Публикации автора

Введение. В условиях стремительной цифровизации финансового сектора особую актуальность приобретает исследование новых классов активов, в частности цифровых финансовых активов (ЦФА), которые демонстрируют значительный потенциал для трансформации традиционных финансовых рынков. Методология исследования основана на комплексном подходе к анализу технологической трансформации современного финансового рынка и развития цифровых финансовых активов, включающем анализ нормативно-правовой базы, статистических данных и практик участников рынка, особое внимание уделяется сравнительному анализу различных схожих рынков и их сопоставлению с ЦФА.

Теоретический анализ. Представлен краткий обзор релевантной научной литературы по проблеме развития рынка цифровых финансовых активов. Раскрыт понятийный аппарат, определены понятия «цифровые финансовые активы», «операторы информационных систем».

Эмпирический анализ. Проведен комплексный анализ развития рынка цифровых финансовых активов в России за период 2022–2024 гг. Исследование демонстрирует значительный рост рынка: объем выпусков достиг 500 млрд руб. в 2024 г. при 864 размещениях, что существенно превышает показатели предыдущих лет. Анализируется институциональная структура рынка, включающая 14 операторов информационных систем, и технологическая база, основанная на различных блокчейн-решениях. Рассмотрены специфика российской модели регулирования ЦФА, продуктовая структура финансового рынка, где доминируют цифровые аналоги облигаций (98% выпусков), также особенности токенизации активов.

Результаты. Выявлены ключевые проблемы развития рынка, включая недостаточную развитость вторичного рынка и фрагментацию ликвидности. На основе анализа определены перспективные направления развития рынка ЦФА в России, включая секьюритизацию активов и развитие рынка цифровых свидетельств. Прогнозируется достижение объема выпусков в 1 трлн руб. к 2025 г. при условии успешной реализации регуляторных изменений и развития рыночной инфраструктуры.

В условиях экспоненциального роста технологических возможностей и увеличения объема данных искусственный интеллект (ИИ) может обеспечить не только повышение точности прогнозирования, но и нивелировать влияние когнитивных искажений, что существенно упрощает процесс принятия решений. ИИ отделяет прогнозирование от суждения, дополняя человека в процессе принятия решения, наиболее точно просчитывая вероятности, тем самым повторяя работу человеческой Системы-1, которая также автоматически просчитывает вероятности, но из-за эвристики суждений допускает предсказуемые систематические ошибки. В статье выявлены преимущества использования алгоритмов ИИ: во-первых, снижение когнитивной нагрузки при рассмотрении альтернатив, во-вторых, более точный прогноз, не поддающийся фреймингу, в-третьих, возможность выстраивать архитектуру выбора в рамках политики подталкивания. Обосновывается, что автоматизация и алгоритмы ИИ начинают влиять на индивидуальные решения, поднимая вопросы о природе автономного выбора и рациональности в цифровую эпоху. На практике симбиоз человека и ИИ, широко используемый в маркетинге, ритейле и др., позволяет выстраивать симулятивные модели реалистичного мультиагентного поведения, проводить динамическую сегментацию и создавать персонализированный контент на основе большого массива данных о предпочтениях потребителей, адаптировать инновационные продукты и кастомизировать индивидуальные предложения. В исследовании применяется междисциплинарный методологический подход, основанный на синтезе подходов поведенческой экономики, маркетинга и наук об ИИ. Авторы приходят к выводу, что динамичное партнерство ИИ и человека имеет мощный преобразующий потенциал в различных сферах жизнедеятельности от оптимизации бизнес-процессов до улучшения качества нашей жизни.

Данное исследование посвящено разработке модели учета компонентов ESG в современных системах менеджмента качества предприятий. Актуальность проведенного исследования не вызывает сомнений, поскольку неверное распределение природного, физического капиталов среди экономических агентов привело к неэффективному планированию в системах менеджмента качества в современных предприятиях и организациях. Авторами статьи производилась разработка модели учета ESG-факторов в системе менеджмента качества компании. Эмпирическое исследование было построено на решении практической задачи, которая состоит в объективной необходимости диагностики и включения факторов ESG в систему менеджмента качества современных предприятий и организаций. Моделирование производилось в рамках стандарта «замкнутого цикла» или Цикла Деминга PDCA («Plan-Do-Check-Act» планирование, действие, проверка, улучшение). Объект исследования - предприятия и организации, осуществляющие хозяйственную деятельность в России. Полученные данные свидетельствуют, что моделирование учета ESG-факторов в системе менеджмента качества позволяет компаниям повышать свою капитализацию в долгосрочной перспективе. Научная новизна раскрывается в следующих аспектах: первый: сформулированы дефиниции и атрибуты факторов ESG и их значения и роли в системе менеджмента качества предприятия; второй: представлена модель учета компонентов ESG в современных системах менеджмента качества предприятий.