговых платежей.

 

Выводы

Таким образом, налоговое администрирование представляется более узким понятием, в сравнении с общим понятием «управление налоговой системой», но более широким, чем налоговый контроль.

Управление налоговой системой представляет собой комплекс мероприятий на уровне законодательной и исполнительной власти, представленных методами и приемами, которые планомерно влияют на налогообложение в целях обеспечения финансирования нужд государства и общества.

Налоговое администрирование включает в себя контроль за исчислением и уплатой налогов и сборов налогоплательщиками, а также организационное и методическое обеспечение контрольной деятельности.

Таким образом, помимо собственно контрольных действий в сфере налогообложения, налоговое администрирование предполагает и их организационно-методическое обеспечение, которое включает в себя:

  • определение структуры и функциональных обязанностей различных уровней налоговых органов;
  • разработка форм и содержания отчетности налогоплательщиков по налоговым платежам;
  • процедуры представления, обработки и проверки налоговой отчетности налогоплательщиков;
  • порядок регулирования налоговых платежей (предоставление налогового кредита) и применения налоговых санкций;
  • планирование и прогнозирование налоговых платежей и т.д.

Развитие национальной экономики требует применения инновационных методов налогового администрирования, которые позволят стабилизировать и увеличить налоговые поступления в федеральный и региональные бюджеты. Важную роль в модернизации налогового администрирования играет цифровая трансформация. Она позволяет использовать инновационные цифровые технологии для минимизации налоговых разрывов, увеличения поступления налогов, а также для сокращения доли теневой экономики.

Следовательно, в условиях цифровой трансформации экономики налоговое администрирование можно определить как совокупность контрольных действий со стороны государственных органов за исчислением и уплатой налогов и сборов налогоплательщиками на основе внедрения цифровых технологий, а также организационное и методическое обеспечение контрольной деятельности с целью минимизации административных затрат.

В условиях цифровой экономики появляется возможность внедрения в процесс налогового администрирования новых информационных технологий, что повышает его качество и эффективность. Имплементация налоговыми органами современных IT-инструментов в условиях сформированной цифровой среды способна привести к минимизации рисков несоблюдения налогоплательщиками налогового законодательства, максимизировать эффективность налогового администрирования.

Цифровая трансформация налогового администрирования — это долгий путь, который займет много лет и потребует согласования многих элементов для реализации всех преимуществ. Потребуется разработка многих структурных элементов будущего налогового администрирования совместно с другими правительственными органами, представителями частного сектора и на международном уровне. Это позволит принимать более взвешенные и эффективные управленческие решения в сфере управления налогообложением.

Библиографический список:

  1. Конституция Российской   Федерации   (принята   всенародным голосованием  12.1993)  (с  учетом  поправок,  внесенных  законами  РФ  о поправках к Конституции РФ от 30.12.2008 N 6 — ФКЗ, от 30.12.2008 N 7-ФКЗ, от 05.02.2014  N  2-ФКЗ, от 21.07.2014 N 11-ФКЗ) [Электронный ресурс]//Правовой сайт «Консультант Плюс» — 2023 — Режим доступа: [http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_28399/];
  2. Налоговый кодекс Российской Федерации от 05.08.2000 No 117-ФЗ (принят ГД ФС РФ 19.07.2000), (ред. от 13.04.2016) [Электронный ресурс]//Правовой сайт «Консультант Плюс» — 2023 — Режим доступа: [http://www.consultant.ru/document/Cons_doc_LAW/];
  3. Налоговый кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 05.08.2000 N 117-ФЗ (ред. от 28.05.2022)[Электронный ресурс]//Правовой сайт «Консультант Плюс» — 2023 — Режим доступа: [http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_28165/6e508f67e051bccbe249e6f0aebb2fa31f61a111//];
  4. Кузнецов, Л.Д. Налоговое администрирование как элемент налоговой системы России – 2020. – № 12. – Вестник Московского университета МВД России № 1 – 2020

[https://cyberleninka.ru/article/n/nalogovoe-administrirovanie-kak-element-nalogovoy-sistemy-rossii/viewer];

  1. Лев, М.Ю., Болонин, А.И., Лещенко, Ю.Г. Налоговое администрирование как механизм укрепления экономической безопасности налоговой системы государства // Экономическая безопасность. – 2022. – Том 5. – № 2. – С. 525-546. [https://1economic.ru/lib/114626];
  2. Лобачев, А.А. Некоторые вопросы осуществления налоговыми органами административного контроля в России – 2023. – № 12. Образование и право № 1 – 2023 [https://cyberleninka.ru/article/n/nekotorye-voprosy-osuschestvleniya-nalogovymi-organami-administrativnogo-kontrolya-v-rossii];
  3. Ляпина ,Т.М. Налоговое администрирование: учебное пособие для вузов / Т. М. Ляпина. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2023. — 235 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-11285-6. — Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [https://urait.ru/bcode/534593] (дата обращения: 24.12.2023).
  4. Молчанов, Е.Г. Инновационные инструменты налогового администрирования в условиях действия программы «Цифровая экономика в Российской Федерации» // Учет и статистика. 2023. N [https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsionnye].

Налоговое администрирование: теоретические подходы к определению понятия Читать дальше »

Корзина для покупок
Прокрутить вверх