CC BY
28
Назаров А.Д., Плотников В.А.
DATA SCIENCE И ОБЕСПЕЧЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В ЭПОХУ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ
Аннотация. В статье обсуждается роль Data Science в обеспечении экономической безопасности. Исследуется применение науки о данных в различных аспектах экономической безопасности, включая обнаружение мошенничества, управление рисками, экономическое прогнозирование, анализ цифровых угроз и оптимизацию ресурсов. Эти области применения подчеркивают значимость Data Science для поддержания экономической стабильности и прогресса в условиях современной цифровой экономики.
Ключевые слова. Data Science, экономическая безопасность, обнаружение мошенничества, управление рисками, экономическое прогнозирование, анализ цифровых угроз, оптимизация ресурсов, цифровая экономика.
Nazarov A.D., Plotnikov V.A. DATA SCIENCE AND ECONOMIC SECURITY IN THE DIGITAL ECONOMY AGE
Abstract. This article discusses the important role of Data Science in economic security. The application ofdata science to various aspects of economic security is explored, including fraud detection, risk management, economic forecasting, digital threat analysis, and resource optimization. These applications highlight the importance of Data Science in maintaining economic stability and progress in today's digital economy.
Keywords. Data Science, economic security, fraud detection, risk management, economic forecasting, digital threat analysis, resource optimization, digital economy.
Введение
Экономическая безопасность на всех уровнях хозяйственной системы является необходимым условием ее существования, т.к. нарушение требований безопасности может привести к деградации системы и даже ее деструкции (разрушению). В этой связи очевидно, что в периоды экономической нестабильности, роста неопределенности значимость экономической безопасности, как теоретической дисциплины и вида практической деятельности, возрастает [1, 2]. При этом неважно - что именно породило эту нестабильность и неопределенность, важен сам факт ее наличия. В то же время, причины этих явлений оказывают влияние на спектр приоритетных угроз экономической безопасности, что непосредственно влияет на организацию деятельности по ее обеспечению.
В последние годы в отечественной научной и публицистической литературе, деловой периодике, общественно-политическом дискурсе основное внимание обращается на вызовы и угрозы экономической безопасности, обусловленные мощными шоками неэкономической природы, в качестве которых
ГРНТИ 06.54.41 EDN SGQZIC
© Назаров А.Д., Плотников В.А., 2023
Антон Дмитриевич Назаров - директор департамента по науке Института цифровой экономики и права; ассистент кафедры бизнес-информатики Уральского государственного экономического университета (г. Екатеринбург). Владимир Александрович Плотников - доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры общей экономической теории и истории экономической мысли Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Контактные данные для связи с авторами (Назаров А.Д.): 620144, Екатеринбург, ул. 8 Марта, 62 (Russia, Ekaterinburg, 8 Marta str., 62). Е-mail: antonnazarov2807@mail.ru. Статья поступила в редакцию 10.05.2023.
выступили пандемия Covid-19 (2020 г.) и беспрецедентные антироссийские санкции «коллективного Запада» (2022 г.) [3, 4, 5]. Мы разделяем точку зрения, что эти шоки существенно повлияли на экономическую безопасность на всех уровнях хозяйственной системы, в то же время, полагаем, что сосредоточение внимания на них приводит к недооценке вызовов и угроз, обусловленных иными причинами.
В частности - существенным дестабилизирующим фактором для экономики является происходящая в течение последних десятилетий цифровая революция [6, 7]. Конечно, она несет с собой множество положительных эффектов, обусловленных повышением производительности труда в промышленности, расширением функциональности товаров и услуг, появлением «электронных правительств», разработкой и внедрением в практику высокоэффективных систем поддержки принятия решений, основанных на технологиях искусственного интеллекта, и т.д. В то же время, цифровой фактор дестабилизирует традиционные экономические системы и процессы, поэтому ослабляет экономическую безопасность.
Объектом изучения в авторском исследовании стала оценка роли Data Science в контексте развития и становления цифровой экономики, с позиций решения задач по обеспечению экономической безопасности.
Теоретико-методические подходы к проведению исследования
Экономическая безопасность и Data Science - две важных и быстро развивающихся сферы науки в современной цифровой экономике. (Мы специально не использовали оборот «в экономической теории», т.к. теория цифровой экономики, которая еще только формируется, по нашему мнению, будет носить не узко-экономический, но междисциплинарный характер, со значительным вкладом технического знания.) Сегодня, когда глобальная экономика находится на этапе цифровой трансформации, использование методов анализа данных (Data Science) становится критически важным для принятия обоснованных решений и успешного управления в хозяйственной системе.
С позиций теоретического анализа, многими специалистами подчеркивается, что отличие экономической модели будущего от традиционной модели состоит в том, что информация (знания, данные и т.д.) становится полноправным фактором производства [8, 9, 10]. Но «данные вообще» представляют собой информационный шум, наличие которого лишь затрудняет ведение хозяйственной деятельности [11]. Данные должны быть классифицированы, упорядочены, систематизированы. Лишь в этом случае они приобретают конкретный характер, обретают способность выступать в качестве фактора производства. И именно поэтому возникает потребность в инструментарии Data Science.
Модели цифровой экономики основаны на обработке и анализе данных, зачастую именно данные, как фактор производства, в деловых процессах цифровой экономики приобретают критический характер. Многообразие и объемы данных, которые генерируются ежедневно в цифровом мире, представляют собой бесценный источник новых знаний, который может быть использован для прогнозирования трендов, оптимизации процессов, улучшения качества услуг, повышения эффективности управления, в том числе и прежде всего - в сфере экономической безопасности. Ведь важная характеристика данных - их перманентная изменчивость (чем они существенно отличаются от других факторов производства), которая дает как возможности для развития, так и является источником угроз и рисков экономической безопасности.
Data Science предоставляет необходимые инструменты и методы для работы с большими данными, искусственным интеллектом и методами машинного обучения, позволяя бизнесу и государственным учреждениям преобразовывать «сырые» данные в практически ценные экономические знания [12]. Особенно важно отметить роль Data Science в обеспечении экономической безопасности в цифровую эпоху. Благодаря современным методам анализа и интерпретации данных, можно выявлять и предотвращать финансовые мошенничества, прогнозировать экономические кризисы и обеспечивать более эффективное управление ресурсами в упреждающем порядке.
Таким образом, актуальность использования Data Science в контексте цифровой экономики обусловлена способностью этой отрасли науки обеспечивать значимые и точные прогнозы, облегчать принятие решений, повышать эффективность хозяйственной деятельности и обеспечивать экономическую безопасность. Вероятнее всего, значение Data Science, как инновационной области знаний, будет только расти в ближайшие годы, поскольку цифровая трансформация экономики набирает обороты, следовательно, методы Data Science будут всё более и более востребованными.
Наука о данных: краткая характеристика и вклад в экономическую безопасность Рассмотрим и проанализируем роль Data Science (науки о данных) в обеспечении экономической безопасности, чтобы понять, как они связаны, и что может дать такой синтез экономической теории и хозяйственной практике. В современном быстро меняющемся мире, где данные стали «новой нефтью», наука о данных (Data Science) занимает важное место в междисциплинарных экономических исследованиях, в том числе и в сфере экономической безопасности. Наука о данных, прежде всего, предоставляет ценные инструменты и методологию для выявления, анализа и управления различными экономическими рисками, усиливая стабильность и устойчивость любой экономической системы.
Прежде чем определить влияние и роль Data Science в сфере экономической безопасности, следует уточнить сущность категории «экономическая безопасность». Определений экономической безопасности в литературе и в нормативно-правовых источниках довольно много, они в чем-то близки друг другу, но имеют и различия. Наиболее значимыми аспектами экономической безопасности, на наш взгляд, могут быть признаны следующие:
• экономическая безопасность - это состояние экономики, при котором обеспечивается ее устойчивое функционирование и развитие без риска экономических кризисов (снижения ВВП, дефолта и пр.) [13, 14];
• экономическая безопасность может быть определена как способность экономической системы сопротивляться различным внешним и внутренним угрозам, обеспечивая при этом эффективное выполнение присущих ей функций [15, 16];
• экономическая безопасность может быть описана как состояние защищенности экономических интересов государства и его граждан, а также иных субъектов от различных внешних и внутренних угроз [13, 14, 15, 16].
Data Science, используя большие данные, машинное обучение и другие современные технологии обработки информации, помогает в определении, выявлении и предсказании экономических угроз. Это может включать в себя, например, прогнозирование экономических кризисов, анализ тенденций развития рынка или обнаружение потенциальных финансовых мошенничеств. Так, используя алгоритмы машинного обучения, наука о данных может помочь в обнаружении необычных паттернов в финансовых данных, которые могут указывать на мошеннические действия. Или, применяя анализ временных рядов и другие статистические методы, она может помочь прогнозировать возможные экономические кризисы, давая правительству, государственному и коммерческому сектору экономики возможность заранее подготовиться и смягчить их последствия [17, 18].
Data Science также играет важную роль в создании устойчивых экономических моделей. Например, с помощью анализа данных можно определить наиболее эффективные способы использования ресурсов или распределения капитала, что может помочь повысить общую продуктивность и устойчивость экономики в целом и конкретной организации или отрасли, в частности. Взаимосвязь Data Science и экономической безопасности можно представить в виде таблицы.
Таблица
Роль науки о данных в сфере экономической безопасности в условиях цифровой экономики
Область применения Data Science в экономической безопасности Роль и вклад Data Science
Распознавание мошенничества Применение алгоритмов машинного обучения для анализа транзакционных данных может помочь обнаруживать необычные паттерны и подозрительные действия, что способствует раннему обнаружению и предотвращению мошенничества
Управление рисками Data Science позволяет создавать прогностические модели для оценки потенциальных рисков, что помогает менеджерам организаций принимать обоснованные решения и обеспечивать стабильность и безопасность операций
Экономическое прогнозирование На основе анализа больших данных можно создавать детализированные прогнозы экономического развития, что помогает государственным учреждениям и бизнесу планировать деятельность и грамотно обосновывать стратегии развития
Окончание табл.
Область применения Data Science в экономической безопасности Роль и вклад Data Science
Анализ цифровых угроз С помощью Data Science можно анализировать и мониторить цифровые угрозы в реальном времени, что помогает организациям обеспечивать непрерывность операций и защиту от кибератак
Оптимизация использования ресурсов Data Science позволяет более эффективно использовать доступные ресурсы, предсказывая спрос, оптимизируя логистику и предупреждая о возможных препятствиях в бизнес-процессах
Составил Назаров А.Д.
Из таблицы видно, что Data Science (наука о данных) уже сейчас может играть одну из ключевых ролей в обеспечении экономической безопасности, поскольку ее методы используются для обнаружения мошенничества, управления рисками, экономического прогнозирования, анализа цифровых угроз и оптимизации ресурсов конкретных предприятий и организаций по всему миру, в том числе и в России.
В контексте обнаружения мошенничества, технологии Data Science способствуют раннему выявлению и предотвращению мошеннических схем, что является критически важным для поддержания экономической стабильности банков и доверия клиентов к цифровым технологиям. В области управления рисками и экономического прогнозирования, методология Data Science предоставляет важные инструменты для оценки потенциальных рисков и прогнозирования экономического развития и роста. Это позволяет организациям принимать обоснованные решения, обеспечивающие их стабильность и экономическую безопасность.
В контексте анализа цифровых угроз инструменты Data Science дают возможность проводить мониторинг и анализировать угрозы в реальном времени, что обеспечивает непрерывность бизнес-процессов и защиту от кибератак в реальном режиме времени. Наконец, в области оптимизации ресурсов, Data Science помогает более эффективно распределять ресурсы, предсказывая спрос и оптимизируя логистику поставок, обеспечивая экономическую безопасность транспортной инфраструктуры.
Однако стоит отметить, что приведенные выше области применения Data Science - это лишь основные (базовые) направления обеспечения экономической безопасности. На практике применение Data Science в решении задач обеспечения экономической безопасности может быть значительно более разнообразным и широким, включая новые и уникальные случаи использования, которые развиваются по мере развития технологии.
Заключение
Подводя итог, можно сказать, что наука о данных в условиях цифровой экономики становится неотъемлемым инструментом в решении задач обеспечения экономической безопасности. Она предоставляет ценные инсайты, которые помогают предсказать и предотвратить экономические угрозы, тем самым усиливая экономическую стабильность и устойчивость как конкретных организаций, так и национальных и региональных экономик. В то же время, следует отметить, что инструментальная основа применения Data Science к решению задач в области экономической безопасности на различных уровнях хозяйственной системы пока еще слабо разработана. Это требует проведения дальнейших исследований в этом направлении.
ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ИСТОЧНИКИ
1. Капканщиков С. Избыточное подоходное расслоение россиян как угроза экономическому росту и социальной безопасности // Общество и экономика. 2023. № 1. С. 37-62.
2. Кулагина Н.А., Чепикова Е.М., Логачева Н.А. Методический подход к исследованию экономической безопасности цифрового предприятия через структурирование угроз стратегическому развитию // Вестник Академии знаний. 2023. № 2 (55). С. 134-138.
3. Плотников А.В. Моделирование форм проявления кризиса в национальной экономике под воздействием неэкономического шока (на примере кризисов в России 2020 и 2022 годов) // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2022. № 5-2 (137). С. 194-199.
4. Плотников В.А., Вертакова Ю.В. Устойчивость развития российской промышленности в условиях макроэкономического шока и новая промышленная политика // Экономика и управление. 2022. Т. 28, № 10. С. 10371050.
5. Юсуфова А.М. Шоки внешней среды и жизнеспособность организаций // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии. 2020. № 3. С. 23-26.
6. ЛугачевМ.И. Информационные революции, экономика и экономическое образование // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. 2017. № 4. С. 142-160.
7. Назаров Д.М. Цифровая экономика как результат информационных революций // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2018. № 5 (113). С. 12-24.
8. Баранов А.М. Информация и время как новые факторы производства // Друкеровский вестник. 2020. № 1 (33). С. 266-275.
9. Красота Т.Г., Жиронкин С.А., Гасанов М.А., Гасанов Э.А., Гасанова Н.В. Информационная инфраструктура цифровой экономики и устойчивое неоиндустриальное развитие // Вестник Хабаровского государственного университета экономики и права. 2023. № 2 (112). С. 12-20.
10. Назаров А.Д. Big data в маркетинге: тренды и проблемы // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2020. Т. 10, № 6-1. С. 169-176.
11. Плотников В.А., Койда С.П. Информационная инфраструктура и ее роль в обеспечении инновационного развития бизнеса // Экономика и управление. 2014. № 1 (99). С. 30-35.
12. Силен Д., Мейсман А., Али М. Основы Data Since и Big Data. Python и наука о данных. СПб.: Питер, 2017. 336 с.
13. Важность фактора информационной среды в оценке экономической безопасности страны в условиях цифровой экономики / С.О. Искаджян, И.А. Киселева, А.М. Трамова [и др.] // International Journal of Safety and Security Engineering. 2022. Vol. 12 (6). P. 691-697.
14. Коломыцева О.Ю., Плотников В.А. Специфика обеспечения экономической безопасности предприятий в условиях цифровизации экономики // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2019. № 5-1 (119). С. 75-83.
15. Перминов А.Г. Экономическая безопасность в системе комплексной безопасности предприятия // Вестник Владимирского государственного университета имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых. Серия: Экономические науки. 2021. № 2 (28). С. 33-40.
16. Филатова И.В. Вызовы и угрозы экономической безопасности в рамках реализации стратегии экономической безопасности Российской Федерации до 2030 г. // Вестник Московского университета МВД России. 2017. № 6. С. 263-266.
17. Коэльо Л.П., Ричарт В. Построение систем машинного обучения на языке Python. М.: ДМК Пресс, 2016. 302 с.
18. ВандерП.Дж. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. СПб.: Питер, 2018. 576 с.
