CC BY
0
Цифровая трансформация открывает значительные возможности для бизнеса в Российской Федерации, но она также сопряжена с рядом проблем и рисков. Чтобы обеспечить конкурентоспособное и безопасное развитие промышленности в контексте цифровой трансформации, предприятиям важно инвестировать в цифровую инфраструктуру и навыки, одновременно предпринимая шаги по обеспечению безопасности своих операций.
2021 и 2022 годы можно считать переломными для цифровизации российской промышленности. Западные санкции обнажили масштаб проблем, и тем самым обозначили первоочередные и стратегические задачи для данной отрасли. В связи с этим в самое ближайшее время российским промышленным предприятиям - несомненно, при поддержке государства необходимо будет пройти путь, который западные производственники проходили не за одно десятилетие.
Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» сможет сформировать новую информационную среду и стать стимулом для развития промышленности. Но одновременно с этим необходима государственная поддержка в конкретных отраслях, в том числе в машиностроении. Российское правительство призвано сыграть важную роль в поддержке этих усилий, предоставляя стимулы и финансирование цифровым инновациям, а также работая над созданием нормативно-правовой базы, поощряющей ответственное использование цифровых технологий.
Источники:
1. Багажков С.А., Измайлов И.И., Кузнецова Е.В./ С.А. Багажков, И.И. Измайлов, Е.В. Кузнецова // В книге: Экономика. Наука. Ин-новатика. Материалы II международной научно-практической конференции приуроченной 100-летию ГОУ ВПО «Донецкий национальный технический университет». Донецк, 2021. С. 557-559.
2. Василенкова Н. В. Цифровизация промышленности: направления и перспективы / Н. В. Василенкова // Научный альманах Центрального Черноземья. - 2022.- № 2-1.- С. 136-142.
3. Обзор: ИТ в промышленности 2022. Режим доступа: https://www. cnews.ru/reviews/it_v_promyshlennosti_2022/ arti-cles/spros_na_tsifrovizatsiyu_ promyshlennosti.
4. Павлова А.В. Повышение конкурентоспособности предприятий пищевой промышленности: кластерный подход / Павлова А.В., Кап-нинова О.С., Полянин А.В. // Естественно-гуманитарные исследования. 2020. N° 31 (5). С. 170-181.
5. Показатели статистики промышленности по основным видам в РФ [Электронный ресурс] // URL: https://chemosil.ru/news/dannye-statistiki-promyshlennosti-strany/.
6. Полянин А.В. Концепция управления инновационной деятельностью промышленных систем на основе технологии цифрового двойника / Полянин А.В., Головина Т.А. // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2021. Т. 14. № 5. С. 7-23.
7. Полянин А.В. Трансформация социально-экономических отношений на основе цифровизации бизнес пространства / Полянин А.В., Докукина И.А. // Труд и социальные отношения. 2018. Т. 29. № 6. С. 16-27.
8. Проняева Л.И. Формирование профиля инновационного промышленного кластера / Проняева Л.И., Полянин А.В., Федотенкова О.А., Павлова А.В. // Региональная экономика: теория и практика. 2020. Т. 18. № 1 (472). С. 48-66.
9. Сизова Ю.О. Анализ процессов цифровизации промышленности в России / Ю.О. Сизова // Проблемы экономики и юридической практики. 2021.- Т. 17. -№ 6. - С. 239-242.
10. Скорняков М.А., Шилович В.Е. Ключевые тренды цифровизации промышленности / М.А. Скорняков, В.Е. Шилович // Самоуправление. 2022.- № 3 (131). - С. 700-702.
EDN: FCXYTA
С.М. Гузиекова - канд.филолог.наук, доцент кафедры управления и таможенного дела, филиала Майкопского государственного технологического университета (МГТУ) в п. Яблоновском, Россия, [email protected], S.M. Guziekova - Candidate of Philological Sciences, Associate Professor of Department Management and Customs, Maykop State Technological University (MGTU) in the village Yablonovsky, Russia;
В.В. Салий - к.пед.н., доцент кафедры системного анализа и обработки информации, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, [email protected],
V.V. Salii - candidate of pedagogical sciences, associate professor department system analysis and information processing, Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia.
ЦИФРОВИЗАЦИЯ ЭКОНОМИКИ И ПЕРСПЕКТИВЫ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ ПО ПРИКЛАДНОЙ ЛИНГВИСТИКЕ И БИЗНЕС-АНАЛИТИКЕ DIGITALIZATION OF THE ECONOMY AND PROSPECTS FOR TRAINING SPECIALISTS IN APPLIED LINGUISTICS AND BUSINESS ANALYSIS
Аннотация. Одним из элементов перспективности развития цифровой экономики является кадровое обеспечение производственных процессов, которые владеют цифровыми коммуникативными навыками, знаниями в прикладной лингвистике и бизнес-аналитике. Данные специалисты, должны уметь управлять производственным процессом на основе технологий искусственного интеллекта, машинного обучения, и знать методику построения хранилищ данных на основе блокчен. Специалисты цифровой экономики, должны уметь создавать и применять новые языковые формы для построения диалогов с компьютером, проектировать платформенные решения, участвовать в информационном и математическом моделировании, а также участвовать в формировании жизненного цикла товаров и услуг на основе бизнес-аналитики. Подготовка специалистов для цифровой экономики, владеющих навыками применения инновационных технологий, цифровых платформенных решений требует формирования новых образовательных стратегий. Интеллектуальные системы, машинное обучение и робототехниче-ские системы вносят кардинальные изменения в знания и умения персонала современной организации. Управление системами в основе которых лежит искусственный интеллект требует особой профессиональных знаний и умений.
Abstract. One of the elements of the prospects for the development of the digital economy is the staffing of production processes that have digital communication skills, knowledge in applied linguistics and business analytics. These specialists must be able to manage
the production process based on artificial intelligence technologies, machine learning, and know the methodology for building data warehouses based on blockchain. Specialists in the digital economy should be able to create and apply new language forms to build dialogues with a computer, design platform solutions, participate in information and mathematical modeling, and also participate in shaping the life cycle of goods and services based on business intelligence. The training of specialists for the digital economy, who have the skills to apply innovative technologies, digital platform solutions, requires the formation of new educational strategies. Intelligent systems, machine learning and robotic systems are making fundamental changes in the knowledge and skills of the personnel of a modern organization. Managing systems based on artificial intelligence requires special professional knowledge and skills.
Ключевые слова: цифровизация, экономика, прикладная лингвистика, бизнес-аналитика, информационные технологии, искусственный интеллект, блокчейн.
Keywords: digitalization, economics, applied linguistics, business analytics, information technology, artificial intelligence, blockchain.
Цифровизация является одним из движущих элементом развития современной экономики и общества, повышая качество предоставляемых услуг и преодолевая конкурентоспособность компаний, ориентируя их на новые рынки выхода к клиентам, которые активно применяют современные информационные технологии и различные программные и лингвистические средства для получения информации.
Внедрение современных технологий во все сферы экономической деятельности предполагает повышение ее эффективности функционирования, что должно способствовать изменению содержания конфигураций в организационной структуре и форм ведения и продвижения бизнес-процессов, а также процедур взаимоотношения с контрагентами.
Основными структурными инструментами для развития и внедрения современных автоматизированных систем служит применение цифровых технологий представленных в виде единых программно-аппаратных комплексов.
Процесс функционирования организации с учетом расширения бизнес-процессов может быть представлен в виде единой автоматизированной системы с применение цифровой базы данных и базы знаний с развитой структурой внедрения средств информационной безопасности и конфиденциальности данных в хранилище, а также привлечение в отрасль высококвалифицированных специалистов [3].
В условиях цифровизации наиболее востребованными и перспективными направлениями внедрения во все сферы профессиональной деятельности, становятся технологии искусственного интеллекта, роботизации, больших данных и блокчейн, а также средства моделирования бизнес-процессов и средства бизнес аналитики.
В основе методов искусственного интеллекта находится воссоздание с помощью программных комплексов «умных и грамотных» рассуждений, а сам искусственный интеллект реализуется на основе методов машинного обучения. При этом машина не обучается в привычном смысле этого слова, а программируется на основе знаний специалистов в определенной сфере деятельности, выстраивая в программном алгоритме определенные фразы и действия между поступающими данными и результатами анализа, то есть формирует систему, которая будет в дальнейшем использоваться для анализа поступающих в нее данных. Следовательно, чем больше данных изучается машинным алгоритмом с помощью различных методов, тем более логичнее и точнее будут сформулированы программные алгоритмы.
Роботизация, как объект цифровизации, представляет собой технологию автоматизации различных операций с помощью программных роботов, которые выполняют рутинные функции за сотрудника организации. Использование роботизированной технологии может потребовать доработки информационной системы на уровне программного алгоритма выполнения задач специалистом, владеющим необходимыми навыками и умениями. Эффективное функционирование такой «умной» информационной системы, способствует устранению недочетов в выполнении рутинных операций, таких как формирование корзины с целью оперативной обработки данных, формирования заказов и отчетов.
Методы обработки больших данных также набирают обороты в связи с увеличением объемов поступающей, обрабатываемой и хранимой информации в экономическом секторе. Постоянное увеличение хранимых данных, увеличивает и количество применяемых информационных технологий для их обработки, и требует увеличения количества специалистов, владеющих данными технологиями. Специалисты в цифровой экономике должны владеть навыками приведения данных к единому формату, объединению данных, полученных из разных источников, а также оперативно находить в потоке актуальные и неактуальные данные и проводить их интеграцию и трансформацию.
Анализ больших данных в крупных организациях позволяет планировать дальнейшие действия на рынке, увеличивать быстроту разработки, внедрения и продвижения новых проектов, а также дает возможность оценить уровень качества товаров и услуг, предлагаемых на рынке.
А так как в основе всех этих информационных технологий лежит искусственный интеллект машины или компьютера, который имитирует некоторые возможности человеческого мозга, а саму машину должен обучать эксперт по знаниям в той области в которой данная технология будет применяться.
Существует ряд разновидностей искусственного интеллекта:
- обрабатывает уже собранные и вновь поступающие данные и одновременно автоматизирует процесс принятия решений, при этом процесс идет непрерывно;
- приложения автоматически воспроизводят объяснения на естественном языке показывая, как работает модель.
Искусственный интеллект в зависимости от выполнения задач можно разделить на:
- быстродействие выполняемых функций;
- ограничения по объему хранимой информации;
- возможность к самообучению;
- возможность «самосознания» у машины;
- системы видеоаналитики;
- прогнозирование ситуации на рынке;
- возможность голосового управления и др.
В 2023 году начинается новый важный этап, когда в исключительной экономической ситуации идет системное замещение основного технологического стека российскими решениями, государство и бизнес активно инвестируют в инструменты повышения эффективности производства и управления. Происходит переход от функционально-организационной системы управления к модели платформенного управления организацией с применением хранилищ данных или центров обработки данных. В каждой из отраслей, также должны создаваться центры компетенций по практическому применению технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, обработки данных на основе Интернета вещей.
На основе машинного обучения необходимо создавать среду, которая обеспечит условия для развития онлайн-платформ с целью эффективного взаимодействия субъектов рынков и отраслей экономики. Платформы являются будущим цифровой экономики, площадками для развития бизнеса, основными элементами, которые могут способствовать развитию новых форм экономических составляющих.
С внедрением цифровых технологий платформа перестала быть объектом, а стала одним из ключевых элементов архитектуры современного бизнеса. Так как платформы содержат в себя единый набор компонентов (оборудование, программное обеспечение, модули единым интерфейсом) и правила, основанные на протоколах передачи данных используемых во взаимодействии с организационной составляющей отдельно взятой компании.
Инструменты, программные средства и структурно-функциональные составляющие онлайн-платформ обеспечивают всех субъектов участвующих в обменен информацией возможностями создания актуальных приложений, которые со временем оборачиваются в выгодное средство по получению прибыли владельцами данной системы.
В основе цифровых платформ, должен лежать Интернет вещей и искусственный интеллект, которые объединяются устройствами приема данных, в рамках машинного обучения для выполнения операций по основным правилам алгоритмов, используются аналитические инструменты обработки данных, интерфейсы прикладного программирования на высокоуровневых языках, а также программное обеспечение и инструментарий. Данные компоненты цифровых платформ должны быть согласованы между собой и интегрированы в единую информационную систему, что могло бы оптимизировать работу пользователей.
Особенностями развития организации в цифровом поле является всесторонний обмен информацией между всеми структурными подразделениями исключительно в электронном виде на основе Интернет-технологий и языковых алгоритмах программного кода. Ключевыми требованиями и важными факторами при обработке информации, влияющими на результативность принятия управленческих решений, являются своевременное поступление информации и оперативная обработка структурированных и неструктурированных данных, которые необходимо вычленить из широкого набора источников с использованием различных методов (инструментария), чему в значительной степени способствуют технологии бизнес-аналитики.
Появляется множество новых специальностей и возможностей для развития и улучшения экономической составляющей компаний и предприятий. Цифровизация организаций позволяет изменить устойчивые структуры и работать более гибким и сетевым образом, позволяя людям свободно «передвигаться» выполняя свои трудовые обязанности, в том числе работая с применением удаленных технологий.
В цифровых организациях все еще могут быть «отделы», но границы между ними становятся размытыми и условными. Члены внутри организации находятся в состоянии «совместного предпринимательства и совместного творчества» в долгосрочной перспективе, и проектные группы могут быть созданы в любое время и в любом месте для запуска новых инициатив.
Увеличились требования к специалистам на рабочих местах, они уже должны быть не только высококвалифицированными, но и обладать рядом знаний в применении новейших технологий, и соответственно иметь достаточный словарный запас при обсуждении производственных процессов, которые связаны с применением информационных технологий.
Платформенный тип управления, подразумевает объединение в одну информационную среду задач управления производственными процессами, знаниями персонала, информацией, вопросами качества, а также функциями интегрированной системы поддержки производственных процессов. При этом информация становится ключевым активом, обеспечивающим принятие решений и предоставления клиентам на основе современных сервисов информации для оперативного взаимодействия экономического объекта с контрагентами.
Традиционные способы ведения экономической деятельности трансформируются и оптимизируются на основе информационных потоков, распределенных по информационным системам. Происходят как процессные, так и структурные изменения информационных потоков, а эффективное и системное использование инновационных цифровых методов, технологий и инструментов привело к пониманию особой приоритетности внедрения автоматизированных интегрированных комплексов для обработки структурированных и неструктурированных потоков данных.
Цифровизация, чаще всего ориентирована на три уровнями взаимодействия, в которых осуществляется формирование современной экономической модели:
- поставщики и потребители (крупные ритейлеры, мелкооптовые компании, физические лица) товаров и услуг;
- информационные, онлайн и облачные технологии,
- компетенции персонала и физических лиц.
Соответственно цифровизация экономики должна в первую очередь ориентироваться на систему образования, так как именно в этой сфере активно происходит подготовка специалистов, готовых к работе в новых экономических условиях и эти специалисты должны обладать цифровыми навыками и высоким уровнем применения различных лингвистических средств.
В то же время, активное применение современных информационных технологий и лингвистических средств направлено на развития инфраструктуры предприятий, улучшение информационной и экономической безопасности, подготовки кадров с ИТ-компетенциями, а также изменения в нормативно-правовом регулировании.
Таким образом, возникает необходимость в специалистах по прикладной лингвистике (специалистов по системам автоматической обработки информации, автоматизированным системам управления, системам информационного поиска, автоматизированным системам обработки текста), и специалистам по бизнес-аналитике, которые будут владеть практическими знаниями в ИТ-сфере и цифровыми инструментами анализа текста любого объема и размера.
Если рассматривать, специалистов по прикладной лингвистике, знания которых можно применять в целях обработки информации компьютером, то здесь необходимо понимать широкую область использования компьютерных инструментов - программ, компьютерных технологий организации и обработки данных - для моделирования информационных систем, ситуаций, проблемных областей, а также сфер информационного моделирования бизнес-процессов. А так как компьютерное представление языка может выглядеть и как код в программном приложении, то и специалист по прикладной (компьютерной) лингвистике, должен обладать рядом знаний в построении программных приложений и владеть несколькими языками программирования, знаниями и умениями применения компьютерных средств, для обработки данных на различных языках.
Следовательно, рациональное применение информационных технологий специалистом по прикладной лингвистике, позволит улучшить процесс обработки различных экономических запросов, улучшит автоматизацию, упростит извлечение необходимых данных из автоматизированной системы используя, в том числе и математические методы.
В свою очередь, владение математическими методами обработки экономической информации специалистами по прикладной лингвистике, позволит сформировать пошаговую инструкцию для решения бизнес задач, состоящую из следующих этапов:
- написание и генерирование текста, в том числе и для интеллектуальных систем;
- автоматический перенос текста в программное приложение;
- извлечение информации из текста;
- обнаружение неточностей и ошибок в тексте;
- исправление ошибок;
- создание диалоговых систем на основе интеллектуальных систем;
- создание словарей для хранения в памяти искусственного интеллекта и др.
Соответственно, отличное владение естественным языком значительно упрощает взаимодействие с машиной и ускоряет процесс принятия эффективного управленческого решения для выполнения производственных задач. А для того, чтобы повысить прибыль компании необходимо использовать все инструменты цифровизации, которые представляют собой комплекс программных приложений и бизнес-систем, так как в современных компаниях обрабатываются значительные объемы данных, то привлечение специалистов по прикладной (компьютерной) лингвистике является эффективным решением данной задачи.
Наряду со специалистами по прикладной (компьютерной) лингвистике, в процессе обработки информации принимают участие и специалисты по бизнес-аналитике, в профессиональные задачи которых входит:
- анализ потребностей потенциальных потребностей к готовому решению (продукту или услуге);
- моделирование различных бизнес-процессов на основе стратегического анализа;
- составление технических заданий для разработчиков, что требует знаний в построении алгоритма обработки информации компьютером и знаний в программных языках UML, SQL, С#, Python и др.;
- определение задач для разработчиков и контроль за их исполнением и др.
Бизнес-аналитику, так же, как и прикладному лингвисту необходимы знания и умения работы с данными, в том числе и для работы с большими данными, при этом важную роль играют знания в экономике, учетно-финансовой сфере, владение программными средствами и инструментами по моделированию графического описания бизнес-процессов на основе различных нотаций, типа IDEF0.
В профессиональные компетенции специалистов по прикладной (компьютерной) лингвистике и бизнес -аналитике, так же должны входить и навыки по своевременному извлечению полезных сведений с целью формулирования оптимальных задач функционирования компании на основе средств поддержки принятия управленческих решений BI (бизнес-аналитики). Средства моделирования BI представляют собой разнообразный комплекс инструментов по сбору и анализу данных, программных приложений для работы с таблицами и системами мониторинга, на основе которых формируются актуальные и своевременные отчеты компании.
Можно отметить, что эти две специальности являются достаточно молодыми, но при этом умения и знания специалистов данного направления требуются во всех сферах экономической деятельности, так как в их профессиональные задачи должны входить знания принципов функционирования искусственного интеллекта, вла-
дение иностранными языками и языками программирования, а также умения работать с фрейворками, нейросе-тями и хранилищами данных.
Известно, что многие компании вкладывают огромные средства в лучшее программное обеспечение, внедряют системы искусственного интеллекта и технологии big data в производственный процесс, ожидая возврата в виде прибыли, но не всегда готовы пригласить в штат квалифицированных специалистов в сфере бизнес-аналитики и прикладной лингвистики, так как это либо связано с сложными финансовыми возможностями компании, либо с недальновидностью руководства.
Следует отметить, что внедрение во все сферы экономики искусственного интеллекта является перспективным направлением, определяющим конкурентоспособность бизнес-процессов современной организации. Для того, чтобы системы искусственного интеллекта осуществляли взаимодействие с человеком, необходимо применять методы машинного обучения с применением определённых правил из фонетики, лингвистики, системного моделирования и системного анализа информации, так как моделируя синтезатор речи для процесса воспроизводства слов должно быть обращение непосредственно к тексту, зафиксированному в программном приложении. В тексте должны быть отражены различные речевые обороты на нескольких языках, для удобства использования приложений, то есть непосредственно в разработке таких систем должны принимать участие специалисты по прикладной лингвистике.
Соответственно они должны обладать знаниями в компьютерном анализе и синтезе естественного языка и моделировании бизнес-процессов, чтобы эффективно использовать технологии искусственного интеллекта для решения экономических бизнес-задач на основе различных анализаторов, встроенных в программный комплекс любой автоматизированной системы, определяющих последовательность действий.
А так как существуют общие принципы компьютерного моделирования мышления, которые так или иначе реализуются в любой компьютерной модели, то в основе машинного языка должны лежать база знаний и база данных, внедренные в память искусственного интеллекта. Затем на основе этих знаний и данных экспертами воссоздаются разумные рассуждения и прописываются в программном коде действия машины, алгоритмы машинной обработки информации, разрабатывается удобный для пользователя интерфейс.
Если, рассматривать профессиональные задачи бизнес-аналитиков и прикладных (компьютерных) лингвистов, с точки зрения экспертов по автоматизации экономических информационных систем в определенной компании, и если взять эти задачи шире и ориентируясь на применение не только технологий искусственного интеллекта, но и технологии блокчейна, то может получится универсальная система формирования знаний в построении бизнес-процессов, со спецификой на сферу деятельности компании.
Технология блокчейн представляет собой систему организованной базы данных, построенной на основе системы смарт-контрактов (блоков), которые имеют возможность собирать всю информацию о транзакциях и заключенных сделках за весь период существования компании. Применение технологии блокчейн и смарт-кон-трактов дает гарантированное преимущество для устранения посредников при осуществлении каких-либо операций в экономической сфере. А объединив эти две технологии со знаниями и умениями специалистов по бизнес -аналитике и прикладной лингвистике можно получить перспективное направление для развития экономической составляющей компаний в виде создания единого хранилища данных в отдельно взятой отрасли.
Так как технологии блокчейн строятся по системе возможности внесения информации, анализа ее, но отсутствии ее извлечения и изменения ее из вне, то информация о всех бизнес-процессах будет там храниться всегда, что в дальнейшем позволит улучшить и оптимизировать издержки на бизнес-процессы компании. То есть представляет собой некий электронный реестр экономических транзакций, то он может быть запрограммирован прикладными лингвистами в единое хранилище, построенное в виде зашифрованных блоков, состоящих из определенного набора цифр, что позволит бизнес-аналитикам построить универсальный инструмент моделирования событий, внедрять систему идентификации и авторизации для применения в программном приложении встроенном в искусственный интеллект. Бизнес-аналитик сможет вносить информацию для дополнения знаний системы, и при этом будет ограничивать доступ к данным, неавторизованным лицам.
В частности, поможет специалистам анализировать все платежи, оперативно подтверждать актуальность данных о клиенте или сделке, регистрировать сделки и вести их реестр, а так как именно финансовые компании регулярно подвергаются кибератакам из-за того, что большинство клиентов и просто граждан в настоящее время применяют технологии онлайн оплаты, не задумываясь о последствиях, то технологии смарт-контрактов будут оптимальным методом по защите данных.
Цифровизация экономики привнесла значительное увеличение объемов информации, а такие технологии как искусственный интеллект и блокчейн позволяют улучшить и систематизировать разрозненную информацию, накапливаемую в отдельно взятой организации. Можно отметить, в ближайшей перспективе искусственный интеллект и технологии блокчейн и смарт-контрактов будут все шире применяться для поддержки принятия решений в сфере экономике и на разных этапах производственной деятельности, с целью оценки спроса, планирования производственных мощностей как отдельной компании, так и отрасли в целом.
Таким образом, можно предположить, что цифровая экономика позволит использовать новые способы управления, среди которых стоит отметить блокчейн, метод больших данных, экспертные системы и всеобщую централизацию в отраслях экономики. Данные методы перспективны и в ближайшее время с высокой вероятностью получат широкое распространение.
Однако для коммерческих предприятий и государств новые методы управления предоставляют как возможности, так и могут нести существенные угрозы. Они также пока не всегда вписываются в рамки существующих управленческих технологий. Наиболее перспективной, по мнению автора, становится сетевая концепция управления
Источники:
1. Адаменко, А. А. Основные тенденции развития цифровой экономики / А. А. Адаменко, Ю. В. Золотухина // Вестник Академии знаний. - 2021. - № 45(4). - С. 10-13.
2. Головина, Т. А. Управление рисками организаций в условиях цифровой экономики / Т. А. Головина, И. Л. Авдеева, Д. А. Суханов // Вестник Академии знаний. - 2022. - № 48(1). - С. 55-61.
3. Гузиекова С.М. Концептуальная сущность языковой личности в художественной картине мира // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 2: Филология и искусствоведение. 2017. № 3 (202). С. 27-31.
4. Гузиекова С.М. Стратегии порождения и понимания текста // Наука XXI века: проблемы, перспективы и актуальные вопросы развития общества, образования и науки. материалы международной межвузовской весенней научно-практической конференции. 2020.С. 105-108.
5. Ищенко О.В. Информационные технологии в цифровой экономик: учебное пособие / Р.В. Еремина, Ж.А. Аксенова, Т.Е. Глущенко, Н.В. Ходаринова, В.Л. Шапошников. - Краснодар, 2023.- 389 с.
6. Особенности ведения внутреннего контроля в торговой организации. Аксенова Ж.А., Ищенко О.В., Леошко В.П. // Вестник Академии знаний. 2019. № 3 (32). С. 31-35.
7. Приходько К.С. Экономическое обоснование внедрения современных технологий в российский бизнеса: в сборнике: Вызовы и решения для бизнеса: ВЭД в новых реалиях. - Материалы III Международного внешнеэкономического научно-практического форума. Москва, 2023. - С. 271-273.
8. Салий В.В. Информатизация современного российского общества: социально-экономические и правовые аспекты / К.Н. Цебренко, Р.Н. Фролов // Информационные ресурсы России. Издательство Российское энергетическое агентство Министерства энергии Российской Федерации. - М., 2020. - С. 26-29.
9. Салий В.В. Экономические информационные системы: учебное пособие / Р.Н. Фролов - Издательство: КФ ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова, г. Краснодар. - 2021. - 82 с.
EDN: BNFZPQ
Т.В. Дорожкина - к.э.н., доцент кафедры таможенного дела и логистики, институт управления, бизнеса и технологий, Калужский государственный университет им. К.Э. Циолковского, Калуга, Россия, [email protected],
T.V. Dorozhkina - candidate of economic sciences, associate professor of the department of customs and logistics, institute of management, business and technology, Kaluga state university K.E. Tsiolkovsky, Kaluga, Russia;
Е.С. Щербакова - старший преподаватель кафедры «Экономика и управление», Тульский институт управления и бизнеса имени Н.Д. Демидова, [email protected],
E.S. Scherbakova - senior teacher, economics and management department, N.D. Demidov Institute of Management and Business, Tula, Russia;
К.Р. Татарченко - студентка, Калужский государственный университет им. К.Э. Циолковского, Калуга, Россия, [email protected],
K.R. Tatarchenko - student, Kaluga state university K.E. Tsiolkovsky, Kaluga, Russia;
Ф.А. Новиков - студент, Калужский государственный университет им. К.Э. Циолковского, Калуга, Россия, [email protected],
F.A. Novikov - student, Kaluga state university K.E. Tsiolkovsky, Kaluga, Russia.
ТАМОЖЕННАЯ ИНФРАСТРУКТУРА КАК ФАКТОР РАЗВИТИЯ ТАМОЖЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ CUSTOMS INFRASTRUCTURE AS A FACTOR IN THE DEVELOPMENT OF CUSTOMS ACTIVITIES
Аннотация. Сфера внешнеэкономической деятельности предполагает взаимодействие множества институциональных государственных образований, одним из которых является таможенное дело. При этом осуществление таможенной деятельности в современных условиях невозможно без вспомогательного механизма, включающего организации, материальные и информационные объекты, которые обеспечивают выполнение различных процессов и задач, и определяющихся дефиницией «инфраструктура». В ходе написания статьи использованы материалы сайта ФТС России, информационные материалы открытых источников, научные статьи, интервью руководителей Федеральной таможенной службы. На основе полученных данных проанализировано развитие таможенной инфраструктуры, выделены основные проблемы и предложены направления их решения. Определена связь инфраструктурного развития с отдельными результатами таможенного администрирования, оказывающие комплексное влияние на таможенную и внешнеэкономическую сферы деятельности. Значимость таможенной инфраструктуры обусловлена и тем фактом, что она является частью общего устройства таможенной деятельности не только РФ, но и ЕАЭС. Практика показывает, что при относительной стабильности таможенных процессов, именно от уровня развития инфраструктуры, в реалиях современности во многом зависит не только эффективность ежедневной работы, но и достижение стратегических задач таможенных органов.
Abstract. The sphere of foreign economic activity involves the interaction of many institutional state formations, one of which is the customs business. At the same time, the implementation of customs activities in modern conditions is impossible without a supporting mechanism, including organizations, material and information objects, which ensure the performance of various processes and tasks, and which are defined by the definition of "infrastructure". In the course of writing the article used the materials of the website of the Federal Customs Service of Russia, information materials from open sources, scientific articles, interviews with the heads of the Federal Customs Service. On the basis of the received data, the development of the customs infrastructure was analyzed, the main problems were highlighted and the directions of their solution were proposed. The connection of infrastructural development with certain results of customs administration, which have a complex influence on the customs and foreign economic spheres of activity, was determined. The importance of the customs infrastructure is due to the fact that it is part of the general arrangement of customs
