Методы мониторинга и анализа транзакций для оптимизации показателей покупок и продаж товарной продукции в системе контуров обращения криптовалюты или смарт-контрактов

Сергей Николаевич Иванов; Евгений Леонидович Логинов; Юрий Павлович Леонов; Виталия Юрьевна Борталевич

МЕТОДЫ МОНИТОРИНГА И АНАЛИЗА ТРАНЗАКЦИЙ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПОКУПОК И ПРОДАЖ ТОВАРНОЙ ПРОДУКЦИИ В СИСТЕМЕ КОНТУРОВ ОБРАЩЕНИЯ КРИПТОВАЛЮТЫ

ИЛИ СМАРТ-КОНТРАКТОВ1

Сергей Николаевич Иванов,

генеральный директор ООО «РТ-Капитал», доктор экономических наук, профессор

E-mail: [email protected]; Евгений Леонидович Логинов, заместитель директора по научной работе Института проблем рынка РАН, профессор Департамента мировой экономики и мировых финансов, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, доктор экономических наук, профессор РАН,

дважды лауреат премии Правительства РФ в области науки и техники

E-mail: [email protected]; Юрий Павлович Леонов, советник ООО «РТ-Капитал», кандидат физико-математических наук

E-mail: [email protected]; Виталия Юрьевна Борталевич, стажер Национального института энергетической безопасности

E-mail:[email protected] Научная специальность 08.00.05 — экономика и управление народным хозяйством

Citation-индекс в электронной библиотеке НИИОН

Аннотация. Предлагается интеллектуальная информационно-аналитическая технология, реализуемая в процессах использования финансовых ресурсов для покупок или продаж товарной продукции в системе контуров обращения конкретных видов криптовалюты или смарт-контрактов в государственных или корпоративных системах электронных торгов (закупок), основанная на возможностях мультиагентного анализа товарно-финансового оборота. Анализ включает изучение показателей, характеризующих транзакцию, формализующую финансово-хозяйственные операции между продавцами и покупателями товарных активов, участвующих в использовании финансовых ресурсов (в форме криптовалюты или смарт-контрактов) для покупок или продаж товарной продукции через электронные торговые площадки с динамикой стоимости ресурсов, объемов покупок и продаж и пр. При этом используется механизм интеллектуального анализа данных для выявления неэффективных транзакций, в отношении покупок или продаж товарной продукции и интерпретации эффективности операционных действий продавцов и покупателей товарных активов.

Ключевые слова: блокчейн, товарно-финансовые операции, криптовалюта, смарт-контракты, финансовые транзакции, анализ.

Для цитирования: Иванов С.Н., Логинов Е.Л., Леонов Ю.П., Борталевич В.Ю. Методы мониторинга и анализа транзакций для оптимизации показателей покупок и продаж товарной продукции в системе контуров обращения криптовалюты или смарт-контрактов. Вестник экономической безопасности. 2018;(1):319-23.

1 Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 16-06-00444 «Связь товарно-сырьевых и валютно-финансовых рынков. Биметаллизм и его динамика: от ретроспективного анализа к моделированию кризисов»).

METHODS OF MONITORING AND ANALYSIS OF TRANSACTIONS TO OPTIMIZE THE INDICATORS OF PURCHASES AND SALES OF COMMODITY PRODUCTS IN THE SYSTEM OF CIRCULATION CIRCUITS OF CRYPTO CURRENCY OR SMART CONTRACTS

Sergey N. Ivanov,

General Director of LLC «RT-Capital», Doctor of Economics, Professor;

Evgeniy L. Loginov,

Deputy Director for Research, Institute for Market Problems, Russian Academy of Sciences, Professor of the Department of World Economy and World Finance, Financial University under the Government of the Russian Federation, Doctor of Economics, Professor of the Russian Academy of Sciences, twice laureate of the RF Government Prize in the field of science and technology;

Yuriy P. Leonov,

Adviser of LLC «RT-Capital», Candidate of Physical and Mathematical Sciences;

Vitaliya Yu. Bortalevich,

The trainee of the National Institute of Energy Security

Abstract. We propose an intelligent information and analytical technology implemented in the processes of using financial resources for purchases or sales of commodity products in the system of contours for the circulation of specific types of crypto currency or smart contracts in public or corporate electronic trading systems (purchases), based on the capabilities of multiagent analysis of commodity and financial turnover . The analysis includes the study of indicators characterizing the transaction, formalizing financial and business transactions between sellers and buyers of commodity assets involved in the use of financial resources (in the form of crypto currency or smart contracts) for purchases or sales of commodity products through electronic trading platforms with the dynamics of the cost of resources, volumes purchases and sales, etc. At the same time, the mechanism of data mining is used to identify inefficient transactions, in relation to purchases or sales of goods Noah products and interpretation of the effectiveness of operational activities of sellers and buyers of commodity assets.

Keywords: blockage, commodity-financial operations, crypto-currency, smart contracts, financial transactions, analysis.

В мировой и российской экономике все большее распространение получают финансовые операции с использованием криптовалюты или смарт-контрактов на основе технологии блокчейн [1, с. 9—22; 6, с. 32—43]. Это особенно важно для нормализации финансовой динамики путем оптимизации показателей покупок и продаж товарной продукции в системе контуров обращения криптовалюты или смарт-контрактов [15].

Несмотря на активно ведущиеся разработки в этой сфере, наблюдается потребность в разработке новых технологий в отношении выявления неэффективных транзакций и интерпретации эффективности операционных действий продавцов и покупателей товарных активов для контроля за законным и эффективным осуществлением финансовых операций с использованием криптовалюты или смарт-контрактов на основе технологии блокчейн [4, с. 136—149; 10, с. 152—154].

Предлагается создание, своего рода, информационно-вычислительной среды, позволяющей

применить технологии блокчейн для оценки деятельности продавцов и покупателей товарных активов (использующих электронные квази-де-нежные расчетные инструменты, на предмет выявления признаков неэффективности на всех стадиях покупок или продаж товарных активов [3, с. 33—36]. При этом финансовая операция с использованием криптовалюты или смарт-контрактов на основе технологии блокчейн рассматривается как динамическая совокупность мультиоперационного взаимодействия различных категорий продавцов и покупателей товарных активов, выделяемых по признаку прямого или опосредованного участия в осуществлении финансовых операций с использованием криптова-люты или смарт-контрактов на основе технологии блокчейн.

Для контроля процессов покупок или продаж товарных активов в системе контуров обращения конкретных видов криптовалюты или смарт-контрактов (в рамках электронных торговых систем) в государ-

ственных или корпоративных системах электронных торгов (закупок) предлагается использовать технологии агентного анализа и моделирования [11; 12, с. 76—101].

Для повышения эффективности мониторинга процессов использования финансовых ресурсов (в форме криптовалюты или смарт-контрактов) для покупок или продаж товарной продукции необходимо налаживание анализа взаимосвязей продавцов и покупателей товарных активов для выявления показателей, которые требуют корректировки исходя из руководящих установок органов госуправления или головных (управляющих) компаний холдингов [5; 18, с. 307—311].

Для этого анализируются взаимосвязи в отношении выявления в анализируемой деятельности продавцов и покупателей товарных активов (использующих электронные квази-денежные расчетные инструменты, участвующих в выполнении покупок или продаж товарных активов в системе контуров обращения конкретных видов криптовалюты или смарт-контрактов (в рамках электронных торговых систем) в государственных или корпоративных системах электронных торгов (закупок), явных и латентных характеристик операций, осуществляемых при участии в предполагаемой торговой стратегии хозяйствующих субъектов и их соответствия нормативным требованиям.

На этой основе предполагается при контроле и мониторинге товарно-финансового оборота — в рамках организационных механизмов реализации использования финансовых ресурсов (в форме криптовалюты или смарт-контрактов) для покупок или продаж товарной продукции — программное формирование соответствующего целевым установкам регулирующего ведомства профиля нормативных операционных финансовых показателей для предотвращения ситуаций с «обвалом» стоимости конкретных ресурсов, неисполнением либо ненадлежащим исполнением финансовой операции с использованием криптовалюты или смарт-контрактов на основе технологии блокчейн. То есть необходим анализ и идентификация предполагаемых индивидуальных и групповых стратегий продавцов и покупателей товарных активов на основе использования нормативных операционных финансовых показателей, направленных на выявление соответствия или

несоответствия им осуществляемых финансовых операций использующих электронные квази-денеж-ные расчетные инструменты.

Описания структурированных баз данных, состоящих из различных данных, получаемых от электронных торговых систем (цены, объемы закупок товарных и иных активов в различной форме в увязке с динамикой покупок и продаж и пр.) представляются стандартизованным образом и содержат данные о результатах покупок или продаж товарных активов в системе контуров обращения конкретных видов криптовалюты или смарт-контрактов (в рамках электронных торговых систем) в государственных или корпоративных системах электронных торгов (закупок), о проводимых финансовых транзакциях и об участниках групповых торговых стратегий.

Динамика транзакций между участниками выполнения финансовой операции с использованием криптовалюты или смарт-контрактов на основе технологии блокчейн изучается с использованием специального уникального кода, виртуально прикрепляемого к расчетной единице или платежному документу.

Описания идентифицируемых электронных закупочных и платежных транзакций (через электронные торговые площадки), связанных с исполнением использования финансовых ресурсов (в форме криптовалюты или смарт-контрактов) для покупок или продаж товарной продукции, одного типа группируются в виртуальные информационные блоки покупок или продаж товарных активов в системе контуров обращения конкретных видов криптовалюты или смарт-контрактов (в рамках электронных торговых систем) в государственных или корпоративных системах электронных торгов (закупок).

При этом создается возможность анализа разноплановых товарно-финансовых данных получаемых из различных информационных источников с интегрированием информационных массивов разного профиля (цены, платежи, объемы ресурсов, юридические лица, собственники юридических лиц — продавцов и покупателей товарных активов и их менеджеры и т.п.) [16, с. 202—209; 17, с. 177—178].

На этой основе осуществляется выход на интерпретацию эффективности операционных дей-

ствий продавцов и покупателей товарных активов, где поведение участников использования финансовых ресурсов (в форме криптовалюты или смарт-контрактов) для покупок или продаж товарной продукции, идентифицированных маркерами пакетов ресурсов, позволяет выделить организационную стратегию группы продавцов и покупателей товарных активов и их характеристики (хронотип, участники, ролевая структура и т.п.).

Систематика операций территориально распределенных продавцов и покупателей товарных активов представляется в ходе анализа обычной и кризисной рыночной динамики для выявления показателей, которые требуют корректировки исходя из руководящих установок органов госуправления или головных (управляющих) компаний холдингов, выявляет характеристики операционного взаимодействия территориально распределенных продавцов и покупателей товарных активов (например, скрытая аффиляция различных продавцов и покупателей товарных активов и пр.).

Операторы мониторинга осуществления финансовых операций использующих электронные квази-денежные расчетные инструменты, совершаемых с использованием электронных торговых систем, могут выделить генезис (первопричину) событий на основе выявления явных и неявных причинно-следственных зависимостей в онлайновом режиме анализа операционного взаимодействия территориально распределенных продавцов и покупателей товарных активов в отношении — идентифицированных с помощью анализа движения товарных активов на основе технологии блокчейн.

Кластеризуемые классы эффективности операций операционного взаимодействия территориально распределенных продавцов и покупателей товарных активов определяются — в ходе контроля обычной и кризисной рыночной динамики — систематикой эффективности операций операционного взаимодействия любых доступных для анализа продавцов и покупателей товарных активов. Выбранный оператором мониторинга класс эффективности операций операционного взаимодействия территориально распределенных продавцов и покупателей товарных активов несет информацию о семантике эффективности операций выделенных кластеров

хозяйствующих субъектов во временной и товарно-параметрической динамике.

Вычисляемые интерпретации эффективности операций в отношении операционного взаимодействия территориально распределенных продавцов и покупателей товарных активов позволяют выявить устойчивость участия одних и тех же хозяйствующих субъектов в неэффективных операциях, осуществляемых в отношении товарных ресурсов [7, с. 4—10; 13, с. 308—310; 14, с. 20—21].

Анализ операционного взаимодействия территориально распределенных продавцов и покупателей товарных активов, идентифицирующих неэффективность конкретной позиции в рамках транзакций территориально распределенных продавцов и покупателей товарных активов позволяет идиви-дуализировать их характеристики с формированием уточняющих условий к реализации операций в электронных торговых системах.

Это также помогает определить корректировку комплекса нормативных требований к работе товарно-финансовых рынков (в рамках электронных торговых систем), что позволяет государственным ведомствам реализовать корректировки ценовой и иной динамики [2, с. 1—4; 8, с. 29—36; 9, с. 94—117].

Таким образом, для обеспечения законности финансовых операций с с использованием криптовалюты или смарт-контрактов на основе технологии блокчейн, совершаемых с использованием электронных торговых систем, предлагается способ интеллектуального анализа динамической организации взаимосвязей в ходе операционного взаимодействия территориально распределенных продавцов и покупателей товарных активов с использованием многоаспектной интерпретации систематики эффективности операций продавцов и покупателей товарных активов в ходе анализируемых финансовых транзакций, использующих электронные квази-денежные расчетные инструменты.

Предлагаемая технология мониторинга обеспечивает идентификацию явных и латентных эффективности операций в отношении операционного взаимодействия территориально распределенных продавцов и покупателей товарных активов по це-

почкам движения финансовых средств. Осуществляется автоматизированный анализ и интерпретация эффективности операционных действий продавцов и покупателей товарных активов с заданием базовых характеристик анализа финансовой операции с использованием криптовалюты или смарт-контрактов на основе технологии блокчейн с учетом результатов ценовой динамики в системе контуров обращения криптовалюты или смарт-контрактов.

Литература

1. Бабкин А.В., Буркальцева Д.Д., Пшеничников В.В., Тюлин А.С. Криптовалюта и блок-чейн-технология в цифровой экономике: генезис развития // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2017. Т. 10. № 5.

2. Биктимиров М.Р., Домашев А.В., Черка-шин П.А., Щербаков А.Ю. Блокчейн: универсальная структура и требования // Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы. 2017. № 11.

3. Бугаев А.С., Логинов Е.Л., Райков А.Н., Сараев В.Н. Семантика сетевых контактов // Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2009. № 2.

4. Генкин А.С., Маврина Л.А. Блокчейн плюс «умные» контракты: преимущества применения и возникающие проблемы // Экономика. Бизнес. Банки. 2017. № 2 (19).

5. Зоидов З.К. Пути формирования интегрированной рыночной инфраструктуры и регулирования производства и товарооборота в рамках ЕАЭС. М.: ИПР РАН, 2015.

6. Ковальчук Ю.А., Степнов И.М.Циф-ровая экономика: трансформация промышленных предприятий // Инновации в менеджменте. 2017. № 1 (11).

7. Логинов Е.Л., Райков А.Н. Цифровая экономика: уязвимость к сетевым атакам и возможности обеспечения устойчивости управления // Проблемы рыночной экономики, 2017, № 4.

8. Молокин А.С., Севанько А.М.Блокчейн как инструмент транзакций в системах крипто-

валют // Финансы, деньги, инвестиции. 2016. № 2 (58).

9. Савельев А.И. Некоторые правовые аспекты использования смарт-контрактов и блокчейн-технологий по российскому праву // Закон. 2017. № 5.

10. Саматова А.Ф., Эриашвили Н.Д. Политика импортозамещения как фактор обеспечения экономической безопасности Российской Федерации // Закон и право. 2017. № 5.

11. СараевВ.Н., Кобяков А.А., Вайно А.Э., Кобя-коваН.Г., КозловЛ.Н., ПодолякВ.И., Панфилов С.А., Логинов Е.Л. Глобальная транзакционная система // Патент на полезную модель RUS 98276 26.04. 2010.

12. Соколов И.А., Дрожжинов В.И., Райков А.Н., Куприяновский В.П., Намиот Д.Е., Сухомлин В.А. Искусственный интеллект как стратегический инструмент экономического развития страны и совершенствования ее государственного управления. Ч. 2. Перспективы применения искусственного интеллекта в России для государственного управления // International Journal of Open Information Technologies. 2017. Т. 5. № 9.

13. Солдатов А.И., Ким О.Х. Технические и алгоритмические проблемы коммутации современной электроники // Известия высших учебных заведений. Физика. 2010. Т. 53. № 9-3.

14. Соловьев А. Блокчейн: подводные камни // Открытые системы. СУБД. 2016. № 4.

15. Цветков В.А., Степнов И.М., Ковальчук Ю.А., Зоидов К.Х. Динамика развития экономических систем. М.: ИПР РАН, 2016.

16. Эриашвили Н.Д., Григорьев А.И. «Налоговые схемы»: практика их раскрытия налоговыми органами // Вестник экономической безопасности. 2017. № 2.

17. Эриашвили Н.Д., Миронов А.Н., Григорьев А.И. Проблемные вопросы зачета налога. Как избежать налоговой ответственности // Вестник Московского университета МВД России. 2017. № 1.

18. ЯковлеваЕ.Ю., Ситникова О.В. Порядок использования технологий блокчейн и смарт-контракт в ходе взаимодействия хозяйствующих субъектов // Молодой ученый. 2017. № 22 (156).