Цифровая экономика: технологии, которые формируют будущее

Цифровая экономика представляет собой переход от традиционных форм экономической деятельности к новым моделям, основанным на использовании информационных технологий.

Сергей Сундуков, CFO технологичного приложения Brickit:

- Сейчас мы находимся в условиях постиндустриальной экономики. Еще ее можно назвать информационной. Это экономика, в которой снижается роль производственного сектора и возрастает значение сферы услуг и информационных технологий. Экономика становится менее материальной. Большую ценность имеют услуги, знания, креатив, сбор и распространение информации. Переход характеризуется полномасштабным внедрением продвинутых технологий, которые используют ИИ и другие инструменты, берущих на себя часть функций человека: принятие решений, механизмы контроля расчетов, обработку данных, выдачу советов и т.п.

Еще одна технология, которая в недалеком будущем перевернет мир, это блокчейн. Но пока она находится на очень ранней стадии развития. Криптовалюты способны не только упростить расчеты, сохранение и движение капитала, но и обанкротить целые государства, которые будут не эффективны в своей деятельности. Поэтому не стоит забывать о социальных аспектах современных технологий.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) может оказать значительное влияние на бизнес-процессы. Например, он позволяет автоматизировать рутинные и повторяющиеся задачи. Это освобождает людей от монотонной работы, позволяя им сосредоточиться на более творческих и стратегических задачах.

AI-системы способны обрабатывать и анализировать огромные объемы данных гораздо быстрее, чем человек. Это помогает выявлять тенденции, предсказывать поведение клиентов, оптимизировать производственные процессы и улучшать стратегическое планирование.

В производственных отраслях ИИ применяется для контроля качества продукции.

- Компьютерное зрение (CV). Системы компьютерного зрения используют камеры и датчики для получения изображений продукции. Алгоритмы могут анализировать эти изображения, фиксировать отклонения или неправильные элементы.

- Машинное обучение (ML). Оно позволяет системе учиться на основе больших объемов данных. Модели машинного обучения можно натренировать на распознавание стандартных и нестандартных характеристик продукции, что сделает их эффективными для выявления дефектов.

- Обработка сигналов. В некоторых случаях, особенно в производстве, связанном с электроникой или обработкой, ИИ может использоваться для анализа сигналов, выявления аномалий и определения соответствия стандартам.

Программы и технологии для контроля качества с использованием ИИ могут быть разнообразными и зависят от конкретной отрасли и задач. Нейросети улучшают прогнозирование спроса, оптимизируют инвентаризацию и обеспечивают более эффективное управление цепочкой поставок. Применение ИИ в управлении цепочками поставок помогает сделать процессы более гибкими, адаптивными и эффективными, что особенно важно в условиях современной динамичной бизнес-среды.

Однако, несмотря на все преимущества, внедрение ИИ также вызывает вопросы, связанные с этическими, правовыми и социальными аспектами.

Сергей Сундуков, CFO технологичного приложения Brickit:

- Эра цифровой экономики еще не началась, но все задатки и предпосылки уже имеются. Полномасштабного внедрения новомодных технологий не произошло, и пока самые продвинутые ИИ и другие цифровые технологии находятся лишь на начальной стадии развития. Так, ИИ сегодня может осуществлять только базовые функции, допускает множество ошибок, не способен на креатив и зациклен на повторении элементов загруженной в него базы знаний. Но у ИИ огромный потенциал, и темпы развития поражают воображение

Большие данные (Big Data)

С ростом количества данных возможности их анализа значительно увеличиваются. Поговорим о пользе подробнее.

- Анализ и предсказание трендов. Обработка больших объемов данных позволяет выявлять тренды в потребительском поведении, изменения в рыночных условиях и другие факторы, которые можно использовать в работе.

- Принятие обоснованных решений. Руководители и менеджеры могут опираться в своих решениях на факты и аналитику, а не только на свою интуицию. Это улучшает качество принимаемых решений и снижает риски.

- Оптимизация бизнес-процессов. Выявление узких мест в бизнес-процессах позволяет оптимизировать их для повышения эффективности и снижения издержек.

- Персонализация продуктов и услуг. Большие данные позволяют компаниям лучше понимать потребителей и создавать продукты и услуги, отвечающие индивидуальным потребностям клиентов.

- Улучшение клиентского опыта. Анализ данных помогает прогнозировать потребительское поведение и предоставлять клиентам качественное обслуживание, сопровождение и поддержку.

- Развитие инноваций. Использование больших данных способствует выявлению новых возможностей. Они могут включать в себя создание уникальных продуктов и улучшение существующих, а также внедрение передовых бизнес-моделей.

- Целенаправленный маркетинг. Анализ данных позволяет лучше понимать целевую аудиторию и направлять маркетинговые усилия в нужное русло.

Технологии Big Data могут принести пользу различным видам бизнеса, особенно тем, где обработка больших объемов информации способна привести к повышению эффективности. В розничной торговле анализ данных о покупках, предпочтениях потребителей и поведении на сайтах поможет при создании акций, управлении запасами и оптимизации цен.

Банки, страховые компании и другие финансовые учреждения могут использовать технологии Big Data для анализа рисков, обнаружения мошенничества, прогнозирования трендов на финансовых рынках и управления портфелем активов.

В здравоохранении анализ медицинских данных, исследований, информации о пациентах и здоровье населения может способствовать появлению более эффективных методов диагностики, улучшению работы с пациентами и предсказанию распространения заболеваний.

Основные сферы применения Big Data:

- Телекоммуникации. Предоставление услуг связи, оптимизация сетевых ресурсов, анализ данных использования услуг и поведения клиентов для улучшения предложений.

- Производство и обработка данных. Повышение эффективности производственных процессов, контроль качества продукции, прогнозирование потребительского спроса и управление цепочкой поставок.

- Транспорт и логистика. Оптимизация маршрутов, управление запасами и транспортными сетями, анализ спроса на услуги.

- Медиа и развлечения. Обработка поведенческих паттернов потребителей, настройка рекомендательных систем, управление контентом и рекламой.

- Образование. Адаптация учебных программ под персональные данные обучающегося, прогнозирование успеваемости, оптимизация процессов обучения и администрирования.

- Электронная коммерция. Анализ данных покупок, предоставление индивидуальных рекомендаций, разработка новых цен и акций.

- Энергетика. Оптимизация использования энергоресурсов, управление сетями электроэнергии, предотвращение сбоев и повышение энергоэффективности.

Это лишь несколько примеров. В целом, технологии Big Data могут принести пользу практически любой отрасли, где есть потребность в обработке и анализе больших объемов данных для принятия более обоснованных и эффективных решений. Использование технологий Big Data требует правильной инфраструктуры, аналитических инструментов и квалифицированных специалистов, но оно может принести значительные выгоды в виде повышения конкурентоспособности и эффективности бизнеса.

Блокчейн-технологии

Блокчейн (или цепочка блоков) представляет собой децентрализованную базу данных, в которой информация хранится в виде блоков, соединенных между собой и защищенных криптографическими методами. Эта технология была впервые представлена в рамках криптовалюты Bitcoin, но впоследствии нашла применение в различных отраслях и областях бизнеса.

Согласно исследованию PwC, 84% руководителей компаний в мире интересуются блокчейн-технологиями и рассматривают их в контексте своего бизнеса. Согласно отчету компании Deloitte, 74% крупных компаний считают, что блокчейн имеет для них стратегическое значение. Исследование Gartner показывает, что к 2025 году 60% крупных организаций будут использовать блокчейн для каких-либо процессов.

Популярные блокчейн-платформы:

- Bitcoin (BTC). Это первая и самая известная блокчейн-платформа, созданная для поддержки криптовалюты Bitcoin. Его основное применение – проведение децентрализованных финансовых транзакций.

- Ethereum (ETH). Является платформой с открытым исходным кодом, которая поддерживает смарт-контракты. Это позволяет разработчикам создавать децентрализованные приложения (DApps) на основе блокчейна.

- Binance Smart Chain (BSC). Разработана Binance, одной из крупнейших криптобирж. BSC предоставляет альтернативу Ethereum для создания смарт-контрактов и децентрализованных приложений.

- Cardano (ADA). Блокчейн-платформа, разработанная с акцентом на безопасность и масштабируемость. Она стремится обеспечить более устойчивые и масштабируемые среды для смарт-контрактов.

- Polkadot (DOT). Представляет собой мультичейн-фреймворк, предназначенный для объединения нескольких блокчейнов. Он ставит своей целью обеспечить интероперабельность между различными блокчейнами.

- Ripple (XRP). Отличается от большинства блокчейн-платформ, поскольку он фокусируется на обеспечении быстрых и дешевых международных финансовых транзакций, особенно для банков.

- Solana (SOL). Является высокопроизводительной блокчейн-платформой с низкими комиссиями и высокой пропускной способностью. Он предназначен для поддержки децентрализованных приложений и финансовых сервисов.

Каждая из этих платформ имеет свои уникальные особенности и способы применения, и выбор зависит от конкретных потребностей проекта или бизнеса. Тем не менее, важно помнить, что ситуация в мире блокчейна быстро меняется, и новые платформы могут стать популярными с течением времени.

Сергей Оганесян, генеральный директор маркетплейса «Шинсейл»:

- Blockchain – это технология, которая может радикально изменить способы проведения транзакций, предоставления договоров и учета. Она увеличивает прозрачность и уменьшает необходимость в посредниках. Криптовалюты открывают новые возможности в области финансовых транзакций, в том числе быстрые международные переводы и системы без банковского учета. Блокчейн устраняет необходимость центрального управления, так как информация распределена между всеми участниками сети. Это снижает риски централизованных систем, таких как отказ в обслуживании или атаки на центральные серверы. Еще одним плюсом является тот факт, что вся история транзакций хранится в блоках, которые не могут быть изменены без изменения всех последующих блоков. Это обеспечивает прозрачность и интегритет данных, что особенно ценно в сферах, где критическую важность имеют точность и достоверность информации.

Также блокчейн позволяет создавать и использовать смарт-контракты, которые автоматизируют выполнение условий без необходимости привлечения других людей. Это увеличивает эффективность и снижает затраты на транзакции. Сокращаются и расходы на посредников, уменьшаются издержки на согласование, проверку и исполнение контрактов.

Юрий Швец, доцент департамента экономической теории, финансовый университет при Правительстве Российской Федерации:

- Цифровая экономика опирается на передовые технологии, которые меняют способы ведения бизнеса. Четыре основных технологических тренда, которые сейчас определяют цифровую экономику, - это big data, blockchain, криптовалюты и искусственный интеллект.

Big data – это предельно большие объемы данных, которые собираются, анализируются и используются для принятия более обоснованных решений в бизнесе.

Blockchain, или технология распределенного реестра, порождает децентрализованные системы хранения и проверки данных. Она обеспечивает безопасность и прозрачность транзакций в различных отраслях. Устраняются промежуточные звенья, а данные становятся доступными мгновенно, что позволяет существенно упростить процессы обмена информацией и денежными средствами.

Криптовалюты открывают новую форму валюты, которая может использоваться для безопасных и быстрых транзакций на международном уровне. Границы между странами стираются, а посреднические финансовые учреждения становятся излишними.

Искусственный интеллект с применением машинного обучения и алгоритмов может автоматизировать бизнес-процессы, улучшить их эффективность и повысить точность прогнозирования.

Эти технологические инновации меняют бизнес-модели и открывают новые возможности в цифровой экономике. Однако переход к ней ставит под угрозу традиционные бизнесы, которые не вписываются в эти изменения. Чтобы выжить и успешно конкурировать, компании должны адаптироваться к новым технологиям, пересмотреть свои бизнес-модели и понять, какие инновации являются ключевым фактором для достижения конкурентного преимущества.

Мы стоим на пороге цифровой революции, которая меняет традиционные подходы к бизнесу. Большие данные, блокчейн, криптовалюты и искусственный интеллект предлагают и новые возможности, и новые вызовы. Компании, готовые использовать эти инновации, получат преимущество и смогут преуспеть в новой цифровой эпохе.

Мораторий на внеплановые проверки может быть продлен еще на год

Под него попадет весь бизнес, за исключением объектов высокого и чрезвычайно высокого риска.

Бизнес не против увеличения налога на прибыль

Об этом заявил глава РСПП на Международном форуме Финансового университета.

Цифровой рубль начнут тестировать в 2024

Минфин и ЦБ будут применять его по ряду бюджетных расходов.