CC BY
3
DOI 10.46320/2077-7639-2024-3-124-179-189
Государственное регулирование устойчивого развития промышленного сектора экономики на основе технологий Big Data
Медведева Д.А., Денисенкова Н.Н., Охотников И.В.
В статье рассмотрены вопросы использования Big Data в государственном регулировании промышленного сектора экономики и эффективность от использования искусственного интеллекта. Также описан процесс использования Big Data в различных вариантах технологических трендов с объяснением применения и актуальности данной операции. Обозначены основные характеристики Big Data при использовании их в государственном регулировании. Дана характеристика и обоснование анализа и интерпретации больших данных в промышленном секторе. Описаны способы достижения эффективности при государственном регулировании промышленного сектора экономики при использовании Big Data. Рассмотрен вопрос правильного применения больших данных при государственном регулировании, также со стороны конфиденциальности информации. Затронут вопрос дистанционного мошенничества при эксплуатации искусственного интеллекта и способы пресечения и борьбы со стороны государства при применении Big Data. Проанализированы основные аспекты государственного регулирования экономической устойчивости, способы ее повышения при применении больших данных и вопросы экономических преступлений, негативно влияющих на достижение экономической устойчивости, также способы борьбы. Рассмотрены способы улучшения способности правительства и регуляторов реагировать на экономические вызовы и обеспечения стабильности экономической устойчивости с применением искусственного интеллекта и без его вмешательства. Также обозначена ответственность и правила пользования большими данными при государственном регулировании экономической устойчивости промышленных предприятий. Рассмотрена актуальность применения больших данных как при достижении экономической устойчивости, так при государственном регулировании экономической устойчивости и со стороны законодательных органов, регулирующих деятельность промышленных предприятий со стороны политических убеждений и со стороны защиты производства.
ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ ГОСТ 7.1-2003
Медведева Д.А., Денисенкова Н.Н., Охотников И.В. Государственное регулирование устойчивого развития промышленного сектора экономики на основе технологий Big Data // Дискуссия. - 2024. - Вып. 124. - С. 179-189.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Big Data, промышленное предприятие, государственное регулирование, экономическая устойчивость.
DOI 10.46320/2077-7639-2024-3-124-179-189
State regulation of sustainable development of the industrial sector of the economy based on Big Data technologies
Medvedeva D.A., Denisenkova N.N., Okhotnikov I.V.
The article discusses the use of Big Data in the state regulation of the industrial sector of the economy and the effectiveness of the use of artificial intelligence. The process of using Big Data in various variants of technological trends is also described with an explanation of the application and relevance of this operation. The main characteristics of Big Data when using them in government regulation are outlined. The characteristics and justification of the analysis and interpretation of big data in the industrial sector are given. The ways of achieving efficiency in the state regulation of the industrial sector of the economy using Big Data are described. The question of the correct application of big data in state regulation, also from the side of information confidentiality, is considered. The issue of remote fraud in the operation of artificial intelligence and ways of suppression and control by the state in the application of Big Data is touched upon. The main aspects of state regulation of economic sustainability, ways to increase it with the use of big data and issues of economic crimes that negatively affect the achievement of economic sustainability, as well as ways to combat are analyzed. The ways to improve the ability of the government and regulators to respond to economic challenges and ensure the stability of economic stability with the use of artificial intelligence and without its intervention are considered. The responsibility and rules for the use of big data in the state regulation of the economic sustainability of industrial enterprises are also outlined. The relevance of the use of big data is considered both in achieving economic sustainability and in state regulation of economic sustainability and on the part of legislative bodies regulating the activities of industrial enterprises from the side of political beliefs and from the side of protection of production.
FOR CITATION APA
Medvedeva D.A., Denisenkova N.N., Okhotnikov I.V. State regulation of sustainable development of the industrial sector of the economy based on Big Data technologies. Diskussiya [Discussion], 124, 179-189.
KEYWORDS
Big Data, industrial enterprise, state regulation, economic sustainability.
180 экономика бизнеса
DISCUSSION №3 ( 124) MARCH 2024
Использование больших данных (Big Data) имеет высокую актуальность при государственном регулировании промышленного сектора поскольку анализ больших данных позволяет правительству получать более глубокое понимание текущего состояния промышленного сектора и выявлять потенциальные риски и угрозы для промышленного сектора, что помогает принимать более обоснованные и эффективные решения и позволяет разрабатывать стратегии по их предотвращению и смягчению последствий; с помощью данных можно следить за производственными показателями, экологической безопасностью и другими важными параметрами промышленного сектора, обеспечивая более эффективный контроль и регулирование. Также правительства могут использовать данные для поддержки инноваций в промышленности, например, путем выявления новых технологических трендов и облегчения доступа к финансированию для инновационных проектов, а анализ данных позволяет оптимизировать использование ресурсов, улучшая эффективность и уменьшая негативное воздействие на окружающую среду.
Большие данные играют важную роль в государственном регулировании экономической устойчивости. Изучая труды Всемирного банка, Т. В. Ершова, Ю. Е. Хохлова, С. Б. Шапошника, О. С. Новикова, С. Б. Чернова, И. Л. Авдеева, В. Б. Бетелина, Д. В. Евтянова, К. Ю. Еремейчука [3], [4], [5], [11], [12], [13], [22], [32], автор выделяет несколько целей и способов достижения стабилизации экономической устойчивости за счет использования больших данных:
1. Прогнозирование экономических кризисов: анализ больших данных позволяет выявлять ранние признаки возможных экономических кризисов, что позволяет государству принимать меры предосторожности.
2. Мониторинг экономической активности: большие данные помогают отслеживать текущее состояние экономики, включая данные о занятости, инфляции, объеме производства и других ключевых показателях.
3. Улучшение налогового управления: с помощью анализа данных можно бороться с налоговыми уклонами, что способствует увеличению доходов государства.
4. Оптимизация государственных расходов: анализ данных позволяет определить эффективность различных программ и инвестиций, что помогает оптимизировать расходы и улучшать бюджетное планирование.
5. Мониторинг финансовых рынков: анализ данных о финансовых рынках помогает выявлять аномалии и предотвращать финансовые кризисы.
6. Разработка политики: правительства используют данные для разработки и корректировки экономической политики, чтобы поддерживать устойчивость и рост.
7. Управление рисками: анализ данных позволяет оценивать экономические риски и принимать меры для их снижения.
Таким образом, большие данные помогают государствам принимать более обоснованные решения в области экономической устойчивости и эффективнее управлять своей экономикой [1, с. 89].
Использование больших данных при государственном регулировании экономической устойчивости может вызывать проблемы, связанные с конфиденциальностью и безопасностью данных. Также важно учитывать этические аспекты, чтобы избежать неправомерного вмешательства в частную жизнь граждан. Важно разработать строгие нормативы и стандарты для обработки и хранения данных, чтобы обеспечить их правильное использование и защиту.
На основе исследований и анализе научных источников С. С. Турковой, О. В. Панина, А. И. Вакула, А. В. Фоменковой, А. С. Сибиряева, Н. А. Барменкова, О. В. Панина [7], [8], [27], [30] автор выделяет проблемы использования больших данных, которые включают в себя:
1. Конфиденциальность и безопасность: увеличение объема данных поднимает вопросы о защите конфиденциальности. Необходимы эффективные меры безопасности для предотвращения несанкционированного доступа.
2. Качество данных: большие объемы данных могут включать в себя шум и неточности. Это может повлиять на аналитику и принятие решений.
3. Недостаток стандартов: отсутствие единого стандарта для обработки и интерпретации данных может затруднить их обмен и совместное использование.
4. Этические вопросы: использование данных, особенно персональных, может вызывать этические беды. Необходимо соблюдать прозрачность и справедливость при их использовании.
5. Неоднородность данных: большие наборы данных могут быть неоднородными и сложными для слияния и анализа из-за различий в форматах и структурах.
6. Зависимость от технологий: развитие технологий обработки больших данных создает вызовы для организаций, которые должны постоянно обновлять свои технологические решения.
7. Ответственность и прозрачность: определение ответственности за ошибки в данных и обеспечение прозрачности в использовании больших данных представляют сложности.
Решение этих проблем требует сбалансированного подхода, включающего в себя технические, правовые и этические меры.
Задачами использования больших данных в государственном регулировании экономической устойчивости являются анализ и мониторинг экономических показателей, прогнозирование экономических событий, борьба с финансовыми преступлениями, разработка и оценка экономической политики, управление финансовыми рисками, обеспечение прозрачности и отчетности и оценка воздействия экономической политики и регулирования на различные секторы экономики и общую устойчивость.
Эти задачи позволяют государствам более эффективно управлять экономической устойчивостью и принимать обоснованные решения для поддержания стабильности и роста [2, т. 25 (10), с. 35 ],
[8. с. 234].
Взгляды ученых на использование больших данных в государственном регулировании экономической устойчивости могут быть разнообразными, но в целом, многие исследователи признают важность и потенциал такого использования. Большие данные позволяют более точно анализировать и прогнозировать экономические тенденции и события. Ученые акцентируют важность использования алгоритмов машинного обучения и статистических моделей для этой цели. Многие исследования в области больших данных сосредотачиваются на идентификации и управлении финансовыми рисками, что помогает предотвращать финансовые кризисы и обеспечивать экономическую устойчивость. Использование данных для оценки эффективности государственных программ и политики позволяет оптимизировать расходы и ресурсы. Большие данные помогают ученым и государствам реагировать на экономические кризисы, такие как пандемии или финансовые срывы, более оперативно и адаптировать меры регулирования. Ученые могут использовать данные для анализа социальной структуры и неравенства в экономике, что может привести к более справедливой
экономической политике. Тем не менее, многие ученые также подчеркивают важность соблюдения принципов охраны конфиденциальности данных и этичных норм при работе с большими данными в государственных исследованиях.
В целом, большие данные предоставляют множество возможностей для более эффективного государственного регулирования экономической устойчивости, но требуют внимательного исследования, технической экспертизы и обеспечения безопасности данных для успешной реализации
[11, с. 2-32], [13, т. 2, с. 419-422], [15, т. 1 (25), с. 8-11].
Искусственный интеллект (ИИ) - это область информатики, которая занимается созданием программ и систем, способных выполнять задачи, требующие интеллектуальных способностей, аналогичных человеческому мышлению [16].
Анализ и интерпретация больших данных могут предоставлять ценные знания, улучшать процесс принятия решений и способствовать инновациям в различных областях, таких как бизнес, здравоохранение, финансы и другие. Для эффективной обработки и анализа больших данных организации часто используют специализированные инструменты и технологии, такие как распределенные вычислительные фреймворки, включая Hadoop, и платформы для анализа данных, например, Apache Spark [5, с. 22-25].
Промышленный сектор экономики - это сегмент экономики, который включает в себя производство и обработку физических товаров и продукции. Этот сектор охватывает широкий спектр деятельности, включая производство, строительство, добычу ресурсов и многие другие отрасли. Важные характеристики промышленного сектора включают:
1. Производство товаров: промышленные предприятия занимаются созданием различных товаров, начиная от автомобилей, электроники и одежды до продуктов питания и медицинских приборов.
2. Инженерные и строительные работы: Этот сектор включает в себя строительство зданий, инфраструктуры, дорог, мостов и других объектов.
3. Добывающая промышленность: она охватывает добычу природных ресурсов, таких как нефть, газ, металлы и минералы.
4. Обработка и производство: этот аспект промышленного сектора связан с обработкой сырья и его превращением в конечные продукты.
5. Промышленные инновации: промышленные компании и организации активно зани-
маются исследованиями и разработками для совершенствования производственных процессов и создания новых продуктов и технологий.
Промышленный сектор является важной составляющей экономики многих стран и играет ключевую роль в создании рабочих мест, генерации доходов и обеспечении населения товарами и услугами. Он также может оказывать значительное воздействие на окружающую среду и потребление природных ресурсов, поэтому его устойчивое развитие и эффективное управление имеют большое значение для общества и планеты
[14, т. 5, с. 2], [18, т. 4, с. 75-84].
Применение больших данных в государственном регулировании промышленного сектора экономики имеет большой потенциал для улучшения эффективности и прозрачности этого процесса
[17, т. 1(33), с. 59-68].
В таблице 1 представлено несколько способов, как большие данные могут быть полезными.
Однако при использовании больших данных в государственном регулировании необходимо учитывать вопросы конфиденциальности данных и обеспечения безопасности информации, чтобы предотвратить злоупотребление или утечку личных данных и коммерческих секретов
[17, т. 1(33), с. 59-68].
Использование больших данных в борьбе с мошенничеством представляет собой мощ-
ный инструмент для выявления, предотвращения и пресечения различных видов мошеннической деятельности. Вот как это может быть осуществлено:
1. Анализ транзакций: банки и финансовые учреждения могут использовать анализ больших данных для отслеживания необычных или подозрительных финансовых транзакций. Алгоритмы машинного обучения могут выявлять аномальные паттерны и сигналы, которые указывают на возможное мошенничество.
2. Мониторинг онлайн-активности: компании и интернет-платформы могут использовать большие данные для анализа пользовательской активности и выявления аномалий, таких как попытки взлома аккаунтов или фишинг.
3. Страхование: страховые компании могут анализировать большие объемы данных, чтобы выявлять мошеннические заявления на страховку, основываясь на несоответствии данных и других аномалиях.
4. Защита от кибератак: использование больших данных в кибербезопасности позволяет выявлять атаки и вторжения на ранних стадиях, а также обнаруживать аномалии в сетевом трафике.
5. Мониторинг социальных медиа: подразделения по борьбе с мошенничеством могут отслеживать социальные медиа и интернет-форумы
Таблица 1
Способы достижения эффективности при государственном регулировании промышленного сектора экономики
Наименование Описание
Мониторинг и анализ производства Государственные органы могут использовать большие данные для наблюдения за производственными процессами в различных отраслях. Это может включать в себя мониторинг выбросов и загрязнения окружающей среды, а также оценку соответствия нормативам и стандартам [18, т. 4, с. 75-84].
Прогнозирование и планирование Анализ больших данных позволяет более точно прогнозировать спрос на ресурсы, рыночные тенденции и проблемы в промышленности. Это помогает государственным органам разрабатывать более эффективные политики и регулирование [18, т. 4, с. 75-84].
Борьба с мошенничеством и незаконной деятельностью Большие данные могут быть использованы для выявления несанкционированной или незаконной деятельности в промышленном секторе, такой как контрабанда или нарушения стандартов качества [18, т. 4, с. 75-84].
Оптимизация ресурсов Анализ данных может помочь определить, какие ресурсы необходимы для развития определенных секторов экономики, и планировать инвестиции в соответствии с этими потребностями [17, т. 1(33), с. 59-68].
Повышение прозрачности и отчетности Большие данные могут быть использованы для создания более прозрачных и надежных систем отчетности и учета данных о производстве, что способствует улучшению управления и наблюдаемости [18, т. 4, с. 75-84].
с использованием больших данных, чтобы выявить попытки обмана, фейковую информацию и другие мошеннические действия.
6. Медицинские страховки: большие данные могут помочь страховым компаниям выявлять мошеннические действия в области медицинской страховки, такие как неправомерные требования о выплатах [17, т. 1(33), с. 59-68].
Для успешной борьбы с мошенничеством через анализ больших данных необходимо разрабатывать и совершенствовать алгоритмы и модели машинного обучения, которые способны выявлять новые и изменяющиеся схемы мошенничества. Также важно соблюдать правила конфиденциальности данных и обеспечивать безопасность информации, чтобы защитить частные данные клиентов и бизнесов [19, с. 128-132].
Государственное регулирование экономической устойчивости представляет собой набор политических и экономических мер и действий, направленных на обеспечение стабильности и устойчивости национальной или мировой экономики. Эти меры применяются с целью предотвращения экономических кризисов, смягчения их последствий и обеспечения устойчивого роста и развития [19, с. 128-132 ].
Государственное регулирование экономической устойчивости играет важную роль в предотвращении кризисов и обеспечении стабильности экономики, но также требует баланса, чтобы избегать излишнего вмешательства в рыночные механизмы и сохранение меритократии и справедливости.
Большие данные (big data) могут играть важную роль в достижении экономической устойчивости, предоставляя информацию и инструменты для более эффективного управления экономикой. Вот как они могут быть использованы:
1. Прогнозирование экономических тенденций: анализ больших данных может помочь правительствам и экономистам прогнозировать экономические тенденции, такие как рост ВВП, инфляция и безработица. Это позволяет принимать более информированные решения и реагировать на потенциальные кризисы [17, т. 1(33), с. 59-68].
2. Мониторинг финансовых рынков: большие данные могут использоваться для отслеживания финансовых рынков и выявления аномалий или рисковых паттернов, которые могут привести к финансовым кризисам.
3. Борьба с финансовым мошенничеством: анализ данных может помочь выявлять мошеннические операции, в том числе на финансовых
рынках, что способствует поддержанию стабильности финансовой системы.
4. Управление ресурсами: в промышленности и сельском хозяйстве большие данные могут использоваться для оптимизации использования ресурсов, таких как энергия, вода и сырье, что способствует экономии и снижению негативного воздействия на окружающую среду.
5. Поддержка предпринимательства: анализ данных о потребительском поведении и рынке может помочь малому и среднему бизнесу выявлять новые возможности и конкурентные преимущества.
6. Развитие инфраструктуры и городского планирования: большие данные могут помочь городам и регионам оптимизировать инфраструктуру, управлять транспортной системой и решать проблемы в области городского планирования.
7. Здравоохранение и образование: большие данные могут быть использованы для улучшения систем здравоохранения и образования, что может повысить продуктивность и общий уровень жизни населения [17, т. 1(33), с. 59-68].
Однако для успешного использования больших данных в достижении экономической устойчивости важно соблюдать нормы конфиденциальности данных, обеспечивать безопасность информации и гарантировать, что анализ данных проводится этично и с учетом интересов всех заинтересованных сторон.
Экономические мошенничества могут негативно влиять на экономическую устойчивость, так как они создают несправедливые искажения в экономике и могут привести к потере доверия к финансовым институтам и рынкам. Вот как экономические мошенничества могут воздействовать на экономическую устойчивость и как им можно противодействовать:
1. Ущерб финансовой стабильности: мошеннические схемы, такие как коррупция, финансовые пирамиды и манипуляции на финансовых рынках, могут вызвать финансовые кризисы и потерю стабильности в финансовой системе.
2. Потеря доверия: экономические мошенничества могут подорвать доверие в экономике, что может повлиять на инвестиции, потребительское потребление и международные отношения.
3. Потери для бизнеса: мошенничества могут быть направлены на предприятия и компании, что может вызвать их финансовые трудности и даже банкротство.
4. Потеря доходов для государства: незаконные схемы уклонения от налогов и коррупция могут снижать доходы государства, что ограничивает его способность обеспечивать публичные услуги и инвестиции.
5. Искажение конкуренции: экономические мошенничества, такие как незаконная концентрация рынка и злоупотребление доминирующим положением на рынке, могут исказить конкуренцию и негативно сказаться на экономической эффективности [26, т. 25 (7), с. 110-120], [27, т. 1, с. 148-152].
Для борьбы с экономическими мошенничествами и поддержания экономической устойчивости необходимы различные меры:
1. Усиление законодательства и правоприменения: эффективное правоприменение и суровые наказания могут уменьшить мотивацию для совершения мошенничества.
2. Повышение прозрачности и отчетности: прозрачные бизнес-практики и финансовая отчетность делают мошенничество менее вероятным и облегчают его обнаружение.
3. Обучение и осведомленность: образование и обучение в области противодействия мо-
шенничеству могут помочь компаниям и государственным органам лучше защитить себя.
4. Сотрудничество между странами: государства могут сотрудничать на международном уровне для борьбы с трансграничными экономическими мошенничествами.
5. Использование технологий: современные технологии, такие как блокчейн и искусственный интеллект, могут помочь в борьбе с мошенничеством и обеспечении безопасности данных
[ 30, т. 20, с. 276].
Борьба с экономическими мошенничествами имеет важное значение для поддержания экономической устойчивости и справедливости в обществе.
Государственное регулирование экономических мошенничеств с использованием больших данных может быть эффективным инструментом для выявления, предотвращения и пресечения мошенничества. Вот как это может быть реализовано:
1. Анализ транзакций и платежей: государственные органы могут использовать алгоритмы машинного обучения для мониторинга финансо-
вых транзакций и выявления необычных или подозрительных паттернов, которые могут указывать на мошенничество.
2. Обмен информацией: установление сотрудничества и обмена данными между правительственными органами, финансовыми институтами и другими участниками экономики может помочь в выявлении мошенничества на ранних стадиях.
3. Создание профилей риска: анализ больших данных позволяет создавать профили риска для компаний и физических лиц, что помогает правительственным органам сосредотачивать усилия на наиболее подозрительных случаях.
4. Мониторинг онлайн-активности: анализ данных из интернета и социальных медиа может помочь выявлять мошеннические схемы, включая фейковые предложения и фишинг.
5. Использование инструментов искусственного интеллекта: методы машинного обучения и анализа текста могут помочь в обработке больших объемов данных и выявлении мошеннических схем.
6. Мониторинг крупных сделок и инвестиций: слежение за крупными финансовыми операциями и инвестициями может помочь выявить мошеннические схемы, такие как отмывание денег.
7. Образование и обучение: поддержка образовательных программ и обучение сотрудников правительственных органов и финансовых институтов помогут повысить осведомленность и компетентность в области борьбы с мошенничеством [ 32, т. 8 (189), с. 104-109].
Государственное регулирование экономических мошенничеств с использованием больших данных требует соблюдения норм конфиденциальности данных и обеспечения безопасности информации, чтобы предотвратить злоупотребление личными данными и коммерческими секретами. Кроме того, важно соблюдать баланс между борьбой с мошенничеством и защитой гражданских прав и свобод.
Использование больших данных (big data) в государственном регулировании экономической устойчивости может значительно улучшить способность правительств и регуляторов реагировать на экономические вызовы и обеспечивать стабильность. Вот как это может быть реализовано:
1. Мониторинг экономических показателей: Большие данные могут использоваться для непрерывного мониторинга экономических по-
казателей, таких как ВВП, инфляция, безработица и объемы торговли. Это позволяет регуляторам оперативно определять тренды и потенциальные проблемы.
2. Прогнозирование кризисов: анализ больших данных может помочь выявить ранние признаки возможных экономических кризисов, таких как финансовые кризисы или рецессии, что дает возможность разрабатывать меры предосторожности.
3. Мониторинг финансовых рынков: государственные регуляторы могут использовать данные с финансовых рынков для выявления аномалий и манипуляций, которые могут повлиять на стабильность рынков.
4. Оценка рисков: большие данные позволяют проводить более точные анализы рисков, связанных с финансовыми инструментами, банковскими операциями и инвестициями.
5. Мониторинг банковской деятельности: регуляторы могут использовать данные для мониторинга банковских операций и оценки финансовой стабильности банковской системы.
6. Борьба с мошенничеством и отмыванием денег: анализ больших данных помогает выявлять мошеннические операции и подозрительные финансовые транзакции.
7. Предоставление данных для принятия решений: Государственные органы могут использовать аналитические инструменты и модели на базе больших данных для разработки политики и стратегий по обеспечению экономической устойчивости [ 32, т. 8 (189), с. 104-109 ], [33, т. 9.4 (24), с. 314-316].
Для успешного использования больших данных в регулировании экономической устойчивости важно обеспечивать конфиденциальность данных и защиту информации, чтобы предотвратить утечки и злоупотребления. Также требуется разработка соответствующих законов и нормативных актов для регулирования сбора и использования данных правительственными органами.
Государственные органы могут использовать большие данные для сбора и анализа информации о различных аспектах экономики, общества и окружающей среды. Это позволяет им получать более точное представление о текущей ситуации и тенденциях, что полезно при принятии решений. Анализ больших данных может помочь в прогнозировании будущих событий, таких как экономические кризисы, бедствия или здравоохранительные требования. Это позволяет государ-
ственным органам лучше подготовиться и принять соответствующие меры. Большие данные помогают собирать информацию о потребностях граждан и предоставлять более персонализированные государственные услуги, что повышает удовлетворенность населения. Анализ данных позволяет выявлять аномалии и потенциальные случаи мошенничества или преступлений, что способствует обеспечению безопасности и со-
Список литературы
1. Апт Л. Риски в праве как элемент межотраслевого взаимодействия в деятельности государственных реестров // Юридическая техника. - 2019. - № 13. - С. 89-96.
2. Абрамова А. Классификация правовых актов в условиях развития новых цифровых технологий // Журнал российского права. - 2021. - № 25 (10). - С. 35-45.
3. Авдеева И. Л. Развитие цифровой экономики в условиях глобализации: управленческий аспект // International Scientific and Practical Conference World science. - 2009. - Т. 3. № 4 (20). - С. 57-60.
4. Всемирный банк. 2018 год. Доклад о развитии цифровой экономики в России, сентябрь 2018 года, «Конкуренция в цифровую эпоху: стратегические вызовы для Российской Федерации».
5. Бетелин В. Б. Цифровая экономика: навязанные приоритеты и реальные вызовы // Государственный аудит. Право. Экономика. - 2008. - № 3-4. - С. 22-25.
6. Борисов А. Б. Большой экономический словарь. - М.: Книжный мир, 2010.
7. Вакула А. И. Применение информационных технологий в управлении персоналом в системе государственной гражданской службы // Философия права. - 2019. - № 5. -С. 150-154.
8. Государственная инновационная политика в Российской Федерации / А. С. Сибиряев, Н. А. Барменкова, О. В. Панина, Н. Л. Красюкова, Л. В. Шубцова и др. - М.: ООО Издательство «Спутник+» 2018. - 234 с.
9. Дегтярева О., Матусевич А., Шевелева А. (ред.). Управление внешнеэкономической деятельностью. - М.: Инфра-М, 2017.
10. Демина Л., (ред.). Логика, методология, аргументация в научном исследовании. - М.: Проспект, 2020.
11. Ершова Т. В., Хохлов Ю. Е., Шапошник С. Б. Методология мониторинга развития и использования технологий работы с большими данными // Информационное общество. - 2021. -№ 4-5. - С. 2-32.
12. Евтянова Д. В. Критерии создания цифровых платформ управления экономикой // Экономические системы. - 2008. -Т. 10. № 3 (38). - С. 54-57.
13. Еремейчук К. Ю. Цифровая экономика - будущее России // Аллея науки. - 2008. - Т. 2. № 14. - С. 419-422.
14. Котлярова В. Этические проблемы больших данных // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. - 2019. - Т. 5-2. - С. 113-115.
15. Кузнецов П., Антонова Е. К вопросу о классификации реестровой информации в сфере государственного управления // Бизнес, менеджмент и право. - 2012. - № 1(25). -С. 8-11.
блюдению закона. Государственные органы могут использовать анализ данных для оптимизации расходов и ресурсов, что помогает улучшить эффективность государственного управления.
Таким образом, использование больших данных в государственном регулировании промышленного сектора способствует более эффективному управлению и содействию устойчивому развитию этой отрасли.
16. Линьков В., Семенов Е. Правовые проблемы в эпоху больших данных // Закон и право. Юрайт. - 2020. - № 9.
17. Медведева Д., Охотников И., Сибирко И. Внедрение информационных технологий и больших данных в управление развитием малого и среднего предпринимательства // Экономические и социально-гуманитарные исследования. - 2022. - № 1 (33). - С. 59-68.
18. Медведева Д., Охотников И., Сибирко И. Государственное регулирование предпринимательской деятельности в условиях цифровизации // Modern economy success. - 2022. -№ 4. - С. 75-84.
19. Медведева Д. Информационная безопасность в условиях цифровизации // Фундаментальные и прикладные исследования молодых ученых. Сборник материалов V Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. - Омск, 2021. - С. 128-132.
20. Новикова О. С. Использование современных технологий и систем для обеспечения экономической безопасности предприятия в условиях цифровизации // Анализ социально-экономического состояния и перспектив развития Российской Федерации. Сб. материалов 6-й Международной студенческой научно-практической конференции, Москва, 02 ноября 2018 г. - М.: ГУУ, 2019. - С. 12-15.
21. Новикова О. С. Система управления данными как основа использования искусственного интеллекта на предприятии // Шаг в будущее: искусственный интеллект и цифровая экономика. Революция в управлении: новая цифровая экономика или новый мир машин. Сборник материалов II Международного научного форума, Москва, 06-07 декабря 2018 г. - М.: ГУУ, 2018. - С. 277-282.
22. Новикова О. С. актуальные вопросы государственного регулирования и этики использования больших данных. Сборник материалы 8-й Международной студенческой научно-практической конференции. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Государственный университет управления, Москва, 2022 г. - М.: ГУУ, 2022. -С. 55-58.
23. Новиков Ф. А. Символический искусственный интеллект: математические основы представления знаний: учебное пособие для вузов. - Москва: Издательство Юрайт, 2022. -278 с.
24. Федеральный закон «Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации». (2017, 9 мая) от 09.05.2017 (№ 203).
25. Суворова, Г. М. Информационная безопасность: учебное пособие для вузов. - Москва: Издательство Юрайт, 2022. - 253 с.
26. Терещенко Л. Реестровая модель оказания государственных и муниципальных услуг // Журнал российского права. -2021. - № 25 (7). - С. 10-120.
27. Туркова С. С. Большие данные в государственном управлении: особенности правового регулирования // Сборник статей международной конференц-сессии. - Том I. - Москва, 2023. - С. 148-152.
28. Экономическая безопасность: учебник и практикум для вузов / В. Ш. Уразгалиев. - 2-е изд., пер. и доп. - Москва: Юрайт, 2022.
29. Федеральная программа «Цифровая экономика Российской Федерации». (2017, 28 июля) от 28 июля 2017. СО РАН Сибирское отделение Российской академии наук (№ 1632).
30. Фоменкова А. В. Информационные технологии в управлении // Молодой ученый. - 2019. - № 20. - С. 276-278.
31. Финансовая система в условиях формирования цифровой экономики / [В. А. Черненко, В. Е. Леонтьев, Н. П. Радковская и др.]; под редакцией доктора экономических наук, профессора В. А. Черненко. - Санкт-Петербург: Изд-во Санкт-Петербургского гос. экономического университета, 2018. -119 с.
32. Чернов С. Б., Новикова О. С. Обеспечение безопасности данных в условиях цифровой экономики // Экономические науки. - 2020. - № 8 (189). - С. 104-109.
33. Фурсов А. Л. Использование больших данных («big data») в отборе персонала // Вестник современных исследований. -2018. - № 9.4 (24). - С. 314-316.
References
1. Apt L. Risks in law as an element of intersectoral interaction in the activities of state registries // Legal technique. - 2019. -No. 13. - Pp. 89-96.
2. Abramova A. Classification of legal acts in the context of the development of new digital technologies // Journal of Russian Law. - 2021. - № 25 (10). - Pp. 35-45.
3. Avdeeva I. L. The development of the digital economy in the context of globalization: a managerial aspect // International Scientific and Practical Conference World science. - 2009. -Vol. 3. No. 4 (20). - Pp. 57-60.
4. The World Bank. The year is 2018. Report on the development of the digital economy in Russia, September 2018,
"Competition in the digital age: strategic challenges for the Russian Federation.
5. Betelin V. B. Digital economy: imposed priorities and real challenges // State Audit. Right. Economy. - 2008. - No. 3-4. -Pp. 22-25.
6. Borisov A. B. Big Economic dictionary. - M.: Book World, 2010.
7. Vakula A. I. Application of information technologies in personnel management in the system of state civil service // Philosophy of law. - 2019. - No. 5. - Pp. 150-154.
8. State innovation policy in the Russian Federation / A. S. Sibiryaev, N. A. Barmenkova, O. V. Panina, N. L. Krasyukova, L. V. Shubtsova, etc. - M.: LLC Publishing House Sputnik+ 2018. -234 p.
9. Degtyareva O., Matusevich A., Sheveleva A. (ed.). Management of foreign economic activity. - M.: Infra-M, 2017.
10. Demina L., (ed.). Logic, methodology, argumentation in scientific research. - M.: Prospect, 2020.
11. Ershova T. V., Khokhlov Yu. E., Shaposhnik S. B. Methodology for monitoring the development and use of big data technologies // Information Society. - 2021. - No. 4-5. - Pp. 2-32.
12. Evtyanova D. V. Criteria for creating digital platforms for economic management // Economic systems. - 2008. - Vol. 10. No. 3 (38). - Pp. 54-57.
13. Yeremeychuk K. Yu. Digital economy - the future of Russia // Alley of Science. - 2008. - Vol. 2. No. 14. - Pp. 419-422.
14. Kotlyarova V. Ethical problems of big data // International Journal of Humanities and Natural Sciences. - 2019. - Vol. 5-2. -Pp. 113-115.
15. Kuznetsov P., Antonova E. On the issue of classification of registry information in the field of public administration // Business, management and law. - 2012. - № 1(25). - Pp. 8-11.
16. Linkov V., Semenov E. Legal problems in the era of big data // Law and Law. Yurayt. - 2020. - No. 9.
17. Medvedeva D., Okhotnikov I., Sibirko I. The introduction of information technology and big data in the management of the development of small and medium-sized enterprises // Economic and socio-humanitarian research. - 2022. -№ 1 (33). - Pp. 59-68.
18. Medvedeva D., Okhotnikov I., Sibirko I. State regulation of entrepreneurial activity in the context of digitalization // Modern economy success. - 2022. - No. 4. - Pp. 75-84.
19. Medvedeva D. Information security in the context of digitalization // Fundamental and applied research of young scientists. Collection of materials of the V International Scientific and Practical Conference of students, postgraduates and young scientists. - Omsk, 2021. - Pp. 128-132.
20. Novikova O. S. The use of modern technologies and systems to ensure the economic security of an enterprise in the context of digitalization // Analysis of the socio-economic state and development prospects of the Russian Federation. Collection of materials of the 6th International Student Scientific and Practical Conference, Moscow, November 02, 2018 - Moscow: GUU, 2019. - Pp. 12-15.
21. Novikova O. S. Data management system as the basis for the use of artificial intelligence in the enterprise // Step into the future: artificial intelligence and the digital economy. A revolution in management: a new digital economy or a new world of machines. Collection of materials of the II International Scientific Forum, Moscow, December 06-07, 2018 - Moscow: GUU, 2018. - Pp. 277-282.
22. Novikova O. S. current issues of state regulation and ethics of the use of big data. Collection of materials of the 8th International Student Scientific and Practical Conference. Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation, State University of Management, Moscow, 2022 - Moscow: GUU, 2022. -Pp. 55-58.
23. Novikov F. A. Symbolic artificial intelligence: mathematical foundations of knowledge representation: a textbook for universities. - Moscow: Yurait Publishing House, 2022. - 278 p.
24. Federal Law "Strategies for the Development of the Information Society in the Russian Federation". (2017, May 9) dated 05/9/2017 (No. 203).
25. Suvorova, G. M. Information security: a textbook for universities. - Moscow: Yurait Publishing House, 2022. - 253 p.
26. Tereshchenko L. The registry model of the provision of state and municipal services // Journal of Russian Law. - 2021. -№ 25 (7). - Pp. 10-120.
27. Turkova S. S. Big data in public administration: features of legal regulation // Collection of articles of the international conference session. - Volume I. - Moscow, 2023. -Pp. 148-152.
28. Economic security: textbook and workshop for universities / V. Sh. Urazgaliev. - 2nd ed., trans. and add. - Moscow: Yurayt, 2022.
29. The Federal program "Digital Economy of the Russian Federation". (2017, July 28) from July 28, 2017. SB RAS Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences (No. 1632).
30. Fomenkova A.V. Information technologies in management // Young Scientist. - 2019. - No. 20. - Pp. 276-278.
31. The financial system in the context of the formation of the digital economy / [V. A. Chernenko, V. E. Leontiev, N. P. Radkovskaya, etc.]; edited by Doctor of Economics, Professor V. A. Chernenko. -St. Petersburg: Publishing House of St. Petersburg State University of Economics, 2018. - 119 p.
32. Chernov S. B., Novikova O. S. Ensuring data security in the digital economy // Economic sciences. - 2020. - № 8 (189). -Pp. 104-109.
33. Fursov A. L. The use of big data in personnel selection // Bulletin of Modern Research. - 2018. - № 9.4 (24). - Pp. 314-316.
Информация об авторах
Медведева Д.А., аспирант Омского государственного педагогического университета; референт ФГГС 3 класса, главный специалист эксперт отделения по взаимодействию с органами государственной власти и институтом гражданского общества отдела информации и общественных связей УМВД России по Омской области, ORCID: 0000-0002-2177-5484 (г. Омск, Российская Федерация).
Денисенкова Н.Н., кандидат политических наук, доцент кафедры политического анализа и социально-психологических процессов Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова (г. Москва, Российская Федерация).
Охотников И.В., доцент, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической теории и менеджмента Российского университета транспорта (МИИТ) (г. Москва, Российская Федерация).
Information about the authors
Medvedeva D.A., postgraduate student of the Omsk State Pedagogical University; 3rd grade FGGS referent, Chief Specialist, expert of the Department for Interaction with Public Authorities and the Institute of Civil Society of the Department of Information and Public Relations of the Ministry of Internal Affairs of Russia in the Omsk Region, (Omsk, Russian Federation).
Denisenkova N.N., Ph.D. in Political Sciences, Associate Professor of the Department of Political Analysis and Socio-Psychological Processes of the Plekhanov Russian University of Economics (Moscow, Russian Federation).
Okhotnikov I.V., Associate Professor, Ph.D. in Economics, Associate Professor of the Department of Economic Theory and Management of the Russian University of Transport (MI IT) (Moscow, Russian Federation).
© Mедведева Д.А., Денисенкова H.H., Охотников И.В., 2024. © Medvedeva D.A., Denisenkova N.N., Okhotnikov i.V., 2024.
