Статья: ЦИФРОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НДС И НАЛОГА С ОБОРОТА (2025)

В статье рассмотрена новейшая технология Банк-как-Сервис (Banking-as-a-Service, принятое сокращение BaaS) в финансовой индустрии, история платёжных решений, предпосылки появления BaaS, особенности применения, преимущества использования этого решения для банков и небанковских компаний, а также вызовы для консервативного банковского сообщества.

Статья посвящена истории помощи советских ученых, прежде всего Анатолия Ивановича Китова, Исаака Семёновича Брука, Сергея Алексеевича Лебедева и Николая Андреевича Криницкого, китайским коллегам в становлении компьютерного производства. В статье прослеживается связь первых достижений китайских ученых в области информатики с историей создания вычислительной техники в СССР. Её актуальность обусловлена тем, что недавние исследования в области истории вычислительной техники, опубликованные на английском языке западными историками, могут создать у ученых впечатление, что влияние советских ученых на китайских коллег на начальном этапе компьютерной эры в Китае было весьма незначительным. Исследование основано на анализе научных работ по истории вычислительной техники, материалах Виртуального компьютерного музея, фондах Государственного политехнического музея России, архивах Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова, а также на личных встречах авторов с китайскими учеными и переводчиками.

Рассмотрено влияние искусственного интеллекта на сферу маркетинговой деятельности. Дано описание нейросетей и их применения в современном маркетинге. Представлены преимущества, которые дает интеграция ИИ и нейросетей с рекламными технологиями для анализа данных о потребностях клиентов, прогнозировании спроса на продукцию. Исследована возможность обучения нейронных сетей. Дана оценка скорости их развития и адаптации к исследуемым запросам.

Авторами представлены уточненный эконометрический прогноз на 2024 г. темпа роста ВВП России в условиях специальной военной операции, выполненный на основе народнохозяйственной производственной функции, и точность его исполнения. После публикации Росстатом и Мировым Банком фактических данных за 2024 г. оказалось, что значения таких факторов как уровень загрузки производственных мощностей и мировой цены на нефть марки «Юралс» оказались несколько меньше ожидаемых авторами. В результате значения уточненных прогнозных темпов роста ВВП немного снизились, составив 4,1-4,2% против изначально прогнозируемых 5,4-5,5%, и таким образом, почти совпали с фактическим темпом роста в 4,1%, согласно первой оценке Росстата. Основными факторами роста в 2024 г. послужили основные фонды, уровень их загрузки в промышленности, мировая цена на нефть, в то время как уровень занятости оказал на него относительно слабое влияние. Исследованная производственная функция может быть успешно использована для дальнейшего прогнозирования динамики экономического роста в России в обстановке нарастающего санкционного давления со стороны коллективного Запада.

Статья посвящена анализу потенциальных негативных последствий массового внедрения и бесконтрольного использования технологий искусственного интеллекта. Рассматриваются три основных неблагоприятных сценария. Первый сценарий описывает возможность массовых техногенных катастроф, вызванных непрозрачными алгоритмами. Второй сценарий связан с гносеологической катастрофой, обусловленной информационным шумом, генерируемым ИИ. Третий сценарий предполагает экономическую катастрофу, которая может возникнуть в результате интеллектуализации средств производства. В статье не рассматриваются способы смягчения описанных угроз, автор предлагает непрерывно мониторить возникновение новых технологических, экономических и социальных рисков, порождаемых дальнейшим прогрессом в области внедрения технологий искусственного интеллекта. Своевременное прогнозирование и управление этими рисками позволят снизить вероятность негативных эффектов и направить развитие технологий в позитивное русло.

В статье приведен обзор организационной и процессной проблематики цифровой трансформации торгово-промышленных предприятий. Разработан подход к проведению качественной и эффективной цифровой трансформации и построению инновационной бизнес-модели.

Методы исследования. Основным методом исследования является системный анализ современных подходов в области трансформации организационной и процессной моделей предприятия, которые помогают крупным компаниям не только осуществить трансформацию, но и совершить прорыв (Disrupt) с помощью ИТ как ключевого драйвера изменений.

Результаты и дискуссия. Основным результатом работы является подход к проведению качественной и эффективной цифровой трансформации и построению инновационной бизнес-модели. Опыт авторов и многочисленные бизнес-кейсы иностранных (Apple, Netflix, Amazon, др.) и отечественных компаний (Сбер, Х5, Ингосстрах, др.) показывают, что компании находятся в постоянном поиске применения современных технологий, что требует быстрой реализации идей от инициации до реализации (MVP - начальная версия продукта) и до вывода продукта на рынок. Скорость является основным конкурентным преимуществом и ограничением. Каждый отдельный продукт может стать как прорывным, так и неудачным, поэтому необходимо быстро и недорого тестировать гипотезы на каждом этапе создания продукта (модель Stage-Gate). При этом компании разделяют технологии, приносящие добавленную стоимость (операционные) и управленческие (регуляторные). Первые являются зачастую уникальными разработками (НИОКР), тогда как вторые - стандартами конкретного рынка/отрасли (ERP, CPM, др.). Они взаимосвязаны и интегрированы между собой. Поэтому предприятие должно инвестировать в первые и контролировать затраты на вторые.

Заключение. Важнейший вывод данной статьи заключается в том, что российские компании, которые занимаются проблемой обеспечения технологического суверенитета и хотят сохранить/получить лидерство на рынках, должны обратить внимание на современные подходы по построению эффективной модели цифрового предприятия перед тем, как внедрять те или иные ИТ-решения.

Статья является заключительной в серии статей, описывающих разработку языка программирования Тривиль и его реализацию. В предыдущих статьях речь шла о разработке собственно языка. Эта статья посвящена реализации языка. В ней рассматривается архитектура компиляторов, ход разработки и влияние решений на трудоемкость и скорость разработки. В статье также описывается область применимости языка.

Статья является третьей из серии статей, в которых описывается разработка языка программирования Тривиль. В предыдущих статьях были определены цели языка, требования к языку и описаны основные языковые решения. Эта статья рассматривает сложные языковые конструкции, в разработке которых основное внимание уделялось балансу между полнотой языковой конструкции и сложностью языка и компилятора. Как и вся серия, статья нацелена, большей частью, не на программиста, который использует язык, а на разработчика языков программирования.

В статье рассматривается интеграция методологии CODE (Codebase Operations and Development Practices) в процесс разработки программного обеспечения через создание плагина для интегрированной среды разработки IntelliJ IDEA. Методология CODE, основанная на адаптации цикла Деминга-Шухарта (PDCA), включает четыре этапа: Prepare, Develop, Control и Apply, каждый из которых направлен на стандартизацию и автоматизацию управления кодовой базой. В работе обоснована необходимость практической реализации методологии в виде инструмента, интегрированного в среду разработки. Показано, что создание плагина для среды разработки позволяет разработчикам эффективно соблюдать стандарты, улучшать качество кода и ускорять выполнение повседневных задач. В статье описаны логика работы плагина, ключевые функции на каждом этапе методологии и примеры действий, инициируемых пользователем, таких как создание новых веток, проверка соблюдения стиля написания кода, запуск тестов и управление процессом слияния изменений. Особое внимание уделено начальной стадии разработки плагина, включая настройки проекта и использование API IntelliJ IDEA для взаимодействия с системами контроля версий, анализа кода и тестирования. Предложены концептуальные примеры кода, иллюстрирующие реализацию функциональности. Рассмотренные аспекты демонстрируют потенциал использования плагина для упрощения внедрения методологии CODE в реальную практику командной разработки. Продолжением этого исследования может стать непосредственная техническая реализация плагина. Представленные идеи закладывают основу для практического применения методологии CODE, направленного на повышение эффективности и стандартизации процессов разработки.

Авторами исследуется концепция «Логистика 4.0», которая формируется на принципах «Индустрии 4.0» и направлена на цифровую трансформацию логистических процессов с использованием искусственного интеллекта и других цифровых технологий. Использование в логистике интернета вещей (IoT), киберфизических систем, больших данных и облачных вычислений позволяет создавать цифровые двойники логистических систем. Это способствует повышению экономической, социальной и экологической устойчивости, обеспечивая прозрачность, безопасность и оперативность управления цепочками поставок. Эффективным инструментом моделирования для создания цифровых двойников является унифицированный язык моделирования (UML). Российские и зарубежные исследования демонстрируют его хорошую применимость для описания архитектуры, функциональности и поведения логистических систем. Интеграция UML с другими методами, например моделью спецификации дискретных событий, расширяет его возможности как инструмента концептуального моделирования. В статье рассматривается применение генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) для создания диаграмм прецедентов при разработке цифрового двойника логистической системы. Хотя предложенное ГИИ решение не является идеальным, оно демонстрирует потенциал ГИИ в решении подобных задач, и созданная модель может служить отправной точкой для дальнейшей разработки информационной системы. В будущем интеграция ГИИ в программные средства для создания информационных систем откроет новые возможности формирования логистических процессов.