Научная статья на тему 'МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ ЦИФРОВЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АКТИВОВ В БАНКЕ'

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ ЦИФРОВЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АКТИВОВ В БАНКЕ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
10
1
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
Цифровой интеллектуальный актив / подходы и методы оценки / коммерческие организации / финтех / Big-data

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Карих Д.А.

В данной статье рассматриваются проблемы, связанные с идентификацией новых видов экономических активов цифровых интеллектуальных активов. Внимание уделяется анализу методов оценки стоимости таких активов, а также сложностям их применения и возможным направлениям развития в банковской сфере на примере Big-data.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Карих Д.А.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ ЦИФРОВЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АКТИВОВ В БАНКЕ»

своих операций, что приведет к снижению потребления энергии и выбросов парниковых газов.

• Снижение воздействия на окружающую среду: Нефтегазовые компании могут снизить воздействие на окружающую среду, внедряя экологические стандарты и технологии.

• Диверсификация бизнеса: Нефтегазовые компании могут диверсифицировать свой бизнес, инвестировав в возобновляемые источники энергии и другие низкоуглеродные технологии.

Нефтегазовые компании, которые смогут успешно адаптироваться к климатическим изменениям и стать более устойчивыми, будут иметь конкурентное преимущество в условиях низкоуглеродной экономики. Список использованной литературы:

1. Введение в металлогению горючих ископаемых и углесодержащих пород. Учебное пособие / В.Н. Волков и др. - М.: Издательство СПбГУ, 2014. - 248 с

2. Воробьев, А.Е. Инновационные технологии освоения месторождений газовых гидратов / А.Е. Воробьев, В.П. Малюков. - М.: Издательство Российского Университета дружбы народов, 2017. - 296 с

3. Закожурников, Ю.А. Хранение нефти, нефтепродуктов и газа / Ю.А. Закожурников. - М.: ИнФолио, 2010. - 432 с

© Бердимырадова О., Атаев Ю., Гельдыев Г., Гульчаев А., 2023

УДК 33

Карих Д.А.

ПАО «Совкомбанк» Начальник отдела розничной экспертизы (Финансовый департамент) г. Москва, РФ

МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ ЦИФРОВЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АКТИВОВ В БАНКЕ

Аннотация

В данной статье рассматриваются проблемы, связанные с идентификацией новых видов экономических активов - цифровых интеллектуальных активов. Внимание уделяется анализу методов оценки стоимости таких активов, а также сложностям их применения и возможным направлениям развития в банковской сфере на примере Big-data.

Ключевые слова Цифровой интеллектуальный актив; подходы и методы оценки; коммерческие организации, финтех, Big-data

Одной из главных тенденций, которую мы наблюдаем в последние годы, является цифровая трансформация экономического пространства. В условиях пандемии и санкционных ограничений многие традиционные методы ведения бизнеса оказались неэффективными и подверженными рискам. В связи с этим, организации активно ищут альтернативные способы, основанные на использовании цифровых технологий, для улучшения своей деятельности.

Цифровизация имеет несколько важных аспектов.

Во-первых, она стимулирует развитие цифровых технологий, которые способны значительно повысить эффективность взаимодействия между бизнесом и внешней средой. Это включает в себя автоматизацию процессов, использование искусственного интеллекта и аналитики данных для принятия более обоснованных решений.

Во-вторых, цифровизация позволяет компаниям создавать уникальные цифровые продукты, которые востребованы обществом и способны привлечь новых клиентов. Это может быть мобильное приложение, онлайн-платформа или другой цифровой сервис, который упрощает жизнь людей и улучшает их опыт.

В целом, цифровая трансформация имеет огромный потенциал для развития экономического пространства и общества в целом. Она позволяет нам создавать новые возможности, повышать эффективность и улучшать качество жизни. Поэтому важно продолжать развивать цифровые технологии и содействовать их внедрению в различные сферы деятельности.

Стоимость цифровых объектов интеллектуальной собственности (ЦИА) зависит от различных внутренних факторов. Одним из таких факторов является сущность самого ЦИА. Каждый вид ЦИА имеет свои специфические особенности, которые влияют на его стоимость. Один из важных факторов, характеризующих ЦИА, это экономический срок его жизни. ЦИА, имеющий долгий срок жизни, может иметь более высокую стоимость, так как его использование будет приносить выгоду в течение длительного времени.

Также важным фактором является наличие правовой охраны и стоимость оформления цифрового права на объект интеллектуальной собственности. Если ЦИА имеет надлежащую правовую защиту, это может повысить его стоимость. Однако, стоимость оформления права на РИД может быть значительной и влиять на общую стоимость ЦИА. Владение и защита прав на ЦИА требуют определенных затрат, которые могут быть учтены в его общей стоимости. Наконец, существуют и другие риски, связанные с использованием прав на РИД, которые могут повлиять на стоимость ЦИА. Например, возможность нарушения авторских прав или возникновение конкуренции на рынке могут снизить стоимость ЦИА. [1]

В целом, стоимость ЦИА определяется несколькими внутренними факторами, включая экономический срок жизни ЦИА, наличие правовой охраны, стоимость программного обеспечения, расходы на владение и страхование прав, а также прочие риски. Все эти факторы влияют на оценку и определение стоимости цифровых объектов интеллектуальной собственности.

Основные подходы и методы оценки стоимости НМА и Объект интеллектуальной собственности (Далее - ОИС) представлены на рисунке 1

Рисунок 1 - Подходы и методы оценки стоимости нематериальных активов и объектов интеллектуальной собственности (Источник [2])

Рассмотрим оценка стоимости цифровых интеллектуальных активов на примере Big-data, которые накоплены или куплены банком для использование в работе своих подразделений сравнительным подходом. Наиболее используемый подход в оценки — это сравнительный подход

Big Data - это огромные объемы данных, которые обрабатываются и анализируются с помощью искусственного интеллекта. Они отличаются от обычных баз данных тем, что содержат информацию, полученную из различных открытых и закрытых источников. Без специальных технологий и методов анализа, эти данные были бы просто набором информации, не имеющим большой ценности. Однако, благодаря использованию Big Data, мы можем извлекать ценные знания и получать новые данные из этого огромного объема информации. Это позволяет нам принимать более обоснованные решения и разрабатывать инновационные продукты и услуги. Основное преимущество использования Big Data заключается в том, что он дает нам возможность обрабатывать и анализировать данные, которые ранее были недоступны или невозможны для обработки. Например, мы можем анализировать социальные медиа-платформы и извлекать информацию о мнениях и предпочтениях пользователей. [3]

Это помогает компаниям лучше понять свою целевую аудиторию и разработать более эффективные маркетинговые стратегии. Кроме того, Big Data также находит применение в различных отраслях, таких как медицина, финансы, транспорт и многие другие. В финансовой сфере они помогают в прогнозировании рыночных трендов и принятии инвестиционных решений. Важно отметить, что Big Data также вызывают вопросы в области конфиденциальности и безопасности. Поскольку эти данные содержат массу личной информации, необходимо принимать меры для защиты их от несанкционированного доступа и злоупотребления.

В целом, Big Data представляют собой мощный инструмент, который позволяет нам получать новые знания и информацию из огромного объема данных. Правильное использование этой информации может принести значительные преимущества в различных сферах деятельности и способствовать развитию инноваций. Однако, необходимо также учитывать вопросы безопасности и конфиденциальности при работе с такими данными.

Для примера расчета рыночной стоимости рассмотрим данные Big-data накопленные по клиентам банка за 5 лет, в нее входит модель поведения клиентов по использованию банковских карт дебетовых и кредитных, а так же анализ риска дефолта долга по кредитным лимитам, по типу клиента.

Тип клиента определяется согласно баллам по поведению с учетом корреляции.

Далее укажем данные оцениваемой Big-date информации для примера характеристики:

• Срок накопления данных с 2018-2022 года

• Местонахождение банка г. Екатеринбург

• Количество клиентов банка 2 300 000 млн человек

• Количество активных клиентов 1 000 000 человек

• Количество транзакций для ведения статистики 4 000 000 000 штук

• Точность данных для использования в скорингов моделях 95% по текущей статистике

• Приведенная стоимость дохода от владения банком информации по поведению клиентов составляет 30 млн. рублей в месяц

Процесс оценки сравнительным подходом включает несколько этапов. Сначала необходимо собрать всю необходимую информацию и составить список активов, которые аналогичны оцениваемому объекту. Затем проводятся расчеты корректировок, которые учитывают различия между этими активами и оцениваемым объектом. Например, если оцениваемый объект имеет более высокую степень износа, то нужно учесть этот фактор при расчете его стоимости.

Для проведения расчетов и внесения поправок, часто используется экспертный метод. Это связано с тем, что эксперты имеют доступ к рыночной информации о процентных различиях между активами. Например, они могут знать, что активы, которые находятся в лучшем состоянии, могут стоить на 10%

больше, чем активы среднего состояния.

В итоге, после проведения всех расчетов и корректировок, определяется итоговая величина стоимости оцениваемого объекта. Этот процесс позволяет получить более точную оценку стоимости актива, основываясь на сравнении его с аналогичными активами на рынке.

Важно отметить, что при проведении оценки сравнительным подходом необходимо учитывать все факторы, которые могут влиять на стоимость актива. Это могут быть физическое состояние, возраст, местоположение и другие характеристики актива. Также важно иметь актуальную и достоверную информацию о рыночных

Для чего может быть нужна оценка стоимости данной информации, например если банк хочет сменить сферу деятельности. Банк работает в г. Екатеринбурге, а хочет открывать офисы в Волгограде.

В котором портрет клиента будет отличаться, для этого банк может купить базу у другого банка по клиентам данного региона и использовать её для работы в данном регионе:

1. Создавать корректные резервы по кредитные риски

2. Предлагать рабочие промо акции для привлечения клиентов в регион

3. Сами данные по клиентам для привлечения через каналы продаж сотовая связь или интернет

И на основании данных из Big-data своего банка он сможет оценить приведённую стоимость дохода от покупки базы сравнив их между собой по характеристикам количества клиентов, количества транзакций, срок накопления данных и др.

Информация очень важна в наши дни и наиболее важна правильная интерпретация информации и это дает получить дополнительную доходность.

Сложности в оценки стоимости данной информации это найти сопоставимые данные, в данном случае у банка уже есть Big-data и он может оценить Big-data со схожими параметрами и сколько это будет стоить. В противном же случае точность оценки будет на очень низком уровне.

Список использованной литературы:

1. Рожкова М.А. Право цифровой экономики / М.А. Рожкова // Ежегодникантология (серия «Анализ современного права / IP & Digital Law» — 2020 — URL: https://rozhkova.com/books_text/2020-16-pce.pdf (дата обращения: 10.03.2021).

2. Андреева М.Ю. Стоимость собственности: оценка и управление (новые вызовы и перспективы оценочной деятельности в России) / М.Ю. Андреева, Н.А. Бондарева, Р.В. Вотинцев [и др.]. — Москва: Изд-во КноРус, 2022. — 202 с.

3. Marco lansiti. The Truth About Blockchain / Marco lansiti and Karim R. Lakhani // Harvard Business Review: magazine. — 2017. — No. January-February — C. 118- 127.

© Карих Д.А., 2023

УДК 338.439.7

Милоенко Е.В.,

кандидат экономических наук ФГБОУ ВПО «ГАУ Северного Зауралья», г. Тюмень

ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ ПЕНСИОННОГО И МЕДИЦИНСКОГО СТРАХОВАНИЯ

Аннотация

В статье представлен опыт расчетов с внебюджетными фондами в зарубежных странах, развитие

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.