Горнодобывающий сектор относится к числу наиболее рискованных направлений экономической деятельности, что обусловлено нестабильностью цен на сырьевые товары, геологической неопределённостью, динамикой законодательного регулирования и высоким уровнем капитальных вложений. Традиционные методики финансового анализа зачастую оказываются недостаточными при оценке инвестиционных инициатив в подобных условиях. В рамках настоящего исследования разработан и обоснован инженерный подход к моделированию неопределённости в финансовой оценке проектов горнодобывающих предприятий. Предложенная методология базируется на применении вероятностного анализа, имитационного моделирования и сценарного подхода для повышения достоверности прогнозов и минимизации потенциальных рисков. Эффективность разработанного методического аппарата подтверждена практическим внедрением на примере реального инвестиционного проекта в сфере разработки месторождений полезных ископаемых. Результаты исследования могут быть использованы компаниями отрасли для усиления устойчивости и формирования долгосрочной конкурентной позиции.
Рассмотрена проблема оценки человеческого капитала с позиции ее методологической формализации. Проведен обзор методов и подходов к оценке состояния человеческого капитала и выделены их основные абсолютные и относительные индикаторы. Обобщена методология расчета индекса и интегрального показателя развития человеческого капитала. Определены компоненты алгоритма формализации оценки «человеческий капитал»: уровни рассмотрения, методы оценивания, формы выражения оценки, типы перемещения капитала и способы инвестирования, принципы развития и современные стратегии управления. Идентифицирован формально-логический метод, систематизированы результаты исследований в деле формирования человеческого капитала. Описаны ключевые подходы к измерению человеческого капитала на различных уровнях с акцентом на их достоинства и недостатки. Определены актуальные параметры методологии формирования интегрального индекса оценки человеческого капитала, включая компетентностный, когнитивно- ценностный и другие подходы. Сформирована интеллектуальная карта, визуализирующая структуру методологии ОЭСР оценки человеческого капитала. Предложено расширить методику оценки человеческого капитала через включение в расчет показателей институциональной системы. Выводы акцентируют внимание на значимости применения достоверной и всесторонней информации, а также на важности ее своевременного обновления, чтобы результаты анализа и оценки отражали истинную стоимость человеческого капитала. Авторами отмечено, что необходимо обеспечение оптимизации процедур сбора и обработки информации для повышения точности оценки человеческого капитала.
В научной статье разработана комплексная система сравнительного анализа армирующих каркасов для профилактики переломов базисов полных съёмных зубных протезов (ПСЗП), включающая экономико-математическую модель максимизации синергетического эффекта от практического использования армирующих каркасов по специальным критериям эффективности в области медицины (стоматологии), технологии изготовления армирующих каркасов, социологии и экономики. Так, критерием эффективности в области технологии выступает срок службы протеза, армированного каркасом, а в области экономики - рентабельность продаж армированных различными каркасами ПСЗП. В данном исследовании осуществлён сравнительный анализ синергетического эффекта от металлической армирующей сетки-каркаса и кварцевой армирующей сетки-каркаса, изготовленных фабричной технологией, и персонализированного полимерного армирующего перфорированного каркаса, индивидуально изготовленного с помощью цифровой технологии 3D-печати, и доказано преимущество 3D-печати по сравнению с фабричными методами армирования различными каркасами ПСЗП.
В статье рассматривается феномен гиг-экономики в России, анализируются её особенности, тенденции развития, преимущества и проблемы, а также предлагаются пути решения существующих вызовов.
Цель исследования - анализ развития гиг-экономики в России в контексте глобальных трендов. Исследование опирается на анализ данных, полученных из открытых источников в российском сегменте сети Интернет, включая статистические данные, аналитические отчеты, исследования консалтинговых компаний и публикации в СМИ. Подчеркивается, что гиг-экономика обладает значительным потенциалом для стимулирования экономического роста и повышения занятости, однако для его реализации необходимо решение ряда нормативно - правовых и социально - экономических проблем. Основные результаты: выявлены ключевые драйверы роста сектора (цифровизация, смена трудовых ценностей), систематизированы проблемы (правовая незащищенность, налоговые пробелы), предложены меры по интеграции гиг-работников в формальную экономику. Особое внимание уделено адаптации международного опыта регулирования к российским реалиям.
В статье раскрываются организационно - методические условия и технологические особенности разработки и реализации персонализированных образовательных траекторий на базе HCI, что особенно актуально в системе дополнительного профессионального образования и корпоративного обучения. Опираясь на более чем десятилетний опыт создания и внедрения авторских курсов (2013-2025), представлена системно - методологическую модель, позволяющая интегрировать инструменты цифровой дидактики, адаптивные технологии, элементы геймификации и интерактивные среды для повышения качества образовательного процесса.
Особое внимание уделено педагогическому проектированию, включающему принципы модульности, гибкости, диагностики и ситуационного управления. Обоснована гипотеза о необходимости сочетания системного, ситуационного и кибернетического подходов для обеспечения устойчивости и эффективности HCI-программ. Приведён обзор ключевых тенденций цифровой дидактики, таких как применение Learning Analytics, использование VR/AR, микрообучение, а также инструменты коллективной работы и искусственного интеллекта.
Технологии цифровой экономики активно проникают во все бизнес- процессы и становятся ключевым фактором конкурентоспособности современных предприятий. При этом возникает потребность в развитии нормативно- правового регулирования технологий искусственного интеллекта в части применения как бизнес - субъектами, так и связанными институтами. Современные модели машинного обучения активно внедряются в практику финансового анализа, включая задачи оценки устойчивости предприятий.
Целью статьи является выявление проблем регулирования технологий искусственного интеллекта в цифровой экономике. Методологическая основа исследования включает теоретический обзор концепций цифровизации, формально - юридические и историко-правовые методы для систематизации правовых норм, а также общие эмпирические методы исследования (синтез, анализ, сравнение, классификация). Показано, что проблемы регулирования технологий искусственного интеллекта во многом сосредоточены на этических вопросах и вопросах правосубъектности. Выделен комплекс наиболее актуальных проблем регулирования, которые могут стать отправной точкой в развитии национальной и международной правовой базы.
Статья посвящена осмыслению процессов цифровой трансформации в секторе малого и среднего предпринимательства. В отличие от устойчивой риторики о прогрессивном характере цифровизации, анализ показывает наличие скрытых противоречий, связанных с институциональной неподготовленностью, когнитивной фрагментацией и организационной уязвимостью. Цифровые изменения затрагивают не только технические параметры, но и структуру управленческих решений, формы координации, распределение мотивации и внутренние механизмы адаптации. Особое внимание уделено феномену теневых цифровых траекторий и формированию горизонтальных сетей взаимопомощи как альтернативной модели институционального сопровождения.
В статье рассматривается роль цифрового капитала в составе управления организацией. Определены преимущества использования цифрового капитала, которые позволяют более эффективно производить планирование, обмениваться данными, контролировать поставки, максимально снижать затраты, совершать оптимизацию рабочих процессов, помогая людям в достижении целей с меньшими усилиями, а также максимально увеличивать прибыль компании. Рассмотрены четыре формы цифрового капитала, которые в совокупности определяют продуктивность его использования: материальный актив компьютерного капитала, нематериальный актив цифрового капитала, информационный капитал и интеллектуальный капитал. Изучено понятие комплементарных активов в виде цифрового, человеческого, организационного капитала. Эти ресурсы дополняют друг друга. Повышение эффективности одного актива способствует увеличению отдачи от инвестиций в другой. Цифровой капитал представляет собой наиболее изменчивую группу активов, которая является драйвером цифровой трансформации в составе цифрового управления организациями, воздействуя на изменение человеческого и организационного капитала в составе компании.
Актуальность статьи обусловлена необходимостью корректировки подходов к взаимодействию между гражданином и государством, эффективным инструментов которой выступает цифровая трансформация системы социальных услуг. Несмотря на предпринимаемые меры по внедрению цифровых решений и сервисов в деятельность социальной сферы, Россия пока отстает от более развитых государств в данных процессах. В статье представлены перспективы развития данных процессов с учетом их эффектов на общество и используемых технологий.
В современных условиях трансформации рынка труда нестандартные формы занятости становятся важным элементом экономической системы, обеспечивая гибкость и адаптацию к технологическим и социальным изменениям. В статье рассматриваются этапы развития самозанятости, фриланса, удаленной работы и экономики гигов в России за 2010-2024 гг. Исследование направлено на анализ текущего состояния, выявление проблем и формулировку мер государственной поддержки. Методология включает анализ статистических данных Росстата, экспертных интервью и сравнительный анализ международного опыта. Основные результаты:
1. С 2010 по 2024 гг. доля нестандартной занятости выросла с 8% до 17% в общей структуре занятости, что связано с цифровизацией экономики и пандемией 2020-2021 гг.
2. Ключевые проблемы включают правовую неопределенность, отсутствие социальных гарантий и налоговую нагрузку для самозанятых.
3. Предложены меры: внедрение специального законодательства для регулирования «гиг-работы», расширение доступа к социальному страхованию и создание цифровых платформ для поддержки фрилансеров.
Статья демонстрирует, что развитие нестандартных форм занятости требует системного подхода, сочетающего инновационные технологии и государственную политику, чтобы минимизировать риски маргинализации работников и повысить экономическую устойчивость.
В современном мире ключевую роль в обеспечении устойчивого развития экономических систем играют цифровые технологии и инновации.
Цифровизация требует от компаний гибкости, способности быстро адаптироваться к новым технологиям и оставаться конкурентоспособными. В зависимости от степени готовности компаниям необходимо создавать и внедрять различные финансовые и инновационные стратегии, которые включают переход клиентов в цифровое пространство на этапе трансформации сферы финансовых услуг.
Систематизированы современные IT-сервисы и инновации в сфере финансовых услуг, что позволит обобщить элементы финансовой системы и в дальнейшем формировать бизнес-решения, которые будут иметь стратегическое значение относительно целесообразности и эффективности внедрения инноваций в сфере финансовых услуг. Определены стратегические преимущества формирования и внедрения инноваций и инновационных бизнес-решений, что позволит повысить конкурентоспособность данной сферы услуг, повысит уровень качества предоставляемых финансовых услуг, обеспечит повышение качества жизни населения и функционирования финансовой системы в целом.
Современные системы самообслуживания позволяют обеспечить повышение уровня и качества обслуживания, упрощают организацию процесса предоставления финансовых услуг, что в совокупности обеспечивает новый уровень взаимодействия с клиентом и эффективное внедрение бизнес-решений и программных продуктов. Внедрение системы мгновенных платежей затратны на первоначальном этапе их применения, а затем создают благоприятные условия для проведения мгновенных платежей в течение нескольких секунд, что упрощает процедуру платежей и повышает количество осуществляемых финансовых услуг.
Современные организации сталкиваются с необходимостью оперативного анализа больших объемов данных для принятия управленческих решений. Традиционные методы экономического анализа, основанные на статистике и эконометрике, зачастую не справляются с нелинейными зависимостями и быстро меняющимися рыночными условиями. Искусственный интеллект (ИИ), включая машинное обучение (ML) и глубокие нейросети (DL), позволяет значительно повысить точность оценки экономических процессов и прогнозировать их развитие.
В данной статье анализируются возможности применения методов ИИ для оценки экономического состояния организаций в различных отраслях. Рассмотрены ключевые алгоритмы машинного обучения (линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг) и нейросетевые модели (LSTM, трансформеры, GNN), а также их практическое использование в прогнозировании банкротств, кредитных рисков, спроса и мошенничества. Приведены реальные кейсы внедрения ИИ в российских компаниях (Сбербанк, X5 Group, РЖД, ФНС) и за рубежом (J. P. Morgan, IBM, BlackRock).