CC BY
29Новые модели взаимодействия субъектов в условиях цифровизации
New models of interaction of subjects in the conditions of digitalization
ТЕСЛЕНКО Ирина Борисовна
Доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой «Бизнес-информатика и экономика» ФГБОУ ВО Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых Irina B. TESLENKO
Doctor of Economics Sciences, Professor, Head of the Department of Business Informatics and Economics at the Vladimir State University named after Alexander Grigorievich and Nikolai Grigorievich Stoletovs
Аннотация:
Новые отношения охватывают все сферы социально-экономической жизни: от бизнеса до государственных структур. Они преобразуют деятельности компаний, побуждая все новых и новых рыночных игроков пересматривать свое отношение к традиционным моделям деятельности. Статья посвящена новым моделям взаимодействия субъектов в условиях цифровизации.
Abstract:
The new relations cover all spheres of social and economic Life: from business to government agencies. They transform the activities of companies, defeating more and more new market players to reconsider their attitude to traditional models of activity. The article is devoted to new models of interaction of subjects in the conditions of digitalization.
Ключевые слова:
Цифровизация, экономика совместного пользования, «Интернет вещей», Big Data.
Keywords:
Digitalization, sharing economy, Internet of things, Big Data.
Цифровая экономика за счет новых уникальных технологий упрощает и ускоряет традиционные бизнес-процессы, кастомизирует сервис, используя большие массивы данных, обеспечивает появление виртуальных бизнесов, делает возможным гибкое индивидуализированное ценообразование и т.д. [1], т. е. открывает новые невероятные возможности в плане взаимоотношений между субъектами хозяйственной деятельности.
Появление новых взаимодействий связано с меняющимися потребностями и нуждами клиентов. С появлением мобильных устройств и развитием мобильных приложений все большую популярность приобретают так называемые «платформенные» взаимодействия. Остановимся на характеристике некоторых из них.
Одной из современных и весьма востребованных моделей поведения является модель совместного пользования, или, как ее называют, экономика совместного пользования (ЭСП).
Экономика совместного пользования (англ. вариант — sharing economy) в самом общем виде — это обмен товарами и услугами между неограниченным количеством людей в масштабе мира без посредников. Это новая социально-экономическая модель взаимодействия, которая основывается на осознанном предпочтении коллективной собственности вместо частной. Выбор такой модели связан не столько с недостатком денег, сколько с желанием расширить свои возможности и воспользоваться открывающимися преимуществами.
Совместное пользование товарами уходит корнями с далекое прошлое. Современную концепцию ЭСП предложили экономисты Р. Ботс-ман и Р. Роджерс в книге «What's Mine Is Yours: The Rise of Collaborative Consumption» (2010 г.) [2]. Их идея заключалась в том, что потребителю удобнее и выгоднее платить за временный доступ к товару, чем быть его владельцем.
Формирование экономической модели совместного пользования обусловили два фактора: технологический и ценностный. Технологический связан с появлением цифровых платформ, которые быстро и просто связывают экономических агентов друг с другом. Сущность ценностного фактора заключается в отказе от устоявшихся привычек, в новом восприятии многих вещей, моделей поведения, которые ранее казались незыблемыми.
Уже сегодня тысячи людей в мире пользуются сервисами экономики совместного пользования, такими как BlaBlaCar — поиск попутчиков, eBay — онлайн-аукцион, Airbnb — сервис аренды жилья и др.
Благодаря концепции совместного пользования появился рынок даже для тех вещей, которые никогда не считались потенциально прибыльными. Десяток квадратных метров подъездной дорожки может приносить прибыль как парковочное место через сервис Parking Panda. Комната в доме может стать собачьим пансионом через сервис
DogVacay. C сервисом SnapGoods дрель, лежащая без дела в гараже, также становится источником дохода [3].
В России в связи с достаточно быстрым распространением процессов цифровизации ЭСП также развивается. Так, в 2018 год страна увеличила объем операций на рынках ЭСП на 30% по сравнению с 2017 г. Наибольшую долю в объеме ЭСП составляли электронные продажи между потребителями (C2C - Consumer-to-consumer - 72%). Значительно отстают от них услуги фрилансеров (19%), каршеринг (5%) и аренда жилых помещений на короткий срок (2%).
По оценкам Forbes, доходы, получаемые благодаря ЭСП и поступающие напрямую ее участникам, будут расти очень бурными темпами. ЭСП - уже не просто доходная модель, а настоящая революция в экономике [3].
Вместе с преимуществами, ЭСП порождает ряд проблем. Это: возможное сокращение рабочих мест при внедрении сервисов ЭСП; отсутствие налогового регулирования новой модели; безопасность информационных платформ; возможность организации мошеннических схем и др.
Еще одной современной моделью взаимоотношений стал краудре-крутинг. Крауд-технологии предполагают использование способностей, знаний, творческих навыков большого количества людей для решения разных вопросов и проблем в ходе совместной онлайн-работы на специализированной интернет-платформе.
Сфера применения крауд-технологий весьма обширна. Однако все согласятся, что результаты деятельности организаций зависят от ее работников.
Сейчас подбором персонала занимаются в организациях и на предприятиях отделы кадров, а также специализированные организации - службы занятости и рекрутинговые агентства. Рекрутинг - это бизнес-процесс по подбору и отбору специалистов для компании-заказчика [4]. В последнее время стал активно использоваться онлайн-ре-крутинг - поиск соискателя на вакансию с помощью веб-сайтов [5]: zarpLata.ru, superjob.ru, hh.ru, job.ru, rosrabota.ru, rabota.ru, bankir.ru и др. [6].
В последние время за рубежом и в России заговорили о технологии краудрекрутинга.
Это не просто способ найма работников онлайн. Краудрекрутинг (от анг. «crowd» - толпа и «recruiting» - подбор на определенные должности, вербовка) - это способ найти и нанять работника путем оценки его качеств, реальных возможностей и способностей при выполнении проекта, предложенного компанией, это возможность сформировать кадровый резерв, познакомить многих претендентов с компанией и спецификой ее работы [7], при необходимости - инструмент решения какой-то задачи внутри компании путем активизации деятельности сотрудников.
Характерным отличием краудрекрутинга от других способов отбора кандидатов на работу является возможность в короткие сроки показать себя с совершенно разных сторон, максимально раскрыв свой потенциал [8].
Краудрекрутинг снижает загруженность работников HR-службы предприятия, позволяет отказаться от привлечения сторонних рекру-тинговых агентств, сокращает стоимость отбора кандидатов [7].
В России технология краудрекрутинга была применена в 2012 г. компанией WitoLogy по заказу госкорпорации «Росатом» в ходе реализации уникального проекта «ТеМП 2012» по отбору 100 специалистов для разных направлений деятельности «Росатома». При традиционном рекрутинге на это потребовалось бы около полугода, данный проект на основе краудрекрутинга занял всего месяц.
Краудрекрутинг имеет свои преимущества и ограничения. К преимуществам можно отнести скорость отбора кандидатов, экономию затрат, востребованность онлайн формата современными молодыми людьми. Вместе с тем он вряд ли подойдет при подборе водителя, секретаря, кандидатов для редких профессий, высококвалифицированных специалистов. Стоимость использования интернет-платформ (например, BrainForce или FuturUS) достаточно высока, а значит, не все работодатели, особенно владельцы малого и среднего бизнеса, могут воспользоваться этой технологией. Эффективность этой технологии пока не определена [9].
Краудрекрутинг не столь широко распространен в России, по мнению Исследовательского центра портала Superjob.ru, потому что достаточно часто работодатели хотят личного контакта с кандидатом, т. к. для них важны разные мелочи, такие как внешний вид, стиль одежды, манера поведения и т.д. [10]. А в целом дальнейшее развитие краудрекрутинга может сделать эту технологию эффективной и весьма перспективной при отборе персонала в XXI веке.
Широчайшие возможности для развития новых моделей взаимодействия открывает использование больших данных - Big Data.
Big Data — это либо огромные объемы структурированной или неструктурированной цифровой информации, которые невозможно обработать традиционными инструментами (в мировой практике), либо технологии обработки данных (отечественный подход).
Некоторые исследователи считают, что очередная информационная революция произойдет незаметно именно благодаря масштабному внедрению технологии Big Data.
Все каналы, через которые поступает информация, делятся на дид-житальные — это различные датчики и софтверные — это различные программы. Приборы, установленные в домах, автомобилях, ручных браслетах, а также программы (от Facebook до Google Maps) собирают все информацию о населении.
С помощью датчика можно оценить стандартную активность человека и следить за отклонениями от норм. Сам человек может позвать на помощь, используя такие устройства. Big Data обеспечивает персонализированное общение с клиентами.
Данная технология используется во многих сферах, не является исключением и страхование.
Страховщики начали отслеживать данные с фитнес-браслетов и других умных устройств, которые помогают контролировать состояние здоровья и образ жизни клиентов.
Страховщики делают скидки (или надбавки) на некоторые продукты страхования здоровья, в зависимости от того, какой образ жизни ведет человек. Такие продукты, к примеру, есть в Скандинавии, начали они использоваться и в Эстонии [11].
Некоторые отслеживают, насколько правильно их клиенты чистят зубы. В частности, страховая компания Beam Technologies при помощи умной зубной щетки контролирует продолжительность чистки зубов, и если она составляет не менее двух минут, клиент регулярно получает бесплатные насадки на щетку и скидку на услуги страхования [12].
Традиционный подход деятельности страховой компании предполагает учет некой генеральной совокупности рисков, на основании чего устанавливается тариф.
Big Data позволяет индивидуализировать тарифы и набор услуг, в результате человек не будет переплачивать за ненужные услуги. В итоге: клиент перестанет платить за те услуги, которые не использует, а убытки страховых компаний снизятся [13]. На такую модель обслуживания, например, перешла южноафриканская компания-страховщик Discovery [14].
Российские страховщики еще не используют возможности Big Data так широко, как зарубежные. Однако первые шаги в этом направлении уже сделаны. Речь идет об «умном КАСКО» с использованием телематических устройств. Это приспособления (иногда просто программа в мобильном телефоне), которые устанавливаются в автомобиле и собирают данные, связанные со стилем вождения: скоростной режим, количество маневров, торможений и т.п. Однако пока эта информация используется страховщиками только для предварительного расчета тарифа на страхование КАСКО.
Отечественный рынок может похвастаться лишь 50 тысячами персонализированных предложений, которые были реализованы страховыми компаниями за последние несколько лет с использованием телематики. Дело в том, что в России нет специализированной законодательной базы, которая могла бы стандартизировать подобные системы и порядок работы с ними для страховых компаний [15].
Компания в сфере телематики «Лаборатория Умного Вождения» запустила первый в России телеграмм-бот, позволяющий дистанционно
управлять автомобилем, разработала первую в России систему распознавания и раннего информирования об авариях на основе искусственного интеллекта — Crash AI (она способна отличить настоящую аварию от ложной и определить ее характер) [16].
Что касается страхования имущества, то здесь снизить риски помогают встроенные датчики, которые позволяют вовремя обнаружить несанкционированное проникновение в помещение, утечку газа, прорыв в системе водоснабжения или пожар.
Все эти примеры говорят о том, что постепенно использование «Интернета вещей» (IoT) приведет к формированию инновационных видов страхования и изменению взаимодействия внутри классических видов страхования.
Итак, цифровизация последних лет повлияла практически на все сферы жизни и деятельности общества.
Прошли те времена, когда бизнес в основном ориентировался на цену и качество продукта. Сейчас более важными стали скорость и удобство его получения. В настоящее время на цифровых платформах появляется возможность взаимодействия не с несколькими клиентами — предприятиями и организациями, а с целой экосистемой компаний.
Современные предприятия, чтобы развиваться и получать доходы, сохранять свои конкурентные позиции должны переходить от традиционных способов ведения бизнеса к современным моделям путем реструктуризации бизнеса, реинжиниринга бизнес-процессов для удовлетворения потребностей своих клиентов и получения дополнительного дохода.
Библиографиче- 1. Бойко И.П., Евневич М.А., Колышкин А.В. Экономика предприятия ский список: в цифровую эпоху. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://
cyberleninka.ru/article/n/ekonomika-predpriyatiya-v-tsifrovuyu-epohu.
2. Всюду шеринг: что такое экономика совместного потребления. Что такое sharing economy: история термина. [Электронный ресурс] -Режим доступа: https://rb.ru/story/share-it/.
3. Экономика совместного пользования. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://forbes. kz/finances/markets/ekonomika_sovmestnogo_ polzovaniya.
4. Что такое рекрутинг. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://hr-portal.ru/article/chto-takoe-rekruting.
5. Услуга рекрутинга персонала - что это такое? [Электронный ресурс] -Режим доступа: http://znaydelo.ru/personal/trudoustroystvo/rekruting. html.
6. Симанова И. «Реальный» рекрутинг и интернет-рекрутинг:за и против. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://aviconn.com/press/realnyiy-rekruting-i-internet-rekruting-za-i-protiv.html.
7. Краудрекрутинг - новая технология массового поиска талантов. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://iinsider.biz/.
8. БобкоА. Краудрекрутинг. Поисклюдей через поиск идей. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://witology.com/blog/company/264/.
9. Краудрекрутинг как метод поиска кандидатов. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://hr-portal.ru/blog/kraudrekruting-kak-metod-poiska-kandidatov.
10. Горюнова О. Одним махом убить двух зайцев - именно такой результат обещает новая технология подбора персонала. [Электронный ресурс] -Режим доступа: https://bankir.ru/publikacii/20150316/prizhivetsya-li-u-nas-kraudrekruting-10006171/.
11. Технологии Big data в страховании жизни. [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://lifeinsurance. kz/ekspert/tehnologii-big-data-v-strahovanii-zhizni.
12. Как умные технологии IoTи Big data помогут страховым компаниям и как они повлияют на тарифы в будущем? [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://allinsurance. kz/articles/analytical/5813-kak-umnye-tekhnologii-iot-i-big-data-pomogut-strakhovym-kompaniyam-i-kak-oni-povliyayut-na-tarify-v-budushchem.
13. Как развитие Big data улучшит страховые продукты для населения. Ханнес Чопра. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https:// www.rbc.ru/opinions/money/08/12/2016/584923d59a79476a92d8c7a6.
14. Анализ Big data поможет страховщикам понимать потребности клиентов в здравоохранении и страховании. [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://forinsurer.com.
15. Как можно применять «большие данные» в страховании: проекты университета ИТМО. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https:// habr.com/ru/company/spbifmo/blog/329762/.
16. «Лаборатория Умного Вождения» за год увеличила число клиентов в 10 раз. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.cnews.ru/news/line/2019-02-13_laboratoriya_umnogo_ vozhdeniya_za_god_uvelichila.
List of References: 1. Boiko I.P., Evnevich M.A., Kolyshkin A.V.: Ekonomika predpriyatiya
v tsifrovuyu epokhu. [Elektronnyi resurs] - Rezhim dostupa: https:// cyberleninka.ru/article/n/ekonomika-predpriyatiya-v-tsifrovuyu-epohu.
2. Vsyudu shering: chto takoe ekonomika sovmestnogo potrebleniya. Chto takoe sharing economy: istoriya termina. [Elektronnyi resurs] - Rezhim dostupa: https://rb.ru/story/share-it/.
3. Ekonomika sovmestnogo pol'zovaniya. [Elektronnyi resurs] - Rezhim dostupa: https://forbes. kz/finances/markets/ekonomika_sovmestnogo_ polzovaniya.
4. Chto takoe rekruting. [Elektronnyi resurs] - Rezhim dostupa: http://hr-portal.ru/article/chto-takoe-rekruting.
5. Usluga rekrutinga personala - chto eto takoe? [Elektronnyi resurs] -Rezhim dostupa: http://znaydelo.ru/personal/trudoustroystvo/rekruting. html.
6. Simanova I. «Real'nyi» rekruting i internet-rekruting: za i protiv. [Elektronnyi resurs] - Rezhim dostupa: http://aviconn.com/press/realnyiy-rekruting-i-internet-rekruting-za-i-protiv. html.
7.Kraudrekruting - novaya tekhnologiya massovogo poiska talantov.[Elektronnyi resurs] - Rezhim dostupa: http://iinsider.biz/.
8. Bobko A. Kraudrekruting. Poisk lyudei cherez poisk idei. [Elektronnyi resurs] - Rezhim dostupa: https://witology.com/blog/company/264/.
9. Kraudrekruting kak metod poiska kandidatov. [Elektronnyi resurs] -Rezhim dostupa: http://hr-portal.ru/blog/kraudrekruting-kak-metod-poiska-kandidatov.
10. Goryunova O. Odnim makhom ubit' dvukh zaitsev - imenno takoi rezul'tat obeshchaet novaya tekhnologiya podbora personala. [Elektronnyi resurs] -Rezhim dostupa: https://bankir.ru/publikacii/20150316/prizhivetsya-li-u-nas-kraudrekruting-10006171/.
11. Tekhnologii Big data vstrakhovanii zhizni. [Elektronnyi resurs]. - Rezhim dostupa: https://lifeinsurance. kz/ekspert/tehnologii-big-data-v-strahovanii-zhizni.
12. Kak umnye tekhnologii loT i Big data pomogut strakhovym kompaniyam i kak oni povliyayut na tarify v budushchem? [Elektronnyi resurs]. - Rezhim dostupa: https://allinsurance. kz/articles/analytical/5813-kak-umnye-tekhnologii-iot-i-big-data-pomogut-strakhovym-kompaniyam-i-kak-oni-povliyayut-na-tarify-v-budushchem.
13. Kak razvitie Big data uluchshit strakhovye produkty dlya naseleniya. Khannes Chopra. [Elektronnyi resurs]. - Rezhim dostupa: https:// www.rbc.ru/opinions/money/08/12/2016/584923d59a79476a92d8c7a6.
14.Analiz Big data pomozhet strakhovshchikam ponimat'potrebnosti klientov v zdravookhranenii i strakhovanii. [Elektronnyi resurs]. - Rezhim dostupa: https://forinsurer.com.
15. Kak mozhno primenyat' «bol'shie dannye» v strakhovanii: proekty universiteta ITMO. [Elektronnyi resurs]. - Rezhim dostupa: https:// habr.com/ru/company/spbifmo/blog/329762/.
16. «Laboratoriya Umnogo Vozhdeniya» za god uvelichila chislo klientov v 10 raz. [Elektronnyi resurs]. - Rezhim dostupa: http://www. cnews.ru/news/line/2019-02-13_laboratoriya_umnogo_ vozhdeniya_za_god_uvelichila.
Контактная ФГБОУ ВО Владимирский государственный университет имени Алек-
информация: сандра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых
600000, Российская Федерация, г. Владимир, ул. Горького, д. 87
Contact Vladimir State University named after Alexander Grigorievich and Nikolai
information: Grigorievich Stoletovs, 87 Gorky st., Vladimir, Russian Federation, 600000
Тесленко Ирина Борисовна / Irina Teslenko E-mail: [email protected]
