Статья: СОВЕТСКИЕ ИСТОКИ КОМПЬЮТЕРНОЙ ЭРЫ В КИТАЕ (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.

Изменения, происходящие в мировой экономической системе, поставили под сомнение всю аксиоматику типа Вашингтонского консенсуса и актуализировали научные исследования, в частности, по налоговым и таможенным системам. Эти проблемы важны и для нашей страны, но, к сожалению, подходы к их решению носят в основном вербальный характер и далеки от универсальности. В настоящей работе выполнено компаративное цифровое моделирование сравнительной эффективности налога с оборота и налога на добавленную стоимость для диаметрально различных по ресурсообеспеченности стран. Одна из них обеспечена ресурсами с хорошим запасом на будущее, но ее экономика сосредоточена на низких переделах. У второй полностью отсутствуют природные ресурсы, но есть технологическое превосходство, выражающееся в доминировании высоких переделов. На цифровых моделях показано, что при всех реалистичных уровнях технологического превосходства и уровнях налогообложения, а также полном отсутствии таможенных пошлин, выбор оптимального налога для страны с высокой ресурсообеспеченностью и высокотехнологичной страны диаметрально различен. Полученные в ходе цифрового моделирования результаты дополнительно, наряду с традициями и историей, аргументируют правомерность гипотезы об обоснованном отказе США от НДС. Сегодня США, как и Россия, относится к ресурсообеспеченным странам, поскольку три из четырёх первых позиций в её экспорте занимают нефть, продукты ее переработки и газ. На основе результатов цифрового моделирования сделан вывод о том, что в настоящее время у России имеется ещё больше оснований от отказа от НДС, чем у США.

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.