Оценки риска потери конкурентоспособности высокотехнологичных спутниковых сервисов

Введение

Создание условий по формированию глобальной конкурентоспособности спутниковых сервисов и переходу организации-разработчика к доминированию на рынке сбыта требует целенаправленных усилий в различных областях деятельности организации:

- в инновационной деятельности, связанной с большим объемом научных исследований и разработок, благодаря чему формируются ключевые компетенции организации, обеспечивающие формирование радикальных свойств сервисов;

- маркетинговой и коммерческой деятельности, направленной на массовое вовлечение в оборот данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в национальном и международном масштабе, формирование динамично развивающегося рынка данных и сервисов ДЗЗ, а также геопространственных и геоинформационных решений, способных решать конкретные задачи в интересах государства, компаний или массового потребителя;

- производственной деятельности, связанной с потенциалом организации по обеспечению вывода на рынок сервисов в приемлемые сроки и по конкурентной цене;

- послепродажном сервисе, связанном с созданием сервисных центров организации, гарантирующих потребителю предоставление технической и информационной поддержки в процессе эксплуатации продуктов и сервисов.

Недостаточная эффективность различных направлений деятельности формирует условия для возникновения факторов неопределенности, приводящих к риску потери конкурентоспособности спутниковых сервисов. В результате потери конкурентоспособности снижается привлекательность сервиса для потенциального потребителя на рынке ввиду недостаточных технических или стоимостных параметров сервиса, а также отсутствия удобства в эксплуатации. Кроме того, к подобным рискам могут приводить изменения внешней среды, связанные с динамикой макроэкономических процессов, введением ограничительных экономических мер и т.п.

Целью настоящего исследования является формализация перечня типичных рисков потери конкурентоспособности спутниковых сервисов и формирование экономических инструментов, позволяющих спрогнозировать качественное изменение конкурентоспособности спутниковых сервисов по всей линейке сервисов организации-разработчика в плановом периоде. Новизна предлагаемых инструментов заключается в применении современных методов машинного обучения (построение наивного байесовского классификатора) к задаче мониторинга рискового потока, что позволяет осуществить своевременную идентификацию рисков и принять необходимые управленческие решения в обеспечении заданного уровня конкурентоспособности спутниковых сервисов, их конкурентной цены, объема продаж на рынке.

В этом контексте в ходе исследования рассматривалась основная гипотеза, согласно которой своевременная идентификация и оценка экономических рисков с использованием интеллектуальных математических методов прогнозирования позволяет организовать эффективный процесс нивелирования рисков потери конкурентоспособности высокотехнологичных спутниковых сервисов.

Следовательно, на различных этапах жизненного цикла спутниковых сервисов необходимо располагать инструментами, позволяющими оценить возможные риски, выявить неблагоприятные факторы для деятельности организации по продвижению сервисов на рынке и оценить возможные негативные последствия, чтобы в дальнейшем принять необходимые управленческие решения, позволяющие их нивелировать и обеспечить высокий уровень конкурентоспособности сервисов.

Проводимый организациями анализ рисков потери конкурентоспособности носит как качественный, так и количественный характер. Качественный анализ рисков заключается в экспертизе и описании рисков, возникновение которых можно ожидать при разработке и продвижении сервисов на рынок и мероприятий по снижению неблагоприятных последствий проявления факторов риска. Количественная оценка базируется на экономико-математическом моделировании, рассматривающем риск как сигнал, воздействующий на показатели деятельности компании, например на ее конкурентоспособность. Оценка рисков выражает более детальную степень воздействия рисков в числовых величинах определенной шкалы.

В рыночной экономике взаимодействие организаций с внешней средой всегда связано с различными случайными факторами, которые оказывают влияние на их экономическую деятельность. Эти случайные факторы формируют рисковый поток, который воздействует не только на экономические показатели организаций, но и на их конкурентоспособность и конкурентоспособность выпускаемой ими продукции и услуг. Рисковый поток характеризуется как силой воздействия на организацию, так и интенсивностью возникновения рисков. При этом одной из важнейших задач является оценка основных параметров рискового потока на основании результатов мониторинга внешней среды.

Согласно общенаучным подходам к описанию рисков деятельности организации, ключевые риски организации – разработчика (оператора) спутниковых сервисов в совокупности можно разделить на две группы [1] (Alekseenko, Kutlyeva, Mochalova, 2013):

1. Риски, управление которыми возможно на уровне организации и связанные с обеспечением ее операционной (коммерческой, производственно-технической, инновационной, организационной) эффективности: экономические (частично), финансовые, операционные, производственно-технологические, кадровые, организационные.

Внутренние факторы риска, возникновение которых обусловлено деятельностью самой компании, являются хорошо прогнозируемыми и выявляются на ранних стадиях их формирования [2] (Gracheva, Sekerina, 2012). Вследствие этого управление внутренними факторами риска может быть сведено к своевременному антирисковому управлению во внутренней деятельности компании, что обеспечит устойчивость показателей конкурентоспособности организации и ее продукции.

Задачи и инструменты управления этими рисками для организации, разрабатывающей и продвигающей спутниковые сервисы, соответствуют задачам и инструментам, применяемым компаниями сферы услуг B2B, B2G и B2C, в т.ч. компаниями ИТ-сектора, деятельность которых связана с применением результатов космической деятельности:

1) обеспечение конкурентоспособного состояния продуктовой линейки (по диапазону, цене, потребительским характеристикам, технологичности, эргономичности/комфорту эксплуатации, качеству предпродажного и послепродажного клиентского обслуживания и технической поддержки, экономической результативности для потребителя), активная работа с рынком, инновационная разработка продуктов «волнами» для поэтапного и своевременного обновления продуктового ряда;

2) обеспечение сбалансированного и непрерывного обеспечения качественными ресурсами (управление качеством, кадровая политика, развитие компетенций и т.д.) по адекватной стоимости, прежде всего в отношении данных ДЗЗ и ресурсов (вычислительные мощности, программное обеспечение и т.д.) для их обработки;

3) обеспечение эффективности всех внутренних бизнес-процессов, а также процессов, интегрированных с процессами контрагентов – потребителей и поставщиков;

4) управление организационным развитием и экономический мониторинг деятельности организации. Разработчик спутниковых сервисов представляет собой организацию с диверсифицированной продуктовой линейкой, ориентацией на национальный и глобальный рынок, существенным количеством высококвалифицированного персонала и разнообразными контрагентами с разнородными интересами. Задачи балансировки – организационной, финансовой, экономической, технологической – системно и целенаправленно решаются руководством компании с организационной фазы, предшествующей запуску какого-либо бизнес-направления компании.

5) активный мониторинг и управление рисками по всем направлениям, подразумевающее выявление, категоризацию и оценку рисков, принятие адекватных мер противодействия.

2. Риски, для которых возможно лишь частичное управление на уровне организации и преимущественно зависящие от изменения внешней среды (социальных, природных, технологических макроэкономических и иных системных изменений, поведения поставщиков, потребителей, конкурентов, контрагентов, различных социальных и профессиональных групп): политические (частично), социальные, репутационные, экономические (частично), правовые (частично).

Задачи и инструменты управления этими рисками предусматривают:

1. Проактивное поведение по отношению к рискам – прогнозирование, мониторинг, заблаговременная разработка альтернативных сценариев управления рисками.

2. Обеспечение гибкости и устойчивости компании за счет повышения эффективности и всесторонней диверсификации:

- диверсификации продуктов по отраслям, регионам, группам потребителей;

- построения модульной инфраструктуры сервисов – устойчивого ядра (платформы) с быстро и гибко разрабатываемыми и перенастраиваемыми модулями для создания конечных (пользовательских) решений;

- универсальность по применяемым данным ДЗЗ, ресурсам, вычислительным возможностям и т.п., поддержание контактов и наличие контрактов или соглашений с конкурирующими поставщиками.

В таблице 1 представлен результат анализа конкретных рисков, влияющих на конкурентоспособность продвигаемых на рынке спутниковых сервисов, а также предложены мероприятия по снижению неблагоприятных последствий или нивелированию риска. В таблице риски разбиты на группы, соответствующие типовым классификациям рисков, однако при описании рисков и мероприятий по их нивелированию учитываются специфические особенности спутниковых сервисов.

Таблица 1

Риски, влияющие на конкурентоспособность спутниковых сервисов

Вместе с тем специфика формирования рынка данных ДЗЗ и спутниковых сервисов в России заключается в наличии факторов, связанных с неэффективными ограничениями по использованию российских и иностранных данных ДЗЗ в хозяйственном обороте, отсутствием опыта внедрения сервисов ДЗЗ в практику работы и процессы исполнительных, надзорных и судебных органов власти в качестве инструментов планирования, контроля, а также доказательной базы и т.д. Эти обстоятельства формируют третью группу специфических рисков, связанных с недостаточностью механизмов государственной поддержки и регулирования рынков данных ДЗЗ и спутниковых сервисов.

Поддержка государства должна заключаться в совместном с организациями – участниками национального рынка спутниковых сервисов совершенствовании нормативно-правовой базы на предмет разработки регламентов использования данных ДЗЗ, наделения их юридической силой, совершенствовании бюджетного законодательства в области обеспечения данными ДЗЗ органов власти и бюджетных организаций; разработке нормативно-правовой базы для реализации концессионных механизмов монетизации фискальных сервисов.

Методы исследования

Для определения степени влияния различных рисков на конкурентоспособность разрабатываемых спутниковых сервисов предлагается использовать следующий математический аппарат, основанный на интеллектуальном анализе статистики возникновения рисков при их реализации на рынке. С помощью этого аппарата определяется вероятность, с которой продажи космической услуги на рынке достигнут плановых значений по объему и стоимости. Фактически можно говорить о вероятности, с которой предлагаемый на рынке сервис будет обладать рассчитанным на момент формирования его облика уровнем конкурентоспособности. При этом предлагаемый математический аппарат позволяет с единых позиций оценивать влияние как стандартных рисков, перечисленных в таблице 1, так и выделенных специфических рисков, характерных исключительно для спутниковых сервисов. Это достигается за счет рассмотрения комплексного влияния всех рисков на показатели конкурентоспособности спутниковых сервисов.

Для обеспечения объективности оценки рисков при разработке и реализации организацией спутниковых сервисов на рынке используется статистическая база уже разработанных и реализуемых сервисов, для которых определено, подвергался ли процесс разработки и реализации сервисов воздействию конкретного риска из сформированного общего перечня рисков, а также привело ли совместное воздействие рисков к потере конкурентоспособности. На основе этой статистики с использованием интеллектуальных математических методов получается прогноз негативного влияния рисков на конкурентоспособность конкретного сервиса.

Статистическая база данных информации о влиянии N рисков на конкурентоспособность M услуг имеет следующий общий вид, представленный в таблице 2.

Таблица 2

Общий вид статистической базы данных влияния рисков на конкурентоспособность спутниковых сервисов

Величина является индикатором достижения заданного значения конкурентоспособности сервиса i, где 0 соответствует ситуации, когда потеря конкурентоспособности не наблюдалась, а ненулевые значения соответствуют отклонению объема продаж от плановой величины – т.е. ситуации, когда прогнозные показатели продаж не были достигнуты.

Величина является индикатором проявления риска при реализации спутниковых сервисов на рынке. При этом нулевое значение соответствует ситуации, при которой соответствующий риск не проявлялся, а единичное – ситуации, при которой соответствующий риск проявлялся.

На основе статистической таблицы может быть построен наивный байесовский классификатор, с помощью которого возможно определить вероятность потери конкурентоспособности для нового спутникового сервиса. Для этого необходимо сформировать таблицу наивного байесовского классификатора на основе статистической таблицы 3. Байесовский классификатор имеет следующий вид.

Таблица 3

Построение наивного байесовского классификатора

Элемент с классификатора определяется по формуле:

где .

Иными словами, для определения элемента, соответствующего паре «риск – потеря конкурентоспособности», вычисляется количество сервисов, для которых наступала потеря конкурентоспособности при проявлении риска (для столбца ) или не наступала потеря конкурентоспособности (для столбца ).

Построенный байесовский классификатор определяет вероятность попадания нового спутникового сервиса, для которого выполнены предварительные оценки действия рисков , в одну из групп (для сервисов, реализуемых с потерей конкурентоспособности, , и для сервисов, реализуемых без потери конкурентоспособности, ).

Будем рассматривать задачу определения вероятности потери конкурентоспособности для сервиса u_M+1. Пусть для этого сервиса определены предварительные оценки возможности проявления рисков в процессе его разработки и реализации.

Для определения вероятности, с которой произойдет потеря конкурентоспособности новой космической услуги в результате воздействия рисков, на первом этапе вычисляются индексы принадлежности космической услуги к каждому из выделенных классов по формуле:

где D_i – количество сервисов в статистической базе, принадлежащих классу E_i;

D – общее количество сервисов в статистической базе;

V – количество рисков, проявление которых отслеживается организацией;

L_i – суммарное количество рисков, проявлявшихся для сервисов класса E_i;

w_ji – количество проявлений рисков R_j для сервисов класса i в статистической базе;

Q – множество рисков, проявлявшихся при разработке и продвижении на рынке спутниковых сервисов рассматриваемого класса.

В нашем случае индекс принадлежности спутниковых сервисов вычисляется по отношению к двум классам принадлежности. Спутниковый сервис может быть отнесен к одному из классов по признаку большего значения индекса принадлежности.

Вероятности, с которыми сервис принадлежит к одному из классов, вычисляются по формулам:

Интерпретацию полученному результату можно дать с помощью универсальной вербально-числовой шкалы Харрингтона.

Таблица 4

Шкала Харрингтона описания градаций вероятности

С помощью шкалы Харрингтона числовому значению вероятности дается лингвистическая интерпретация, которая показывает, насколько вероятным является событие, заключающееся в достижении спутниковым сервисом первоначально определенного уровня конкурентоспособности с учетом различных рисков.

Предложенный инструментарий анализа рисков основан на методе машинного обучения, а именно на методе наивного байесовского обучения, для которого необходимым условием является наличие статистической базы. Отличительной особенностью такой базы является, с одной стороны, отсутствие требования к учету сложно определяемых на практике количественных оценок параметров, а с другой стороны, то, что она строится на основе объективной информации, не требующей сложной экспертной работы. Алгоритм методики ориентирован на работу внутри информационных систем управленческого и экономического учета организации и легко адаптируется для проведения компьютерных расчетов.

На основе получения оценок вероятности достижения заданного уровня конкурентоспособности спутникового сервиса при его выводе на рынок может быть реализован алгоритм принятия решений, направленных на нивелирование рисков (рис. 1).

Рисунок 1. Алгоритм принятия решений, направленных на нивелирование рисков

Источник: составлено автором.

Разработанный теоретический подход может быть применен для организации непрерывного мониторинга рискового потока. В этом случае статистическая база строится относительно проявления рисков за равномерные временные промежутки (например, месяц, квартал или календарный год). При этом производится мониторинг достижения планового значения выручки или какого-либо другого экономического показателя за рассматриваемый период.

Таблица 5

Статистическая база данных для мониторинга рискового потока, влияющего на деятельность организации по разработке и продвижению услуг

Заключение

На основе мониторинга различных сигналов, свидетельствующих о возможности проявления конкретных рисков, с помощью описанного выше алгоритма может быть сделан прогноз о вероятности отклонения выручки и других экономических показателей в прогнозном периоде. В случае высокой вероятности отклонения экономических показателей от плановых значений заблаговременно могут быть реализованы мероприятия по снижению неблагоприятных последствий или нивелированию риска. При этом с помощью имитационного моделирования вероятности отклонения от плановых значений экономических параметров могут быть определены риски, управление которыми имеет первостепенное значение.

Что касается выделенных специфических рисков, то меры, необходимые со стороны государства и участников рынка услуг ДЗЗ для нивелирования рисков этой группы, могут быть следующие:

1. Полноценный анализ всех задач, решение которых необходимо для совершенствования нормативно-правовой базы использования сервисов ДЗЗ в России и их продвижения на зарубежные рынки.

2. Формирование (при участии государства и других заинтересованных в развитии рынка ДЗЗ) центра правой компетенции для совершенствования нормативно-правовой базы – правовые эксперты, аналитики, научное сообщество и т.д.

3. Адекватная формулировка необходимых изменений по целям, задачам, инструментам, ожидаемым результатам изменения нормативно-правовой среды.

4. Установление и поддержание разносторонних (индивидуальных и коллективных) отношений с государственными органами и другими силами, готовыми к содействию в тех или иных формах, либо на минимизацию противодействия. Антикоррупционный результат применения сервисов ДЗЗ при реализации проектов и программ с государственным участием, повышение эффективности использования бюджетных и частных средств, повышение точности принятия решений и снижение издержек судебной системы должны стать одними из существенных факторов успеха в формировании коалиций заинтересованных участников на стороне государства.

5. Подготовка и реализация дорожной карты по разработке, принятию и исполнению законодательных актов, соответствующих им ведомственных актов, (меж)отраслевых, федеральных и региональных стандартов, инструментов контроля реализации. Дорожная карта должна послужить инструментом планирования, взаимоувязки и контроля действий всех сторон для комплексного, последовательного и результативного изменения нормативно-правовой среды рынка ДЗЗ РФ.

Организация непрерывного мониторинга и разработка мероприятий с целью своевременного реагирования на рассмотренные риски способствует обеспечению конкурентоспособности спутниковых сервисов на внутренних и внешних рынках.