ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Цель исследования - обоснование особенностей и новых подходов при проведении аудита в регенеративно ориентированных организациях, на основе анализа сущности данного концептуального подхода, а также выявление возможностей и ценности использования искусственного интеллекта при его проведении. Авторы исследуют сущность и особенности регенеративного подхода в бизнесе, который является переходом от «простой» устойчивости к проактивному, позитивному воздействию на окружающую среду и представляет собой поворотный момент в корпоративной ответственности и устойчивой деловой практике. Этот подход предполагает, что организации не только стремятся снижать свое негативное влияние на окружающий мир, но и вносить значительный вклад в восстановление природной и социальной среды посредством создания соответствующих продуктов, услуг, управленческих решений. В статье отмечено, что применение бизнесом регенеративного подхода изменяет многие ключевые аспекты в организации его деятельности: систему информационного обеспечения и формирования отчетности, организацию учета, цели и подходы проведения аудита, который будет проводиться не только с целью оценки соответствия стандартам, актуальным для области регенеративного бизнеса, но и для измерения реального вклада бизнеса в восстановление экосистем и социальных систем. Аудит должен осуществлять комплексную систему оценки экосистемного воздействия, выступать инструментом верификации регенеративных практик - подтверждать наличие доказательств реального восстановительного эффекта, обеспечивать создание долгосрочной ценности для природы и общества. Авторы отмечают, что лучшим решением может быть комбинация регенеративного и адаптивного аудита. Это позволит подтвердить устойчивость и оценить реальный вклад бизнеса в восстановление экосистем, социальных и экономических систем. Также обоснована польза использования искусственного интеллекта для создания дополнительной ценности аудита регенеративного бизнеса. Он позволяет повысить его точность (за счет обработки сложных экологических данных), прозрачность (минимизируя риски «гринвошинг»), обеспечить проактивность - предсказывая лучшие практики восстановления.

Индустрия 4.0 предполагает применение качественно новых технологических решений во всех сферах производственной деятельности человека. К числу таких технологий относятся технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Фармацевтическая отрасль экономики является одной из консервативных, с точки зрения технологических изменений. Тем не менее, использование таких технологий способствует устойчивому развитию участников фармацевтической отрасли, социально-экономическому развитию общества в целом. Целью данной статьи являются выявление и идентификация проблем, возникающих при разработке новых лекарственных средств и препаратов в фармацевтике, обзор технологий искусственного интеллекта, способствующих разрешению обозначенных в исследовании проблем. Теоретическими и эмпирическими методами исследования выступили: анализ и синтез, обобщение и аналогия, сравнение, измерение. Основополагающим методом стал системный подход. В результате исследования выявлены проблемы, с которыми прежде всего сталкиваются разработчики новых лекарственных средств и препаратов. Систематизированы технологии искусственного интеллекта, применяемые в доклинических и клинических исследованиях и способствующие решению ряда обозначенных проблем, определены риски, возникающие при применении технологий искусственного интеллекта в процессе создания новых лекарственных средств и препаратов, что имеет практическую значимость для разработчиков и производителей фармацевтической продукции.

Рост числа киберугроз делает актуальным внедрение биометрических технологий в финансовом секторе России как инструмента повышения безопасности и доверия пользователей. В особенности значима интеграция таких решений в банковскую инфраструктуру в условиях активной цифровизации. Цель исследования - провести всесторонний анализ динамики применения биометрической идентификации в банковской системе Российской Федерации с учетом технологических перспектив и выявлением основных вызовов, сопровождающих внедрение таких решений. В исследовании были использованы методы монографического анализа, оценки и рефлексивного подхода, а также нормативные правовые акты и актуальные научные публикации, позволяющие оценить влияние биометрических систем на снижение операционных рисков и совершенствование процессов аутентификации. Установлено, что технологии искусственного интеллекта, внедренные в биометрические системы, позволяют повысить точность идентификации и адаптировать системы к изменениям биометрических характеристик пользователей. Выявлены преимущества мультимодальных подходов и обозначены проблемы, связанные с правовым регулированием, рисками утечки данных и низким уровнем доверия населения. Анализ Единой биометрической системы показал наличие значительных технологических и социальных барьеров для масштабного внедрения. Исследование подтверждает перспективность применения биометрии с элементами искусственного интеллекта как инструмента повышения информационной безопасности. Успешная реализация требует комплексного подхода: технологического совершенствования, нормативной базы и повышения доверия граждан к механизмам идентификации.

Банковская сфера - одна из самых быстроразвивающихся отраслей финансового рынка. Банки регулярно внедряют в бизнес-процессы новейшие технологии, которые меняют облик всей экономики. Целью данного исследования стало выявление ключевых направлений внедрения искусственного интеллекта в банковской сфере, определение его преимуществ и потенциальных рисков. В статье представлены области использования искусственного интеллекта, включая обслуживание клиентов, управление финансовыми рисками, обнаружение мошенничества и соблюдение нормативных требований. Особое внимание уделено влиянию искусственного интеллекта на автоматизацию процессов, персонализацию услуг и повышение операционной эффективности. Методологическая основа исследования включает анализ научных источников, сравнительный метод и обобщение практических примеров. В ходе исследования установлено, что использование искусственного интеллекта позволяет снизить операционные издержки, повысить точность прогнозирования и сократить финансовые риски. Результаты анализа демонстрируют, что потенциал искусственного интеллекта в банковском секторе высок, однако его успешное внедрение требует комплексного подхода, включающего технологическую трансформацию, совершенствование нормативного регулирования и решение некоторых этических вопросов. В заключение подчеркивается необходимость баланса между технологическими инновациями и ответственным использованием искусственного интеллекта для достижения максимальной эффективности банковских процессов.

В современных условиях цифровые инновации способствуют рациональной интеграции услуг традиционных финансовых институтов и широкого использования доступных и надежных цифровых технологий в системе оказания финансовых услуг. Целью работы является исследование влияния цифровых инноваций на финансовые услуги, выявление рисков, возможностей и тенденций развития в контексте эффективного функционирования финансовой системы. На основе системного подхода проводится изучение влияния цифровых инноваций на качество и доступность финансовых услуг. В работе выделены этапы развития цифровых финансов. Сделан акцент на том, что цифровые финансы включают в себя широкий спектр услуг и продуктов. Дана характеристика основных технологий в трансформации финансовых услуг: искусственный интеллект, большие данные и блокчейн. Раскрывается влияние цифровых инноваций на приемлемость финансовых услуг, включающих: улучшение качества обслуживания потребителей; рациональную организацию процессов; снижение времени обработки операций; снижение рисков; обеспечение прозрачности проводимых операций; снижение операционных издержек; повышение доступности финансовых услуг. На основе проведенного анализа обозначены основные тенденции развития цифровой экономики в финансовой сфере: рост электронных платежей; широкое распространение онлайн-банкинга и финансовых платформ; развитие финансовых технологий (финтех); улучшение финансовой аналитики. Комплексный подход позволяет всесторонне оценить текущие и потенциальные изменения в финансовом секторе под воздействием цифровых инноваций.

В статье проанализировано современное состояние, результативность и устойчивость российских банков в условиях турбулентности экономики. Цель исследования - сформировать прогноз прибыли для обеспечения устойчивого развития российских банков, а также выявить закономерности их развития в условиях нарастания рыночной неопределенности. Сформирована модель глубокого обучения «Случайный лес». В ходе исследования были использованы такие методы, как технический анализ акций банков с использованием библиотек pandas, yfinance, numpy, matplotlib на языке Python на сервисе Colab, а также модель глубокого обучения «Случайный лес» для прогнозирования чистой прибыли банков. Научная новизна состоит в том, что выдвинута и доказана гипотеза, что на основе использования модели машинного обучения «Случайный лес» может быть получен прогноз чистой прибыли, как важнейшего фактора устойчивости банка. В ходе исследования были рассчитаны направление и сила связи между факториальными и результативным признаками. Так, например, связь между результативным признаком (Прибыль, млрд руб.) - “target” и факториальными выражается следующими коэффициентами: Активы, млрд руб. + 0,974; Доля активов, в % + 0,974; Рентабельность активов, % 0,159; Adj акций (логарифмическая доходность) -0,266; Волатильность (сигма) -0,219. На основании полученных результатов можно утверждать, что все рассмотренные банки работают устойчиво, ошибка прогноза на ноябрь 2024 г. варьируется от 0,78 до 31,4 %. При этом ошибка возрастает по мере уменьшения размера банков. По итогам 2023 г. все крупнейшие банки работали прибыльно, что свидетельствует об их устойчивости. Полученные прогнозные значения прибыли отражают позитивный тренд в развитии рассмотренных банков, что позволяет сделать вывод об устойчивости банковской системы в целом. Практическая значимость в том, что результаты исследования могут быть рекомендованы к использованию на практике.