Модель "экономического креста" цифровой платформы: возможности и условия межотраслевой технологической конвергенции

DOI:

Тематика цифровых платформ как самостоятельного вида коммерческой деятельности приобрела актуальность во втором десятилетии XXI века. Определяющим импульсом бурного развития платформенной экономики выступил фактор технологий. Вторым по значимости катализатором ее развития стало всеобщее распространение интернет-терминалов (компьютерной техники, смартфонов среди населения, специализированных серверов) среди представителей малого и среднего бизнеса (далее – МСБ). Момент интенсификации развития платформенной экономики варьирует в зависимости от сферы экономических отношений и региона, однако массовое использование платформенных технологий началось после коронакризиса в связи с преодолением технологически и экономически подготовленным к платформенным отношениям обществом цифрового скептицизма и массовым выходом консервативных потребителей в онлайн.

Исследование феномена цифровых платформ в качестве самостоятельного вида научных изысканий началось с России и на глобальном уровне в передовых цифровых экономиках практически одновременно в момент популяризации социальных сетей, которые выступили прототипом коммерческих цифровых платформ, а многие до сих пор выполняют соответствующую функцию. Вместе с тем с точки зрения целей настоящего исследования актуальностью обладают, прежде всего, работы, подготовленные после коронакризи-са и касающиеся современных аспектов деятельности цифровых платформ на текущем уровне технологий.

В работе О.В. Жевняк оценен потенциал рынка экосистемных решений и выявлены свободные ниши, которые могут быть заняты цифровыми платформами, а также оценена возможность замещения цифровыми платформами ряда существующих поставщиков посреднических и консалтинговых услуг [Жев-няк, 2023]. Исследование отраслевого опыта использования цифровых платформ в качестве экосистемного инструмента преодоления межотраслевых барьеров содержится в работах Т.Р. Азизовой и посвящено исследованию образовательных платформ [Azizova et al., 2020].

В.В. Кульба дает оценку потенциала расширения локальных цифровых платформ, используемых в аграрном бизнесе, до уровня межотраслевых и эксплуатации их как логистических экосистем [Кульба и др., 2022]. В работе L. Dun осуществлена оценка текущих результатов и перспектив развития цифровых платформ применительно к рынку труда Китая [Dun et al., 2022].

Начиная с конца первого десятилетия XXI в. научное сообщество высказывает обеспокоенность проблематикой монополизации цифровыми платформами сферы взаимодействия между субъектами экономических отношений в ходе их универсализации и укрупнения, а также ростом зависимости биз-нес-сообщества от платформенных контрагентов. Обзор практики решения этих вопросов и перспективы урегулирования конфликтов интересов заинтересованных сторон на базе государственно-частного партнерства и модернизации платформенного законодательства осуществлен в работе М.А. Егоровой [Егорова и др., 2024]. Стратегические аспекты развития цифровых платформ как межотраслевых агрегаторов и проблематика переформатирования экономического пространства под влиянием платформенных технологий к 2040 г. представлена у А.Э. Исаевой [Исаева, 2022].

Наряду с вопросами коммерческого использования платформенных технологий, научное сообщество активно исследует потенциал цифровых платформ как регуляторного инструмента. Максимально полно этот потенциал применительно к актуальному на 2024 г. уровню развития цифровых технологий представлен в исследовании З.Р. Давтаевой и касается вопросов переформатирования налоговой системы на основе платформенных решений [Давтаева и др., 2023]. Работа содержит как аспекты, касающиеся непосредственно использования цифровых платформ при государственном регулировании экономики, так и исследования в области возможностей улучшения инновационно-инвестиционного климата в стране путем снижения административной нагрузки на бизнес путем платформенной интеграции его финансовых потоков. Экономические и нормативные вопросы безопасности данных, а также порядок хеджирования информационных рисков при взаимодействии бизнеса и государства на базе платформ с открытой архитектурой детализированы в работе С.П. Саяпина [Саяпин, 2024].

Вместе с тем в представленных работах авторы обошли своим вниманием вопрос межотраслевого взаимодействия на основе использования бизнесом платформенных технологий, что неизбежно будет востребовано по мере укрупнения и унификации цифровых платформ путем абсорбции ими финансовых, логистических, коммуникационных функций, ранее обслуживающихся самостоятельными отраслевыми компаниями. Значительный интерес представляет также коммерческий потенциал использования искусственного интеллекта (ИИ) цифровыми платформами для улучшения качества своих услуг и получения конкурентных преимуществ перед неплатформенными решениями.

Результаты исследования

Текущий этап развития глобальной производственной системы может быть определен как коллапс основанных на многоуровневых межгосударственных договоренностях традиционной системы разделения труда, протекающий на фоне переформатирования структуры производства, потребления и глубокого пересмотра как потребительских корзин, так и потребностей сфер производства с точки зрения структуры востребованного ими ассортимента товаров.

Посткоронакризисный период проходит под знаком нарастания геополитических конфликтов между макрорегионами планеты, каждый их которых системно значим и имеет свою собственную роль в системе разделения труда. Нарастание противоречий между этими регионами затрудняет экономическое взаимодействие между ними, делая его более дорогим и создавая системные риски для его поддержки в долгосрочном периоде.

Так, Китай, длительное время выполнявший функции глобального экспортера, в настоящее время демонстрирует замедление экономического роста и для снятия макроэкономических барьеров развития переориентирует национального производителя на внутренний рынок, тем самым бросая вызов сложив- шейся американоцентричной архитектуре его внешней торговли.

США, долгое время являвшиеся наиболее крупным в планетарных масштабах нет-то-импортером, в целях решения проблемы собственного государственного долга предпринимают попытки возвращения капитала в свою страну, создавая барьеры для китайского импорта, что, с одной стороны, ведет к удорожанию американского производства и потребительской корзины, а с другой – наносит ущерб глобальной архитектуре технологического взаимодействия.

Наблюдаются и другие геоэкономичес-кие дестабилизирующие факторы, в том числе нарастание центробежных тенденций в ЕС, удорожание рабочей силы Китая на фоне попыток Индии переориентировать вынос «старыми» индустриальными экономиками производств на собственную территорию, ужесточение конкуренции на ресурсных рынках.

Наиболее опасным для сложившейся системы экономических отношений следствием указанных тенденций является дестабилизация финансовой системы [Калашников и др., 2021]. Доллар США, длительное время выполнявший функции мировой валюты, в настоящее время может рассматриваться в качестве таковой весьма условно, особенно в России, для которой ограничены возможности его использования. Указанные тренды требуют фундаментальной перестройки системы экономических отношений с отказом от старой, основанной на гармонизации валютных потоков модели. Обзор функционирования национальных экономик показывает, что наиболее успешны эксперименты по перестройке экономики оказались в случаях, когда в качестве инструментария распределения ресурсов в условиях неопределенности используются цифровые платформы.

Событием, послужившим становлению цифровых платформ в качестве экосистемной альтернативы финансовой системы, стало появление квазиденег, которые эмитировались компаниями, обладающими экосистемами и интернет-сообществами. По мере развития цифровых технологий эти квазиденьги приняли следующий вид.

Для самоорганизующихся интернет-со-обществ квазиденьги эмитировались в следующих формах:

– криптовалюта [Криптовалюты: тренды, риски ... , 2022];

– репутационные баллы в сообществе.

Спектр квазиденег, используемых цифровыми платформами организаций, был более широк и включал в себя:

– собственную криптовалюту, примером является реализуемый криптовалютный проект telegram;

– подписки (абонементы), предоставляемые в кредит;

– бонусы и подарки, которые могут быть использованы в качестве средств платежа;

– собственная квазивалюта цифровой платформы корпорации, не являющаяся криптовалютой и не имеющая хождение за ее пределами.

Следующим шагом эволюции квазиденег как внутриплатформенных средств платежа стала их взаимная котировка, интеграция цифровых платформ, квазиденьги которых котировались друг к другу и создание квазифинан-совых надстроек:

– системы предоставления кэшбека;

– криптовалютные биржи;

– объединенные торговые экосистемы [Принципы моделирования ... , 2021].

Изначально альтернативы традиционным валютам использовались, как средства достижения организаторами цифровых плат- форм локальных целей, включающих [Изотов, 2021]:

– снятие проблемы ликвидности при осуществлении взаиморасчетов [Ладыкова и др., 2021]; так, производители программного обеспечения для этих целей использовали краудфандинговые цифровые платформы, при этом бонусы, которые получали спонсоры, затем капитализировались, как плата за лицензию готового ИТ-продукта в случае его выхода на рынок;

– расширение клиентуры;

– использование клиринговых механизмов.

Существенную конкуренцию традиционным финансовым структурам цифровые платформы стали составлять по мере выхода торговли в оффлайн. Динамика развития электронной коммерции имеет экспоненциальный рост и в потенциале вытесняет традиционные торговые предприятия (рис. 1). Выход торговли в онлайн способствовал использованию наиболее удобных вариантов платежей при активном масштабировании бизнеса наиболее успешных торговых цифровых платформ. Такими вариантами стали квазиденьги, доля которых в глобальной экономике существенно выросла.

Наиболее востребованным видом квазиденег, имеющих хождение в цифровых платформах, стала криптовалюта, капитализация

Рис. 1. Оценка динамики онлайн-рынка, млрд долларов

Fig. 1. Assessment of online market dynamics, billion dollars Примечание. Составлено по: [Короп, 2024].

рынка которой в последнее десятилетие возросла на порядок (рис. 2).

Институционализация квазиденег в качестве альтернативного платежного инструмента обеспечила практически неограниченный потенциал роста цифровых платформ и поступательное вытеснение ими традиционных площадок взаимодействия между контрагентами, в том числе таких, обладающих фундаментальным значением, как:

а)традиционные биржи;

• б)    коммерческие банки и кредитные небанковские организации;

• в)    традиционные торговые предприятия;

• г)    традиционные логистические компании.

Российская экономика, находясь под беспрецедентным давлением, обладает уникаль- ным шансом переформатировать свою экономику на основе использования цифровых платформ, воспользовавшись вынужденным вызванным санкциями феноменом «идеального шторма» [Буянов и др., 2024].

Обзор работы цифровых платформ в России позволяет утверждать, что российское общество и бизнес-сообщество готовы к более полному переходу в онлайн-пространство. В стране наличествует вся необходимая для развития цифровых платформ инфраструктура. Данные по динамике развития цифровой инфраструктуры показывают также существенный потенциал к самопроизвольному масштабированию цифровых экосистем, как видно из рисунка 3.

Более того, поскольку платформенные технологии в настоящее время находятся в

Рис. 2. Динамика капитализации рынка криптовалюты

Fig. 2. Dynamics of cryptocurrency market capitalization Примечание. Составлено по: [Короп, 2024].

Рис. 3. Оценка масштабирования российского сегмента бизнеса Wildberries и Ozon в 2019–2023 гг., % от общей емкости рынка

Fig. 3. Assessment of the scaling of the Russian segment of the business of Wildberries and Ozon in 2019–2023, percentage of the total market capacity

Примечание. Составлено по: [Короп, 2024].

состоянии становления, и явно выраженные технологические лидеры в этой сфере отсутствуют, страна имеет возможность сама стать одним из лидеров.

Показательным в этом смысле является опыт существующих в России цифровых платформ, сумевших в досанкционный период обеспечить конкурентный паритет с крупными западными компаниями [Городнова, 2022]. Существенных результатов сумели достигнуть:

– торговые платформы. Доля Wildberries и Ozon 2023 г. на отечественном рынке достигла 76 %, несмотря на агрессивную позицию иностранных компаний, в первую очередь китайской компании Aliexpress;

– интернет-платформы. Компания «Яндекс» уверенно лидирует на отечественном рынке и занимает 9-е место среди всех поисковых платформ в мире, продолжая реализовывать досанкционные конкурентные преимущества, несмотря на присутствие в стране глобального лидера индустрии поисковых запросов – корпорации Google (см. таблицу).

Как показывают результаты исследования, отечественные цифровые платформы могут рассматриваться, как значимый региональный конкурент иностранным платформенным гигантам. Вместе с тем существуют ограничения, снижающие возможность реализовать их конкурентный потенциал в текущих экономических реалиях. Рассмотрим эти ограничения более подробно.

• 1 . Недостаточная масштабированность бизнеса отечественных цифровых платформ. Являясь региональным лидером и обладая широкой узнаваемостью в России и ряде стран бывшего СССР, отечественные цифровые платформы недостаточно узнаваемы за рубежом, что препятствует продвижению их на новые рынки в контексте не менее значительных, чем у таких гигантов, как Google, Microsoft, Aliexpress, Amazon, затрат на создание собственных цифровых технологий. В свою очередь, это ограничивает рентабельность компании и негативно влияет на потенциал цифровой экспансии.

• 2 . Чрезмерная концентрированность на внутрироссийском сегменте и отсутствие эффективных инструментов проектирования внутрироссийских преимуществ на международном рынке. В этом смысле просматриваются значительные возможности по расширению взаимодействия отечественных цифровых платформ с иностранными цифровыми платформами в целях взаимного технологического обогащения и взаимного проникновения в качестве альтернативы крупнейшим международным платформам.

Приоритетами экономического и технологического развития отечественных цифровых платформ в контексте глобальных трендов распада централизованной глобальной финансовой системы являются:

• –    освоение возможностей перспективных базовых ИТ-технологий, включая технологии

  Таблица. Сопоставительная характеристика цифровых платформ «Яндекс» и Google, 2023 год

  Table. Comparative characteristics of the digital platforms “Yandex” and Google, 2023

  
  

  	Яндекс	Google
  Дата основания	23 сентября 1997 года	4 сентября 1998 года
  Выручка за 2022 год	521.7 млрд рублей	279.8 млрд долларов
  Сотрудники	25.7 тыс человек	139 тыс человек
  Визиты в поиске (Россия)	1.12 млрд/месяц (63.56%)	623 млн/месяц (35.78%)
  Рейтинг сайта в России	1-е место	2-е место
  Рейтинг сайта в мире	9-е место	1-е место
  Браузер в России, доля	41.81 % (Яндекс Браузер)	29.70% (Google Chrome)
  Посещаемость сайта	3.3 млрд визитов/месяц	87 млрд визитов/месяц

  Примечание. Составлено по данным компании «Яндекс». См. официальный сайт компании. URL:

  
  

  развития искусственного интеллекта, платформенные экосистемные цифровые технологии, технологии P2P, B2B, В2С сетей с использованием блокчейн-базиса [Макринова и др., 2021];

• –    совершенствование информационной безопасности и обеспечение технологической самостоятельности в формате реализации замкнутых циклов создания информационных продуктов, устойчивых к геополитическим пертурбациям;

• –    межотраслевая диверсификация бизнеса, в котором отечественные цифровые платформы, оперирующие значимыми финансовыми потоками, обладают конкурентными преимуществами за счет освоения новых рынков и обеспечения на них технологического доминирования компании путем экстраполяции использования созданных ими технологий для целей использования на этих рынках [Барсукова, 2021];

  – создание принципиально новых технологических продуктов как за счет собственных средств, так и в форме финансовой и нефинансовой поддержки технологических сатрапов, ориентированных на работу в экосистеме цифровых платформ [Джалал и др., 2021].

В долгосрочной перспективе для отечественных цифровых платформ может оказаться интересным участие в совместных технологических и логистических проектах по формированию транснациональных торгово-финансовых экосистем. На территории России эти платформы уже являются такой экосистемой, обладающей всеми необходимыми для полноценного онлайн-взаимодействия с клиентурой технологиями полного спектра, включая:

• –    этап мониторинга информационного пространства на основе анализа открытой информации и поведения клиентов в сети Интернет с использованием цифровой аналитической инфраструктуры организации. Например, являясь крупнейшей с точки зрения доли пользователей поисковой системой в России, российская цифровая платформа в большей степени, нежели ее иностранные конкуренты, способна отслеживать изменения покупательских предпочтений и прогнозировать их с большой степенью достоверности;

• –    этап коммуникаций с клиентами, что включает в себя широкий спектр действий,

начиная с опосредованной коммуникации через рекламные сообщения, интерактивное взаимодействие и использование чат-ботов и заканчивая персонифицированной коммуникацией с клиентами, участвующими в программах развития компании;

• –    взаимодействие с клиентами и содействие им в сопровождении основных сделок во всех экономических проекциях их жизнедеятельности, включая участие в трудовых процессах, организации их потребления, финансы;

  – формирование культурной надстройки и обеспечение лояльности существующих и привлечение новых клиентов с использованием бонусных программ и иных инструментов, автоматически создающих для клиентуры цифровых платформ дружественную экосистему взаимодействия.

Вместе с тем безусловное доминирование цифровых платформ на российском рынке не может рассматриваться как залог сохранения его технологического и коммерческого доминирования в среднесрочной перспективе из-за активизации технического развития. В период 2024–2030 гг. ожидается революционное видоизменение сервисов экосистемных платформ с использованием новых технологий [Чи, 2022]. В 2022–2023 гг. системы искусственного интеллекта, в первую очередь их генеративные элементы, апробировались и активно внедрялись в экосистемы те продукты, которые ранее были представлены глобальной аудитории в качестве самостоятельного коммерческого продукта, как, например, ChatGPT4. 2024–2030 гг. для экосистемных платформ будут проходить под знаком улучшения качества искусственного интеллекта, усложнения его функционала на фоне удешевления технических процессов и диверсификации способов использования ИИ под все более детализированные запросы потребителя.

Соответственно, первоочередной инвестиционной задачей отечественных цифровых платформ является перестройка его бизнеса под влиянием развития искусственного интеллекта.

В рамках данного исследования детерминируются рекомендуемые инвестиционные приоритеты развития цифровых платформ в контексте переформатирования ее технологической платформы на основе использования новей- ших достижений в области искусственного интеллекта. Результаты исследования сгруппированы по инвестиционным направлениям бизнеса цифровых платформ на рисунке 4.

В настоящее время стандартная цифровая платформа создает продукт, полностью бесплатный для клиента и окупаемый за счет средств от размещения рекламы на создаваемых поисковой машиной страницах.

Переформатирование поисковых цифровых платформ на основе использования искусственного интеллекта неизбежно из-за конкурентных процессов. Действительно, Google, MS Edge уже встроили в свой поисковик искусственный генеративный интеллект, сопоставимый по мощности с ChatGPT4, региональ- ные поисковики в Китае, Индии и иных растущих экономиках также предложили своим пользователям сопоставимые авторские технологические аналоги. В то же время переформатирование поисковых машин отечественных цифровых платформ на основе использования искусственного интеллекта требует значительных затрат.

Соответственно перед отечественными цифровыми платформами стоит задача обнаружения дополнительных источников финансирования новаций и выявления дополнительных источников дохода от их внедрения [Ильин, 2022].

Согласно логике развития коммерческого проекта, источники доходов должны как

•

•

•

внедрение искусственного интеллекта разработка новых форм взаимодействия с клиентом внедрение бизнеса сбора и обработки персональных данных и иной информации об интернет-активности J

клиентов

• •    развитие услуг электронного консалтинга

j

i

Реализация экосистемной торговофинансовой платформы

Финансирование технологической консолидации поисковой машины цифровой

•

•

•

создание внутриплатформен-ных инструментов торговли адресная адаптация к возможностям клиентов абсорбация ресурсов партнеров и их размещение на

платформе

к

платформы и системы продвижения

• реализация экосистемной социальной сети

• •    межплатформенная консолидация

партнера

• интеграция регионального партнера в экосистему цифровой платформы

Рис. 4. Направления модернизации платформенных технологий в России с использованием потенциала искусственного интеллекта

Fig. 4. Directions for modernizing platform technologies in Russia using the potential of artificial intelligence Примечание. Составлено авторами.

минимум обеспечить окупаемость инвестиций в технологическую модернизацию платформенных технологий, используемых отечественными агрегаторами. Очевидным преимуществом, которое получит любая цифровая платформа от внедрения искусственного интеллекта в свой поисковик, является расширение возможностей по пониманию организации ее клиентов. Если в рамках текущего формата взаимодействия с клиентами цифровая платформа предлагает рекламодателям тематическое размещение рекламы и не может дифференцировать потенциальных ее получателей вне их текущих поисковых интересов, при использовании искусственного интеллекта цифровая платформа сможет предложить рекламодателю услугу параметризации клиентов.

При покупке услуги параметризации клиентов рекламодатель сможет не только обеспечить доставку его маркетингового сообщения клиенту с некоторой поисковой тематикой, но и достигнуть следующих коммерческих целей:

• 1.    Получить информацию о том, какими иными интересами, помимо потенциального интереса к его продукции, обладает клиент, то есть сотрудничество с цифровой платформой будет осуществляться не только в плоскости В2С, но и в плоскости С2В через поисковые сервисы цифровой платформы [Ганченко и др., 2021]; отметим, что услуги С2В, предлагаемые цифровой платформой в рамках анализа и параметризации поисковой активности клиентов поз запросы компании-заказчика будут обладать существенно большей достоверностью, нежели результаты исследований, проведенных в традиционном формате, таких как опросы клиентов. Действительно, охват аудитории компании цифровой платформы в виде пользователей ее поисковой системы окажется намного больше, чем охват любого специального исследования. Результаты такого исследования также будут более достоверны, так как будут основываться на добровольно осуществляемых поисковых запросах клиента из целевой группы, которые он осуществляет в неформальной обстановке, не зная детально о характере коммерческого интереса заказчика.

• 2.    Цифровая платформа сможет обеспечить заказчику возможность предложить клиенту его услуги не только в рамках разового запроса клиента либо на основе запроса, по-

• вторяющегося с максимальной либо заданной частотой, но и в рамках конкретного сочетания факторов, таких как:

• – выявленные поведенческие особенности клиента;

  – география размещения клиента [Ал-Дурайе, 2021];

  – ожидаемое поведение клиента в контексте анализа его поисковой и покупательской активности в предыдущие периоды;

  – ожидаемые реакции на коммерческие и некоммерческие предложения клиенту на основе анализа его более ранних реакций на сходные предложения.

• 3.    Интеграция продукта компании-заказчика в экосистему потребления, которую сформирует для клиента цифровая платформа. Экосистемное потребление предполагает, что для клиента, параметризованного и этимологизированного в соответствии с его потребительской и поисковой активностью, возможно предложить товар, который будет им принят с большой долей вероятности.

Следует обратить внимание, что при предоставлении означенных выше экосистемных услуг в рамках действующего законодательства цифровой платформе придется получить от клиента разрешение на использование его персональных данных. В настоящее время идентификация клиентов затруднена, так как не все из них работают в поисковой системе цифровой платформы под своим или иными идентификаторами, позволяющими сопоставить данного клиента с его предыдущей активностью.

Соответственно, для эффективного завершения предлагаемой инвестиционной задачи цифровой платформы требуется:

• –    мотивировать клиента работать в экосистеме организации под его профилем (ID); современные системы В2С позволяют также собирать о клиенте дополнительную информацию, в том числе месте его физической локализации, сфере личных и профессиональных интересов, иную значимую с точки зрения маркетолога информацию;

• –    осуществлять максимально широкий спектр взаимодействий в сети Интернет через экосистему компании; необходимым условием для этого является предоставление ему гарантий безопасности и конфиденциальности его взаимодействия с платформой;

• –    формирование мотивации клиента на сотрудничество с цифровой платформой.

В качестве мотивации клиентов по более углубленной интеграции в экосистему компании предлагаются нижеследующие инструменты.

• 1.    Предоставление клиентам расширенных возможностей по работе в экосистеме компании в случае, если они зашли под собственным профилем (идентификатором). В настоящее время потенциал использования данного инструмента ограничен, однако в 2024–2026 гг. ожидается тектоническая перестройка экосистемы организации с использованием возможностей генеративного интеллекта и инструментария анализа больших данных.

• 2.    Покупка у клиентов прав на использование их персональных данных, информации о деятельности в Интернете за определенную цену. Данная цена может быть номинирована как в деньгах, так и в экосистемном продукте цифровой платформы. В силу различий между клиентами организации рекомендуется осуществить максимальную диверсификацию вариантов оплаты, пригодную как лояльным клиентам (полностью в продукте), так и пользователям сторонних экосистем (полностью в деньгах) в целях максимального продвижения платформенного продукта.

Ориентировочная схема предоставления бонусов, получаемых клиентами, и логика их распределения выглядит следующим образом: формирование у пользователя бонусов лояльности, которые он может использовать для работы со всеми инструментами экосистемы организации; по мере роста доли цифровой составляющей в потребительской корзине клиентов значение этого бонуса как экономического стимула будет возрастать на фоне сокращения издержек цифровой платформы в силу возможностей бесплатного масштабирования цифрового продукта. Среди материальных благ в качестве бонуса пользователей может использоваться тот продукт, который в настоящее время остается невостребованным рынком из-за дефектов системы планирования. Цифровой компонент продукта, находящийся под контролем цифровой платформы, будет распределяться как на платной, так и на бесплатной основе между пользователями платформы в пропорциях, обусловленных экономической целесообразностью.

Структура предлагаемого в качестве объекта инвестирования платформенного продукта цифровой платформы представлена на рисунке 5.

Умная диспетчерская

• •    сторонние финансовые продукты

• •    электронная торговля с использованием посторонних

Интеграция внешних бизнесов каналов сбыта

• •    логистика

• •    консалтинговые услуги

• •    развитие собственных квазиденег

• •    консолидация независимых электронных

Собственный нецифровой     площадок на базе экосистемы

• •    работа на рынках импортозамещающего

бизнес                программного обеспечения и организация снабжения системно значимых предприятий

• •    Сектор данных об интернет-активности пользователей

• •    Диспетчирование структуры платформенного продукта по критерию формы оплаты предоставления клиенту доступа к нему

Рис. 5. Структура платформенного продукта, оптимизированного по критерию инвестиционных приоритетов в условиях ИИ доминирования

Fig. 5. Structure of a platform product optimized according to the criteria of investment priorities in conditions of AI dominance

Примечание. Составлено авторами.

Наряду с развитием рынка предоставляемых компанией платформенных возможностей планирования и распределения организации на основе технологий искусственного интеллекта значительным инвестиционным потенциалом обладает бизнес компании, связанный с интеграцией разнородных партнеров в его экосистему.

Центральным элементом этого направления может стать финансовый и логистический продукт. Этот продукт делает компанию конкурентом традиционных финансовых организаций.

Расширение присутствия компании на финансовом рынке возможно в форме создания внутриплатформенных деривативов, аналоги которых существуют на бирже, но имеют ограниченное хождение среди целевых клиентов компании [Юрченко и др., 2021].

Наиболее востребованными среди таких инструментов являются:

• – продажа на платформе товаров в кредит; работающий в экосистеме компании клиент, принимающий на себя соответствующие риски, получает возможность как покупать, так и продавать товары в кредит с использованием платформенной платежной системы в случае, если предоставленной им ранее информации достаточно для идентификации его как добросовестного партнера организации;

  – развитие краудфандингового направления [Дадашова и др., 2021].

Порядок взаимодействия цифровой платформы с организацией и внутриплатформен-ными партнерами показан на рисунке 6.

Цифровая платформа как торгово-финансовая площадка имеет объективные экономические преимущества перед традиционными банками, так как в отличие от них:

– обладает более полной информацией о своих потенциальных клиентах и возможностями дополнить эту информацию автоматически путем подписания с клиентами дополнительных разрешений на мониторинг их внут-риплатформенной деятельности клиентами;

– контролирует среду, в которой осуществляются коммерческие отношения;

– имеет возможности конвертации используемых для взаимодействия сторон инструментов, а также возможности осуществления клиринга;

– обладает более широкими прогностическими способностями в отношении процессов, протекающих в экосистеме компании.

Вместе с тем развитие организации в качестве торгово-финансовой платформы сдерживается рядом факторов. Наиболее значимым из них является недостаточная проработанность нормативно-правовой среды, в которой осуществляется такое взаимодействие.

Внедрение технологий искусственного интеллекта в структуру управления информацией позволяет решать системные задачи, стоящие перед национальной экономикой, по таким направлениям, как:

– импортозамещение;

– преодоление проблемы кадрового голода и гармонизация распределения трудового ресурса в регионах;

Формирование элетроннной ветрины каждого инвестора, оказание им консалтинговых, юридических и маркетинговых услуг

Формирование цифрового профиля инвесторов, расчет для них кредитной линии

Развитие квазифинансовой платформы для работы с клиентами, принявшими на себя риски в соответствии с договором с платформой

Рис. 6. Последовательность шагов по развитию торгово-финансовой площадки цифровой платформы Fig. 6. Sequence of steps for the development of the trading and financial floor of the digital platform Примечание. Составлено авторами.

– преодоление кризиса перепроизводства и неэффективности использования ресурсного потенциала развития экономики;

– интенсификация инновационного развития.

Рассмотрим, каким образом данные проблемы могут быть решены на базе цифровой платформы и построим модель «экономического креста» соответствующего процесса с учетом возможностей искусственного интеллекта.

Внедрение платформенных технологий позволяет выявлять партнеров не по отраслевому, а по функциональному признаку. Любой продукт можно представить как результат пересечения как минимум двух отраслевых процессов, первый из которых будет ресурсным, а второй – технологическим.

В случае если производитель обладает собственной цифровой платформой либо цифровой платформой, интегрированной в платформу агрегатора, он может представить свой производственный процесс как совокупность процессов, каждый из которых обладает детерминированными параметрами входных и выходных экономических, ресурсных параметров и коррелирован с другими по нескольким параметрам. Модель «экономического креста», представленная на рисунке 7, включает в себя три коррелированные друг с другом блока:

• 1)    инфраструктурный блок;

• 2)    кадровый блок;

• 3)    машинерия [Putilov et al., 2021].

Для каждого из блоков с использованием искусственного интеллекта предлагаются решения, которые способны оптимизировать параметры их функционирования. Рассмотрим, как цифровая платформа может решить стоящие перед отечественным производителем проблемы, инспирированные санкционным давлением и их последствиями.

На уровне каждого блока искусственный интеллект подбирает варианты технологий, размещенные в качестве оферт на цифровой платформе и имеющие межотраслевой характер.

Для блока инфраструктуры на базе предложенной модели «экономического креста»

		Поставщик технологии
		Интернет вещей	Блок-чейн	Big data
Производитель, нуждающийся в модернизации	Инфраструктурная составляющая	(1,1)	(2.1)	(3.1)	Формирование дополнительного результата за счет синергетического эффекта	Затраты на расширенное вое-производство
	Машины и оборудование	(1.2)	(2,2)	(3.2)	Аутсорсинг биз-нес-процессов
	Человеческий капитал	(13)	(2.3)	(3.3)	Переформа тиро-вание системы отбора и подготовки кадров
		Адаптация технологий кон-тролле-ров и передатчиков за счет клиента	Адаптация экономических входных параметров за счет клиента	Расширение плотности и географии-охвата «умных» систем за счет клиента
		Затраты общественного сектора

Рис. 7. Модель «экономического креста» межотраслевой цифровой платформы

Fig. 7. Model of the “economic cross” of an intersectoral digital platform Примечание. Составлено авторами.

цифровой платформы возможен подбор следующих вариантов:

• 1.    Инфраструктура:

  – решения технологии интернета вещей (IoT), позволяющие перераспределить часть нагрузки потенциальному партнеру (ячейка 1,1); примером межотраслевого взаимодействия может быть обнаружение корпусов одного из разорившихся производств, локализация которых устраивает производителя и перепрофилирование которых под нужды его отрасли окажется дешевле, нежели покупка, аренда либо строительство собственных корпусов;

  – внедрение блокчейн матрицы данных, патент которой использован в другой отрасли (как правило, это решение в настоящее время востребовано в финансовой сфере), в системе безопасности организации позволит сэкономить деньги на создании собственной аналогичной технологии.

• 2.    Машины и оборудование:

  – технологии интернета вещей позволяют на платной основе бронировать и использовать для собственных нужд производственные мощности других производителей в случае, если они являются логически приемлемыми; без ограничений это решение может использоваться в ИТ-сфере в форме удаленной эксплуатации вычислительных мощностей партнеров;

  – встроенный в цифровую платформу инструмент big data анализа позволяет в режиме реального времени оценивать все имеющиеся предложения машинерии, проводить анализ по заявленным заказчикам параметрам.

• 3.    Человеческий капитал. Использование встроенной в цифровую платформу технологии анализа больших данных позволяет планировать лизинг персонала, распределять задачи между коллективами и отдельными работниками, осуществлять подбор рабочей силы из выпускников в случае, если соответствующие профильные вузы зарегистрированы на цифровой платформе.

Выводы

Таким образом, переформатирование среды взаимодействия бизнеса на базе создания цифровых платформ позволит интенсифицировать процессы межотраслевой конвергенции. Предлагается использование искусствен- ного интеллекта, встроенного в платформенный алгоритм для систематизации отраслевых предложений с точки зрения их применимости на межотраслевом уровне в соответствии с моделью «экономического креста». Внедрение платформенных технологий сократит рыночную неопределенность и минимизирует временные, финансовые и ресурсные затраты организацией в части поиска оптимального партнера. Кроме того, платформенные технологии позволяют расширить практику лизинга персонала и интенсифицировать включение в производственно-логистические цепочки невостребованных человеческих и простаивающих производственных ресурсов.