CC BY
26 разнообразным причинам: пожар, затопление, противоправные действия третьих лиц, угон, кража и т.д. предмета залога пожарной и охранной сигнализации.
Таким образом, в современных условиях все большее значение приобретает политика коммерчески банков в области управления залоговым портфелем путем диверсификации и минимизации возникающих рисков. Проведенный анализ показал, что работа в отношении снижения негативных последствий от возникающих рисков уже ведется, однако чаще всего она сводится к накоплению информации. В дальнейшем залоговая политика должна быть оформлена в виде методики и направлена на минимизацию на балансе банков непрофильных активов, которые сложно, а зачастую и невозможно реализовать.
Литература:
1 Кредитование субъектов малого и среднего предпринимательства №5. Октябрь 2020 // Статистический бюллетень Банка России. 2020. -URL:
https://cbr.ru/Collection/Collection/File/31766/stat_bu lletin_lending_2006-05.pdf
2 Фильчина, Н. С. Перспективы и проблемы развития кредитования юридических лиц коммерческими банками России / Н.С. Фильчина // Экономика, управление, финансы: материалы VIII Междунар. науч. конф. (г. Краснодар, февраль 2018 г.). — Краснодар: Новация, 2018. — С. 94-97. — URL https://moluch.ru/conf/econ/archive/264/13528/.
3 Радковская, Н. П.Формирование и управление залоговым портфелем коммерческого банка / Н.А. Мельникова, Н.П. Радковская // УЭкС. 2011. №36. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-i-upravlenie-zalogovym-portfelem-kommercheskogo-banka.
4 Тищенко, А.А. Современный аспект восприятия термина «залоговый портфель» / А.А. Тищенко // Финансовый журнал. 2019. №4 (50). URL: https://cyberleninka. ru/article/n/sovremennyi-aspekt-vospriyatiya-termina-zalogovyi-portfel.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
Никишов Сергей Иванович
кандидат технических наук, доцент Российская академия народного хозяйства и государственной службы
при Президенте Российской Федерации
г. Москва
INTELLECTUALIZATION OF LOGISTICS PROCESSES
Nikishov Sergey
Candidate of Science, Associate Professor Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration.
Moscow.
DOI: 10.31618/nas.2413-5291.2021.3.63.370 АННОТАЦИЯ
В статье рассматривается вопросы применения интеллектуальных технологий для управления логистическими процессами, их влияние на трансформации логистических провайдеров и рассмотрен принцип построения цепей поставок на основе технологий искусственного интеллекта.
ABSTRACT
The article deals with the usage of intelligent technologies for managing logistics processes, their impact on the transformation of logistics providers, and the principle of creation supply chains based on artificial intelligence technologies.
Ключевые слова: логистика, логистические процессы, трансформация логистики, цепи поставок.
Keywords: logistics, logistics processes, logistics transformation, supply chains.
Под влиянием внешних условий логистика претерпевает огромное количество изменений, что особенно стало заметно во время пандемии коронавируса СОУГО-19. Во время локдауна и самоизоляции вполне прогнозируемо вырос рынок интернет-торговли. Многие люди стали реже посещать магазины и стали чаще оформлять заказы через Интернет. Логистика оказалась в условиях серьёзных ограничений из-за резкого роста спроса на услуги доставки и ограниченности ресурсов.
Курьерская доставка только за первые два месяца пандемии показала весьма ощутимый рост от 40 до 170% [3]. Почтовые отправления через Почту России также показали ощутимый рост, особенно в трансграничной торговле, например, только по отправлениям через службу EMS зафиксирован рост на 67% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года [7]. По прогнозам аналитического агентства Datalnsight к 2023 году
покупки через интернет должны составить до 8,5% от розничного оборота страны [11].
Информационные технологии в таких условиях играют основную роль в обеспечении ключевых логистических процессов. Большинство транзакций, связанных с покупками, оплатами, получением услуг осуществляются в электронной форме, что приводит к появлению новых видов услуг и новых бизнес-моделей, основанных на информационных технологиях. Но само понятие информационных технологий достаточно широкое и может включать огромное количество инструментов, информационных систем, коммуникационных технологий, а также специализированных алгоритмов, представляющих наибольшую ценность для бизнеса. Проникновение информационных технологий наблюдается практически во всех сферах бизнеса, что обоснованно подтверждает их важность, а скорее даже незаменимость и дополнительно мотивирует к созданию новых бизнес-моделей на основе ИТ [1, 2].
В эпоху создания информационного общества информация и информационные системы на основе интеллектуальных алгоритмов играют основную роль. Базовые цифровые навыки становятся основой информационной культуры человека и в
сфере бизнеса де-факто стали необходимостью. Работодатели не готовы тратить как финансовые, так и временные ресурсы на обучение сотрудников базовым навыкам, а ожидают, что эти навыки будут уже сформированы к моменту трудоустройства [9].
Логистика оказалась крайне сильно подвержена трансформации бизнес-моделей из-за огромного количества изменений как на локальных, так и на глобальных рынках. Объемы данных, проходящих через информационные системы по прогнозам аналитиков Gartner за период с 2017 по 2025 гг. увеличатся примерно в 50 раз. Бизнес будет вынужден трансформироваться в модели на основе данных [10].
Особые роль и место в этих моделях займут интеллектуальные технологии. Современная логистика неизбежно столкнется с ощутимыми изменениями, связанными с внедрением новых информационных технологий, а логистический принцип 7P будет основополагающим. В итоге логистическое обеспечение бизнеса становится неотъемлемой частью развития цифровой экономики. Каждое из направлений концепции 7Р (см. рисунок 1) будет требовать качественной информационной поддержки. Идеальным сценарием будет являться их реализация на основе одной цифровой платформы.
Современные логистические провайдеры (5PL) в условиях цифровой трансформации стараются предоставлять услуги полного цикла, но этого становится недостаточно. Интеллектуальные технологии находят все более широкое применение, соответственно информационно-коммуникационные технологии на их основе становятся основным компонентом обеспечения логистических процессов. Экономический эффект от применения интеллектуальных технологий заключается в повышении производительности труда и качества обслуживания клиентов, создания новых продуктов и пр. Наиболее частое
применение они находят в создании электронных помощников: чат-ботов, электронных
консультантов и др. [8].
Пришло время пересмотреть сложившиеся методы управления логистическими процессами и разработать новую концепцию, основанную на интеллектуальных технологиях. Устоявшиеся старые подходы мешают развивать новую практику. Современная парадигма управления, описанная П.Друкером гласит, что подчиненное лицо должно знать гораздо больше своего руководителя, но при этом, подчиняться все равно ему, хотя несколько десятилетий назад это было
обязательным условием. Руководитель имел авторитет только в том случае, если знал больше своего подчиненного [4]. В настоящее время профессиональные компетенции стали с успехом заменяться экспертными системами, а сам эксперт стал постепенно исключаться из цепочки принятия управленческого решения. На замену ему пришли системы и технологии принятия решения на основе машинного обучения и нейронных сетей. Интеллектуальные алгоритмы позволяют делать прогнозы, автоматически осуществлять выбор из вариантов, анализировать надежность
логистических провайдеров и многой другое [5, 6].
Для реализации логистических процессов на основе интеллектуальных технологий необходимо чётко ограничить контур управления процессами, так как для решения конкретной задачи необходим собственный алгоритм. Например, задача выбора логистического провайдера может решаться с помощью машинного обучения, при котором производится обучение нейронной сети на ретроспективных данных с известными результатами. В дальнейшем обученная нейронная сеть сможет при тех же или похожих входных параметрах рекомендовать провайдера для заключения логистического контракта [6].
Прогнозирование параметров логистической сделки достаточно хорошо реализуется с помощью теории нечётких множеств, когда на основе бинарной нечёткой композиции алгоритм вычисляет матрицу рекомендуемых
коэффициентов, использующихся при расстановке весовых коэффициентов при обучении нейронной сети. В результате получается комбинированный алгоритм, основанный на матричном счислении и машинном обучении, которые дополняют друг друга и позволяют автоматизировать формирование логистического процесса, который может включать выбор поставщика, контрагента и т.д.
Таким образом, интеллектуальные технологии позволят ощутимо разгрузить экспертную деятельность и автоматизировать наиболее ответственные операции, ранее выполняемые только экспертами. При этом самым ожидаемым эффектом от их применения станет сокращение объема обрабатываемой экспертом информации, и, следовательно, сокращение количества
«человеческих» ошибок, а также сократится информационная перегруженность экспертов.
Список литературы
1. Брынцев, А.Н. Тенденции роста сферы услуг в условиях цифровой экономики [Электронный ресурс] / А.Н. Брынцев // Риск:
Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. -
2019. - № 1 - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38590429 (дата обращения: 25.01.2021).
2. Брынцев, А.Н. Трансформация логистики в эпоху цифры / А.Н. Брынцев, Д.Т. Новиков, Т.Д. Крылова // Риск: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. - 2019. - № 2 - С. 4-8.
3. В России в разы выросло число заказов у курьерских служб - режим доступа: https://ria.ru/20200519/1571648316.html (Дата обращения: 21/12/2020).
4. Друкер П.Ф. Задачи менеджмента в XXI веке. Пер. с англ. / П.Ф. Друкер. - Москва: Издательский дом «Вильямс», 2004. - 272 с.
5. Никишов С.И. Формирование и развитие адаптивно-интегрированной логистики на основе интеллектуальных технологий // Российское предпринимательство. — 2019. — Том 20. — № 1. — doi: 10.18334/rp.19.12.39627
6. Никишов С.И. Цифровая трансформация интегрированной логистики // Российский экономический интернет-журнал. Москва. Издательство: Институт исследования товародвижения и конъюнктуры оптового рынка. №1, 2019г. elSSN: 2218-5402. Доступ: http://www.e-rej.ru/Articles/2019/Nikishov.pdf
7. Покупки поехали на почтовых. Число экспресс-отправлений «Почты России» стало рекордным - режим доступа: https://www.kommersant.ru/doc/4125690 (Дата обращения: 10/06/2020).
8. Проникновение искусственного интеллекта в России зависит от инвестиций в ИТ-инфраструктуру и специалистов - режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Проникнов ение_искусственного_интеллекта_в_России_завис ит_от_инвестиций_в_ИТ-
инфраструктуру_и_специалистов (Дата
обращения: 19/10/2020).
9. Тенденции развития интернета в России и зарубежных странах: аналитический доклад / Г. И. Абдрахманова, О. Е Баскакова, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг и др.; Координационный центр национального домена сети Интернет, Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ,
2020. - 144 с. - 300 экз. - ISBN 978-5-906737-66-3 (в обл.).
10. Экономика данных - режим доступа: https://www.bfm.ru/news/360881 (Дата обращения: 17/12/2020).
11. Электронная торговля 2020 - 2024, прогноз Data Insight - режим доступа: https://datainsight.ru/DI_eCommerce2020_2024 (Дата обращения: 19/10/2020).
