В настоящей работе авторами рассматривается комплексный анализ санкционного комплаенса и профилактики санкционных рисков применительно к компаниям в сфере FMCG в Российской Федерации. Актуальность темы обусловлена усилением санкционного давления на Россию со стороны западных стран, которое ставит перед отечественными компаниями новые вызовы. Санкции затрагивают широкий спектр экономических отношений, включая торговлю, финансовые операции и инвестиции, что особенно актуально для компаний, работающих в сфере FMCG. Особую актуальность тема приобретает в контексте того, что компании FMCG играют важную роль в обеспечении населения необходимыми товарами повседневного спроса, так как любые сбои в их деятельности могут приводить к значительным социальным и экономическим последствиям, включая рост цен и дефицит продукции, для которых в этом контексте необходима разработка эффективных стратегий санкционного комплаенса и механизмов профилактики санкционных рисков, что становится критически важной задачей для обеспечения стабильности и устойчивости рынка потребительских товаров в России.

В данной статье рассматриваются актуальные вызовы и стратегии, с которыми сталкиваются компании в условиях глобализации и изменяющихся экономических реалий. Основная мысль заключается в том, что для обеспечения конкурентоспособности на международной арене необходимо интегрировать стратегическое и инновационное управление, что позволит компаниям адаптироваться к изменяющимся требованиям рынка и активно использовать научно-технические достижения. Статья предлагает множество выводов о том, как должна меняться роль бизнеса и государства в условиях глобальной экономики. Подчеркивается важность не только развития технологий, но и создания системных связей между предприятиями, а также построения эффективных инновационных коммуникаций. Таким образом, для успешного продвижения на международных рынках необходимо сочетание стратегического видения, инновационной активности и активного участия государства в поддержании конкурентоспособности экономики страны.

Цифровая экономика внесла существенные изменения в существующую терминологию и переосмыслила ряд ключевых понятий. Среди них особое место занимает понятие цифровых финансовых активов, которые после законодательного закрепления в качестве объектов гражданских прав и принятия специального закона, регулирующего операции с ними, получили широкое распространение. Их преимущества делают привлекательным инструментом инвестирования, особенно для строительных компаний, что ставит перед бухгалтерами ряд вопросов, касающихся их правового статуса, классификации в бухгалтерском учете и методики учета на счетах. Вышесказанное предопределяет не только значение, но и необходимость обоснования теоретических положений цифровых финансовых активов как объекта гражданского права, особого вида финансовых инструментов и объекта бухгалтерского учета. В настоящей статье исследован правовой статус цифровых финансовых активов, проанализированы нормы действующего законодательства Российской Федерации, определяющие их оборот как особого вида финансовых инструментов. В статье обоснована необходимость формирования единого понятийного аппарата цифровых финансовых активов в области финансов, юриспруденции и бухгалтерского учета, представлена авторская трактовка их дефиниции.

В работе выдвинут тезис о том, что, несмотря на некоторую простоту отражения расчетов с подотчетными лицами в бухгалтерском учете, процесс непосредственного осуществления и оформления расчетов имеет сложную регламентацию со стороны действующих нормативных актов; представлены виды противоправных действий экономического характера, совершаемых при осуществлении и оформлении фактов хозяйственной жизни с подотчетными лицами, предложены основные приемы и способы их выявления и доказывания.

В статье рассматриваются ключевые направления применения моделей машинного обучения (ML) для решения актуальных проблем розничной торговли и других отраслей, связанных с низкой эффективностью промоакций и накоплением неликвидных товаров. Анализируются ограничения традиционных подходов и демонстрируются возможности ML-моделей в точном прогнозировании спроса, персонализации предложений, оптимизации скидок и механик промо. Отдельное внимание уделено использованию ML для ранней идентификации неликвидных товаров, динамического ценообразования и выбора оптимальных каналов их распродажи. Статья предназначена для специалистов в области маркетинга, управления запасами, аналитики данных и руководителей, заинтересованных в повышении операционной эффективности и конкурентоспособности бизнеса за счет современных технологий.