CC BY
10
68
Всероссийский журнал
EDN: PPQDSC
В.В. Башкатов - к.э.н., доцент, заведующий кафедрой теории бухгалтерского учета, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
V.V. Bashkatov - candidate of economic sciences, associate professor, Head of the Department of Accounting Theory, Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia;
А.С. Марьяненко - обучающаяся учетно-финансового факультета, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
A.S. Maryanenko - student of Accounting and Finance Faculty, Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia;
Н.А Савинская - обучающаяся учетно-финансового факультета, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
N.A. Savinskaya - student of Accounting and Finance Faculty, Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia.
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И РОБОТИЗАЦИИ OPTIMIZATION OF THE ACCOUNTING PROCESS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ROBOTICS
Аннотация. В современном мире цифровая экономика быстро преобразует все сферы жизни общества и технологии информации играют в этом ключевую роль. Сфера бухгалтерского учета и аудита активно внедряет современные информационные технологии, такие как машинное обучение, финансовые роботы и адаптивный интеллект. Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью повседневного рабочего процесса. В научной статье анализируется прогресс интеллектуального учета и его применение в бухгалтерском учете и аудите. В данной статье проведён тщательный анализ ряда научных публикаций, посвященных рассматриваемой проблематике. Также подробно рассмотрена сущность искусственного интеллекта, определены его ключевые задачи в области бухгалтерии и аудита, а также выделены основные стратегии цифровой трансформации в сфере бухгалтерии. Выявлены ключевые преимущества, угрозы и слабые стороны ИИ. Для детализации исследования было рассмотрено внедрение программных роботов, на примере зарубежного RPA и отечественных RobBee и «Directum RX». В ходе исследования были выявлены проблемы, а также предложены мероприятия по усовершенствованию применения искусственного интеллекта в сфере бухгалтерского учета. Можно сказать о том, что цифровизация бухгалтерского учета и аудита с помощью искусственного интеллекта представляется перспективным, но требующим тщательного планирования и управления процессом. Грамотное использование преимуществ ИИ при одновременной минимизации рисков способно вывести бухгалтерскую деятельность на качественно новый уровень.
Absrtract. In today's world, the digital economy is rapidly transforming all spheres of society, and information technology plays a key role in this. The field of accounting and auditing is actively introducing modern information technologies, such as machine learning, financial robots and adaptive intelligence. Artificial intelligence has become an integral part of the daily workflow. The scientific article analyzes the progress of smart accounting and its application in accounting and auditing. This article provides a thorough analysis of a number of scientific publications devoted to the issues under consideration. The essence of artificial intelligence is also considered in detail, its key tasks in the field of accounting and audit are identified, and the main strategies for digital transformation in the field of accounting are highlighted. The key advantages, threats, and weaknesses of AI are identified. To detail the study, the implementation of software robots was considered, using the example of foreign RPA and domestic RobBee and Directum RX. In the course of the study, problems were identified, as well as measures to improve the use of artificial intelligence in the field of accounting. It can be said that the digitalization of accounting and auditing with the help of artificial intelligence seems promising but requires careful planning and management of the process. Competent use of the advantages of AI while minimizing risks can bring accounting to a qualitatively new level.
Ключевые слова: бухгалтерский учет, искусственный интеллект, RPA (Robotic Process Automation), роботизированная автоматизация процессов.
Keywords: artificial intelligence, accounting, process automation, optimization of forecasting key indicators.
В рамках данной статьи, целью которой является всестороннее изучение перспектив применения искусственного интеллекта в сфере бухгалтерского учета и аудита, был проведён тщательный анализ ряда научных публикаций, посвящённых рассматриваемой проблематике.
Одной из наиболее ценных работ для анализа стала статья одних из ведущих специалистов в данной области -А.А. Удалова, З.В. Удаловой и О.А. Зубаревой [3]. В ней подробно и всесторонне рассматривается влияние искусственного интеллекта. Авторы исследуют как преимущества автоматизации бизнес-процессов с помощью интеллектуальных систем, так и перспективы использования передовых интеллектуальных технологий, таких как машинное обучение и обработка естественного языка, для полной автоматизации бухгалтерского учета, создания чат-ботов для работы с финансовой документацией и прогнозирования на основе анализа больших данных.
Одной из наиболее полных работ по данной тематике также являлась статья ведущего специалиста А. С. Андыка [6], в которой всесторонне рассматривались вопросы применения искусственного интеллекта в сфере бухгалтерского дела и его возможного влияния на рабочие процессы. Автором выявлялись ключевые преимущества, которые могут быть получены благодаря использованию интеллектуальных агентов при автоматизации бухгалтерских функций, такие как снижение человеческой погрешности и повышение эффективности труда. В работе также рассматривались основные направления использования передовых алгоритмов машинного обучения и распознавания речи с целью оптимизации рабочих процессов.
Одной из наиболее ценных работ в рассматриваемой области является также фундаментальное исследование А. В. Сосновской [2], в котором данный ученый осуществил всесторонний и глубокий анализ перспектив применения искусственного интеллекта в финансовой и бухгалтерской деятельности организаций. Автор показал, что интеллектуальные системы, обученные на основе машинного обучения, могут быть весьма эффективно задействованы для обеспечения автоматизации формирования финансовой отчетности, выявления киберугроз и мошенничества в сфере финансов посредством анализа больших объемов данных.
В настоящее время глобальных экономических трансформаций, характеризующихся ускоренным ростом и развитием, многие экономические субъекты активно реализуют планы внедрения искусственного интеллекта в рабочие процессы бухгалтерского учета с целью повышения качества финансовой отчетности и оптимизации самых затратных процессов. Тем не менее, необходимо также обязательно учитывать потенциальные риски и
препятствия, с которыми могут столкнуться экономические субъекты во время цифровой трансформации бухгалтерского дела.
Искусственный интеллект (далее - ИИ) - это междисциплинарное научное направление, которое занимается изучением и моделированием интеллектуальной деятельности человека при помощи алгоритмических и программных методов. В нем применяются достижения таких областей знания, как когнитология, нейронауки, психология, лингвистика информатика и многие другие.
Почти половина внедрений ИИ относится к компаниям федерального значения и охватывает всю территорию Российской Федерации. При этом среди остальных кейсов только 12 % имеют место в Москве и 6 % - в Московской области, остальные же относятся к регионам: Санкт-Петербург (4 %), Югра (2 %), ЯНАО (2 %). Также База кейсов внедрения ИИ 2023 года содержит кейсы из 48 субъектов РФ, на которые приходится остальные 26 % случаев внедрения.
Благодаря внедрению современных методов машинного обучения на массивах данных, искусственный интеллект, разработанный в сфере бухгалтерского учета, имеет возможность выявления скрытых статистических закономерностей в отчетности, распознавать образы и сформировывать обоснованные заключения. Это делает его перспективным инструментом для перевода сбора и обработки финансовых данных, анализа отчетности, проверки соответствия бухгалтерским нормам и стандартам в автоматизированный процесс.
Целью статьи, предполагающей комплексное изучение теоретических основ и практических возможностей использования инновационных достижений искусственного интеллекта в сфере бухгалтерского учета и аудита, является разработка детальных рекомендаций по поэтапной и упорядоченной реализации решений в рамках профессиональной деятельности с учетом всех выявленных рисков и ограничений, а также мониторинга
эффективности и безопасности их применения.
Рисунок 1 - Распределение отраслевых кейсов ИИ по регионам внедрения
(Источник: https://ai.gov.ru/)
Одним из ключевых направлений повышения эффективности финансового управления выступает разработка и внедрение интеллектуальных решений, обеспечивающих полную автоматизацию классификации и обработки разнородных деловых документов, связанных с денежными потоками организации.
Использование современных технологий компьютерного зрения и распознания изображений предоставляет возможность для полной автоматизации сканирования и извлечения информации, ведения электронных журналов и, тем самым, существенно сокращает время на проведение процедур бухгалтерского и кассового учета.
Помимо этого, активно разрабатываются и методы, основанные на глубоком обучении нейронных сетей и анализе больших данных, позволяющие с помощью перспективных подходов машинного обучения выполнять точное прогнозирование экономических показателей и оптимизацию рабочих процессов на основании объективной оценки альтернативных сценариев.
Многие ведущие корпорации активно применяют инновационные интеллектуальные платформы, включая систему искусственного интеллекта, для трансформации финансовой деятельности и повышения ее эффективности. Одним из ярких примеров является использование компанией KPMG когнитивной платформы IBM Watson с целью глубокого статистического анализа больших объемов данных и оптимизации рабочих процессов.
Бухгалтеры принимают непосредственное участие в комплексном статистическом анализе больших объемов исходных данных, включая показатели деятельности экономического субъекта и макроэкономические тенденции. Благодаря использованию глубоких методов горизонтальной и вертикальной обработки информации, специалистам удается осуществлять масштабное финансовое моделирование и прогнозирование. Это обеспечивает высокую точность ведения бухгалтерского и налогового учета, оценки рисков и прогнозирования перспектив развития бизнеса (таблица 1). Таким образом, бухгалтер постепенно становится полноценным аналитиком, внося существенный вклад в общий стратегический процесс управления организацией, не ограничиваясь рутинными функциями по работе с цифровой информацией.
70 Всероссийский журнал
Таблица 1 - Основные направления цифровой трансформации бухгалтерского учета
Направление трансформации Описание
Автоматизация ввода данных Использование специализированных программ и алгоритмов для автоматического ввода данных из первичных документовэ Пример: «1С: Распознавание первичных документов»
Электронный документооборот Обмен электронными документами между контрагентами и внутри организации
Интеграция с другими системами Подключение к другим информационным системам для обмена данными и автоматизации процессов
Анализ данных и отчетности Использование аналитических инструментов для анализа данных бухгалтерского учета и формирования отчетности
Обеспечение безопасности данных Применение методов защиты информации для предотвращения несанкционированного доступа к данным бухгалтерского учета
Внедрение элементов искусственного интеллекта в практику бухгалтерского дела и аудита позволяет существенно оптимизировать процесс обработки финансовой отчетности, повысив эффективность труда соответствующих специалистов. Вместе с тем необходимо учитывать потенциальные риски и ограничения инновационных подходов.
Чтобы всесторонне оценить возможности и угрозы был проведен SWOT-анализ использования искусственного интеллекта в бухгалтерском учете, результаты которого представлены в таблице 2.
Таблица 2 - SWOT-анализ использования искусственного интеллекта в бухгалтерском учете
Сильные стороны Слабые стороны
- позволяет автоматизировать многие рутинные задачи в практике бухгалтерского учета - повышает точность и эффективность операций учета и аудита - оптимизация прогнозирования экономических показателей - зависит от качества входной информации - отсутствует эмоциональный интеллект - вызывает трудности при изменениях - сложность внедрения
Возможности Угрозы
- идентификация и регистрация документов - предоставляет рекомендации на основе данных при принятии руководителем решений о развитии бизнеса - прогнозирование ключевых показателей организации - ошибки и неточности в программном обеспечении - безопасность и конфиденциальность данных - потеря рабочих мест и ухудшение условий труда
Принятие более взвешенных стратегических решений, снижение уровня внутренних и внешних рисков, а также более эффективное управление затратами на повседневные операции, можно рассматривать как потенциальные преимущества, которые можно достигнуть при оптимизации методик прогнозирования основных показателей деятельности организации, таких как выручка, прибыль, рентабельность, и другие.
Внедрение элементов искусственного интеллекта в практику бухгалтерского учета и аудита имеет ряд перспективных возможностей. Однако для обеспечения высокого качества и надёжности получаемых результатов необходима подготовка высококвалифицированных кадров, способных грамотно интерпретировать данные с учётом существующих нормативных требований и правил. Подготовка таких специалистов даст возможность максимально эффективно направить освобождающиеся кадры на решение стратегических задач.
В настоящее время облачные вычислительные технологии тесно интегрированы с концепцией интеллектуального бухгалтерского учёта и аудита, обеспечивая оперативный доступ к данным и документации для их анализа в реальном времени. При этом такие системы способны непрерывно обновлять информацию, работая с актуальной версией. Вместе с тем необходимо решить вопросы качественной подготовки персонала, обеспечения информационной безопасности и соответствия правовым порядкам.
Всё большее распространение в бухгалтерии находят программные роботы, что становится возможным благодаря стремительному развитию технологий искусственного интеллекта. Программные роботы - это программы, которые имитируют действия человека при работе с компьютером. Они могут взаимодействовать с различными программами и сайтами, а их настройка даже не требует сложных интеграций или программирования, так как всё можно настроить с помощью мышки, без написания единой строчки кода.
Постоянный рост количества специалистов в этой области способствует совершенствованию функциональных возможностей роботов, одним из примеров которых является RPA (Robotic Process Automation).
В эпоху цифровой трансформации и непрерывного технологического прогресса многие компании прибегают к внедрению роботизированных процессов автоматизации (RPA) в целях оптимизации рабочих процессов и повышения общей эффективности бизнес-операций. Передача рутинных, не требующих специализированных знаний задач программным роботам позволяет высвободить человеческие ресурсы для сосредоточения на более сложных и интеллектуальных видах деятельности, соответствующих профессиональному уровню сотрудников.
Одна из наиболее перспективных областей RPA - бухгалтерия и финансы. Роботы выполняют операции по учету активов, расчету зарплат и отчислений, ведут расчеты с клиентами. Процессы, связанные с бухгалтерией, финансами, кадрами, закупками и обслуживанием, лучше всего поддаются автоматизации. В области бухгалтерии программные роботы выполняют следующие операций:
- учет основных средств и нематериальных активов;
- учет товарно-материальных ценностей;
- учет заработной платы и отчислений в социальные фонды;
- учет расчетов с покупателями и заказчиками;
- учет банковских операций;
- расчет себестоимости продукции, работ и услуг.
Внедрение RPA дает экономические преимущества и видимые эффекты:
- замена 2-5 сотрудников роботом;
- снижение себестоимости процессов на 25 %;
- рост производительности персонала на 35-50 %;
- исключение ошибок и сокращение времени операций на 30 %.
Помимо экономической выгоды, RPA повышает удовлетворенность работой персонала, освобождая от рутины и позволяя заниматься интеллектуальной деятельностью, соответствующей их профессиональным навыкам и знаниям.
Совсем недавно отечественный рынок RPA (Robotic Process Automation) был малоразвитым, а уже на сегодняшний день в стране насчитывается около сотни крупных организаций, которые с успехом внедрили технологию в свою деятельность. На начальном этапе применения обычно участвуют ИТ-специалисты с большим опытом, а уже по мере увеличения количества роботизированных процессов к работе приступали и стажеры. Так происходит рост числа RPA-операций.
Таким образом, роботизированная автоматизация процессов представляет собой перспективное направление цифровой трансформации бизнеса. Она позволяет повысить эффективность операций, сократить издержки и оптимизировать использование кадрового потенциала.
В мировых средствах массовой информации отмечаются достижения автоматизации при помощи RPA, такие как увеличение стабильности и снижение текучести кадров. Каждая известная компания имеет свои системы с бухгалтерскими отделами, где сотрудники тратят время на ручные операции. RPA обещает увеличить эффективность уже сейчас и в будущем, когда технологии «искусственного интеллекта» станут нормой.
Внедрение системы искусственного интеллекта позволит организациям существенно улучшить процессы бухгалтерского учета. Новая система будет автоматически проверять и сортировать документы, загружаемые в программу 1С из различных источников данных. Этот инновационный алгоритм будет способен самостоятельно обучаться на ошибках, исправляемых бухгалтерами, что приведет к постоянному улучшению процесса работы.
Благодаря искусственному интеллекту организации смогут экономить значительные средства на бухгалтерском учете и минимизировать вероятность ошибок. Также это позволит компаниям стать более прозрачными в своей финансовой отчетности и выйти из тени серых схем. Вместо рутинной работы сотрудников виртуальные роботы-бухгалтеры смогут эффективно выполнить множество задач, облегчая труд и ускоряя процессы в организации.
Один из крупнейших российских операторов сотовой связи «Билайн» принял стратегическое решение о цифровой трансформации своей бухгалтерии посредством внедрения роботизированной системы под названием RobBee. Данный интеллектуальный агент, разработанный на базе глубокого обучения нейронных сетей, был создан с целью производства автоматизации рутинных бизнес-процессов, в том числе относящихся к проверке и обработке кассовых и банковских документов, RobBee проверяет поступления платежей в банк, ищет недостачи и ошибки, также контролирует их исправление. Так искусственный интеллект заменил 101 штатного сотрудника данного направления.
По оценкам топ-менеджмента компании, интеллектуальный агент RobBee позволил оптимизировать временные затраты на обработку единичной операции, сократив их в 4 раза, а общий темп работы данного направления повысить на 30 %.
Также внедрение искусственного интеллекта можно рассмотреть на примере одних из ведущих мировых производителей лекарственных средств растительного происхождения «Бионорика СЕ». Работники крупной фармацевтической организации «Бионорика» работают в 60 городах, с головным офисом, расположенном в Германии. Ежегодно бухгалтерия оформляет около 4500 авансовых отчетов по командировкам и хозяйственным операциям. Раннее документы отправляли по почте, из-за чего все процессы замедлялись, а часть отчетов вообще была утеряна.
Специальный интеллектуальный модуль, внедренный в системе Directum, помог решить эту проблему. В настоящее время все авансовые отчеты сотрудников создаются, согласовываются и хранятся в электронной форме. Вследствие чего время согласовывания документов сократилось на 80 %.
К настоящему моменту в рамках стран СНГ успешно внедрено и эксплуатируется уже 6 таких же интеллектуальных агентов для автоматизации процессов работы с бухгалтерской документацией в крупных коммерческих организациях, выполняющих 7 основных функций, ранее требовавших непосредственного участия персонала.
Одной из ключевых задач, решаемых данными роботами в бухгалтерии, является автоматизация рутинных процедур, таких как ввод данных, подготовка налоговых документов, составление рабочих писем, обработка счетов-фактур, что дает возможность сотрудникам сконцентрироваться на более ответственной деятельности. В настоящее время, несмотря на ряд объективных препятствий, интеллектуальные агенты активно внедряются для автоматизации повторяющихся процессов и выявления ошибок посредством глубокой обработки больших данных.
Все-таки не стоит забывать о том, что в настоящий момент опытные бухгалтеры обладают существенным преимуществом перед алгоритмами искусственного интеллекта благодаря своим обширным познаниям и опыту работы в существующих ситуациях.
В то же время информационные технологии развиваются очень быстро, и все больше людей начинают разбираться в них и применять в своей работе. Однако, искусственный интеллект еще не обладает творческим и контекстным мышлением, из-за этого требует постоянного участия человека для учета тонкостей взаимодействия.
72
Всероссийский журнал
Внедрение элементов искусственного интеллекта в бухгалтерский учет дает возможность увеличить точность и эффективность процессов, а также снизить издержки за счет автоматизации рутинных операций. Однако стоит учитывать возможные риски и потери, связанные с этим преобразований.
Перспективы дальнейшего развития искусственного интеллекта в бухгалтерии обширны, однако для успешной реализации таких преобразований крайне важна тщательная разработка стратегического подхода, включающего социальные, образовательные или иные аспекты каждого экономического субъекта, также стоит помнить, что ИИ должен дополнять человеческий фактор, а не вовсе его заменить. Предстоит подготовка высоко квалифицированных кадров к работе в условиях интеграции с искусственными интеллектуальными системами в практике бухгалтерского учета.
Источники:
1. Боровская, Е. В. Основы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] : учеб. пособие / Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова. - 3-е изд. - М. : Лаборатория знаний, 2016. - 130 с.
2. Сосновская, А. В. Искусственный интеллект в области бухгалтерского учета /А. В. Сосновская ; науч. рук. А. Н. Важдаев // Прогрессивные технологии и экономика в машиностроении: сборник трудов IX Всероссийской научно-практической конференции для студентов и учащейся молодежи, 5-7 апреля 2018 г., Юрга. - Томск : Изд-во ТПУ, 2018. - С. 61-64.
3. Удалов А.А., Удалова З.В. Развитие интеграционных процессов в условиях цифровой трансформации экономики сельского хозяйства // Инновации в сельском хозяйстве. - 2018. - № 4 (29). - С. 392-399. 4. Удалов А.А.
4. Удалова З.В. Внедрение и развитие цифровых технологий в АПК // Актуальные проблемы науки и практики: Гатчинские чтения - 2019: сборник научных трудов по материалам VI международной научно-практической конференции, Гатчина, 17-18 мая 2019 года. - Гатчина: Государственный институт экономики, финансов, права и технологий, 2019. - С. 562-566.
5. Искусственный интеллект в представлении профессиональных бухгалтеров [Электронный ресурс]. - Режим доступа: (URL: https://gaap.ru/news/155725/.) -(дата обращения 27.04.2024).
6. Искусственный интеллект в сфере бухгалтерского учета [Электронный ресурс]. - Режим доступа: (URL: https://rep.bstu.by/ bitstream/handle/data/21389/8-10.pdf?sequence=1&isAllowed=y) - (дата обращения 27.04.2024).
7. О роботизации бухгалтерского учета [Электронный ресурс]. - Режим доступа: (URL: https://vrn-buh.ru/articles-2019/11/29-buh-robot.php. ) - Дата доступа: (дата обращения 27.04.2024).
8. Официальный сайт KPMG. Цифровые технологии в российских компаниях [Электронный ресурс]. - (URL: https://kpmg.com/kz/ru/ home/services/advisory/management-consulting/ita/digital-transformation.html). (дата обращения 27.04.2024).
9. Haldar, S., & Dey, P. K. (2021). Artificial Intelligence (AI) in Accounting: A Literature Review. SN Business & Economics, 1 -18.
10. Bhattacharya, A., & Sharma, A. (2020). Impact of artificial intelligence on accounting and auditing: An overview. Journal of Advances in Management Research.
11. Hogan, C. E., & Wilkins, M. S. (2018). The future of accounting work: Preparing for an AI-dominated era. The Journal ofAccountancy.
12. Olszak, C. M., & Bartus, T. (2019). The Impact of Artificial Intelligence on the Accounting Profession. In Information Systems Architecture and Technology: Proceedings of 40th Anniversary International Conference on Information Systems Architecture and Technology-ISAT 2019, Part III (pp. 291-300). Springer.
13. Galbraith J. K. (1967/2007). The New Industrial State. Princeton: Princeton University Press.
14. Официальный сайт «Бионорика СЕ»: https://bionorica.ru/ru/company/o-nas.html.
EDN: NUYABC
Е.А Белова - к.социол.н., доцент высшей школы «Транспортных систем и технологий», Тихоокеанский государственный университет, Хабаровск, Россия, [email protected],
E.A Belova - Candidate of Sociological Sciences, Associate Professor of the Higher School of Transport Systems and Technologies, Pacific State University, Khabarovsk, Russia.
МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ВЫБОРУ ВИДА ТРАНСПОРТА ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ПЕРЕВОЗОК ГРУЗОВ METHODOLOGICAL APPROACHES TO THE CHOICE OF THE TYPE OF TRANSPORT IN THE ORGANIZATION OF CARGO TRANSPORTATION
Аннотация. Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью поиска оптимальных решений определяющий выбор вида транспорта при перевозке грузов для снижения стоимости услуг и увеличения скорости доставки. Пристальное внимание вызвано тем, что современный этап развития сопровождается увеличением объемов грузоперевозок, и их скорость варьируется в зависимости от различных видов транспорта. В данном сегменте рынка становится все более заметной межвидовая конкуренция. В то же время заказчики перевозок активно пользуются конкурентными преимуществами различных видов транспорта, которые определяются стандартами качества и экономичностью. Учитывая обширность территории РФ каждый вид транспорта имеет свои определенные области применения, зависящие от дальности, скорости и комфортности перевозки пассажиров и грузов. В рамках данной работы автором были рассмотрены методические подходы к выбору вида транспорта при грузоперевозках и предложен алгоритм принятия решения при выборе вида транспорта в условиях неопределенности.
Abstract. The relevance of the research topic is due to the need to find optimal solutions determining the choice of mode of transport for the transportation of goods to reduce the cost of services and increase the speed of delivery. Close attention is due to the fact that the current stage of development is accompanied by an increase in cargo transportation volumes, and their speed varies depending on different types of transport. Interspecific competition is becoming more and more noticeable in this market segment. At the same time, transportation customers actively use the competitive advantages of various modes of transport, which are determined by quality standards and cost-effectiveness. Given the vastness of the territory of the Russian Federation, each type of transport has its own specific applications, depending on the range, speed and comfort of transporting passengers and cargo. Within the framework of this work, the author considered methodological approaches to the choice of the type of transport in cargo transportation and proposed an algorithm for decision-making when choosing the type of transport in conditions of uncertainty.
Ключевые слова: равновыгодное расстояние, транспортный процесс, транспортная обеспеченность, густота транспортной сети, грузооборот, транспортная доступность.
Keywords: equal distance, transport process, transport security, density of the transport network, cargo turnover, transport accessibility.
Транспорт играет ключевую роль в обеспечении потребностей общества в перевозке грузов и пассажиров, определяя в значительной мере мощь государства.
Стимулирование развития транспорта происходит через конкуренцию. Конкуренция в транспортной сфере не рассматривается как противостояние видов транспорта, а как фактор, способствующий развитию. Это побуждает к поиску новых технологий для снижения стоимости услуг и увеличения скорости доставки. Оптимизация процессов расширяет область применения конкретного вида транспорта, что повышает его значимость на рынке перевозок.
В условиях обширной территории России каждый вид транспорта имеет свои определенные области применения, зависящие от дальности, скорости и комфортности перевозки пассажиров и грузов.
