Применение смарт-контрактов и предиктивной аналитики Big Data для цифровой трансформации и локализации бизнес-процессов в АПК в условиях импортозамещения
Погодина Т.В.1, Рожков И.В.1, Колесникова О.В.1, Козлова Н.П.1, Трифонов П.В.1
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, ,
Купить PDF | Цитирований: 2
Статья в журнале
Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 100, Номер 5 (Май 2025)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=82483011
Цитирований: 2
Аннотация:
В условиях современных геополитических вызовов и экономических ограничений стратегия импортозамещения в агропромышленном комплексе России требует инновационных подходов к управлению бизнес-процессами. Настоящее исследование направлено на разработку и оценку эффективности интегрированной модели применения смарт-контрактов и предиктивной аналитики Big Data для локализации и оптимизации производственно-логистических цепочек в сельскохозяйственных предприятиях. На основе комплексного анализа данных 127 аграрных предприятий из 18 регионов России за период 2018-2023 годы выявлены ключевые факторы успешной цифровой трансформации АПК в контексте технологического суверенитета. Установлено, что внедрение смарт-контрактов на базе отечественных блокчейн-платформ позволяет снизить транзакционные издержки в среднем на 27,4% и сократить временные затраты на документооборот на 68,3%. Разработанные алгоритмы предиктивной аналитики повышают точность прогнозирования урожайности и оптимизации ресурсов на 22,8% в сравнении с традиционными методами планирования. Предложенная модель интеграции информационных систем обеспечивает повышение операционной эффективности сельхозпредприятий на 31,5% и снижение зависимости от импортных технологических решений в среднем на 46,7%. Выявлены региональные особенности цифровой трансформации АПК и определены оптимальные стратегии локализации бизнес-процессов в зависимости от специализации предприятий и их масштаба. Результаты исследования имеют высокую практическую значимость для разработки отраслевых стандартов цифровизации агропромышленного комплекса в условиях технологических и внешнеэкономических ограничений.
Ключевые слова: смарт-контракты, предиктивная аналитика, Big Data, агропромышленный комплекс, сельское хозяйство, импортозамещение, цифровая трансформация, локализация бизнес-процессов
Страница обновлена: 23.06.2026 в 21:59:58
BYU PDF | Citations: 2
The use of smart contracts and predictive analytics of big data for digital transformation and localization of business processes in agriculture in the context of import substitution
Pogodina T.V., Rozhkov I.V., Kolesnikova O.V., Kozlova N.P., Trifonov P.V.Journal paper
Economy of agricultural and processing enterprises
Volume 100, Number 5 (May 2025)
Abstract:
In the context of modern geopolitical challenges and economic constraints, the import substitution strategy in the Russian agro-industrial complex requires innovative approaches to business process management. The present study is aimed at developing and evaluating the effectiveness of an integrated model of smart contracts and predictive Big Data analytics for localization and optimization of production and logistics chains in agricultural enterprises. Based on a comprehensive analysis of data from 127 agricultural enterprises from 18 regions of Russia for the period 2018-2023, the key factors of successful digital transformation of agriculture in the context of technological sovereignty have been identified. It was found that the introduction of smart contracts based on domestic blockchain platforms reduces transaction costs by an average of 27.4% and reduces the time spent on document management by 68.3%. The developed predictive analytics algorithms increase the accuracy of yield forecasting and resource optimization by 22.8% compared to traditional planning methods. The proposed model of information system integration provides an increase in the operational efficiency of agricultural enterprises by 31.5% and a reduction in dependence on imported technological solutions by an average of 46.7%. The regional features of the digital transformation of the agro-industrial complex have been identified and optimal strategies for localizing business processes have been determined, depending on the specialization of enterprises and their scale. The research results are of high practical importance for the development of industry standards for the digitalization of the agro-industrial complex in the context of technological and external economic constraints.
Keywords: Smart Contracts, Predictive Analytics, Big Data, Agro-Industrial Complex, Agriculture, Import Substitution, Digital Transformation, Localization Of Business Processes