Статья: ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ КОНТРОЛЛИНГА В GSCM: ПРЕДИКТИВНЫЙ ПОДХОД К СНИЖЕНИЮ УГЛЕРОДНОГО СЛЕДА (2025)

В условиях высокой конкуренции и геополитической нестабильности атомная энергетика требует точного определения потребительских сегментов для оптимизации маркетинговых затрат и повышения эффективности продвижения инжиниринговых услуг. В статье проведён обзор существующих подходов к сегментации, включая географический, институциональный и функциональный методы, с учётом специфики проектов, реализуемых в атомной энергетике. На основании анализа предложена комбинированная модель, объединяющая страновые кластеры и детальную разбивку по фазам жизненного цикла услуг. Описаны основные этапы применения метода, позволяющие выделять приоритетные зоны и целевые группы на разных рынках. В результате разработки сформирована логика сегментирования, адаптированная к регуляторным и экономическим особенностям отрасли. Предложенный подход демонстрирует устойчивость к изменениям внешних условий и обеспечивает фокусировку ресурсов на наиболее перспективных сегментах.

Изложены проблемы стратегического управления муниципальными образованиями, обосновано применение методологии и инструментария стратегического контроллинга в системе стратегического планирования муниципальным образованием.

Статья посвящена вопросам управления нематериальными активами (НМА) и методам их оценки в управленческом учете. Методологической базой оценки выступают подходы, изложенные в действующих федеральных стандартах. Применение доходного, сравнительного и/или затратного подходов зависит от целей оценки и особенностей объекта. Автор в рамках каждого подхода предлагает методы оценки, которые адаптированы именно к расчету стоимости нематериальных активов. По мнению автора, идентификация и оценка нематериальных активов в управленческом учете должны стать неотъемлемой частью управления предприятием в целом.

Развитие городов тесно связано с решением проблемы повышения эффективности управления городским хозяйством. Для решения этих вопросов широко применяются вычислительная техника и информационные технологии. Анализ работы органов управления показывает, что в условияхроста объемов информации и необходимости оперативного принятия решений могут быть использованы технологии искусственного интеллекта. Рассмотрены особенности разработки моделей искусственного интеллекта (ИИ) и направления их применения для решения задач управления городским хозяйством. Приведены процессы жизненного цикла ИИ-систем, их отличие от традиционных систем. Рассмотрены модели искусственного интеллекта: модели машинного обучения и эвристические модели. Описан типовой процесс разработки ИИ-системы и выделены типовые сложности их проектирования. Разработаны основные требования к техническому заданию и рабочему проекту для проектирования моделей ИИ.

В статье рассматриваются методологические аспекты и практический опыт внедрения предиктивной аналитики в систему транспортного контроллинга. Проанализирована концепция транспортного контроллинга как интегрированной системы информационно-аналитической и методической поддержки управленческих решений в транспортной сфере. Изучены ключевые направления использования предиктивной аналитики: прогнозирование спроса на транспортные услуги, оптимизация маршрутов, предиктивное техническое обслуживание и управление запасами - и их интеграция в контур транспортного контроллинга. Представлены результаты внедрения предиктивной аналитики в российских и зарубежных транспортных компаниях. Определены перспективы развития и ограничения применения предиктивной аналитики в транспортном контроллинге.

Статья анализирует эволюцию управленческого учета в российских компаниях с 2014 по 2025 годы через метафору «иммунной системы» компании. Используя интерпретативный подход (полуструктурированные интервью, анализ документов и открытых источников), выявлены ключевые факторы трансформации: цифровизация, искусственный интеллект, геополитика, пандемия COVID-19 и изменения в ESG-повестке. Показано, что эти вызовы способствовали переходу к более гибким моделям управленческого учета, в которых классические инструменты дополняются усиленной ролью ранее малоиспользуемых практик, превращая управленческий учет в динамичный механизм адаптации. Анализ подчеркивает его ключевую роль в обеспечении устойчивости бизнеса и выявляет новые направления для исследований.

Статья посвящена анализу трансфера технологий и инновационных бизнес-моделей в нефтегазовой отрасли в условиях цифровой трансформации и перехода к низкоуглеродным технологиям. Исследуется роль технологического трансфера как ключевого механизма повышения конкурентоспособности и устойчивости компаний в условиях волатильности энергетических рынков. В работе рассматриваются современные подходы к формированию бизнес-моделей, ориентированных на внедрение технологий из других секторов, а также возможности использования открытых инноваций и создания технологических экосистем. Особое внимание уделено роли интеллектуальной собственности и цифровой зрелости компаний в успешной реализации инноваций. Разработана матрица для анализа эффективности различных моделей трансфера технологий в нефтегазовой отрасли с учетом цифровой трансформации и особенностей управления интеллектуальной собственностью. Результаты исследования позволяют разработать рекомендации для оптимизации внедрения инновационных технологий и повышения рентабельности компаний в условиях энергоперехода.

Предложен вариант актуализации, используемой на предприятии информационной системы контроллинга, который учитывает современные требования, предъявляемые к модели управления. Модель Knowledge graph (KG) позволит вести работу с большими объемами данных и делать прогнозы развития в автоматическом режиме, исключая из процесса риски срыва сроков по причине несвоевременного выполнения задачи ответственными сотрудниками.