Switch to English languageКохова Ирина Владимировна
ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Доцент кафедры «Психологии и развития человеческого капитала»
Кандидат экономических наук, доцент
E-mail: kokhova-ira57@yandex.ru
Пряжникова Елена Юрьевна
ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Профессор кафедры «Психологии и развития человеческого капитала»
Доктор психологических наук, профессор
E-mail: EYUPryazhnikova@fa.ru
Аннотация. Представленное исследование посвящено разработке методических и практических основ адаптивного кадрового менеджмента через призму формирования гибридных моделей мотивации персонала в контексте возрастающей волатильности рынка труда. Работа фокусируется на комплексном анализе трансформации мотивационных механизмов под влиянием структурных сдвигов современной экономики, включая цифровизацию бизнес-процессов, распространение удаленных форматов работы, изменение демографического профиля рабочей силы и возрастающую роль нематериальных стимулов в системах мотивации. На основе историографического анализа эволюции теоретических концепций мотивации труда прослеживается переход от классических моноструктурных моделей к современным многофакторным подходам, учитывающим индивидуальные ценностные ориентиры работников и контекстуальные переменные организационной среды. Проведенная систематизация методических подходов к формированию мотивационных систем демонстрирует смещение акцентов от универсальных стратегий к персонализированным моделям, интегрирующим материальные и нематериальные компоненты с учетом поколенческих, профессиональных и психографических особенностей персонала. В работе концептуализировано понятие адаптивного кадрового менеджмента как динамической системы управления человеческими ресурсами, способной к оперативной трансформации мотивационных механизмов в ответ на изменения внешней и внутренней среды организации. Обоснована необходимость формирования гибридных моделей мотивации, основанных на принципах мультимодальности, индивидуализации, адаптивности и прогностичности. Предложена таксономия структурных элементов гибридных мотивационных систем, включающая базовые вознаграждения, стимулы развития, социально-психологические факторы, адаптивные механизмы и стратегические компоненты. Разработана матрица адаптации мотивационных инструментов к различным типам рыночной нестабильности, позволяющая калибровать мотивационную политику в зависимости от характера и интенсивности трансформаций рынка труда. Представлены алгоритмы диагностики мотивационных профилей сотрудников на основе многомерного анализа предпочтений, ценностных ориентиров и карьерных траекторий. Разработанная концептуальная модель адаптивного мотивационного менеджмента включает механизмы постоянного мониторинга эффективности стимулирующих воздействий, анализа изменений мотивационных детерминант и проактивной адаптации инструментов стимулирования труда.
Ключевые слова: адаптивный менеджмент; гибридные модели мотивации; нестабильность рынка труда; управление человеческими ресурсами; мотивационные механизмы; цифровизация трудовых отношений; персонализированные системы стимулирования; демографические сдвиги; нематериальная мотивация; организационная адаптивность; гибкие формы занятости; мультимодальность мотивации
Тарасюк Наталия Юрьевна
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС», Москва, Россия
E-mail: m2416237@edu.misis.ru
Аннотация. Исследование посвящено комплексному сравнительному анализу традиционных экономических моделей и методов машинного обучения (ML) в контексте их применения в системах поддержки принятия инвестиционных решений. В работе представлена многоаспектная оценка эволюции методологических подходов к моделированию инвестиционных процессов, характеризующая трансформацию аналитического инструментария от классических эконометрических методов к современным алгоритмам искусственного интеллекта. Проведенный анализ демонстрирует, что традиционные экономические модели, базирующиеся на предположениях о линейности взаимосвязей, нормальности распределений и эффективности рынков, при определенных условиях демонстрируют ограниченную прогностическую способность в условиях высокой волатильности и структурных сдвигов финансовых рынков. Методы машинного обучения, основанные на нелинейных подходах к выявлению паттернов в данных, позволяют преодолеть часть ограничений традиционных моделей за счет способности автоматического выявления сложных взаимосвязей и адаптации к изменяющимся рыночным условиям. В работе идентифицированы ключевые преимущества и ограничения обоих классов моделей в рамках решения задач классификации инвестиционных активов, прогнозирования доходности, оптимизации портфеля и управления рисками. Отмечена тенденция к возрастанию эффективности гибридных подходов, сочетающих фундаментальную экономическую логику традиционных моделей с гибкостью и адаптивностью алгоритмов машинного обучения. Особое внимание уделено анализу методологических вызовов, связанных с проблемами переобучения, интерпретируемости моделей и стабильности результатов при применении ML-подходов в инвестиционном анализе. Выявлена значимость институциональных и организационных факторов, влияющих на эффективность внедрения систем поддержки принятия инвестиционных решений на основе машинного обучения. Установлена корреляция между уровнем цифровой зрелости инвестиционных организаций и результативностью применения продвинутых аналитических методов. В исследовании представлен многофакторный анализ эффективности различных классов моделей для разных типов инвестиционных задач и рыночных условий на основе эмпирических данных и результатов вычислительных экспериментов. Выявлена существенная дифференциация результативности методов в зависимости от временного горизонта прогнозирования, класса активов, макроэкономического контекста и структуры доступных данных. Подчеркивается, что формирование эффективных систем поддержки принятия инвестиционных решений требует комплексного подхода, учитывающего как технические аспекты моделирования, так и особенности интеграции аналитических инструментов в процессы принятия решений инвестиционными специалистами.
Ключевые слова: машинное обучение; инвестиционные решения; системы поддержки принятия решений; портфельная оптимизация; прогнозирование финансовых рынков; глубокое обучение; экономическое моделирование; прогнозная аналитика; управление инвестиционными рисками; искусственный интеллект в финансах; нейронные сети; алгоритмическая торговля; инвестиционный менеджмент
Бекбузарова Милана Ибрагимовна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: milana392000@mail.ru
Аннотация. Исследование посвящено комплексному анализу актуальных проблем и современных решений в области аудита консолидированной финансовой отчетности, составленной в соответствии с Международными стандартами финансовой отчетности (МСФО). В работе систематизированы ключевые вызовы, с которыми сталкиваются аудиторы при проверке консолидированной отчетности групп компаний, включая методологические сложности применения МСФО (IFRS) 10 «Консолидированная финансовая отчетность», технические аспекты исключения внутригрупповых операций и оценку рисков существенного искажения на уровне группы. Исследование выявляет специфические особенности применения Международного стандарта аудита (МСА) 600 «Особенности аудита финансовой отчетности группы» в российской практике, демонстрируя возрастающую сложность аудиторских процедур в условиях цифровой трансформации бизнес-процессов и усиления требований к качеству контроля аудиторской деятельности. Особое внимание уделено анализу проблем координации работы команды аудитора группы с аудиторами компонентов, оценки эффективности систем внутреннего контроля на групповом уровне и обеспечения достаточности аудиторских доказательств для формирования обоснованного мнения о достоверности консолидированной отчетности. В работе проанализированы современные технологические решения автоматизации процессов консолидации и трансформации отчетности, выявлены типичные ошибки при элиминации внутригрупповых операций и предложены практические рекомендации по совершенствованию методологии аудита консолидированной отчетности. Исследование демонстрирует критическую важность профессионального суждения аудитора при определении существенности на уровне компонентов группы, оценке гудвила и неконтролирующих долей участия, а также при анализе соответствия консолидационных процедур требованиям МСФО. Результаты исследования подчеркивают необходимость развития специализированных компетенций аудиторов в области МСФО, совершенствования методик риск-ориентированного аудита групп компаний и повышения эффективности взаимодействия участников аудиторского процесса. Предложенные в работе решения направлены на снижение аудиторских рисков, повышение качества аудиторских заключений и укрепление доверия пользователей к консолидированной финансовой отчетности, составленной в соответствии с международными стандартами.
Ключевые слова: консолидированная финансовая отчетность; МСФО; аудит группы компаний; МСА 600; внутригрупповые операции; элиминация; IFRS 10; аудиторские риски; контроль качества; цифровая трансформация
Филатова Анастасия Владимировна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: nvf0504@mail.ru
Левченко Константин Владимирович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Старший преподаватель кафедры «Туризма и гостиничного бизнеса»
E-mail: konst_levchenko@list.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7497-5850
Аннотация. В статье исследуется современное состояние корпоративного управления в России и анализируются возможности адаптации зарубежных моделей к специфике российского бизнеса. Представлен анализ эволюции отечественной системы корпоративного управления с 1990-х годов до настоящего времени, включая влияние геополитических и геоэкономических вызовов 2022–2023 годов. На основе данных мониторинга Банка России отмечается, что, несмотря на санкционное давление, российская модель корпоративного управления в целом демонстрирует устойчивость и адаптивность, хотя и выявляются проблемные области в обеспечении независимости советов директоров и информационной прозрачности. Проведенный компаративный анализ англо-американской, германской, японской и семейной моделей корпоративного управления позволил выявить их преимущества, недостатки и ограничения применительно к российским реалиям. Результаты исследования показывают, что ни одна из зарубежных моделей не может быть полностью адаптирована к российским условиям без существенных модификаций, однако отдельные элементы каждой модели могут быть эффективно инкорпорированы в отечественную практику. Предложены конкретные направления дальнейшего развития российской модели корпоративного управления, включающие диверсификацию структуры собственности, нормативное закрепление фидуциарной ответственности органов управления, развитие института независимых директоров и повышение информационной прозрачности. Практическая значимость работы заключается в формулировании конкретных рекомендаций по совершенствованию национальной системы корпоративного управления. Авторы обосновывают необходимость поэтапного внедрения лучших зарубежных практик при сохранении адаптивности к российским условиям, подчёркивая важность эволюционного подхода к трансформации корпоративных отношений на принципах инклюзивности, транспарентности и подотчётности всем заинтересованным сторонам.
Ключевые слова: корпоративное управление; адаптация зарубежных моделей; российский бизнес; институциональная среда; Россия; зарубежные модели; диверсификация
Квак Арина Андреевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Факультет «Высшая школа управления»
E-mail: arinakvak15087@gmail.com
Аннотация. Этика и социальная ответственность в международном менеджменте приобретают все большее значение в условиях глобализации и усиления межкультурных взаимодействий. Успешное ведение переговоров и построение долгосрочных партнерских отношений требуют учета культурных, социальных и этических особенностей различных стран. В современном мире, где международные коммуникации оказывают значительное влияние на финансовые показатели компаний, исследование этических принципов и социальной ответственности становится важным инструментом для повышения эффективности бизнеса и укрепления репутации компаний на международной арене.
Статья рассматривает этику и корпоративную социальную ответственность (КСО) как системообразующие факторы международного менеджмента сквозь призму межкультурных деловых переговоров. На основе историко-сравнительного анализа древних и современных практик переговоров, контент-анализа нормативных документов и обобщения зарубежных исследований выявлены ключевые культурно обусловленные риски, влияющие на результат коммуникации. Статистические данные подтверждают экономическую значимость проблемы: 49 % руководителей связывают срывы транснациональных сделок с недопониманием, тогда как инвестиции компаний-лидеров в обучение этикету достигают 700 млн долларов в год. Сопоставительный разбор поведенческих стилей переговорщиков из девяти стран позволяет систематизировать различия в требованиях к одежде, пунктуальности, манере общения и жестовому коду. На этой основе сформулирован проверенный на практике алгоритм подготовки к встрече, включающий сбор и критическую оценку информации, формирование позитивного имиджа компании, внимательное считывание невербальных сигналов и обмен символическими подарками. Предлагаемые рекомендации способствуют созданию доверительной атмосферы, снижению репутационных и культурных барьеров, повышению устойчивости международных партнерств и могут быть использованы менеджерами и консультантами при планировании глобальных переговорных кампаний.
В данной статье представлены результаты анализа особенностей проведения деловых переговоров с представителями разных стран в современном периоде, а также рекомендации по подготовке к проведению переговоров, представляющие собой типичные наиболее часто встречающиеся особенности.
Ключевые слова: менеджмент; деловые отношения; деловая этика; переговоры; особенности ведения переговоров; стиль; культура
Казанцева Светлана Юрьевна
ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова», Москва, Россия
доцент базовой кафедры «Торговой политики»
Кандидат экономических наук
E-mail: KazantsevaSveta@yandex.ru
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=334610
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7410-9039
Аннотация. Современные условия развития ритейла требуют от торговых организаций не только эффективного управления ассортиментом, но и тщательного анализа поставщиков. Качество поставляемой продукции напрямую влияет на удовлетворенность потребителей, товарооборот и репутацию компании. В условиях высокой конкуренции и быстрого распространения информации о товарах, торговые сети сталкиваются с необходимостью внедрения новых подходов к оценке поставщиков. Это особенно актуально как для крупных сетевых игроков, так и для малого бизнеса, где персонализированное взаимодействие с клиентами играет ключевую роль. Автор поставил перед собой задачу изучить современные методы анализа поставщиков, включая использование обратной связи от потребителей, внедрение технологий больших данных и инновационных программ тестирования продукции.
В статье рассмотрены подходы ритейла к получению информации о поставщиках. Изучены требования к специалистам по закупке товаров торговых организаций. Рассмотрены приемы основных игроков на рынке как отечественного, так и зарубежного ритейла по получению информации о качестве закупаемых товаров. Изучено понятие «потребительского экстремизма»: история его возникновения и современные модификации. Рассмотрено отличие «потребительского экстремизма» от шеринговой экономики, предложены варианты законодательного регулирования торговых процессов, направленного на создание правового поля по ограничению «потребительского экстремизма». Оценено влияние анализа Big Data на работу торговых организаций. Проанализирован опыт компании «ВкусВилл» по работе с поставщиками. Также приведен пример компании Walmart по оценке продукции поставщиков, основанной на создании платформы для определенного пула потребителей.
Ключевые слова: поставщики; ритейл; потребители; потребительский экстремизм; шеринговая экономика; качество товаров; специалисты по закупке товаров; Big Data; ВкусВилл; Walmart
Штефанюк Марина Юрьевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 9854417980m@gmail.com
Аннотация. Представленное исследование посвящено комплексному анализу финансовых аспектов разработки и реализации инновационных продуктов организациями социальной сферы в современных экономических условиях. Актуальность работы обусловливается возрастающей потребностью в модернизации социальных услуг и необходимостью поиска эффективных механизмов финансового обеспечения инновационной деятельности в социальном секторе экономики. Практическая значимость работы заключается в формировании конкретных рекомендаций по улучшению механизмов отбора и оценки инновационных проектов социальной направленности. Исследование предлагает пути увеличения доли частного финансирования через систему льгот и стимулов для инвесторов, а также совершенствование механизмов государственно-частного партнёрства в социальной сфере. Автор выявляет ключевые проблемы существующей системы мониторинга и оценки эффективности социальных инноваций, отмечая преобладание качественных показателей над количественными индикаторами результативности. Предлагается разработка единых стандартов и методик мониторинга с использованием современных технологий сбора и анализа данных для повышения прозрачности системы оценки. Значительная часть исследования посвящена анализу зарубежного опыта реализации инновационных продуктов в социальной сфере. Рассматриваются успешные практики социального предпринимательства в США и Великобритании, модели социального инвестирования в странах Европейского союза, опыт государственно-частного партнёрства в Китае и социальные инновации в Японии для решения проблем старения населения. Исследование включает разработку комплексной системы управления рисками для минимизации негативных последствий при реализации инновационных проектов. Предлагаемая методология охватывает процессы идентификации, оценки и мониторинга рисков с применением современных аналитических инструментов, включая SWOT-анализ и сценарное планирование. Результаты работы демонстрируют особенности финансирования инновационных проектов в социальной сфере, обусловленные спецификой деятельности социальных организаций и преобладанием внешних источников финансирования. Подчёркивается ключевая роль государства в обеспечении социальной направленности и эффективности инновационных инициатив.
Ключевые слова: социальные инновации; инновационная деятельность; финансирование инновационных проектов; государственно-частное партнёрство; социальное предпринимательство; методы оценки эффективности; управление рисками; мониторинг инновационных проектов
Кирилова Татьяна Евгеньевна
ГБОУ ВО «Нижегородский государственный инженерно-экономический университет», Княгинино, Россия
Старший преподаватель кафедры «Экономика и автоматизация бизнес-процессов»
E-mail: kirilovatatianaevg@yandex.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2252-8853
Аннотация. Процессный подход в молочном скотоводстве основан на научно обоснованной организации производства, включающей оптимизацию кормления, содержания и селекции животных, внедрение современных технологий доения и многоуровневый контроль качества молока. Ключевыми элементами являются цифровой мониторинг продуктивности, ветеринарно-санитарный контроль и экономический анализ, обеспечивающие повышение эффективности и конкурентоспособности производства. Исследование ресурсно-сервисной модели в молочном скотоводстве опирается на работы отечественных ученых, посвященные оптимизации производственных процессов в отрасли. Применение методов логического, логико-структурного и пространственного анализа позволило структурировать сервисные компоненты модели и определить ключевые ресурсные потоки, обеспечивающие устойчивое развитие молочных хозяйств. Ресурсно-сервисная модель обеспечения процессной зрелости молочного скотоводства представляет собой адаптированный подход к управлению производственными процессами, основанный на системном использовании материально-технических, технологических и организационных ресурсов, а также специализированных сервисов для достижения оптимального уровня зрелости производственной системы. В статье рассматриваются ключевые аспекты цифровой трансформации молочного скотоводства, включая анализ основных барьеров на пути достижения цифровой зрелости (ограниченная интернет-доступность, недостаток финансирования, низкая цифровая грамотность персонала). Особое внимание уделено ресурсно-сервисной модели как эффективному инструменту цифровизации, позволяющему сочетать внутренние ресурсы предприятий с внешними сервисами (ветеринарными, аналитическими, технологическими) для достижения синергетического эффекта. Внедрение ресурсно-сервисной модели в молочном скотоводстве демонстрирует свою эффективность за счет оптимизации использования внешних ресурсов (аренда доильного оборудования, услуги мобильных ветеринарных служб, облачные системы аналитики) и специализированных сервисов, что позволяет организациям достигать значительной экономии средств при одновременном повышении качества продукции. При этом система внутреннего контроля, основанная на функционально-стоимостном анализе и регулярной оценке эффективности сервисных компонентов, обеспечивает непрерывное совершенствование производственных процессов и рациональное распределение ресурсов.
Ключевые слова: информационное обеспечение; молочное скотоводство; оптимизация процессов; ресурсно-сервисная модель; управление данными; цифровая трансформация; цифровые технологии; экономическая эффективность
Кашпер Гарри Артёмович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Аспирант факультета «Экономики и бизнеса»
E-mail: KashperGA@yandex.ru
Аннотация. Современные глобальные вызовы, включая энергетические кризисы, усиливают необходимость разработки эффективных международных корпоративных стратегий (МКС) для сырьевых компаний, особенно в нефтяной отрасли. В условиях растущей конкуренции и нестабильности на мировых рынках транснационализация становится ключевым фактором, определяющим успешность деятельности корпораций. Однако, несмотря на значительное внимание к этой теме в международной литературе, методологические подходы к оценке транснационализации остаются недостаточно разработанными, особенно в контексте российских нефтяных компаний.
Существующие индексы транснационализации, такие как индекс ЮНКТАД, шкала Салливана и индекс Иетто-Гиллиса, предлагают универсальные подходы к измерению уровня интернационализации. Однако их применение к российским вертикально интегрированным нефтяным компаниям сталкивается с рядом ограничений, связанных с отсутствием необходимой информации в открытых источниках и спецификой деятельности этих компаний. Это подчеркивает необходимость разработки адаптированных методик, учитывающих особенности добычи, переработки и реализации нефти и газа, а также их продуктовую структуру.
В настоящей статье предлагается математически обоснованная классификация международных корпоративных стратегий для сырьевых, прежде всего нефтяных компаний. За основу классификации использованы три критерия: структура управления холдингом, приоритетное направление деятельности и тип транснациональной компании. Под структурой управления подразумевается подход к управлению активами корпорации. Под направлением деятельности — вид экономической деятельности — производство и сбыт. Типологизация корпораций использована с учетом обзора литературы, приведенного во введении.
Также настоящее исследование направлено на создание математической модели оценки транснационализации российских нефтяных компаний, которая позволит не только измерить уровень их интернационализации, но и определить наиболее эффективные типы корпоративных стратегий. Это, в свою очередь, станет основой для формирования рекомендаций по повышению устойчивости и конкурентоспособности российских компаний в условиях глобальных энергетических вызовов.
Ключевые слова: экономика; стратегия; сырьевые компании; нефтяные компании; корпорация; международная деятельность; математическое моделирование
Козлова Вероника Вадимовна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
факультет «Налогов аудита и бизнес анализа»
E-mail: nikadec1825@gmail.com
Аннотация. Настоящее исследование посвящено анализу современных подходов к оптимизации бизнес-процессов посредством применения технологий искусственного интеллекта в условиях цифровой трансформации российской экономики. В работе представлен комплексный анализ технологического ландшафта внедрения ИИ-решений, включающий систематизацию основных направлений автоматизации, роботизации процессов и интеллектуальной аналитики данных. Исследование выявляет трансформационные эффекты применения технологий машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения и роботизированной автоматизации процессов на эффективность корпоративных операций. Особое внимание уделяется анализу российского рынка ИИ-технологий, объем которого к 2025 году может достичь удвоения по сравнению с текущими показателями при среднегодовом росте до 30 %. Представлена периодизация развития технологических решений, начиная от базовой автоматизации документооборота до создания интеллектуальных экосистем корпоративного управления с применением предиктивной аналитики и автономных систем принятия решений. Работа систематизирует ключевые драйверы внедрения ИИ-технологий, включая необходимость сокращения операционных издержек, повышения качества обслуживания клиентов, минимизации человеческих ошибок и обеспечения масштабируемости бизнес-операций. Исследование демонстрирует, что успешная интеграция искусственного интеллекта в корпоративные процессы позволяет достигать сокращения трудозатрат до 15 %, повышения производительности до 37 % и снижения операционных расходов на 50-70 %. Анализ практических кейсов внедрения показывает особую эффективность ИИ-решений в сферах финансовых услуг, производственной автоматизации, клиентского сервиса и управления цепями поставок. Работа выявляет критические факторы успешности проектов цифровой трансформации, включая готовность корпоративной культуры к изменениям, наличие качественных данных для обучения моделей, компетентность персонала в области цифровых технологий и стратегическое видение руководства. Результаты исследования подтверждают гипотезу о формировании нового технологического уклада, в котором интеллектуальная автоматизация становится ключевым фактором конкурентоспособности организаций и создания устойчивых конкурентных преимуществ в условиях цифровой экономики.
Ключевые слова: искусственный интеллект; автоматизация бизнес-процессов; машинное обучение; роботизация процессов; цифровая трансформация; предиктивная аналитика; интеллектуальные системы; корпоративная эффективность; технологические инновации
