DOI: 10.33917/es-1.187.2023.56-69

В условиях санкционной экономической и научно-технической блокады резко актуализировалась потребность в построении цифровых механизмов управления процессами импортозамещения на основе планово-координирующих компетенций, аналогичных компетенциям, которые были у Государственного комитета СССР по науке и технике.

Предлагается использование интеллектуальных цифровых платформ для управления развитием науки и техники на принципах советских информационных сетевых проектов ОГАС и ЕГСВЦ. Обосновывается необходимость использования цифровых информационно-коммуникационных технологий и вычислительных сервисов на различных уровнях управления инновационными агентами любых форм собственности через создание и конфигурирование многослойных информационно-управляющих полей.

1. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Мировое сообщество в условиях сверхкритической бифуркации // Управление сложными организационными и техническими системами в условиях сверхкритических ситуаций: Материалы международной научно-практической конференции. Москва, МНИИПУ, 21–22 апреля 2022 г. М.: ИНЭС, 2022. С. 9–12.

2. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Россия в новой экономической реальности. М.: Институт экономических стратегий, Ассоциация «Аналитика», 2016. 460 с.

3. Грабчак Е.П. Импортозамещение в энергетике России в условиях санкций // Управление сложными организационными и техническими системами в условиях сверхкритических ситуаций: Материалы международной научно-практической конференции. Москва, МНИИПУ, 21–22 апреля 2022 г. М.: МНИИПУ, 2022. С. 16–18.

4. Грабчак Е.П., Логинов Е.Л., Чиналиев В.У., Епишкин И.И. Управление развитием сложных научно-технических комплексов на основе интеллектуальных цифровых платформ (реализация компетенций Госкомитета СССР по науке и технике в условиях цифровой экономики). М.: ИНЭС, 2023. 504 с.

5. Чиналиев В.У. Развитие политики импортозамещения в промышленности России // Управление сложными организационными и техническими системами в условиях сверхкритических ситуаций: Материалы международной научно-практической конференции. Москва, МНИИПУ, 21–22 апреля 2022 г. М.: МНИИПУ, 2022.С. 50–53.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-6.186.2022.104-110

В статье рассматриваются три ключевые проблемы, которые играют особую роль в разработке стратегий и политики для цифровых технологий: 1) особенности цифровых технологий, которые в значительной степени предопределяют принципы и методологические подходы к разработке стратегических документов; 2) драйверы, основные игроки и тренды глобального рынка; 3) тенденции накопления базы технологических знаний для обеспечения конкурентных преимуществ национальным компаниям на кратко- и среднесрочных траекториях.

Источники:

1. Gaponenko N.V., Glenn J.C. Technology Industry 4.0: Problems of Labor, Employment and Unemployment // Studies on Russian Economic Development. 2020. Vol. 31. No. 3. P. 271–276.

2. Гапоненко Н.В. Теоретические и методологические основы исследования инновационных систем и формирования технологических приоритетов их развития в экономике, основанной на знаниях. М.: ИПРАН РАН, 2020. 151 с.

3. Гапоненко Н.В. Закономерности и особенности эволюции секторальных инновационных систем в рамках долгосрочного цикла // Systems and Management. 2020. № 1. C. 44–67.

4. Гапоненко Н.В. Секторальные инновационные системы в экономике, основанной на знаниях. М.: ИПРАН РАН, 2021. 264 с.

5. Going Digital: Shaping Policies, Improving Lives. Paris: OECD Publishing, 2019.

6. IT Industry Outlook 2021. CompTIA, 2020.

7. Гапоненко Н.В. Глобальные вызовы в формировании полицентричного мирового порядка: траектории ретро и траектории будущего [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2020. Т. 22. № 1(167). С. 28–35. DOI: https://doi.org/10.33917/es-1.167.2020.28-35.

8. Positive 5G Outlook Post COVID-19: What Does It Mean for Avid Gamers? Forest Interactive, 2020.

DOI: https://doi.org/ 10.33917/es-6.186.2022.96-103

В статье предлагается вариант создания на основе имеющихся дежурных служб подразделений безопасности и диспетчерских пунктов физической охраны крупной горно-металлургической компании Системы ситуационно-аналитических центров безопасности (Системы САЦБ) как системы информационной, информационно-аналитической и информационно-технологической поддержки управленческой деятельности руководителей блока корпоративной защиты, а также руководителей других подразделений компании для сбора, накопления, анализа разноплановой информации об изменениях обстановки в сфере обеспечения безопасности, комплексного ее представления. Такая система поддержки управленческой деятельности в области обеспечения комплексной безопасности должна включать все линии работы, входящие в компетенцию блока корпоративной защиты компании.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-5.185.2022.52-59

В статье рассмотрена концепция построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений, ориентированных на знания. Предложена формализованная система управления рисками. На основе системы дается решение частной задачи из банковской сферы при реализации проектов, связанных с проблемными активами. Представлено описание и требования к инструменту для разработки, внедрения и использования экспертных систем.

Источники: 

1. Шикаева В.В. Правовой навигатор для бизнеса. (б.м.): Издательские решения, 2020. 162 с.

2. Уэно X., Исидзука М. Представление и использование знаний. М.: Мир, 1989. 220 с.

3. Леонг-Хонг Б., Плагман Б. Системы словарей-справочников данных: Администрирование, реализация, использование. М.: Финансы и статистика, 1986. 311 с.

4. Форсайт Р. Экспертные системы. Принципы работы и примеры. М.: Радио и связь, 1987. 224 с.

5. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия — Телеком, 2013. 384 с.

6. Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. Прикладные нечеткие системы. М.: Мир, 1993. 368 с.

7. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. 167 с.

 

DOI: https://doi.org/10.33917/es-5.185.2022.42-51

Нейроцифровые технологии качественно и количественно расширяют возможности управления поведением человека, создавая условия для обеспечения целевого когнитивно-психологического состояния как отдельной личности, так и групп в рамках neurocommunity. Одним из ключевых векторов приложения таких новых возможностей управления является импринтинг человеку положительного восприятия окружающей реальности, что способствует поддержанию социально-политической стабильности в государстве и обществе, а также повышает работоспособность отдельных сотрудников и их коллективов. Выявление психосемантических качеств личности на основе анализа ее интересов и предпочтений позволяет сформировать и импринтировать адаптированную к конкретному человеку когнитивно-рефлексивную модель идентификации и интерпретации происходящего, служащую источником действий этого человека и групп его единомышленников и обеспечивающую стабильность социума, который постепенно приобретает черты neurocommunity.

Источники: 

1. Vannevar Bush. As We May Think [Электронный ресурс] // The Atlantic. URL: https://www.theatlantic.com/magazine/archive/1945/07/as-we-may-think/303881/?single_page=true.

2. Агеев А.И. Головокружение интеллекта [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2019. № 5 (163). С. 5. DOI: 10.33917/es-5.163.2019.5.

3. Денисов А.А., Саблин В.А. Результаты апробации системы управления в постиндустриальных технологических средах // Международный научно-исследовательский журнал «Евразийский союз ученых». 2020. № 10 (79). С. 16–21. (Серия: Технические науки.)

4. Лепский В.Е. Проблема сборки субъектов в информационных войнах // Информационные войны. 2019. № 4 (52). С. 2–8.

5. Логинов Е.Л. Использование технологий BIG DATA для противодействия массовым беспорядкам в условиях недостатка информации и неопределенности развития ситуации // Искусственный интеллект (большие данные) на службе полиции: Сб. статей международной научно-практической конференции. М.: Академия управления МВД России, 2020. С. 145–150.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-4.184.2022.46-55

Мировой тренд XXI в. — Индустрия 4.0 и цифровые платформы. В 2014 г. General Electric (GE) совместно с гигантами БигТеха — AT&T, Cisco, IBM и Intel — для захвата контроля над глобальной обрабатывающей промышленностью создала Ассоциацию участников промышленного интернета (IIC). К 2021 г. в IIC вошли Microsoft, Hewlett-Packard, Accenture, Huawei, Bosch, ЕМС, SAP, Siemens, SAS и др. GE с БигТехом создала промышленную облачную платформу Predix, объявив ее практически «операционной системой» для заводов, аналогом Android или iOS в мире машин, языком промышленного интернета. Однако в 2020 г. GE и Predix потерпели сокрушительное фиаско. В статье дан анализ ключевых причин и проблем, сформированы требования к цифровым платформам промышленного программного обеспечения. Описаны альтернативные решения и новые принципы реализации цифровой трансформации Индустрии 4.0 на основе закрывающих технологий цифрогенеза, графо-центричных платформ, инструментов, моделей и систем коллективного осознанного научно-обоснованного сбалансированного управления (производственного, корпоративного, социального, государственного). Предлагаемые Россией закрывающие технологии имеют колоссальный общественно-политический ресурс.

Источники:

Волович И.В., Хохлова М.Н. O теории моделирования и гиперграфе классов [Электронный ресурс] // Труды Математического института им. В.А. Стеклова. 2004. URL: https://spkurdyumov.ru/uploads/2016/08/o-teorii-modelirovaniya-igipergrafe-klassov.pdf.

Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. СПб.: Питер, 2001.

#Гиперграф:Платформа. Руководство аналитика. М.: ООО «Гипер ГрафГрупп», 2021.

Глушков В.М. Синтез цифровых автоматов. М.: Физматгиз, 1962.

Ма Хуатэн Цифровая трансформация Китая. Опыт преобразования инфраструктуры национальной экономики. М.: Интеллектуальная литература, 2019.

DOI: https://doi.org/10.33917/es.2.182.2022.32-38

В статье рассматриваются спровоцированные цифровизацией экономики изменения мировых рынков, которые повлекли за собой новые вызовы для антимонопольного регулирования. В этом контексте рассматриваются цифровые платформы и использование алгоритмических механизмов ценообразования хозяйствующими субъектами. Автор предлагает провести разграничение между различными видами платформ на платформы – «биржи» (или торговые площадки) и платформы – многосторонние рынки и проследить воздействие каждого из видов платформ на конкурентную среду. Также в статье рассматривается использование цифровых алгоритмов хозяйствующими субъектами как фактора формирования согласованного поведения и имплицитных антиконкурентных соглашений картельного типа между участниками рынка. В этом контексте оценивается соотношение человеческого фактора и автоматизированного ценообразования на основе алгоритмов с позиций их воздействия на устойчивость имплицитных антиконкурентных соглашений. Обе проблемы — платформы и алгоритмические ценообразование — рассматриваются с учетом глобального характера деятельности хозяйствующих субъектов. В этих условиях возможности реакции антимонопольных органов на их монополистические проявления на национальном уровне ограничены, как и ограничен национальный суверенитет перед лицом глобальных корпораций. В заключении отмечается необходимость новых форм противодействия монополизации на цифровых рынках

Источники:

1. ICN 2021 [Сайт]. URL: https://icn2021budapest.hu/site/#

2. Агеев А.И. Картина мира [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2019. № 4. С. 5. URL: /wpcontent/mag_archive/2019_04/ES2019-04-Slovo.pdf.

3. Howard A. Shelansky. Information, Innovation and Competition Policy for Internet // University of Pennsylvania Law Review. 2013. N 161. P. 1699–1701.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-2.182.2022.20-31

Системы искусственного интеллекта (СИИ) быстро становятся инструментом конкурентной борьбы, важнейшим фактором повышения эффективности социально-экономического воспроизводства и даже атрибутом развития человеческой цивилизации, ядром глобальных и национальных проектов развития. Сравнительные оценки степени развития СИИ также превратились в инструмент воздействия на экономические стратегии государств и компаний и поддержки их реализации. Определение места страны в мировой «табели о рангах» позволяет не только уточнить ее реальный статус в глобальной конкуренции в СИИ, но и обнаружить неучтенные элементы для повышения результативности государственных инициатив в области развития СИИ

Источники:

 

1. Глава ВЭФ заявил, что ковид следует рассматривать как долгосрочный вызов для человечества [Электронный ресурс] // ТАСС. URL: https://tass.ru/obschestvo/13273357.

2. Кричевский Г.Е. НБИКС-технологии для Мира и Войны. Саар брюккен, Германия: Ламберт, 2017. 634 с.

3. Овчинников В.В. Дорога в мир искусственного интеллекта. М.: Институт экономических стратегий, РУБИН, 2017. 536 с. (Cерия: Стратегическая аналитика).

4. Гонка за цифровым призраком [Электронный ресурс] // Коммерсант. 2019. 24 июня. URL: https://www.kommersant.ru/doc/4003879.

5. Каляев И.А. Искусственный интеллект: камо грядеши? [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2019. № 5. С. 6–15. DOI: https://doi.org/10.33917/es-5.163.2019.6-15.

6. Markoff J. A learning advance in artificial intelligence rivals human abilities [Электронный ресурс] // The New York Times. 2015. URL: https://www.nytimes.com/2015/12/11/science/an-advance-inartificial-intelligence-rivals-human-vision-abilities.html.

7. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Шкута А.А. Китай как нейроинформационная мегаматрица: цифровые технологии структурирования когнитивных ансамблей порядка [Электронный ресурс] // Экономические стратегии. 2021. № 1. С. 50–61. DOI: https://doi.org/10.33917/es-1.175.2021.50-61.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-2.182.2022.6-19

Одним из наиболее перспективных инструментов для мониторинга и прогнозирования социальных процессов являются агент-ориентированные модели, широко распространенные за рубежом. Их преимущество заключается в рассмотрении изучаемой системы на уровне ее отдельных индивидуумов, что повышает реалистичность этих компьютерных методов оценки. В России данное направление также развивается, хотя и не так активно. В статье   рассматривается динамика численности населения России, а также факторы повышения рождаемости, успешные примеры практической реализации агентных моделей для изучения социальных процессов, дается краткое описание разработанной авторами модели, включающей 146 млн агентов. С помощью этого инструмента были получены прогноз численности населения России и оценка влияния на этот показатель некоторых мероприятий, направленных на улучшение демографической ситуации.

Источники:

1. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Ильин Н.И. Моделирование и оценка национальной силы России // Экономические стратегии. 2020. № 2. С. 6–19. DOI: 10.33917/es-2.168.2020.6-19.

2. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Ильин Н.И., Сушко Е.Д. Национальная безопасность России // Экономические стратегии. 2020. № 5. С. 6–23. DOI: 10.33917/es-5.171.2020.6-23.

3. Андреев Е.М., Дарский Л.Е., Харькова Т.Л. Население Советского Союза: 1922–1991. М.: Наука, 1993. 143 с.

4. Федеральная служба государственной статистики [Сайт]. URL: https://rosstat.gov.ru.

5. Здравоохранение [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/13721.

6. Sobotka T., Matysiak A., Brzozowska Z. Policy responses to low fertility: How effective are they? // Working Paper. 2019. No. 1. May. URL: https://www.unfpa.org/sites/default/files/pub-pdf/Policy_responses_low_fertility_UNFPA_WP_Final_corrections_7Feb2020_CLEAN.pdf.

7. The World Bank [Сайт]. URL: https://data.worldbank.org.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-1.181.2022.34-39

В статье рассмотрены вопросы организации государственного аудита с использованием цифровых технологий. Предложена концепция цифрового регистра и цифровых платформ, описаны системные и программные решения, позволяющие обеспечить непрерывный аудит и на его основе адаптивное управление государственными ресурсами с использованием данных аудита в экономико-математической балансовой модели, характеризующей межотраслевые производственные взаимосвязи в экономике страны.

Источники:

1. Искусственный интеллект в аудите: снимаем налет мистики [Электронный ресурс] // GAAP.RU. URL: https://gaap.ru/articles/Iskusstvennyy_intellekt_v_audite_snimaem_nalet_mistiki/

2. Блокчейн в мире аудита. Удастся ли проекту Auditchain произвести революцию на рынке финансовой отчетности и аудита? [Электронный ресурс] // ClickChain. URL: https://clickchain.ru/2018/07/31/blokchejn-v-mire-audita/

3. Счетная палата Российской Федерации [Сайт]. URL: http://audit.gov.ru/about/

4. Счетная палата перейдет на цифровой аудит в течение трех лет [Электронный ресурс] // ТАСС. 2018. 2 августа. URL: https://tass.ru/ekonomika/5423538.

5. Цифровой аудит — будущее Счетной палаты [Электронный ресурс] // Счетная палата РФ. 2019. 11 октября. URL: http://audit.gov.ru/press_center/news/38884.

6. Цифровые технологии в бухгалтерской и аудиторской деятельности [Электронный ресурс] // BizEcucate. URL: https://bizeducate.com/11/2018/tsifrovye-tehnologii-v-buhgalterskoji-auditorskoj-deyatelnosti/