Switch to English languageКалмыков Иван Александрович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 239809@edu.fa.ru
Полищук Георгий Андреевич
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 239810@edu.fa.ru
Торопцев Антон Олегович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 234024@edu.fa.ru
Буй Нгок Хай Ллинь
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 236972@edu.fa.ru
Научный руководитель: Эльканова Елена Алексеевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Кандидат экономических наук, доцент
E-mail: EAelkanova@fa.ru
Аннотация. В условиях роста конкуренции на рынке автомобильных грузоперевозок Российской Федерации и прогнозируемого ухода до 15 % игроков к концу 2025 года системы ключевых показателей эффективности (KPI) приобретают статус обязательного инструмента управления операционной деятельностью транспортных предприятий. Предметом настоящего исследования выступает система KPI для водителей и логистов-диспетчеров, рассматриваемая через призму интеграции с телематическими платформами, алгоритмами скоринга поведения водителей и цифровыми инструментами управления автопарком. В работе применяются методы систематизации отраслевых метрик, компаративного анализа моделей оценки эффективности и структурного моделирования взаимосвязей между показателями. Анализ мировой практики использования «водительских скоркарт» (driver scorecards), применяемых ведущими телематическими платформами Geotab, Samsara, Motive и Netradyne, позволил установить, что внедрение систем оценки поведения водителей обеспечивает снижение аварийности до 60 % и сокращение расходов на страхование на 15–25 %. Ключевым результатом является разработанная двухконтурная система KPI, дифференцирующая показатели водителей (контур безопасности и продуктивности) и логистов-диспетчеров (контур операционной и финансовой эффективности) с привязкой к источникам данных телематических платформ. Научная новизна состоит в обосновании матрицы взаимного влияния KPI водителей и логистов и механизма каскадирования целей от стратегического уровня автотранспортного предприятия к индивидуальным показателям сотрудников. Практическая значимость заключается в возможности применения разработанной системы транспортными компаниями для повышения операционной эффективности, снижения издержек и формирования культуры безопасного вождения.
Ключевые слова: KPI; ключевые показатели эффективности; водитель; логист; диспетчер; грузоперевозки; транспортная логистика; телематика; driver scorecard; скоринг водителей; безопасность перевозок; операционная эффективность
Эльканова Елена Алексеевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Доцент кафедры «Логистики»
Кандидат экономических наук, доцент
E-mail: EAelkanova@fa.ru
Куликова Софья Александровна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 239814@edu.fa.ru
Якупова София Павловна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 234032@edu.fa.ru
Аннотация. Стремительный рост цифровых технологий в транспортно-логистической отрасли за период 2024–2026 гг. обусловил формирование принципиально новой конкурентной среды, в которой экономические преимущества предприятий определяются не столько физическими активами, сколько глубиной встроенности в цифровые платформенные структуры. Предметом настоящего исследования выступают экономические эффекты снижения транзакционных издержек, возникающие в процессе конвергенции систем управления транспортировкой, фрахтовых бирж и государственных информационных платформ. Методологической основой работы являются сравнительный анализ платформенных решений различного класса, экономическая оценка интеграционных моделей и типологизация стратегий конвергенции в зависимости от масштаба операционной деятельности предприятий. Анализ рыночных данных позволил установить, что мировой рынок систем управления транспортировкой достиг 18,5 млрд долларов в 2025 году, а рынок цифрового фрахтового мэтчинга оценивается в 47,21 млрд долларов с прогнозируемым среднегодовым темпом роста 32,1 % до 2030 года. Российский рынок IT-решений для логистики составил около 183 млрд рублей в 2024 году. В качестве ключевого результата предложена авторская классификация экономических эффектов конвергенции по четырём уровням снижения транзакционных издержек. Научная новизна определяется обоснованием зависимости между уровнем платформенной интеграции и масштабом сокращения транзакционных затрат на основе систематизации количественных данных. Практическая значимость состоит в формулировании рекомендаций по выбору оптимальной стратегии конвергенции для предприятий транспортного рынка различного масштаба.
Ключевые слова: конвергенция платформ; транзакционные издержки; цифровая логистика; TMS-система; фрахтовая биржа; API-интеграция; платформенная экономика; ГосЛог; облачные решения; автоматизация перевозок; экосистемная интеграция
Жильцов Денис Анатольевич
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Доцент кафедры «Логистики»
Кандидат экономических наук, доцент
E-mail: dazhiltsov@fa.ru
Аннотация. Первая четверть XXI века ознаменована радикальной трансформацией структуры национальных экономик под воздействием цифровых платформ, которые из вспомогательного технологического инструмента превратились в самостоятельный сектор, генерирующий около 5 % валового внутреннего продукта Российской Федерации по оценке Министерства экономического развития. Совокупный оборот четырёх ведущих российских маркетплейсов в 2024 году превысил 11,2 трлн рублей, а общее число субъектов малого и среднего предпринимательства, осуществляющих продажи через цифровые торговые платформы, достигло 1,28 млн хозяйствующих субъектов. Предметом настоящего исследования выступают направления стратегического развития цифровых платформ в части их влияния на экономический рост Российской Федерации, снижения барьеров выхода для регионального бизнеса на общенациональный и международные рынки, а также обеспечения равного доступа населения отдалённых территорий к широкому товарному ассортименту. В работе применяются методы сравнительного экономического анализа, нормативно-правового анализа, систематизации эмпирических данных и структурно-функционального моделирования. Анализ эволюции теоретических концепций двусторонних рынков в работах Ж.-Ш. Роше и Ж. Тироля, Дж. Паркера и М. Ван Алстайна, а также отечественных исследователей позволил выявить механизмы генерации сетевых эффектов, определяющих экспоненциальный рост ценности платформ для всех групп пользователей. Ключевые результаты демонстрируют, что цифровые платформы формируют принципиально новые конкурентные условия для российского бизнеса по сравнению с офлайн-торговлей, радикально снижают барьеры выхода малых и средних предприятий на зарубежные рынки через механизмы экспортных витрин и сквозной логистики, а также выступают катализатором регионального экономического развития за счёт сокращения территориального неравенства. Разработана авторская модель трёхвекторного развития цифровых платформ, охватывающая направления логистической экспансии, расширения экспортного потенциала МСП и технологической модернизации. Научная новизна состоит в обосновании системного влияния цифровых платформ на региональную экономику через механизм «второй волны предпринимательства» и в разработке классификации платформенных эффектов применительно к специфике российской пространственной экономики. Практическая значимость определяется возможностью использования авторских выводов органами государственной власти при разработке мер поддержки МСП на цифровых платформах и при формировании политики регионального экономического выравнивания.
Ключевые слова: цифровые платформы; платформенная экономика; маркетплейс; экономический рост; малый и средний бизнес; региональная экономика; сетевые эффекты; Wildberries; экспорт МСП; логистическая инфраструктура; цифровая трансформация
Воинова Анастасия Андреевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 234029@edu.fa.ru
Куликова Софья Александровна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 239814@edu.fa.ru
Миловатская Софья Васильевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 234041@edu.fa.ru
Якупова София Павловна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 234032@edu.fa.ru
Научный руководитель: Эльканова Елена Алексеевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: eaelkanova@fa.ru
Аннотация. Цифровая трансформация логистической отрасли в 2024–2026 гг. формирует новый ландшафт платформенных решений, в котором системы управления транспортировкой (TMS), цифровые фрахтовые площадки и биржи грузоперевозок образуют единую экосистему автоматизации грузовой логистики. Предметом настоящего исследования выступают механизмы интеграции TMS-платформ с цифровыми фрахтовыми площадками, рассматриваемые через призму функциональной архитектуры, API-взаимодействия и экономической эффективности для участников рынка грузоперевозок. В работе применяются методы сравнительного анализа платформенных решений, типологизации моделей интеграции и оценки зрелости цифровой инфраструктуры логистических предприятий. Анализ мирового рынка цифрового фрахтового мэтчинга, оценённого в 47,21 млрд долларов в 2024 году с прогнозируемым ростом при CAGR 32,1 % до 2030 года, позволил установить, что интеграция фрахтовых площадок с TMS-системами через API обеспечивает сокращение транспортных расходов на 10–20 % и снижение ручного труда на 80–90 %. Российский рынок IT-логистики достиг 183 млрд рублей в 2024 году, а Национальная цифровая транспортно-логистическая платформа «ГосЛог» (ПП №908 от 03.07.2024) формирует государственную инфраструктуру для интеграции участников рынка. Ключевым результатом является разработанная типология моделей интеграции платформенных решений — от изолированного использования бирж до полностью интегрированной экосистемы с AI-оптимизацией. Научная новизна состоит в обосновании трёхуровневой модели интеграционной зрелости логистических платформ. Практическая значимость заключается в формулировании рекомендаций по выбору стратегии интеграции для предприятий различного масштаба.
Ключевые слова: логистическая платформа; TMS; фрахтовая площадка; биржа грузоперевозок; цифровой фрахт; API-интеграция; платформенная экономика; ГосЛог; цифровая логистика; автоматизация перевозок; цифровая трансформация
Иксанов Рустем Чулпанович
ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет», Казань, Россия
Институт управления, экономики и финансов
Доцент кафедры «Экономической безопасности и налогообложения»
Кандидат технических наук, доцент
E-mail: iksanovrust@yandex.ru
Султанов Ринат Юлдашевич
ФГБОУ ВО «Казанский национальный исследовательский технологический университет», Казань, Россия
Военный учебный центр
Начальник отделения (учебной тренировочной аппаратуры)
E-mail: iksanovrust@yandex.ru
Аннотация. Статья посвящена кадровой составляющей экономической безопасности хозяйствующего субъекта. Описаны отдельные аспекты и возможные показатели их оценки. В условиях новой реальности и тенденций на рынке труда, кадры становятся стратегическим ресурсом компании и важнейшим объектом экономической безопасности. Развитие цифровизации бизнес-процессов привело к пересмотру роли персонала, который стал носителем интеллектуальной собственности. Возрастающие в последнее время риски кадровой безопасности, такие как: недостаток квалифицированных специалистов, утечка информации, мошеннические действия со стороны персонала и конкурентная разведка повышают актуальность развития систем оценки и мониторинга кадровой безопасности в системе обеспечения экономической безопасности. Кадровая составляющая оказывает влияние на устойчивость, конкурентоспособность и рентабельность хозяйствующих субъектов. Автором обосновывается влияние защищенности кадров от внешних и внутренних угроз на другие аспекты экономической безопасности. Выявляются основные критерии, позволяющие оценивать уровень кадровой безопасности, такие как: текучесть кадров, удовлетворенность оплатой труда, квалификация, мотивация и лояльность сотрудников. Отдельно анализируется риск утечки конфиденциальной информации, уязвимость по отношению, к которому является наиболее высокой именно в сфере работы персонала. Автор приходит к выводу, что угрозы экономической безопасности, источником которых является персонал, охватывают и другие составляющие экономической безопасности, такие как: информационная безопасность и финансовая безопасность. Поэтому повышение уровня кадровой составляющей экономической безопасности хозяйствующего субъекта обладает синергетическим эффектом и повышает общий уровень экономической безопасности за счет положительного влияния на другие компоненты.
Ключевые слова: составляющие экономической безопасности хозяйствующего субъекта; кадровая безопасность; угрозы кадровой безопасности; риски кадровой безопасности; корпоративное обучение; показатели оценки кадровой составляющей экономической безопасности; база знаний
Берлин Матвей Сергеевич
ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: matveyberlin2003@gmail.com
Аннотация. Современные условия функционирования потребительских рынков характеризуются экспоненциальным ростом объёмов цифровых данных, генерируемых в процессе взаимодействия покупателей с онлайн-платформами, мобильными приложениями и системами лояльности, что формирует принципиально новую информационную среду для принятия маркетинговых решений и требует переосмысления традиционных подходов к прогнозированию потребительского спроса. Предметом настоящего исследования выступают методологические подходы и инструменты предиктивной аналитики на основе технологий больших данных, применяемые для повышения точности прогнозирования потребительского спроса в условиях цифровой трансформации маркетинговой деятельности. В работе рассматриваются методы системного анализа отечественной и зарубежной научной литературы, сравнительного анализа концептуальных моделей прогнозирования спроса, а также контент-анализа нормативно-правовых актов Российской Федерации в области регулирования оборота данных и развития технологий искусственного интеллекта. Анализ эволюции подходов к прогнозированию потребительского спроса позволил выявить закономерный переход от статистических методов временных рядов к гибридным моделям на основе машинного обучения, интегрирующим структурированные и неструктурированные источники данных в режиме реального времени. Ключевые результаты исследования свидетельствуют о том, что внедрение предиктивной аналитики позволяет снизить ошибку прогнозирования спроса на 20–50 % по сравнению с традиционными методами, сократить дефицит товарных запасов до 65 % и повысить эффективность маркетинговых кампаний за счёт персонализации предложений на основе поведенческих паттернов потребителей. Разработана авторская концептуальная модель предиктивного маркетингового цикла, объединяющая этапы сбора мультиканальных данных, машинного обучения и принятия автоматизированных решений в рамках замкнутого контура обратной связи. Практическая значимость определяется возможностью использования предложенной модели при формировании корпоративных систем управления спросом в организациях розничной и электронной торговли.
Ключевые слова: большие данные; предиктивная аналитика; прогнозирование спроса; машинное обучение; потребительское поведение; маркетинговая аналитика; персонализация; ритейл; электронная коммерция; нейронные сети
Какар Ален Кулкомар
ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: alen.kakar@yandex.ru
Новицкий Константин Павлович
ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: novkp@yandex.ru
Риванов Глеб Сергеевич
ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: glebriva@gmail.com
Рыкалин Алексей Николаевич
ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: alex.rukalin@gmail.com
Шувалов Павел Михайлович
ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 2511062@edu.fa.ru
Научный руководитель: Жильцова Ольга Николаевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Доцент кафедры «Логистики»
Кандидат экономических наук, доцент
E-mail: onzhiltsova@fa.ru
Аннотация. Современные экономические реалии характеризуются нарастающей макроэкономической нестабильностью, снижением реальных доходов населения и фундаментальной трансформацией потребительского поведения, что ставит перед компаниями задачу пересмотра традиционных подходов к управлению продуктом и его продвижению на рынке. Предметом настоящего исследования выступают инструменты и методы продуктового маркетинга, применяемые для адаптации продуктов к изменяющемуся потребительскому поведению в условиях экономического спада. Рассматриваются методы пересборки ценностного предложения, управления продуктовой архитектурой, unit-экономики, аналитики больших данных, гибких ценовых и продуктовых моделей, удержания клиентской базы, а также вовлечения пользователей в развитие продукта. Проведен анализ эволюции подходов к продуктовому маркетингу от традиционных моделей, ориентированных на расширение продуктовых линеек и эмоциональную дифференциацию, к современным практико-ориентированным системам, направленным на сохранение и перераспределение воспринимаемой ценности продукта при одновременной оптимизации затрат компании. Ключевые результаты исследования свидетельствуют о том, что в условиях экономического спада эффективность продуктового маркетинга определяется не количеством используемых инструментов, а степенью их интеграции в общую продуктовую стратегию. Разработана систематизация маркетинговых решений, включающая механизм адаптации продуктовых стратегий, отражающий взаимосвязь между макроэкономическими факторами, инструментами адаптации и целевыми результатами компании. Практическая значимость работы определяется возможностью применения предложенных подходов в деятельности компаний различных отраслей, стремящихся сохранить конкурентоспособность и клиентскую базу в условиях экономической турбулентности.
Ключевые слова: продуктовый маркетинг; экономический спад; потребительские тренды; ценностное предложение; продуктовая стратегия; адаптация продукта; unit-экономика; freemium-модель; удержание клиентов; big data-аналитика
Михайлова Мария Андреевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: Mariya.mixajlova.00@inbox.ru
Муцалханов Абдулджаппар Муцалханович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 242537@edu.fa.ru
Шубин Пётр Кириллович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 240430@edu.fa.ru
Научный руководитель: Тургаева Аксана Альбековна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Доцент кафедры «Экономической безопасности и управления рисками»
Кандидат экономических наук, доцент
E-mail: a_turgaeva@mail.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8374-1706
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=455538
Аннотация. В статье исследуется процесс внедрения передовых цифровых технологий в систему противодействия легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма (ПОД/ФТ). Актуальность темы обусловлена стремительной цифровой трансформацией финансового ландшафта, усложнением методов сокрытия преступных доходов и необходимостью повышения эффективности национальных систем финансовой безопасности для выполнения регуляторных требований. Целью исследования является комплексный анализ возможностей искусственного интеллекта, машинного обучения, технологий больших данных (Big Data) и сетевой аналитики для выявления рисков, схем и типологий преступной деятельности в сфере ПОД/ФТ. В работе проведен ретроспективный анализ генезиса цифровых технологий в России, начиная с создания первых электронно-вычислительных машин в середине XX века и заканчивая современным этапом развития экономики данных. Автором подробно рассмотрены ключевые направления цифровизации: внедрение регуляторных (RegTech) и надзорных (SupTech) технологий, а также трансформация института идентификации клиентов (включая биометрию и удаленную идентификацию). Особое внимание уделено практическим аспектам применения технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных в деятельности российских кредитных организаций и надзорных органов. В результате исследования автором систематизированы преимущества цифровизации (автоматизация процессов, повышение точности анализа, возможность проактивного управления рисками) и основные вызовы (угрозы кибербезопасности, дефицит квалифицированных кадров, высокие финансовые затраты и нормативно-правовая неопределенность). Заключение содержит вывод о необходимости поиска баланса между технологическими инновациями, безопасностью данных и гибкостью регулирования для дальнейшего развития устойчивой экосистемы ПОД/ФТ в условиях цифровой экономики.
Ключевые слова: финансовый мониторинг; цифровизация; искусственный интеллект (ИИ); финансовая безопасность; информационные технологии; управление рисками; большие данные (Big Data); ПОД/ФТ
Кумачев Алексей Сергеевич
АНО ВПО ЦС РФ «Российский университет кооперации», Мытищи, Россия
Аспирант
E-mail: kumachev.alexei98@yandex.ru
Аннотация. В работе анализируется эволюция внешних детерминант конкурентоспособности, включая введение санкционных ограничений со стороны недружественных государств, уход традиционных западных и японских брендов с российского рынка, попытки экономической изоляции России, ослабление курса национальной валюты, стремительную экспансию китайских производителей, запрет зарубежными компаниями параллельного импорта автомобилей, глобальный кризис производства комплектующих и последствия пандемии COVID-19. Систематизированы внутренние факторы, разделенные на три группы: государственное регулирование (ужесточение правил параллельного ввоза, повышение ставок таможенных пошлин и утилизационного сбора, рост ключевой ставки Центрального банка, программы льготного кредитования), экономические факторы (повышение инфляции, цифровизация методов продаж, рост онлайн-торговли, высокая зависимость от вторичного рынка, механизмы параллельного импорта, дефицит автомобилей у производителей, низкий уровень локализации производства, проблемы послепродажного обслуживания и исполнения гарантийных обязательств) и социальные факторы (снижение спроса, сокращение реальных доходов населения, трансформация потребительских предпочтений относительно марок и методов приобретения автомобилей). Разработана модель факторов конкурентоспособности торговли легковыми автомобилями, демонстрирующая взаимосвязь внешних вызовов, внутренних ограничений и адаптационных механизмов, где особое значение приобретает трансформация функции дилерского центра от преимущественно офлайн-продаж к модели, в которой реализация осуществляется исключительно через онлайн-сервисы, а традиционный дилерский центр выступает пространством демонстрации продукции, сервисного обслуживания и логистической инфраструктуры. Научная новизна исследования заключается в систематизации и актуализации факторов конкурентоспособности торговли легковыми автомобилями в условиях санкционного давления и радикальной трансформации рыночной структуры 2022–2025 годов, а также в обосновании необходимости цифровой трансформации бизнес-модели дилерских центров с переходом к онлайн-каналам продаж. Практическая значимость работы определяется возможностью применения выявленных закономерностей для разработки стратегий повышения конкурентоспособности участников автомобильного рынка, формирования государственной политики регулирования отрасли и создания эффективных цифровых платформ торговли автомобилями.
Ключевые слова: конкурентоспособность; рынок легковых автомобилей; санкционные ограничения; параллельный импорт; китайские автомобильные бренды; утилизационный сбор; цифровизация продаж; онлайн-торговля автомобилями; дилерские центры; трансформация бизнес-модели; автомобильная промышленность России
Исопел Денис Олегович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Аспирант
E-mail: Denisisopel@yandex.ru
Аннотация. Современные условия функционирования высокотехнологичных отраслей характеризуются нарастающей динамикой технологических изменений и усилением конкурентного давления, что формирует принципиально новые требования к управлению неопределённостью на ранних стадиях создания инновационных продуктов, охватывающих путь от зарождения фундаментальной научной идеи до разработки минимально жизнеспособного продукта (MVP). Предметом настоящего исследования выступают управленческие механизмы и методологические подходы к снижению неопределённости в процессе трансформации научно-технологической концепции в продуктовое решение, пригодное для рыночной валидации. В работе рассматриваются методы системного анализа научной литературы, сравнительного анализа концептуальных моделей управления инновационными проектами, а также контент-анализа нормативно-правовых актов Российской Федерации в области научно-технологического развития. Анализ эволюции подходов к управлению неопределённостью в инновационном менеджменте позволил выявить закономерный переход от линейных стадийно-шлюзовых моделей к итеративным фреймворкам, ориентированным на непрерывную валидацию гипотез через цикл «создание — измерение — обучение». Ключевые результаты исследования свидетельствуют о том, что эффективное управление неопределённостью требует структурированной декомпозиции источников неопределённости — технологической, рыночной, организационной и регуляторной — с последующим применением дифференцированных инструментов для каждого типа. Разработана авторская интегративная модель управления неопределённостью, объединяющая систему уровней технологической готовности (TRL) с итеративным подходом Lean Startup и механизмами стадийно-шлюзовой фильтрации проектов. Научная новизна заключается в обосновании концепции «адаптивного коридора неопределённости», позволяющего дифференцировать управленческие решения в зависимости от стадии жизненного цикла продукта и доминирующего типа неопределённости. Практическая значимость определяется возможностью использования предложенной модели при формировании корпоративных систем управления ранними стадиями разработки высокотехнологичных продуктов в условиях российской инновационной экосистемы.
Ключевые слова: управление неопределённостью; жизненный цикл продукта; минимально жизнеспособный продукт; MVP; инновационный менеджмент; уровни технологической готовности; TRL; валидация гипотез; высокотехнологичный продукт
