Статья: Стратегическое и оперативное планирование антикризисных мер (2025)

В условиях цифровизации банковской сферы и повышения требований к клиентскому опыту концепция человекоцентричности приобретает особую значимость. Статья посвящена формированию структурной модели человекоцентричной стратегии маркетинга в банке, ориентированной не только на клиентов, но и на сотрудников, партнеров и общество. Цель исследования – разработка комплексного подхода к реализации человекоцентричности как основы для устойчивого развития банка в цифровой среде. Методологическая база включает анализ клиентских и внутренних данных, эмоциональный анализ, а также концепции B4H. В ходе исследования выявлены четыре ключевых уровня модели: корпоративная культура, расширенное клиентское восприятие, социальная ответственность и человекоцентричная цифровизация. Представлены методики расчета индексов SDNA, BTI, EPI и CPI, обеспечивающих оценку эффективности реализации стратегии. Практическая значимость заключается в возможности адаптации предложенной модели под специфику конкретной организации и в разработке гибких инструментов управления эмоциями и вовлеченностью. Оригинальность подхода проявляется в интеграции эмоционального интеллекта, цифровых решений и соучастия клиентов и сотрудников в создании ценности. Статья представляет интерес для исследователей в области маркетинга, цифровой трансформации и управления человеческими ресурсами в финансовом секторе.

Статья посвящена анализу и характеристикам возможных факторов, влияющих на выбор модели реализации ИТ-функции в многопрофильных компаниях. Сегодня существует ряд моделей управления ИТ-функциями у руководителей многопрофильных организаций, однако условия выбора (факторы), а также практические способы реализации управления ИТ-функциями в зависимости от выбранной модели в научной среде широко не обсуждаются. Целью статьи является комплексный анализ существующих моделей и способов управления ИТ-функциями в многопрофильных компаниях, а также факторов, влияющих на их выбор. Проведен анализ литературных источников по теме исследования, по результатам которого дана характеристика основных моделей управления ИТ-функциями при многопрофильных компаниях, определены факторы, влияющие на выбор модели взаимодействия бизнеса с ИТ-функцией, представлены практические способы управления ИТ-функциями. На сегодняшний день не сформирована комплексная классификация моделей эффективного управления дочерними ИТ-компаниями, нет оценки последствий влияния на эффективность многопрофильной компании в зависимости от стратегического выбора управления ИТ-функциями компании. В научной среде не представлены практические способы реализации централизованной или децентрализованной модели управления ИТ-функциями. Настоящая работа вносит вклад в исследование управления дочерними ИТ-компаниями, а ее практическая значимость для бизнес-сообщества заключается в описании моделей управления ИТ-функциями, возможных развилок выбора, а также условий для него.

В статье рассматриваются теоретические аспекты концепции стратегических ориентаций фирмы: приводятся «классические» виды стратегических ориентаций, наиболее часто применяемые компаниями, проводится анализ их составных компонентов и периодизации развития знаний об этой концепции. Также рассматриваются современные факторы внешней среды, объясняющие появление новых видов стратегических ориентаций фирмы с их краткой характеристикой. На основании выявления актуальных тенденций среды и анализа литературы в статье делается вывод о выделении нового исторического этапа развития концепции стратегических ориентаций фирмы и приводится корректировка существующей периодизации этой концепции, что вносит вклад в развитие теоретических знаний о стратегических ориентациях.

В статье исследуется международная конкурентоспособность автомобильной промышленности Китая, Германии, Японии и США в условиях влияния искусственного интеллекта и связанных технологий. Основная цель – выявление ключевых факторов конкурентоспособности в эпоху цифровизации и оценка их влияния на стратегию автомобильных корпораций. Использовались статистический анализ и модель корреляционного измерения. В этой новой парадигме успех диктует не размер корпорации либо ее историческое наследие, а способность быстро адаптироваться и применять технологические решения, формирующие будущее мобильности. Установлено, что внедрение искусственного интеллекта в производство и продукцию признается важнейшим факторным аспектом, повышающим конкурентоспособность товаров и услуг. Среди других факторов – инновационность, адаптивность к изменениям рынка, интеграция устойчивых практик и цифровой трансформации. На основе сравнительного анализа лидирующих корпораций предложены рекомендации для укрепления позиций на мировом рыночном сегменте. Результаты исследования полезны для автомобильных корпораций, а также государственных и некоммерческих организаций, поддерживающих отрасль. Новизна работы заключается в комплексном подходе к анализу конкурентоспособности с учетом технологий искусственного интеллекта, предлагающих новые перспективы для стратегического развития мировых автопроизводителей.

Статья посвящена совершенствованию направлений оказания консалтинговых услуг для эффективного развития экспортной предпринимательской деятельности. Основное внимание сфокусировано на двух аспектах. Во-первых, это популяризация и помощь в имплементации основных принципов организационной амбидекстрии, что в долгосрочной перспективе должно способствовать повышению финансовых результатов фирм малого и среднего бизнеса, ведущих экспортную деятельность, а также сделает их более стабильными и предсказуемыми для владельцев. Во-вторых, это дифференциация фирм-экспортеров при консультировании в зависимости от стадии их жизненного цикла и наличия у них опыта ведения экспортной предпринимательской деятельности, что обеспечит четкость, обоснованность и своевременность оказываемой поддержки. Теоретическая и практическая значимость исследования заключается в стимулировании повышения степени обоснованности оказываемого перечня консалтинговых услуг предприятиям, заинтересованным в осуществлении внешней торговли в условиях возрастающих ограничений. Предложенные рекомендации могут быть положены в основу корректировки содержания консалтинговых услуг для экспортеров с целью помочь им избежать трудностей и минимизировать ошибки в процессе реализации своей продукции, а также оптимально использовать ресурсы для выхода на международные рынки. Перспективным направлением дальнейших исследований может выступать обоснование факторов, влияющих на удовлетворенность клиентов при получении услуг консалтинговых компаний в сфере экспортного предпринимательства, а также формирование на их основе экономико-математических моделей с целью выявления направления и силы связи между такими факторами.

Рост самостоятельности регионов РФ, наделение их широким кругом полномочий по различным вопросам обуславливает актуальность исследования региональных экономических систем. Как и мировая экономика, региональная экономика в настоящее время претерпевает трансформацию отдельных аспектов в связи с глобальными технологическими и геополитическими изменениями. Целью исследования является анализ и обобщение актуальных подходов к формированию и реализации региональной экономической политики органами власти субъектов РФ, оценка современных вызовов и перспектив дальнейшего совершенствования региональной экономической политики.

В рамках работы охарактеризованы современные инструменты реализации региональной экономической политики, на конкретных примерах рассмотрены методы борьбы с актуальными вызовами, в том числе экономическими санкциями, проведен выборочный анализ основных экономических показателей регионов различных федеральных округов, сделан вывод об устойчивом положении экономик субъектов РФ, дана оценка последующим перспективам совершенствования региональной экономической политики, предложена проблематика для дальнейшего исследования.

Результаты и выводы, полученные в работе, могут быть применены при практической реализации мероприятий по формированию и воплощению региональной экономической политики. Результаты работы являются оригинальными и опираются на наиболее актуальные теоретические подходы, практические наработки и статистические данные, в связи с чем обладают высокой научной и практической значимостью.

В статье рассматривается суть и природа добросовестного поведения ИТ-субъектов, которые готовы гарантировать создание высококачественных ИТ-продуктов в рамках выполнения ИТ-проектов, а также снижение до минимальных значений вероятность наступления нежелательных комплаенс-последствий для всех участников отношений и иных заинтересованных сторон. Для достижения поставленной цели автором настоящей статьи был проведен анализ признаков добросовестного и недобросовестного поведения участников отношений, в том числе была изучена судебная практика, связанная с защитой прав от недобросовестного поведения контрагентов. На основании проведенного исследования были сформулированы критерии добросовестности ИТ-субъектов, а именно отсутствие умысла на причинение материального ущерба заинтересованным сторонам и наличие эффективной и результативной системы управления рисками. Было установлено, что наличие умысла на причинение вреда характеризуется не только текущим поведением ИТ-субъектов (включение в контракт явно обременительных условий, сознательное нарушение норм действующего законодательства, использование некомпетентности участников сделки им во вред и др.), но и недобросовестными действиями, которые они совершали ранее в прошлых сделках. Также было обнаружено, что ответственность за реализацию превентивных мер по митигации рисков возложена на сторону, которая берет на себя обязательства выполнить работу по созданию ИТ-продукта. В частности, проведенное исследование показало, что если ИТ-субъекты заблаговременно, до заключения контрактов, превентивно не воздействуют на 105 универсальных рисков, то во время выполнения работ заинтересованные стороны с большой вероятностью столкнутся с комплаенс-последствиями, которые смогут негативно повлиять на процесс достижения проектных целей и причинить этим сторонам значительный материальный ущерб.

В статье рассматриваются множественные взаимосвязи между финансированием стартапов в сфере ИИ и определяется влияние инвесторов, технологических изменений и типов финансирования внутри экосистемы стартапов. Исследование, охватывающее период с 2019 по 2024 год, позволило выявить более 500 многообещающих стартапов, работающих в сфере искусственного интеллекта. Анализ проводился с учетом региональной специфики и динамики развития во времени. Исследование посвящено финансированию ИИ-компаний, включая роль венчурных и корпоративных инвесторов, государственную поддержку и различные модели финансирования. Для изучения моделей финансирования стартапов в этом исследовании применяется комплексный подход, сочетающий описательную статистику, машинное обучение и качественные данные. Анализ включает в себя использование R, Python и Tableau для обработки финансовых и операционных данных, а также субъективных оценок, полученных от основателей, инвесторов и политиков. Вторичные данные из баз данных венчурного капитала и финансовых отчетов используются для подтверждения и расширения результатов. Финансирование экосистем играет ключевую роль в определении траектории развития стартапов, занимающихся искусственным интеллектом. Исследование демонстрирует, что именно финансирование влияет на то, насколько компании уделяют внимание этике ИИ, соблюдению нормативных требований и внедрению инноваций. Для обеспечения устойчивого роста необходимо учитывать интересы инвесторов, создавать благоприятные условия для инновационных центров и развивать международное сотрудничество. В работе также анализируются риски, связанные с предвзятостью алгоритмов и защитой конфиденциальных данных, и предлагаются рекомендации по формированию более эффективной политики финансирования. Исследование предлагает практическое руководство для стартапов в сфере ИИ, инвесторов и политиков. Оно представляет собой комплексную модель финансирования, объясняет мотивы инвесторов и предоставляет инструменты для предпринимателей, стремящихся привлечь капитал. Кроме того, исследование указывает политикам на приоритетные направления для создания благоприятной среды, способствующей развитию и поддержке ИИ, тем самым заполняя пробелы в знаниях и обеспечивая устойчивый рост отрасли.