Модель клиентской части цифровой экосистемы на основе опыта компаний Евразийского экономического союза

Введение

Ключевыми объектами цифровой трансформации стран – участниц Евразийского экономического союза (ЕАЭС), согласно цифровой повестке ЕАЭС 2016-2019-2025, являются цифровые экосистемы [1, с. 4–7]. На основе объединения 5 стран – России, Беларуси, Казахстана, Армении и Киргизии – в единый союз был достигнут ряд договоренностей для регулирования трансграничного оборота данных [1, с. 128–135], регулирование передвижения трудовых ресурсов, единых технических подходов и стандартов [2, с. 96–98], что формирует единую правовую, технологическую и трудовую базу для реализации транснациональных проектов. Созданные возможности активно используется крупными компаниями в сфере информационных технологий, телекоммуникаций и банкинга, например телеком-компания МТС, Сбербанк, технологическая компания «Яндекс». Также общей проблемой всех стран ЕАЭС, согласно повестке [1 с. 118-119], является проблема оцифровки товаров и услуг, которая может быть решена за счет знаний, технологических наработок и расположенности к интеграции в цифровых экосистемах. Поэтому в данной статье проблема построения таких экосистем рассматривается в рамках всего пространства ЕАЭС.

Для построения цифровой экосистемы компании, претендующей на роль «дирижера», необходимо привлечь широкий круг партнеров, подготовить интегрированное решение, объединяющее для пользователя все многообразие возможных цифровых сервисов для получения максимального синергетического эффекта. В этой связи особую актуальность приобретает исследование закономерностей формирования оптимальных объединений цифровых сервисов, являющихся основой для инициации построения цифровых экосистем.

Цель данной статьи – рассмотреть цифровую экосистему с точки зрения клиентской части и выделить ключевые цифровые сервисы, обеспечивающие уникальную ценность ядра экосистемы, притягивающие компании из других отраслей, и отразить полученные результаты в виде модели корпоративной архитектуры.

Новизна исследования заключается в полученной модели клиентской части экосистемы, определяющей необходимые бизнес-сервисы для создания конкурентной платформы, обеспечивающей достаточную ценность для привлечения партнеров из различных отраслей.

Автором делается предположение, что данная модель сможет служить основой для разработки стратегии компаний, определившей вектор развития в сторону построения цифровой экосистемы.

В научной литературе активно обсуждаются механизмы интеграции экономических субъектов и новые формы организации бизнеса. Впервые понятие «экосистемы» в контексте бизнес-среды рассматривалось Муром [3, c. 45–50] (Moore, 1997, р. 45–50). Ной Фархади рассматривает характеристики экосистем и рассматривает кросс-отраслевые инновации как основной продукт экосистем [4, c. 25–30] (Farhadi, 2019, р. 25–30). Л.А. Гаммидулаева, Т.О. Толстых предлагают выделять кросс-отраслевые экосистемы как отдельный тип и рассматривают роль университета как интегратора в таких объединениях [5, c. 67–69] (Gamidullaeva, Tolstyh, 2020, р. 67–69).

Другие авторы рассматривают цифровые платформы, которые лежат в основе цифровых экосистем, их фактическое влияние на трансформацию мировых рынков и усиление конкуренции при одновременном повышении благосостояния потребителей и общества в целом. Е.Н. Смирнов [6, с. 8–9] (Smirnov, 2020, р. 8–9). Ряд работ посвящены типизации [7, с. 5–9] (Zakharov, Trofimov, Frolov, Novikov, 2019, р. 5–9) и выявлению концептуальных показателей, отражающих отличительные особенности экосистем как альтернативной формы связи, в отличие от рынков и фирм [8, с. 5–11] (Popov, Simonova, Chelak, 2020, р. 5–11). Некоторые авторы используют реальные примеры цифровых экосистем для выделения необходимых характеристик, присущих новым организационно-институциональным формам предпринимательской деятельности [9, с. 5–8] (Kalayda, 2021, р. 5–8). Таким образом, обзор литературы подтверждает актуальность изучаемой задачи исследования цифровых экосистем для построения эффективных цифровых экосистем в пространстве ЕАЭС.

Хронология развития понятия «экосистемы»

Джеймс Мур определяет бизнес-экосистему как «экономическое сообщество, поддерживаемое основой взаимодействующих организаций и отдельных лиц – организмов делового мира. Это экономическое сообщество производит товары и услуги, ценные для клиентов, которые сами являются членами экосистемы. В состав организмов-членов также входят поставщики, ведущие производители, конкуренты и другие заинтересованные стороны. Со временем они совместно развивают свои возможности и роли и, как правило, согласовываются с направлениями, установленными одной или несколькими центральными компаниями. Те компании, которые играют руководящие роли, могут меняться с течением времени, но функция лидера экосистемы ценится сообществом, потому что она позволяет членам двигаться к общим видениям, чтобы согласовать свои инвестиции и находить взаимодополняющие роли» [3, c. 45–50] (Moore, 1997, р. 45–50).

Современное определение бизнес-экосистемы приводит Ной Фархади: «Бизнес-экосистема – это высокодинамичная структура сообществ, организованных в сложную сеть. Участники или акторы системы должны быть дифференцированы в соответствии с их функциями:

В данном определении подчеркивается, что основные производители являются инновационным ядром экосистемы и являются основным объединяющим элементом. Первичные производители зависят от партнерства с дополнительными участниками, так как добавленная стоимость для потребителей рождается только за счет сетевых и синергетических эффектов в экосистеме. Первичные производители и генеральные партнеры вместе образуют только платформу. Только после того как они выйдут на рынок вместе с лидерами мнений и встретятся с потребителями, только тогда можно говорить о появлении свободной экосистемы.

В рамках развития цифровой экономики стран ЕАЭС фокус смещается в сторону информационных технологий, и на первый план выходят цифровые экосистемы, которые определены следующим образом: «Цифровая экосистема – открытая устойчивая система, включающая субъекты цифровой экосистемы (физические, юридические, виртуальные и пр.), а также связи и отношения этих субъектов в цифровой форме на основе сервисов цифровой платформы» [1, c. 4–6].

Методологическая основа моделирования клиентской экосистемы

Для моделирования концептуальной архитектуры экосистемы будет использоваться методология построения корпоративной архитектуры предприятия от консорциума The Open Group TOGAF [10] и спецификации ArchiMate 3.0 [11] в качестве языка моделирования. Таким образом, созданные модели смогут служить шаблоном проекта корпоративной архитектуры предприятия, выступающим ядром бизнес-экосистемы.

Согласно методологии TOGAF, корпоративная архитектура предприятия делится на 3 слоя: бизнес-слой, слой приложения (программное обеспечение), технологический (инфраструктурный) слой. Клиентские сервисы экосистемы также могут быть разложены на сущности во всех слоях. В текущей статье будет предпринята попытка зафиксировать существующие клиентские сервисы экосистем, определить ключевые узлы, через которые соединяются различные клиентские сервисы, которые могут реализовываться различными независимыми компаниями.

Суперприложение как составляющая цифровой экосистемы

Наряду с термином «экосистема» употребляются термины «платформа» и «суперприложение» (superApp). Но каждый термин обозначает различные субъекты. По мнению Стивена Мегге [12, с. 5–7] (Muegge, 2013, р. 5–7), платформа – это совокупность частично или полностью открытых базовых технологий и дополнительных активов, которые могут быть использованы компаниями и частными лицами для разработки дополняющих технологий, продуктов и сервисов. Это целостная структура, состоящая из множества важных компонентов и общих правил, в том числе и стандартов функционирования платформы. Владельцы платформ устанавливают правила разработки продуктов и услуг, а также взаимодействия с рынком, то есть условия доступа и цены [6, с. 3–4] (Smirnov, 2020, р. 3–4).

Важно разделять платформы, предоставляющие технологический интерфейс для взаимодействия пользователей платформы, объединяющие в себе инновационные технологии и шаблоны интеграции бизнес-сервисов. Примерами платформ являются операционные системы Android, IoS, Windows. У всех из них есть владелец, разработка новых модулей для каждой их них доступна внешним компаниям и частным лицам. Также для них актуальны стандарты и регламенты работы модулей. Так, например для публикации приложений для операционной системы IoS приложение должно пройти проверки компании Apple, после которых оно может быть не допущено на рынок. Выше приведены платформы, предоставляющие технологический интерфейс для предоставления цифровых сервисов конечным пользователям. Но с точки зрения экосистемы платформа предоставляет доступ к своим внутренним – производственным сервисам. Такие платформы позволяют ускорить скорость производства цифровых сервисов, так как многие технологические сервисы в них уже реализованы, а также упростить возможность интеграции с другими бизнес-сервисами, подключенными к экосистеме, что будет приводить к созданию новых инновационных сервисов. В то же время сами экосистемы будут зависеть от первого типа платформ, так как им нужно иметь возможность выводить свои цифровые сервисы клиентам через существующие цифровые каналы.

Чтобы зафиксировать данную зависимость, построим модель взаимосвязи платформы и сервиса. С точки зрения методологии TOGAF под технологической платформой понимается техническое устройство, например: мобильное устройство, персональный компьютер или бортовой компьютер автомобиля и операционная платформа (операционная система платформы), на которой могут работать клиентские приложения, реализующие клиентский сервис. А с точки зрения экосистемной платформы – это набор цифровых и технологических сервисов, образующих систему производства цифровых сервисов для участников экосистемы.

Рисунок 1. Модель взаимосвязи платформ, реализующих цифровую экосистему Источник: составлено автором.

В работе «Банк 4.0: Цифровые экосистемы и суперприложения» [13, с. 1–2] (Fasnacht, 2021, р. 1–2) в качестве примера суперприложения рассматривается компания WeChat, которая интегрировала различные сервисы, такие как социальная сеть, маркетплэйс, банкинг и другие. В основе суперприложения лежит ядровой сервис, с которого начинался WeChat, это социальная сеть, запустившаяся в 2011 году. Приложение стало перерастать в платформу, теперь на основе платформы WeChat, работает на базе операционной платформы Android и IoS, внешние компании могут разрабатывать свои сервисы и предоставлять свои услуги, которые объединены под единым брендом, урегулированы правилами платформы, а также несут для пользователя дополнительные бенефиты. То есть приложение WeChat является единым клиентским приложением, которое объединяет на программном уровне сервисы сторонних провайдеров и представляет их через единый интерфейс.

Рисунок 2. Модель суперприложения

Источник: составлено автором.

Таким образом, суперприложение – это программная платформа, реализованная в рамках одного технологического устройства. На примере WeChat на основе технологического устройства – мобильного телефона, на основе технологической платформы Android разработано суперприложение WeChat, предоставляющее пользователям различные бизнес-сервисы. Так, суперприложение – это инструмент для предоставления сервисов в одном клиентском интерфейсе. В экосистеме может быть несколько приложений, суперприложение, предоставляющих различный набор сервисов на различных технологических устройствах. Влияние технологической платформы экосистемы на другие платформы можно отразить в модели:

Рисунок 3. Модель взаимосвязи платформы экосистемы с другими платформами

Источник: составлено автором.

Разработка новых технологических платформ для пользователей является следствием кросс-отраслевых инноваций. Ной Фархади приводит пример слияния ИТ-гиганта Microsoft и компании по производству мебели Steelcase [4, с. 17–19]. Интеграция программного обеспечения и офисной мебели сформировала новый интерфейс «стол-компьютер», расширяющий возможности использования сервисов продуктов обоих компаний. На основе объединения своих инновационных разработок в комбинированных продуктах рождается большая ценность продуктов и сервисов для клиентов, увеличивая добавленную стоимость производимых обеими компаниями.

В работе «Реализация кросс-отраслевых проектов на принципах экосистемности как новый вектор инновационного развития» используют термин «мульти-кросс-отраслевые инновации», под которым авторы предлагают понимать процесс создания новых продуктов, услуг или их комбинаций путем объединения ключевых элементов знаний из не менее чем трех различных отраслей, принципиально новым способом для успешного развития и создания новых бизнесов [9, с. 1–2] (Kalayda, 2021, р. 1–2). Это свойство характерно для цифровых экосистем, так как именно в них могут быть интегрированы несколько компаний из различных отраслей, а новые инновации могут приносить максимальную ценность за счет синергии с другими сервисами. Таким образом, добавленная стоимость комбинированных продуктов вместе больше, чем их ценность по отдельности. Так, экосистема, во-первых, закрывает все больше потребностей клиентов, порождая инновации, а для клиента за счет синергетических эффектов формируется большая ценность.

Доменная модель клиентских сервисов

В работе «Кросс-индустриальные экосистемы» Фархади выделяет тренды, способствующие появлению экосистем [4, с. 14–16] (Farhadi, 2019, р. 14–16).

1. Мобильность – логистика, транспорт.

2. Здоровье – медицинская поддержка, фармацевтика, биотехнологии.

3. Работа – рабочее пространство, сотрудники.

4. Деньги – финтех, банкинг, страхование, управление налогами.

5. Энергия – использования возобновляемых источников энергии.

6. Технологии – blockchain, цифровизация, большие данные.

7. Образование – онлайн-образование.

8. Жизнь – развлечение, медиа, недвижимость.

Фактически перечисленные тренды являются пространствами для развития и инноваций в современных компаниях. Данную модель можно взять за основу для группировки клиентских сервисов рассматриваемых экосистем.

Трансформация Сбербанка в экосистему

На основе годовых отчетов акционерам и инвесторам Сбербанка была смоделирована историческая хронология развития экосистемы Сбер.

● В 2016 году, согласно отчету, организация является банком, предоставляющим финансовые услуги и сервисы розничным и корпоративным клиентам. Начало трансформации банка, была проведена централизация ИТ-систем, начаты работы по созданию технологической платформы для производства новых цифровых сервисов. Установлен фокус на развитие технологий: работы с большими данными, машинного обучения, блокчейн. В этом отчете объявлено, что Сбербанк ориентирован на развитие нефинансовых сервисов [14].

● В 2017 году новая технологическая платформа для создания сервисов запущена в пилотном режиме. Реализованы и введены в эксплуатацию ключевые системы для работы с большими данными: облако данных и лаборатория данных. Построение экосистемы стало одной из целью в стратегии компании. Обеспечено предложение нефинансовых сервисов: онлайн-покупки, отдых, дом, отдых, здоровье. Старт образовательного проекта «Деловая среда» [15].

● В 2018 году при производстве сервисов используется подход AI-first, таким образом, во всех сервисах встраиваются технологии искусственного интеллекта. Компания выходит на рынок телекома, доставки еды и е-коммерции [16].

● В 2019 году запущена интеграционная платформа Synapse, которая упрощает интеграции между банковскими и экосистемными сервисами. Банк приобретает компании: Центр речевых технологий и VisionLabs и начинает развивать сервис единой идентификации за счет биометрии. Компания выходит на рынок труда, онлайн-кинотеатров, каршеринга и такси [17].

● В 2020 году завершен переход на новую технологическую платформу. Открыта «Школа 21» для подготовки ИТ-специалистов. Появились сервисы голосового ассистента и выход на рынок умных устройств. Таким образом, банк расширяет количество интерфейсов взаимодействия с пользователем от ПК и мобильного телефона к умным устройствам. Также компания выходит на рынок геолокационных картографических сервисов. Проведен ребрендинг компании в экосистему «Cбер» [18].

При моделировании архитектуры клиентских сервисов экосистемы «Сбер» становится видно, что данная экосистема присутствует во всех доменах, описываемых Фархади, но также подчеркивается еще один дополнительный домен – телеком. Кроме добавления домена в наш шаблон есть набор сервисов, которые не соответствуют существующим доменам. Выделение данных сервисов является отличительной особенностью экосистемы. Сервис единой программы лояльности «СберСпасибо» и виртуального ассистента «Салют» тем более актуальны, чем больше сервисов начинает предоставлять экосистема. Благодаря единой системе лояльности пользователь возвращает часть уплаченных средств, причем реализация такого сервиса в рамках экосистемы возможна благодаря служебному сервису единой идентификации клиентов. С другой стороны, виртуальный ассистент упрощает использование сервисов экосистемы, используя голосовое управление. Именно данные сервисы влияют на решения пользователя использовать услуги экосистемы комплексно и не переходить к конкурентам. Также еще один клиентский сервис дополняет экосистему, но явно не выделен в индивидуальный сервис. Это сервис рекомендаций. Экосистема «Сбер» декларирует, что все сервисы разрабатываются на единой платформе с использованием больших данных и искусственного интеллекта, что позволяет экосистеме строить наиболее полный портрет своих пользователей и строить более точные рекомендации.

На основе анализа хронологии развития экосистемы «Сбер» можно сделать выводы:

1. Для перехода к экосистеме необходима технологическая платформа, позволяющая интегрироваться с другими бизнесами.

2. Для эффективного управления и использования данных от сервисов экосистемы необходимы технологии анализа больших данных и машинного обучения.

3. Для удовлетворения потребностей банка и других связанных компаний в высококвалифицированных специалистах экосистема развивает сервисы онлайн-образования.

4. Выделен ряд сервисов, которые позволяют связывать клиентские сервисы между собой. На технологическом уровне – это сервис работы с большими данными, на клиентском уровне – это сервисы единой идентификации системы лояльности и сервис-рекомендаций.

Формирование экосистемы «Яндекс»

На основе открытой информации о компании удалось сформировать хронологию развития экосистемы «Яндекс».

● В 2000 году зарегистрирована компания «Яндекс». Основным сервисом является поиск информации. Основной доход компании – контекстная реклама.

● В 2002 году компания выводит на рынок собственный финансовый сервис «Яндекс.Деньги», а также выходит на рынок электронной коммерции.

● В 2004 году компания выходит на рынок геолокационных картографических сервисов, создав «Яндекс.Карты».

● В 2007 году компания основала открытую школу анализа данных во всех странах присутствия.

● В 2010 году разработан собственный антивирус.

● В 2011 году запущен собственный сервис – переводчик.

● В 2012 году выпущен на рынок сервис для облачного хранения данных и развлекательный сервис «Яндекс.Музыка».

● В 2013 году запущен собственный магазин приложений для мобильных устройств.

● В 2014 году создана платформа Yandex Data Factory, предоставляющая компаниям возможность обработки больших данных. Разработан сервис рынка услуг.

● В 2015 году разработано собственное решение для прогноза погоды. Вывод на рынок приложения «Яндекс.Транспорт», позволяющего работать с общественным транспортом.

● В 2016 году компания вышла на рынок медицинских услуг, создан сервис «Яндекс.Здоровье».

● В 2017 году создан голосовой помощник на основе искусственного интеллекта. Разработана платформа «Яндекс.Авто», которая объединяет сервисы для водителей и встраивается в мультимедийные системы автомобиля, таким образом расширив доступные интерфейсы экосистемы.

● В 2018 году – выход на рынок доставки еды и каршеринга. Разработано умное устройство для управления развлекательными сервисами Яндекса.

● В 2019 году компания разработала ряд проектов в рамках умного дома, управляемого через голосового помощника. Открыта онлайн-платформа для образования.

● В 2020 году проведена глубокая интеграция сервисов доставки еды и такси. Доставка посылок роботом-курьером.

Анализ хронологии развития экосистемы «Яндекс» показывает, что уже с 1990 года у пользователей растет потребность в сервисах, взаимодействия с цифровым пространством. Предоставляя изначально только технологические сервисы в виде поиска информации и наработок в области машинного обучения и искусственного интеллекта, компания выстраивает организационные и технологические паттерны, которые применяются в производстве новых сервисов с инновационной составляющей. Выстраиваемые сервисы компанией охватывают практически все направления платформенных (сквозных технологий), описываемых в докладе «Технологическое будущее российской экономики: высокопроизводительные вычислительные архитектуры и системы, технологии и инфраструктуры высокоскоростной передачи данных, технологии интеллектуального анализа данных, технологии информационной безопасности» [19, c. 114–117]. Из-за нехватки специалистов на рынке компания активно развивает образовательные инициативы на базе университетов, строит сервисы онлайн-образования, которые доступны на всем пространстве ЕАЭС. Так же как и в экосистеме «Сбер», в экосистеме «Яндекс» присутствуют связывающие сервисы в виде единой системы лояльности, сервиса индивидуальных рекомендаций, работающих на основе искусственного интеллекта, голосовые помощники, предоставляющие дополнительный интерфейс управления сервисами.

На основе анализа существующих экосистем и результатов рассмотрение технологической основы клиентской части цифровой экосистемы можно построить модель корпоративной архитектуры, отражающей взаимосвязь роли «дирижера» цифровой экосистемы с другими ролями для предоставления уникальных сервисов экосистемы на бизнес-уровне. Модель представлена на рисунке 4.

Рисунок 4. Модель клиентской части цифровой экосистемы на бизнес-уровне

Источник: составлено автором.

В данной модели отражена зависимость дирижера цифровой экосистемы от уже существующих цифровых платформ для разработки вывода сервисов клиентам, а также зависимость участников экосистемы, разрабатывающих сервисы клиентов от дирижера. Также в модели отражена необходимость реализации дирижером ядровых клиентских сервисов экосистемы и обязанность исполнения роли разработчика кросс-отраслевых инноваций.

Заключение

На основе технологий интеграций, анализа больших данных, потоковой обработки событий, машинного обучения, искусственного интеллекта, биометрии и распознавания речи компании подготавливают платформенные решения, которые обеспечивают новые формы взаимодействия клиентов с цифровыми сервисами: голосовые помощники и суперприложения, обеспечивают глобальную систему лояльности и предоставляют инновационные сервисы рекомендаций для покупок и поведения пользователя: финансовые помощники, предиктивная реклама, картографические навигаторы. Таким образом, формируется уникальная клиентская экосистема, являющаяся привлекательной для участников различных рынков. В основе экосистем лежат принципы открытости и высокой динамики изменений, таким образом, экосистемы активно развивают технологии Open Api, что сокращает расходы на интеграцию с участниками различных рынков и отраслей. Используя свои технологические и бизнес-особенности, экосистемы развивают сетевизацию процессов взаимодействия между экономическими агентами. Таким образом, стираются границы между существующими отраслями, что формирует новые рынки. Также для конкуренции между собой экосистемы вкладывают ресурсы в кросс-индустриальные инновации, становясь главным драйвером отраслей производства. Важным непредвиденным выводом описанной тенденции является то, что при этом изменяются не только отрасли производства, но и сам человек, так как экосистема, высвобождая время и ресурсы человека, вовлекает его через сервисы образования и карьеры в процесс трансформации и развития.