Заявка на подписку:

a.suhodolova@panor.ru

По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 336

Интеграция цифровых инструментов и моделей в разные сферы экономики в мире

Сунь Лэ Российский университет дружбы народов (РУДН), РФ, г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6, E-mail: sunlele.yl@gmail.com

В современных условиях цифровые инструменты проникают фактически во все сферы экономики, автоматизируя и переводя в умный формат бизнес-модели управления. При этом применяется множество цифровых инструментов, при использовании которых данная интеграция становится возможной. Статья направлена на исследования таких инструментов с позиции взглядов современных авторов.

Литература:

1. Устинова, К. А., Иванов, С. Л., Теребова, С. В. Инструменты поддержки задач цифровизации бизнеса // Вестник ПГУ. Серия: Экономика. — 2024. — № 2 [Электронный ресурс]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/instrumenty-podderzhki-zadach-tsifrovizatsii-biznesa (дата обращения: 21.04.2025).

2. Апатова, Н. В., Королев, О. Л. Технологии и инструменты цифровой трансформации бизнеса // Большая Евразия: развитие, безопасность, сотрудничество. — 2023. — № 6-2 [Электронный ресурс]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ tehnologii-i-instrumenty-tsifrovoy-transformatsii-biznesa (дата обращения: 21.04.2025).

3. Мокшанов, М. В. Применение искусственного интеллекта в анализе данных: обзор текущего состояния и будущих направлений // Universum: технические науки. — 2024. — № 5.— С. 122.

4. Андреев, А. В. Искусственный интеллект и его роль в обработке больших данных // Умная цифровая экономика. — 2023. — Т. 3. — № 1. — С. 65–69. 5.Герцик, Ю. Г. Особенности построения промышленной экосистемы цифрового формата / Ю. Г. Герцик, И. П. Малашин, Е. Н. Горлачева // Экономика высокотехнологичных производств. — 2024. — Т. 5. — № 1. — С. 9–24.

6. Созыкин, А. В. Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. — 2017. — № 3 [Электронный ресурс]. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-obucheniya-glubokih-neyronnyh-setey (дата обращения: 14.11.2025).

7. Антонова, И. И. Смирнов, В. А., Ефимов, М. Г. Интеграция искусственного интеллекта в ERP-системы: достоинства, недостатки и перспективы // Russian Journal of Economics and Law. — 2024. — № 3 [Электронный ресурс]. — URL: https:// cyberleninka.ru/article/n/integratsiya-iskusstvennogo-intellekta-v-erp-sistemy-dostoinstva-nedostatki-i-perspektivy (дата обращения: 24.11.2025).

8. Соколова, Я. А., Вербицкая, В. В. Применение систем искусственного интеллекта в управлении предприятием // Материалы XIII Международной студенческой научной конференции «Студенческий научный форум». — 2021 [Электронный ресурс]. — URL: https:// scienceforum.ru/2021/article/2018025315 (дата обращения: 24.11.2025).

9. Шитова, Т. Ф. ERP-система — эффективный инструмент развития цифровой экономики // Муниципалитет: экономика и управление. — 2021 № 2 (35). — С. 1–5.

10. Цифровые тренды 2023 года: вся последняя статистика [Электронный ресурс].— URL: //https://cpa.rip/stati/digital-trends-2023/ (дата обращения: 24.11.2025).

1. Ustinova, K. A., Ivanov, S. L., Terebova, S. V. Tools for supporting business digitalization tasks. Bulletin of PSU. Series: Economics. 2024, No. 2. Available at: https://cyberleninka.ru/article/instrumenty-podderzhki-zadach-tsifrovizatsii-biznesa (accessed: 24.11.2025).

2. Apatova, N. V., Korolev, O. L. Technologies and tools for digital business transformation. Greater Eurasia: development, security, cooperation. 2023, No. 6-2. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologii-i-instrumenty-tsifrovoy-transformatsii-biznesa (accessed: 24.11.2025).

3. Mokshanov, M. V. Application of Artificial Intelligence in Data Analysis: A Review of the Current Status and Future Directions. Universum: Technical Sciences. 2024, No. 5, p. 122.

4. Andreev, A. V. Artificial Intelligence and Its Role in Big Data Processing. Smart Digital Economy. 2023, Vol. 3, No. 1, pp. 65–69.

5. Gertsik, Yu. G. Features of Building an Industrial Ecosystem of a Digital Format. Yu. G. Gertsik, I. P. Malashin, E. N. Gorlacheva. Economics of High-Tech Production. 2024, Vol. 5, No. 1, pp. 9-24.

6. Sozykin, A. V. Review of Methods for Training Deep Neural Networks. Bulletin of SUSU. Series: Computational Mathematics and Informatics. 2017, No. 3. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-obucheniya-glubokih-neyronnyh-setey (accessed: 14.11.2025).

7. Antonova, I. I., Smirnov, V. A., Efimov M.G. Integration of artificial intelligence into ERP systems: advantages, disadvantages, and prospects. Russian Journal of Economics and Law. 2024, No. 3. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/integratsiya-iskusstvennogo-intellekta-v-erp-sistemy-dostoinstva-nedostatki-i-perspektivy (accessed: 24.11.2025).

8. Sokolova, Ya. A., Verbitskaya, V. V. (2021). Application of Artificial Intelligence Systems in Enterprise Management. In: Proceedings of the XIII International Student Scientific Conference "Student Scientific Forum". Available at: https://scienceforum.ru/2021/article/2018025315 (accessed: 24.11.2025).

9. Shitova, T. F. (2021). ERP system — an effective tool for developing the digital economy. Municipality: Economics and Management, 2 (35), pp. 1–5.

10. Digital Trends of 2023: All the Latest Statistics. Available at: https:// cpa.rip/stati/digital-trends-2023/ (accessed: 24.11.2025).

Дата поступления рукописи в редакцию: 19.01.2026

Дата принятия рукописи в печать: 21.01.2026

Цифровизация все более активно проникает в разные сферы мировой экономики. Она трансформирует инструменты и модели, которые позволяют автоматизировать процессы, роботизировать производство, адаптировать методы интеллектуального анализа. Применение этих моделей разнообразно в разных секторах. Но везде оно ускоряет обработку информации, обеспечивает более точный прогноз данных, а также помогает выявлять риски и нарушения в действующих процессах. Все это обусловливает необходимость исследования цифровых инструментов и моделей, а также возможностей их использования в современном экономическом пространстве. Интеграция этих инструментов в мире ускоряет развитие человечества и повышает его адаптивность к изменяющейся внешней среде. В то же время такие инструменты вызывают определенные риски и угрозы, связанные с высокой степенью уязвимости киберпространства. Поэтому необходимо исследовать влияние цифровых инструментов на отдельные сектора, что позволит минимизировать влияние выявляемых рисков.

В современных условиях цифровые инструменты проникают фактически во все сферы экономики. При этом применяется множество цифровых инструментов, при использовании которых данная интеграция становится возможной. Рассмотрению таких инструментов уделяет внимание множество современных авторов.

Так, Устинова К. А., Иванов С. Л., Теребова С. В. [1] разделяют инструменты, используемые в процессе цифровизации, на удовлетворяющие потребности субъектов предпринимательства ввиду личного желания их использования, и инструменты, которые они вынуждены внедрять из-за требований соответствующего законодательства. Таким образом, авторы выделяют так называемую добровольную и вынужденную цифровизацию. Под добровольной они понимают цели развития бизнеса, снижение расходов на ведение бизнеса, а также рост каналов сбыта и целевой аудитории, что впоследствии также станет источником роста прибыли предпринимателей. В свою очередь, вынужденная цифровизация происходит в результате институциональных изменений, которые определяют потребность в использовании тех или иных цифровых инструментов.

Для Цитирования:
Сунь Лэ, Интеграция цифровых инструментов и моделей в разные сферы экономики в мире. Валютное регулирование. Валютный контроль. 2026;3.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: