Применение методов искусственного интеллекта и методов машинного обучения для построения инвестиционных маршрутов, направленных на поиск балансовых моделей между частными и государственными источниками финансирования, имеют высокую актуальность в связи с текущими задачами импортозамещения и обеспечения технологического суверенитета в Российской Федерации. Системы поддержки принятия решений, моделирующие сценарии развития бизнеса на основе размеченных данных, могут выступать инструментом снижения рисков проектов импортозамещения и проектов обеспечения технологического суверенитета, а также венчурных и иных высокотехнологичных проектов за счет раннего интегрированного планирования на ранней стадии развития проекта и ранней балансировки возможностей разработчика и инвестора для балансирования различных источников финансирования как частных, так и мер государственной поддержки, на разных стадиях развития проекта. Одним из направлений данного исследования является разработка (способа) машинного обучения и искусственного интеллекта на основе сверхточной нейросети, позволяющей автоматизировать задачу навигации технологических проектов по инструментам инвестиционного финансирования, и построения непрерывного мультиагентного инвестиционного маршрута, что позволит снизить риски технологических проектов в части своевременного получения инвестиций как частных, так и мер государственной поддержки, за счет применения алгоритма как помощника соединения стадии развития проекта, типа проекта, с типом источника финансирования. Целью данного исследования являлись стратегирование разработки, внедрения и масштабирования применения методов искусственного интеллекта и сценарного мультиагентного моделирования для решения экономических координационных задач привлечения частно-государственного финансирования через инструмент персональных инвестиционных маршрутов и интегрированных инвестиционных маршрутов. В ходе исследования обоснована актуальность стратегирования разработки, внедрения и масштабирования интегрированных инвестиционных маршрутов, определены принципы построения персональных и интегрированных инвестиционных маршрутов, разработан чек-лист проверки персонального и интегрированного инвестиционного маршрута, разработана методика построения персонального и интегрированного инвестиционного маршрута с применением алгоритмов искусственного интеллекта. На основе персональных и интегрированных инвестиционных маршрутов привлечения финансирования с применением алгоритмов искусственного интеллекта обоснована возможность стратегирования экономических потенциалов развития территории, в части привлечения дополнительных источников финансирования через мультиагентное моделирование финансово-хозяйственного взаимодействия отдельных инвестпроектов и интегрированных инвестпроектов, а также оценка влияния реализации инвестиционного проекта или проектов на длинные мультипликативные экономические эффекты и усиление отраслевой и межотраслевой кооперации, что, в свою очередь, содействует инвестиционной привлекательности территории. В исследовании использовали теорию стратегии и методологии стратегирования академика В. Л. Квинта.
Идентификаторы и классификаторы
Применение методов искусственного интеллекта (ИИ) и методов машинного обучения для выполнения задач маршрутизации с последующим прогностическим моделированием оптимальной стратегии действий становится эффективным инструментом в прикладном применении к развитию инновационной экономики. Системы поддержки принятия решений, предлагающие возможные пути развития бизнеса и предлагающие решения на основе размеченных сетов данных, становятся драйверами как для стартапов, так и для крупных корпораций, работающих в сфере развития новых технологий.
Список литературы
1. Бахвалов Л. А. Моделирование систем. М.: Московский государственный горный университет, 2006. 294 с.
2. Квинт В. Л. Стрaтегическое упрaвление и экономикa нa глобaльном формирующемся рынке. М.: Бизнес Aтлaс, 2012. 627 c.
3. Квинт В. Л. Концепция стратегирования. T. 1. СПб.: СЗИУ РАНХиГС, 2019. 132 с. EDN: VUMJTW
4. Квинт В. Л., Хворостяная А. С., Сасаев Н. И. Авангардные технологии в процессе стратегирования // Экономика и управление. 2020. Т. 26. № 11. С. 1170-1179. DOI: 10.35854/1998-1627-2020-11-1170-1179 EDN: MRMAOU
5. Кондратьев В. В. Модельно-ориентированный системный инжиниринг 2.0. М.: МФТИ, 2021.
6. Кондратьев В. В., Тищенко Е. Б. Архитектурный инжиниринг гибридных моделей, включающих цифровые двойники и машинное обучение // Экономические стратегии. 2023. Т. 25. № 5. С. 94-99. EDN: HFVUFI
7. Кондратьев В. В., Тищенко Е. Б. Стратегия пошагового расширения системных инструментов цифрового инжиниринга с искусственным интеллектом // Экономические стратегии. 2024. Т. 192. № 6. EDN: CLBDPS
8. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д. Национальная стратегическая сила стран, международная торговля и экономическая успешность стран в нестабильном мире // Стратегирование: теория и практика. 2023. Т. 3. № 3. С. 277-297. DOI: 10.21603/2782-2435-2023-3-3-277-297 EDN: JOBJHC
9. Макроэкономические эффекты развития атомной энергетики (методология и практические оценки): научный доклад / Ю. В. Черняховская [и др.]. М.: Международные отношения, 2018. 71 с. EDN: YNOEWD
10. Морозов А. А., Тищенко Е. Б. Искусственный интеллект как инструмент построения персональных инвестиционных маршрутов для технологических проектов // Интеллектуальные системы. Теория и приложения. 2022. Т. 26. № 1. С. 427-431. EDN: FSYFOB
11. Стратегирование технологического суверенитета национальной экономики / В. Л. Квинт [и др.] // Управленческое консультирование. 2022. № 9(165). С. 57-67. DOI: 10.22394/1726-1139-2022-9-57-67 EDN: RZGDLM
12. Тищенко Е. Б., Морозов А. А. Искусственный интеллект как инструмент снижения рисков венчурных проектов (на примере построения персональных инвестиционных маршрутов) // Ломоносовские чтения-2022, Москва, 18-20 апреля 2022 года. М.: Экономический факультет МГУ имени М. В. Ломоносова, 2022. С. 364-373. EDN: ILJQKC
13. Тищенко Е. Б., Славянцев М. В. Стратегический анализ межстрановой координации реиндустриализации индустрий (на примере потенциала кооперации России и Египта) // Стратегирование: теория и практика. 2023. Т. 3. № 2. С. 158-171. DOI: 10.21603/2782-2435-2023-3-2-158-171 EDN: WGHZWV
14. Тищенко Е. Б., Славянцев М. В. Стратегирование координации организаций строительного комплекса стран БРИКС в условиях экономики данных // Стратегирование: теория и практика. 2024. Т. 4. № 1. С. 110-132. DOI: 10.21603/2782-2435-2024-4-1-110-132 EDN: MFMMQQ
15. Тищенко Е. Б., Славянцев М. В. Стратегирование интероперабельности центров научной мысли России и Африки // Стратегирование: теория и практика. 2023. Т. 3. № 4. С. 441-453. DOI: 10.21603/2782-2435-2023-3-4-441-453 EDN: ZCFYCU
16. Abdo M., Dawi M. Risk & finance in public-private partnership (PPP) // Infrastructure Development in Sudan. 2021. Vol. 12. № 1.
17. Balancing private and public interests in public-private partnership contracts through optimization of equity capital structure / D. Sharma [et al.] // Transportation Research Record. 2010. Vol. 2151. P. 60-66. DOI: 10.3141/2151-08 EDN: OCGQJR
18. Chen B-L., Liou F-M., Huang Ch-P. Optimal financing mix of financially non-viable private-participation investment project with initial subsidy // Engineering Economics. 2012. Vol. 23. № 5. P. 452-461. DOI: 10.5755/j01.ee.23.5.3130 EDN: YFGFWR
19. Cross-industry principles for digital representations of complex technical systems in the context of the MBSE approach: A review / N. Bolshakov [et al.] // Applied Sciences. 2023. Vol. 13. № 10. DOI: 10.3390/app13106225 EDN: WGWOIK
20. Du J., Wu H., Jin R. Capital structure of public-private partnership projects: a sustainability perspective // Sustainability. 2019. № 11. P. 3505. DOI: 10.3390/su11133505
21. Du J., Wu H., Zhao X. Critical factors on the capital structure of public-private partnership projects: a sustainability perspective // Sustainability. 2018. Vol. 10. № 6. P. 2066. DOI: 10.3390/su10062066
22. Engel E., Fischer R., Galetovic A. The basic public finance of public-private partnerships. The basic public finance of public-private partnerships, Center Discussion Paper. 2007. № 957.
23. Guo J., Kato H. Role of government equity investment in capital structure of project finance: global evidence from PPP projects in developing countries // Journal of Construction Engineering and Management. 2024. Vol. 150. № 10. https://doi.org/1061/JCEMD4.COENG-13967. EDN: KXGDQW
24. Fathi M., Shrestha P. Funding and finance analysis of public-private partnership highway projects: exploratory study // Journal of Legal Affairs and Dispute Resolution in Engineering and Construction. 2021. № 13. P. 11. DOI: 10.1061/(ASCE)LA.1943-4170.0000477 EDN: NXSJKE
25. Ismail S. A systematic review of research on private finance initiative (PFI) and public private partnership (PPP) // International Journal of Economics, Management and Accounting. 2011. Vol. 19. № 3. DOI: 10.31436/ijema.v19i3.199
26. Konrad T. Management Control in Public-Private Partnerships. 2018. DOI: 10.1007/978-3-658-22868-2
27. Laishram B., Kalidindi S. Criteria influencing debt financing of Indian PPP road projects: a case study // Journal of Financial Management of Property and Construction. 2009. Vol. 14. № 1. P. 34-60. DOI: 10.1108/13664380910942635
28. Laishram B., Kalidindi S. Desirability rating analysis for debt financing of public-private partnership road projects // Construction Management & Economics. 2009. Vol. 27. № 9. P. 823-837. DOI: 10.1080/01446190903222387
29. Linh N. N., Wang X., Thuy H. T. Financing a PPP project: sources and financial instruments - case study from China // International Journal of Business and Management. 2018. Vol. 13. № 10. P. 240-248. DOI: 10.5539/ijbm.v13n10p240
30. Sar B. E. PPP Understanding Public-Private Partnership. 2022. DOI: 10.13140/RG.2.2.15591.93607
31. Sabolová V., Tetrevova L. Alternative forms of financing PPP projects. 2010. DOI: 10.3846/bm.2010.026
32. Sinha A., Jha K. Financing constraints of public-private partnership projects in India // Engineering, Construction and Architectural Management. 2019. DOI: 10.1108/ECAM-06-2018-0237
33. The financial structure of private finance initiative projects / A. Akintoye [et al.] // 17th Annual ARCOM Conference, 5-7 September 2001, University of Salford. Association of Researchers in Construction Management. 2001. Vol. 1. P. 361-369.
34. Visconti R. M. Managing healthcare project financing investments: a corporate finance perspective // Journal of Investment and Management. 2013. Vol. 2. № 1. P. 10-22. DOI: 10.11648/j.jim.20130201.12
35. Yescombe E. R., Farquharson E. Public-Sector Support for PPP Contracts. 2018. DOI: 10.1016/B978-0-08-100766-2.00018-8
36. Zhao Yu., Cao F. Research on China’s PPP Financial Affordability Evaluation // Journal of World Economic Research. 2018. Vol. 7. № 2. P. 64-72. DOI: 10.11648/j.jwer.20180702.13
Выпуск
Другие статьи выпуска
В условиях чрезвычайного периода особое значение приобретает обсуждение и утверждение единых методологических стандартов стратегирования инновационных кластеров. Именно эффективная методология стратегирования кластеров при этом имеет решающее значение в стимулировании инновационного развития. Согласно данным, приведённым в настоящем исследовании, в российской действительности необходимо использовать методологию стратегирования академика В. Л. Квинта для обеспечения стратегического успеха в развитии системы инновационных кластеров. При этом в процессе разработки и реализации стратегии стратегическим лидерам, а также группе лиц, ответственных за разработку стратегии, необходимо придерживаться пятнадцати ключевых правил стратегического мышления, подробно проанализированных в настоящей работе.
Одним из важных импульсов развития туристской отрасли стала переориентация профессиональных участников рынка национальной туристской индустрии и жителей России на внутренний туризм. На внутренний туристский спрос оказывает влияние рост цен на услуги транспортировки туристов. В связи с этим актуальным становится автомобильный туризм как разновидность более выгодных для бюджета семьи и компаний форм путешествий. Вологодская область, обладая историко-культурным и природным потенциалом, перспективна для развития автотуризма. Актуальность исследования определена необходимостью выявления стратегических приоритетов развития автомобильного туризма, которые позволят нарастить автомобильный поток туристов и увеличить объемы потребления туруслуг. По результатам картографического анализа дорожной инфраструктуры региона выявлены следующие барьеры развития автотуризма: высокая доля автодорог, не отвечающих нормативным требованиям, неравномерное распределение объектов придорожного сервиса на основных турмаршрутах, географическая удаленность центров притяжения туристов. На основе анализа трендов, факторов внешней и внутренней среды сформулированы стратегические приоритеты развития автотуризма в Вологодской области. В качестве инструмента для реализации выявленных приоритетов предложена разработка концепции развития объектов придорожного сервиса.
В работе предложена новая стратегическая концепция инновационного информационного моделирования (Innovation Information Modelling) на основе цифровой технологии, позволяющей создавать цифровой двойник процесса внедрения инновации в строительном проекте и использовать его на всем жизненном цикле объекта строительства от проектирования до эксплуатации. Концепция открывает новые возможности перед строительными организациями, в том числе позволяет эффективнее стратегически выстраивать управление внедрением и использованием инноваций, тщательно контролировать процессы и оперативно принимать решения в случае изменения внешних или внутренних условий проекта.
Проблемное поле кадрового обеспечения отечественного здравоохранения представляет собой остроактуальную сферу приложения для исследовательских усилий в области стратегирования. Объектом исследования являлся кадровый потенциал системы отечественного здравоохранения в глобальном контексте и региональном разрезе. Основной теоретико-методологический подход - концептуальные положения теории стратегирования академика В. Л. Квинта. Проведен анализ динамики ряда показателей кадрового потенциала сферы здравоохранения в России с начала текущего столетия, изменений в его возрастной и региональной структуре, характера и интенсивности воспроизводства. Показана целесообразность учета закономерностей воспроизводства кадрового потенциала для уверенного и эффективного его стратегирования. Ключевыми принципами стратегирования кадрового обеспечения системы здравоохранения являются: понимание и постоянное обновление знаний о закономерностях воспроизводства кадрового потенциала - через качественный его мониторинг и анализ его результатов, учет региональных особенностей; понимание и использование глобальных тенденций в развитии здравоохранения, в том числе использование цифровизации как глобального процесса для оптимизации труда медработников и повышения его эффективности; уточнение потребностей здравоохранения в специалистах с учетом текущего и прогнозируемого изменения структуры заболеваемости, технологического развития медицины, возможности новых неожиданных вызовов уровня прошедшей пандемии и иных медицинских потребностей граждан; учет, выявление, инструментализация и институализация факторов, способствующих росту кадрового потенциала и снижающих его потери. Конечно, при этом необходимо координировать потребности отрасли с потребностями в кадрах других отраслей, прежде всего, требующих работников высокого интеллектуального уровня. Также необходимо учитывать возможности повышения квалификации, переподготовки, привлечения (и переквалификации) зарубежных настоящих и будущих специалистов.
В статье обосновывается необходимость разработки концептуальной модели стратегирования социально-экономического развития ресурсоориентированных регионов. Теоретической основой исследования является теория стратегии и методология стратегирования Иностранного члена РАН, профессора В. Л. Квинта. Разработанная модель содержит описание этапов и ключевые акценты анализа трендов, анализа внутренней среды, формирования миссии, разработки системы стратегических приоритетов и их оценки с использованием различных математических, статистических и когнитивных методов, а также разработки блока сценарных условий. Показано, что разработанная модель может быть использована для разработки стратегий ресурсоортентированных регионов, а также расширена для применения в региональном стратегирования в целом.
На фоне санкций со стороны западных стран наблюдаются заметные изменения во внешней политике России, которые оказывают значительное влияние на ее торговые отношения с международными партнерами, во внешнеторговой стратегии РФ происходит «поворот на Восток». Стратегирование торговых потоков с помощью эконометрического моделирования позволит выявить наиболее важные факторы, влияющие на объемы торговли России со странами Азии в условиях санкций. Целью исследования является оценка перспектив развития торговых отношений между Россией и отдельными странами Восточной и Юго-Восточной Азии. Объектом исследования выступают международные торговые отношения между Российской Федерацией и странами Восточной и Юго-Восточной Азии (Китай, Индия, Вьетнам и Сингапур). Авторами были использованы такие методы, как сравнительный анализ, эконометрическое и графическое моделирование. Полученные в ходе проведения исследования результаты свидетельствуют о том, что в текущей геополитической ситуации санкционная политика Запада способствует переориентации внешнеторговой стратегии Российской Федерации на Восток, что подтверждают результаты построенной гравитационной модели. Удаленность торгового партнера от РФ оказывает отрицательное влияние на объемы торговли, что можно объяснить ростом издержек и увеличением сроков поставки товаров. Создание зоны свободной торговли (ЗСТ) положительно влияет на развитие торговли, что подтверждается кейсами с Вьетнамом и Сингапуром. Гравитационная модель подтверждает, что в ближайшие годы торговое сотрудничество Российской Федерации с рассмотренными странами Азии ожидает значительный рост, что обусловлено проводимой РФ внешнеторговой политикой в новой геополитической реальности. Обсуждаемое в текущих условиях создание ЗСТ между РФ и КНР согласно построенной модели должно привести к росту товарооборота России с Китайской Народной Республикой.
Решение вопросов повышения производительности труда является значимой стратегической задачей на государственном, региональном, корпоративном и проектном уровнях. Цель статьи заключается в формировании системного и осознанного восприятия руководителями высшего звена роли цифровых технологий и современных методов обработки больших данных в решении задач повышения производительности труда, значимости методологии стратегирования для поиска и фиксации точек роста добавленной стоимости. На фундаменте научных трудов академиков А. А. Акаева и В. А. Садовничего проведен обзор прогнозируемых изменений основных подсистем Мир-системы. Показано, что в этих условиях кратно возрастает актуальность комплексного анализа, учитывающего не только длительные тенденции, но и взаимодействие всех важных факторов: технологий, экономики, социосферы и др. Методологическую основу исследования составляют основополагающие законы и правила методологии стратегирования академика В. Л. Квинта. Показано, что инструментом практической реализации системы стратегического управления процессами роста производительности труда является цифровая трансформация. Решение задачи повышения производительности труда обеспечивается масштабным внедрением в жизненный цикл производства сквозных цифровых технологий, обеспечивающих конвергенцию человеческого и интеллектуального машинного труда - автоматическое выполнение подавляющего числа рутинных операций и предложение человеку наилучшего решения из возможных. Процесс управления стратегическим процессом повышения производительности труда состоит из следующих этапов: мониторинг и анализ показателей; выявление потенциальных точек роста; построение цифровой модели процесса и проведение имитационных экспериментов; разработка организационно-технических мероприятий и создание системы управления поддержки принятия решений. Решающим фактором повышения производительности труда является использование возможностей машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации рутинных задач, что позволяет сотрудникам сосредоточиться на стратегических видах деятельности.
Изложенные в статье дефиниции являются результатом системного анализа среды, существующих прогнозов будущих условий на основе стратегического мышления, которые способствуют объяснению теории возникновения агломерационных эффектов при территориальном планировании в регионе. Сущность стратегирования заключается в фокусировке на реализации совокупности интересов. Поэтому стратегия агломерации должна быть направлена на реализацию долгосрочных интересов, таких как создание новых производств, улучшение качества жизни населения, сохранение положительной динамики демографических показателей, тем самым обеспечивая интересы большего количества сторон и добиваясь агломерационного эффекта для субъекта Российской Федерации. Именно интересы населения, направленные на восстановление целостности территории с точки зрения основных экономических показателей внутри агломерации, являются основным результирующим фактором, отражающим эффективность реализации стратегии. На стадии планирования стратегических приоритетов важно уделить внимание транспортной доступности территорий. Внутрирегиональные различия по уровню социально-экономического развития в Кузбассе, в том числе по уровню безработицы, доказывают необходимость инвестиций в развитие новых производств. Отсутствие ресурсообеспеченности снижает эффективность стратегирования и не способствует социально-экономическому развитию. Анализ экономических механизмов, существующих в регионе, и основополагающих принципов пространственного развития определяет возможности выбора между сценариями по достижению агломерационного эффекта. Развивающаяся объяснительная теория раскрывает тот факт, что ограниченные ресурсы никогда не могут удовлетворить неопределенные желания и потребности. И только формализованная стратегия, сочетающая прогноз, приоритеты, долгосрочные цели и задачи с детальным сценарием, использование системы стратегического мониторинга, оценка ресурсной ограниченности позволят достигнуть агломерационных эффектов в регионе.
Монография «Стратегирование туризма и выставочно-ярмарочной деятельности на Дальнем Востоке России»1, подготовленная под научной редакцией С. М. Дарькина и В. Л. Квинта, представляет собой важный вклад в развитие теории и практики стратегического управления. На протяжении 406 страниц исследование подробно анализирует экономические, социальные и инфраструктурные аспекты развития туризма на Дальнем Востоке России и предлагает практические рекомендации по стратегическому планированию в данной сфере. Одной из ключевых особенностей монографии является её научная обоснованность и методологическая основа, разработанная на базе теории стратегии, предложенной академиком В. Л. Квинтом. Авторы исследова-ния использовали междисциплинарный подход, сочетающий в себе экономические, социологические и экологические аспекты, что позволяет глубже понимать и более эффективно управлять процессами стратегирования в туризме и выставочно-ярмарочной деятельности.
A unique book of wise sayings and irrefutable rules of strategizing has been published. The author of the book is an outstanding scientist with a worldwide reputation, a great strategist, the founder of the Russian school of strategizing, Doctor of Economics, Professor, Honored Professor of Higher Education of the Russian Federation, Laureate of Annual Lomonosov Prize of Highest Degree, Foreign Member of the Russian Academy of Sciences Vladimir Lvovich Kvint. Books by Academician V. L. Kvint and his followers have been translated into Polish, Uzbek, Ossetian, Kyrgyz, Chinese and other languages of the world, published in 21 countries, and the author’s books are used in more than 250 universities around the world. The Department of Economic and Financial Strategy of the Moscow School of Economics at Lomonosov Moscow State University, headed by Academician V. L. Kvint, sets the highest standards of education in strategizing, de-velopment and implementation of regional and industry strategies in Russia and abroad.
Монография «Стратегирование цифровой трансформации сложных социально-экономических систем»1 доктора экономических наук Дениса Максимовича Журавлева, директора НИИ социальных систем МГУ имени М. В. Ломоносова представляет собой комплексное междисциплинарное исследование современного этапа развития сложных производственных и социально-экономических систем различных масштабов и институциональных форм, характеризующегося повсеместным внедрением цифровых технологий во все сферы деятельности как на индивидуальном, так и на общественном уровнях.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2025 год.
Издательство
- Издательство
- КемГУ
- Регион
- Россия, Кемерово
- Почтовый адрес
- 650000, Кемерово, Красная, 6,
- Юр. адрес
- 650000, Кемерово, Красная, 6,
- ФИО
- Просеков Александр Юрьевич (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- rector@kemsu.ru
- Контактный телефон
- +7 (384) 2581226