Системы поддержки принятия решений в составе интеграционных механизмов финансового рынка ЕАЭС в контексте устойчивого развития

Воронова Н.С.1, Яковлева Е.А.2, Шарич Э.Э.1, Яковлева Д.Д.1
1 Санкт-Петербургский государственный университет, Россия, Санкт-Петербург
2 Санкт-Петербургский государственный экономический университет

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 11, Номер 12 (Декабрь 2021)

Цитировать:
Воронова Н.С., Яковлева Е.А., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Системы поддержки принятия решений в составе интеграционных механизмов финансового рынка ЕАЭС в контексте устойчивого развития // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – Том 11. – № 12. – С. 3105-3120. – doi: 10.18334/epp.11.12.113950.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=47943172

Аннотация:
В статье поднимается проблема внедрения инициатив в области становления общего финансового рынка Евразийского экономического союза (ЕАЭС) на принципах устойчивого развития и на основе цифровой трансформации. Предлагается разработка сквозных интеллектуальных систем поддержки принятия стратегических решений публичными компаниями на финансовом рынке ЕАЭС как технологий устойчивых финансов. Систематизируются признаки классификации стратегических финансовых решений с целью определения их полезных характеристик, подлежащих цифровизации и машинной обработке. Обосновывается использование систем поддержки принятия финансовых решений в контексте устойчивого развития, что можно охарактеризовать как формализацию цифровой информационно-когнитивной системы обеспечения обоснованности стратегических финансовых решения публичных компаний для усиления интеграционного потенциала финансового рынка ЕАЭС с учетом факторов, отражающих цели устойчивого развития

Ключевые слова: устойчивое развитие, устойчивое финансирование, финансовый рынок ЕАЭС, цифровая экономика, система поддержки принятия решений, киберфизика

Финансирование:
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-010-00526

JEL-классификация: D70, D81, O31, F36



Введение

Проблема достижения темпов роста, достаточных не только для преодоления последствий пандемического кризиса, но и позволяющих не отставать в технологическом развитии, в финансовой экономике решается, прежде всего, за счет ресурсов финансового рынка. Российский финансовый рынок в настоящее время ни по финансовой глубине, ни по стабильности, ни по эффективности финансовых институтов не в состоянии обеспечить необходимый потенциал экономического развития.

Цель настоящего исследования – разработка системы поддержки принятия решений в составе интеграционных механизмов финансового рынка ЕАЭС в контексте устойчивого развития. Поставленная проблематика исследования диктует необходимость анализа состава механизма и выбора методов принятия решений для интеграции их в системах поддержки принятия решений (СППР) на основе искусственного интеллекта и машинного обучения в целях повышения прозрачности и обеспечения обоснованности принятого финансового или инвестиционного решения публичной компании, представленной на национальных, интегрированных региональных и международных финансовых рынках.

Формализация архитектуры СППР по формированию интегрированного финансового рынка ЕАЭС

В условиях существенного возрастания потребности в инвестициях на технологическое обновление, обусловленных в том числе борьбой с изменениями климата, решение проблемы следует искать в путях усиления инвестиционных возможностей за счет интеграции с другими формирующимися финансовыми рынкам стран – участниц Евразийского экономического союза (ЕАЭС). Тем более, что именно по показателю уровня развития финансовых рынков государства ЕАЭС пока существенно отстают от развитых стран, тогда как эффективность евразийской интеграции убедительно подтверждается по многим другим направлениям. В целом почти все страны – участницы ЕАЭС показывают восстановительный рост, по итогам 2021 г. ожидается увеличение объемов взаимной торговли на 10% и рост ВВП ЕАЭС на 4% [1]. Концептуальной основой многосторонней евразийской интеграции служит идеология устойчивого развития. С тех пор как в 2015 г. Генеральная Ассамблея ООН утвердила Повестку дня в области устойчивого развития до 2030 года [2], Россия вместе с другими участниками Евразийского экономического союза вошла в число стран, добровольно принявших обязательства по реализации 17 Целей устойчивого развития (ЦУР) в ходе решения задач по учету социальных, экономических и социологических факторов практически в любых видах человеческой деятельности. Обобщенные цели устойчивого развития (от роста благосостояния и занятости до улучшения в сферах образования и здравоохранения, борьбы с социальным и гендерным неравенством и за сохранение природы) интегрированы в политику и экономику России. Уровень достижения целей отражается в системе статистического учета показателей ЦУР, что позволяет осуществлять мониторинг в части международных сравнений [3].

Отказ от приверженности ЦУР чреват для неприсоединившихся стран и их резидентов запретами на финансирование и ограничениями инвестиционной поддержки проектов со стороны международных финансовых институтов, правительств, международных и национальных корпораций.

В методологии устойчивого развития существует концепция устойчивых финансов как теоретическая основа функционирования институтов и инструментов финансирования ЦУР. В ней важнейшее место занимают понятия устойчивого финансирования и инвестирования, что связано с острой проблемой изыскания ресурсов для финансовой поддержка сфер устойчивого развития. Ресурсы должны отвечать жестким требованиям относительно их происхождения и направлений использования в соответствии с Принципами ответственных инвестиций ООН [4]. Следование принципам заставляет инвесторов вкладываться в компании и проекты, обеспечивающие минимизацию рисков для окружающей среды, реализующие социальные и так называемые зеленые проекты, выполняющие требования к качественному корпоративному управлению. Публичные компании в качестве эмитентов, соблюдающих принципы ответственного финансирования, должны демонстрировать социальную, экологическую и этическую ответственность. И тем и другим в целях прогнозирования ценовой динамики на финансовых рынках приходится учитывать огромное число факторов (включая факторы межнациональной интеграции), характеризующихся как финансовыми, так и нефинансовыми показателями, и не поддающихся формализации в рамках классических финансовых моделей.

В этих условиях финансовое обеспечение устойчивого развития в условиях цифровой экономики однозначно предполагает применение новых подходов, базирующихся на современных информационных технологиях. Цифровизация, обусловливая использование в сфере финансовых услуг в числе прочего интеллектуальных экспертных систем, машинного обучения, нейронных сетей и киберфизики, становится предпосылкой ответственного финансирования и инвестирования.

Содержание понятия «финансовые решения» для публичных компаний строго следует из понятий: финансовая стратегия, финансовый менеджмент, финансовое планирование, управление капиталом, распределение прибыли, финансовая грамотность и безопасность и ряда других. Указанные понятия, в свою очередь, строго следуют из целевых установок функционирования организации на финансовых рынках – стратегия, выполнение инвестиционного, финансового плана, плана инноваций, плана капиталовложений. Понятие «решение» связано с понятием функций целеполагания и управления, распределением ресурсов и мерой ответственности.

Анализируя различные подходы к классификации финансовых решений, можно сделать вывод, что авторы на основе ряда характеристик финансовых решений – таких как структура финансовых ресурсов, уровень рисков, уровень дохода, собственные и заемные средства и др. – классифицируют финансовые решения применительно к участникам финансового рынка. Следовательно, можно представить в виде когнитивной карты классификации финансовых решений по формированию интегрированного финансового рынка ЕАЭС (рис. 1).

Рисунок 1. Архитектура СППР по формированию интегрированного финансового рынка ЕАЭС

Источник: составлено авторами.

Кроме того, с помощью рисунка 1 можно установить взаимосвязи между критериями и характеристиками финансовых решений для однозначного определения множества признаков принятия решений для лиц, принимающих решения (ЛПР), в условиях цифровой трансформации [5] (Yakovleva, Gadzhiev, Sharich, Yakovleva, 2021).

Анализ процесса обоснования и выбора финансовых решений

Для анализа процесса обоснования и выбора финансовых решений необходимо определить правила, показатели, характеристики, критерии выбора для принятия решений, выбора альтернатив, сценариев. Этот процесс в управляющей структуре организации, работающей на интегрированном рынке ЕАЭС, нацелен на реализацию индивидуальной стратегии развития. Сложность в управлении также проявляется в выборе стратегии перехода из исходной точки в целевую, включая определение основных мероприятий для реализации решения, выявление узких мест и диспропорций; оценку и прогноз направленности изменений, расчет лимитирующих критериев [6] (Voronova, Sharich, Yakovleva, 2020). При корректировке финансовых решений на основе анализа проблемных ситуаций по исполнению и координации плана следует предусмотреть не только закрепление ответственности исполнителей, отвечающих за финансовое обеспечение стратегических и оперативных задач, но и меры стимулирования. Рассмотрим более подробно процесс принятия решений. Выделяют несколько этапов процесса принятия решений в финансах [7] (Yakovleva, Gadzhiev, Sharich, Yakovleva, 2021).

Основными этапами принятия решений являются:

1. Процесс выбора и ранжирования критериев выбора для принятия решения.

2. Формализация финансовых стратегий (альтернатив, сценариев), которые максимизируют каждый из критериев выбора.

3. Определение и формирование интервалов для возможных значений критериев.

4. Выбор:

а) выбор целевой установки;

б) выбор вектора изменений выбранных критериев за период времени.

5. Выбор стратегии перехода из исходной точки в целевую:

а) определение основных мероприятий для реализации решения;

б) определение узких мест и диспропорций;

в) определение направленности изменений;

г) определение лимитирующих критериев.

6. Корректировка и утверждение стратегии. Закрепление ответственности.

7. Составление плана реализации финансовой стратегии.

8. Выбор средств финансирования стратегии:

а) определение структуры финансирования мероприятий (соотношения заемных и собственных финансовых ресурсов;

б) определение использования прибыли (потребление и накопление) и амортизационного фонда;

в) определение внутренних источников (экономия, сокращение, перераспределение, замена) ресурсов;

г) определение оптимального соотношения платежных средств и форм оплаты;

д) определение налоговой и дивидендной политики;

е) определение действий и мероприятий при отклонении от плана;

ж) определение варианта (сценария) бюджетирования.

9. Реализация финансовой стратегии.

10. Контроль и координация управляющих воздействий по достижению целей финансового плана [8] (Tolochko, Yakovleva, Sharich, 2019).

Таким образом, при принятии решений в финансах отправной точкой становятся критерии выбора при ранжировании альтернатив и дальнейшей формализации финансовых стратегий (т.е. альтернатив, или сценариев), которые максимизируют каждый из критериев выбора. Проведенный контекстный анализ сущности финансовых решений свидетельствует о многообразии понятия, сложности для формализации, а значит, для оценки, анализа и управления. Можно предложить комплексный подход к определению сущности финансового решения как процесса, связанного с выбором наилучшего альтернативного сценария из имеющихся с учетом выбранных критериев и специфики предметной области [9] (Yakovleva, Tolochko, Kiseleva, Popov, 2021), в частности в целях устойчивого развития компаний в странах ЕАЭС, включая учет, анализ и контроль взаимосвязей в системе. Критерии выбора той или иной альтернативы – финансовой стратегии, сценария, альтернативного решения в финансах – основывается на различных методах принятия решений, которые будут рассмотрены далее. Обобщая методы для принятия решений, можно составить когнитивную карту (рис. 2).

Рисунок 2. Когнитивная карта методов принятия решений в финансах

Источник: составлено авторами.

Рассмотренные методы, как скомбинированные по отдельности, так и комплексно в совокупности, применяются в специальных системах, которые поддерживают лиц, принимающих решения (ЛПР), в процессе принятия решения, тем самым обеспечивая устойчивость и достижения потенциала развития, – системах поддержки принятия решений в финансах (СППР) [10, 11] (Mayorov, 2020; Omelchenko, Khrustalev, 2011). Потребность разработки и использования СППР обычно появляется, когда для принятия управленческого решения (также в области финансов) необходимо проанализировать большие массивы информации, что реализуемо только при применении электронно-вычислительных машин; когда информация, на основе которой необходимо принять решение, в какой-либо степени не совсем актуальна, объективна или достоверна, поэтому она подлежит фильтрации, обработке посредством информационных программ до приемлемого уровня для ЛПР; при влиянии на объект управления большого количества внешних факторов; для формализации и нахождения большого количества альтернативных решений; при выборе оптимального альтернативного решения [12] (Moseyko, Korobov, Tarasov, 2015); в целях цифровизации процесса принятия решений и обеспечения стабильности.

В узком смысле и в контексте устойчивого развития, устойчивых финансов СППР можно охарактеризовать как цифровую информационно-когнитивную систему, используемую ЛПР при принятии решений с целью поддержки выбора альтернативной стратегии, повышения прозрачности и обеспечения обоснованности принятого решения с точки зрения устойчивости компании, достижения потенциала развития. Таким образом, СППР призвана выполнять следующие функции, отраженные на рисунке 3.

Рисунок 3. Функции систем принятия поддержки решений (СППР)

Источник: [14] (Khalin, Chernova, Yurkov, 2016).

СППР разрабатывается в целях поддержки разрешения той или иной управленческой, экономической проблемной ситуации (в том числе и финансовой), принимая во внимание специфические особенности принятия решений, и базируется на концептуальной схеме, которая состоит из нескольких подсистем (отраженных на рис. 4) – сущность и цель создания системы поддержки принятия решений в широком смысле.

Рисунок 4. Концептуальная схема систем принятия поддержки решений

Источник: [13] (Khalin, Chernova, Yurkov, 2015).

В настоящее время существует целый ряд различных СППР [14] (Khalin, Chernova, Yurkov, 2016). Так, по форме взаимодействия с пользователем (то есть субъектом управления) существует несколько видов таких систем:

1. Пассивные (участвуют в анализе для выбора альтернативного сценария).

2. Активные (непосредственно выдвигают готовый альтернативный сценарий).

3. Кооперативные (ЛПР может в процессе доработать то или иное выдвинутое системой решение, альтернативный сценарий).

По виду поддержки принятия решений и выбора альтернативной стратегии СППР бывают:

1. Когнитивные (нацеленные на знания) – решение проблемных ситуаций и предложения альтернативных сценариев на основе имеющихся фактов об объекте принятия решений, данных и параметров внешней и внутренней деятельности объекта управления, которые собираются и агрегируются на основе оцифрованных свойств объекта управления – IT-модулей, цифровых двойниках – киберфизические технологии принятия решений и других программных решений [15–17] (Malov, Letyagina, 2020; Emelyanova, Fralenko, 2018; Yakovleva, Tolochko, Kim,Chernyaeva, 2021).

2. Коммуникационные – СППР, основанные на взаимодействии нескольких ЛПР.

3. Модельно-ориентированные – СППР, основанные на математических, статистических и финансово-экономических моделях.

4. Документарные – СППР, способные работать со слабоструктурированной информацией, располагающейся в электронном виде.

По области применения существует также несколько видов СППР:

1. Общесистемные – СППР, использующиеся и работающие с большими данными, различными системами и сетями хранения данных (СХД), а также центрами обработки данных (ЦОД).

2. Настольные – СППР, с которыми взаимодействует одно ЛПР в рамках своего компьютера.

В зависимости от архитектуры и внутренних механизмов СППР бывают:

1. Функциональные – наиболее простые и распространенные СППР, анализирующие данные из операционных систем компании, компактны и оперативны, применяются в небольших компаниях.

2. СППР, основанные на независимых витринах данных – для каждой задачи создана своя отдельная витрина данных и их структуризация, применяются в крупных компаниях; кроме того, наполнение витрин данных достаточно трудоемко и производится из различных источников без консолидации, в результате может деформироваться или и вовсе отсутствовать цельная картина бизнеса.

3. СППР на основе многоуровневого хранилища – витрины данных формируются из отдельных консолидированных и структурированных многоуровневых хранилищ.

В зависимости от временного горизонта моделирования предметной области объекта принятия решения различают следующие виды СППР:

1. Статические – моделирование объекта принятия решений в статике без учета возможных изменений во времени (альтернативных сценариев).

2. Динамические – особый класс СППР, моделирующих объекты принятия решений в динамике с учетом адаптации и рисков к каждой отдельной ситуации (адаптивный динамический механизм).

Систематизируем и представим в виде когнитивной карты различные виды СППР в виде единой совокупности (рис. 5).

Рисунок 5. Когнитивная карта различных видов СППР в финансах

Источник: составлено авторами.

Очевидно, что различные виды систем поддержки принятия финансовых и инвестиционных решений основываются на цифровых технологиях, что предопределяет направление развития инструментального аппарата принятия решений в финансах на основе использования рассмотренных выше механизмов и методов обоснования решений, выбора альтернативной стратегии, реализации процесса целеполагания.

Заключение

Проблематика устойчивого развития неизбежно привлекает внимание исследователей в области финансовых рынков, стратегий финансирования и инвестирования, государственных и корпоративных финансов, что обусловлено необходимостью отлаживания финансовых механизмов, создания новых инвестиционных институтов и использования инструментальных финансовых инноваций для поддержки устойчивого развития, без чего сегодня невозможен технологический прогресс. Дополнительным фактором достижения ЦУР является финансовая интеграция. Однако эксперты справедливо отмечают кризис региональных интеграционных структур в глобальном масштабе и необходимость переосмысления в связи с этим приоритетов евразийской интеграции «в сфере экономической, информационной, идеологической и гуманитарной безопасности». [20] (Mikhaylenko, Ilyina, 2020). Представляется, что подобная трактовка требующих особого внимания факторов ориентирует на совместное движение к достижению целей устойчивого развития. Еще в 2019 году ЕЭК официально отмечала, что достижение странами Евразийского экономического союза Целей в области устойчивого развития ООН до 2030 года наиболее эффективно проходит в тех сферах экономики, где интеграция глубже [21]. В России проводниками ответственного финансирования являются публичные компании финансового и нефинансового секторов. На их уровне ответственное финансирование и инвестирование как важное направление достижения целей устойчивого развития реализуется в ходе принятия финансовых решений с учетом высокой значимости экологических, социальных и корпоративных факторов (последние отражают экологическую, социальную и этическую ответственность бизнеса). Распространение цифровых финансовых технологий служит основанием для развития подходов к разработке систем принятия финансовых решений.

Таким образом, принятие стратегических решений в условиях финансиализации и цифровизации экономики играет основополагающую роль в устойчивом развитии и привлекает исследователей к дискуссии об оптимальности того или иного инструмента цифровой трансформации финансовых услуг, путях его формализации для дальнейшего осмысления и использования. Системы поддержки принятия решений (СППР) на основе сквозных технологий управления обеспечивают лиц, принимающих решения, проверенной финансовой информацией о движении рынка капитала и состоянии финансовых институтов, внешней среды для проработки подходящих сценариев развития с учетом ожидаемых изменений их традиционных функций в эру цифровизации, таких как, например, переход расчетных центров и обслуживания к цифровым платформам, функции контроля, что обусловливает достижение целей устойчивых финансов.


Источники:

1. Данные Евразийского банка развития. Еабр. [Электронный ресурс]. URL: https://eabr.org/ (дата обращения: 10.12.2021).
2. Декларация ГА ООН. [Электронный ресурс]. URL: https://unctad.org/system/files/official-document/ares70d1_ru.pdf (дата обращения: 10.12.2021).
3. Цели устойчивого развития в РФ. / Крат. стат. сб. - Росстат. – М., 2020. – 79 c.
4. «Рекомендации о реализации принципов ответственного инвестирования» / Информационное письмо ЦБ РФ от 15.07.2020 № ИН-06-28/111 (стр. 5-11), сайт ЦБ РФ
5. Яковлева Е.А., Гаджиев М.М., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Когнитивное усиление системы принятия и поддержки решений // Лидерство и менеджмент. – 2021. – № 1. – c. 127-144. – doi: 10.18334/lim.8.1.111421.
6. Воронова Н. С., Шарич Э. Э., Яковлева Д. Д. Архитектура системы поддержки принятия инвестиционных решений в финансовой экономике на основе мониторинга рыночной конъюнктуры // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – № 12. – c. 2933-2946. – doi: 10.18334/epp.10.12.111452.
7. Яковлева Е.А., Гаджиев М.М., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Модель анализа материальных и нематериальных факторов эффективности в системе стратегического планирования на основе совместного причинно-следственного картирования и фреймового представления знаний // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – № 1. – c. 145-158. – doi: 10.18334/epp.11.1.111522.
8. Толочко И. А., Яковлева Д. Д., Шарич Э. Э. Сущность процесса цифровизации предприятия // Системный анализ в проектировании и управлении: Сборник научных трудов XXIII Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 10–11 июня 2019 года. – Санкт-Петербург: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого". Санкт-Петербург, 2019. – c. 308-312.
9. Яковлева Е. А., Толочко И. А., Киселева М. М., Попов И. В. Семантический подход и логико-лингвистическое моделирование в процессе управления рисками на предприятии // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – № 7. – c. 1809-1826. – doi: 10.18334/epp.11.7.112352.
10. Майоров А.А. Адаптация к цифровизации в условиях инновационного развития государства // Креативная экономика. – 2020. – № 9. – c. 1929-1950. – doi: 10.18334/ce.14.9.110846.
11. Омельченко А. Н., Хрусталев О.Е. Когнитивное моделирование развития банковской системы российской федерации условиях глобализации // Банковское дело. – 2011. – № 41 (473). – c. 48-58.
12. Мосейко В.О., Коробов С.А., Тарасов А.В. Когнитивное моделирование при формировании управленческих решений: потенциал ресурсно-факторного анализа // Креативная экономика. – 2015. – № 5. – c. 629-644. – doi: 10.18334/ce.9.5.267.
13. Халин В.Г., Чернова Г.В., Юрков А.В. Методологические аспекты создания и функционирования систем поддержки принятия решений // Экономический анализ: теория и практика. – 2015. – № 7(406). – c. 22.
14. Халин В. Г., Чернова Г. В., Юрков А. В. Укрупненная классификация систем поддержки принятия решений // Прикладная информатика. – 2016. – № 3(63). – c. 53-62.
15. Малов Д.Н., Летягина Е.Н. Разработка методики определения инвестиционной привлекательности промышленного предприятия с применением мультиагентных систем // Креативная экономика. – 2020. – № 9. – c. 2105-2120. – doi: 10.18334/ce.14.9.110832.
16. Емельянова Ю.Г., Фраленко В.П. Методы когнитивно-графического представления информации для эффективного мониторинга сложных технических систем // Программные системы: теория и приложения. – 2018. – № 4(39). – c. 117-135.
17. Яковлева Е. А., Толочко И. А., Ким А. А.,Черняева А. А. Цифровая трансформация системы планирования на основе цифрового двойника // Креативная экономика. – 2021. – № 7. – c. 2811-2826. – doi: 10.18334/ce.15.7.112351.
18. Яковлева Е. А.,Толочко И. А. Инструменты и методы цифровой трансформации // Вопросы инновационной экономики. – 2016. – № 2. – c. 415-430. – doi: 10.18334/vinec.11.2.112016.
19. Цветков В.Я. Управление с применением кибер-физических систем // Перспективы науки и образования. – 2017. – № 3 (27).
20. Михайленко А.Н., Ильина М.Ю. Актуальные Вопросы развития Евразийского экономического союза // Вестник Института экономики РАН. – 2020. – № 5. – c. 138-150.
21. Глазьев С. ЕЭК продолжит работу по содействию реализации ЦУР ООН в странах ЕАЭС. [Электронный ресурс]. URL: http://www.eurasiancommission.org/ru/nae/news/Pages/25-11-2019-3.aspx (дата обращения: 10.12.2021).

Страница обновлена: 05.09.2022 в 16:09:15