# Применение искусственного интеллекта в цифровой экономике

Наталья Васильевна Городнова

Монография посвящена изучению перспектив внедрения алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) в различные сферы жизнедеятельности человека. Автором проведен анализ генезиса понятия «искусственный интеллект», систематизирован и обобщен накопленный российский и зарубежный опыт использования систем искусственного интеллекта, оценены позитивные и возможные негативные последствия применения программных алгоритмов в ходе реализации проектов по повышению качества жизни общества и эффективности различных систем управления. Кроме того, автором предпринята попытка прогнозирования влияния широкого применения моделей искусственного интеллекта на рынок труда. Научная новизна данного научного исследования заключается в развитии теоретических основ и понятийно-категориального аппарата сферы экономического использования нейронных сетей в условиях цифровизации. Монография будет полезна специалистам, занимающимся внедрением алгоритмов ИИ интеллекта в различные сферы экономической деятельности.

ВВЕДЕНИЕ


Переход к постиндустриальной фазе экономического развития и построение информационного общества в рамках цифровизации экономики связаны, прежде всего, с предоставлением услуг через цифровые экосистемы и платформы. В этой связи тематика монографии, посвященная анализу перспектив применения компьютерных алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и нейронных сетей в процессе разработки инновационных подходов к повышению эффективности управления различными сферами экономической деятельности, приобретает еще большую актуальность.

Применение систем ИИ предполагает включение в систему таких основных элементов, как расширение сфер цифровизации, интегрирование прорывных IT-технологий, формирование умного человеческого капитала, обеспечивающего фундаментальное сращивание нано-, био-, когнитивных и социогуманитарных технологий при посредничестве цифровых платформ, а также реализацию принципов концепции Smart City.

Включение в жизнедеятельность человека алгоритмов ИИ в качестве помощника с дополнительными возможностями и опциями позволяет получить основное преимущество такой интеграции – не только ускорить процесс принятия решений, но и существенно повысить их качество.

В монографии рассматривается новая парадигма построения экономических отношений, основанных на принципах так называемой зеленой энергетики, экономии природных ресурсов, применении альтернативных источников энергии и формировании цифровых экосистем с использованием искусственного интеллекта.

Автором монографии проведено научное исследование, посвященное интеграции компьютерных программ и алгоритмов в повседневную жизнь общества в рамках реализации экологических инвестиционных проектов. В ходе лабораторных испытаний был запатентован авторский способ переработки техногенных отходов путем обогащения минерального сырья по плотности полезного компонента и разработки устройства для его осуществления.

Запатентованная технология позволяет достичь высокой эффективности за счет непрерывной работы устройства, малой металлоемкости, минимальных временных и трудовых затрат на монтаж и демонтаж, а также снизить до минимума временные и трудовые затраты на подготовку и оборудование места. Это способствует достижению экономического эффекта функционирования устройства и улучшению экологической обстановки территорий. В дальнейшем в рамках развития методологии возможно использование автоматизированных систем управления технологическим процессом.

Кроме того, автором разработаны перспективные направления применения сервисов искусственного интеллекта в различные бизнес-сферы. Сделан вывод о том, что компьютерное моделирование сценариев различных аспектов экономической деятельности повышает эффективность систем управления, качество принимаемых решений в рамках международного сотрудничества, оптимизирует функционирование бизнеса.

ГЛАВА 1. РАЗВИТИЕ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ: ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА

Внедрение цифровых технологий в течение длительного периода привело к кардинальным изменениям и определило траектории развития экономики и всего общества в целом. Становление и формирование цифровой экономики является одним из приоритетных направлений для большинства стран. В последние годы наблюдается подъем волны трансформации моделей деятельности в бизнесе и социальной сфере, вызванной созданием цифровых технологий нового поколения, которые в силу масштабов и глубины влияния получили наименование сквозных. К таким технологиям можно отнести искусственный интеллект (ИИ), робототехнику, «Интернет вещей», технологии беспроводной связи и ряд других. По оценкам экспертов, внедрение сквозных технологий позволяет повысить производительность труда на 40%. В ближайшей перспективе эффективное применение новых цифровых технологий будет определять уровень международной конкурентоспособности как отдельных компаний, так и стран в целом, а также формировать инфраструктуру и правовую среду для цифровизации (цифрового права).

Бесспорно, вектор создания и внедрения цифровых технологий во многих развитых странах, в том числе и в Российской Федерации, в последнее время на государственном и корпоративном уровнях приобрел статус магистрального направления национального развития. Текущий этап цифровизации экономики порождает принципиально новые технологические и организационно-управленческие вызовы и угрозы, требует создания теоретического фундамента, формирования понятийно-категориального аппарата и операциональных систем дефиниций и определений новых ключевых понятий, а также полноценной нормативно-правовой базы и механизмов законодательного регулирования, что, по нашему мнению, тормозит развитие цифровой экономики и реализацию возможностей достижения ожидаемых позитивных эффектов. Все вышеизложенное обосновывает актуальность выбранной темы, а также позволяет сформировать цель исследования.

Цель данного параграфа – исследование и развитие дефиниции «цифровая экономика», а также оценка практики реализации цифровой экономики в России и за рубежом.

Научная новизна состоит в обобщении и систематизации накопленного мирового опыта и отечественной практики реализации цифровой экономики, в развитии теоретических основ и понятийнокатегориального аппарата, в частности в уточнении ряда дефиниций.

Основная гипотеза – развитие цифровой экономики для социума в целом и отдельного домохозяйства сопровождается как позитивными (повышение доступности различного рода услуг и качества жизни общества), так и негативными последствиями (поляризация общества по принципу доступности цифровой среды, возникновение рисков и угроз утечки данных, роста киберпреступности, снижения уровня кибербезопасности и пр.).

## 1.1. Теоретические основы цифровой экономики

Понятия «цифровая экономика» и «цифровые деньги» входят в лексикон журналистов, юристов, экономических обозревателей, экспертов и политиков. Данный термин был впервые введен 25 лет назад профессором Николасом Негропонте (Массачусетский технологический институт, США), тем не менее до сих пор не существует четкого определения, что способствует созданию существенного препятствия на пути его концептуального оформления. По мнению президента группы всемирного банка Джима Ён Кима, в настоящее время человечество переживает информационно-коммуникационную революцию. Число беднейших домохозяйств, располагающих мобильным телефоном, выше, чем имеющих доступ к комфортным бытовым условиям или питьевой воде[1]. Цифровая экономика как одно из следствий прогресса науки и технологий подразумевает под собой перевод производства и распространения товаров и услуг в цифровую интернетсреду [36, 39].

На новом уровне развития цифровых технологий одним из основных рисков и угроз становится мощный рост количества, качества и многообразия взаимосвязей между компаниями, социально-экономическими системами, социальными платформами и человеком [34, 71]. Данный рост сопровождается экспоненциальной динамикой количества проведения трансакций и объемов данных, сведений и информации, что приводит к еще более сложной интеграции экономикосоциальных возможностей, последствия которых человечеству еще предстоит оценить. Указанные серьезные последствия и трансформации требуют от общества и каждого конкретного человека новых компетенций, способностей и навыков, а также адаптивности применения новых технологий в феномене повседневной жизни. Сегодня особое значение приобретают процессы формирования образовательных программ, отвечающих глобальным трендам изменения социальноэкономической и политической жизни общества, а также персонализация индивидуальных траекторий обучения, позволяющих обеспечивать высокий уровень цифровой грамотности.

Социум стоит на пороге осознания нарастающих опасностей возникновения негативных последствий цифровизации экономики, в частности сокращения или полного отказа от традиционных видов рынка, вымещения ряда профессий автоматизированными или роботизированными системами, роста киберпреступности, снижения защищенности прав человека в цифровом пространстве, риска возникновения утечки цифровых пользовательских данных, низкого уровня доверия граждан к цифровой среде и пр. Решение указанных проблем находится, прежде всего, в сфере правового регулирования цифровой экономики.

Роль влияния развития цифровых технологий на процесс трансформации социально-экономических систем и социальных платформ не вызывает сомнений [5, 80]. Однако вопросы регулирования киберпространства и цифровой среды до сих пор остаются малоизученными и дискуссионными. В научной сфере недостаточно внимания уделяется вопросам развития цифрового потенциала компаний с целью достижения инновационного роста отдельных экономических субъектов, отраслей и территорий [5]. Следует также отметить, что без должного научного внимания остаются институциональные аспекты развития цифровой экономики, не решены проблемы и не оценены перспективы развития мелкого и среднего бизнеса в условиях цифровизации экономики, не отражены роль и место цифровой экономики в общей системе современных экономических отношений [86].

По оценкам специалистов, в начале третьего десятилетия XXI в. около 15–20% человечества живет и взаимодействует в постиндустриальном (информационном) обществе, 60–70% остаются на фундаменте индустриального общества, 15–20% жителей Земли не преодолели порог первичной индустриализации. Основной причиной для формирования такой поляризации человеческого общества является «глобальный цифровой разрыв». Существовавшая раньше парадигма социальной противоположности владельцев средств производства и наемных рабочих сменяется, по мнению М. Кастельса, делением на «интернет-имущих» и «интернет-неимущих» [66, c. 66]. Российская Федерация после проведения социально-экономических реформ 1990-х гг., к сожалению, наращивает отставание от экономически развитых стран.

Формирование институтов регулирования, осуществленное со второй половины ХХ в., происходило в основном в спонтанном режиме и опиралось, в частности, на кейнсианские экономические теории. Развитие теории формирования постиндустриального информационного общества сегодня представляет собой новую общественную философию, позволяющую определить новые стратегические ориентиры и магистральные векторы развития как отдельно взятой национальной экономики, так и человечества в целом. Следует отметить, что данные философские доктрины не позволяют сформулировать прямые тактические рекомендации социально-экономического регулирования.

Бурное развитие сети Интернет в начале XXI в. коренным образом изменило черты современной человеческой цивилизации, которые привели к существенному сокращению объемов транзакционных издержек, которые включают в себя издержки на сбор и обработку информации. Одним из последствий такого сокращения информационных расходов является значительное снижение асимметричности информационного поля, которая оказывает прямое воздействие на скорость и количество проведения экономических отношений (сделок) между субъектами.

Качество глобальной Сети (стационарного и мобильного интернета) и интернет-технологий напрямую связано с созданием сетевых благ [2]. Под сетью в данной статье понимается система децентрализованного управления информационными потоками, а сетевые блага наделены такими свойствами, как комплементарность, совместимость, стандартность, существенная экономия на масштабе производства, сетевые внешние эффекты и эффекты ловушки. Указанные характеристики позволили создать условия и предпосылки для мощного роста числа вычислений, осуществляемых в единицу времени, что послужило импульсом для перехода на качественно новый этап развития цифровой экономики – этап становления и широкого распространения инновационных цифровых технологий.

Отдельные современные цифровые технологии подразумевают высокий уровень вовлеченности общества в процесс цифровой трансформации. Наибольшее распространение получило использование технологий в целях решения задач эффективного управления цепочками поставок (пер. с англ. Supply Chain Management, SCM). Данная технология используется в более чем 50% компаний в странах с высоким уровнем дохода, что позволяет оптимизировать и практически полностью контролировать технологический цикл закупок сырья, производства материальных благ и их дальнейшую реализацию. На 2 и 3-м местах с примерно одинаковым показателем около 25% находятся технологии решения задач планирования ресурсов предприятия (пер. с англ. Enterprise Resource Planning, ERP) и системы эффективного управления взаимоотношениями с клиентами (пер. с англ. Customer Relationship Management, CRM). Также широко применяются системы онлайн-покупок, онлайн-продаж и облачных вычислений. На последнем месте находится применение системы радиочастотной идентификации (пер. с англ. Radio Frequency Identification, RFID), применяемой в 5% компаний. Такая незначительная доля сферы применения объясняется тем фактором, что компании должны напрямую взаимодействовать с клиентами – физическими лицами, которые занимаются розничной торговлей или реализацией логистических услуг. В наиболее экономически развитых странах компании, функционирующие в сфере цифровых технологий, имеют рыночную годовую капитализацию свыше 1 млрд долл. (это в основном компании Северной Америки, Азии и Европы). Данный показатель коррелирует с показателями общего уровня развития цифровых технологий [69].

На основании вышеизложенного можно констатировать, что цифровая экономика – это процессы и способы реализации экономической деятельности, основанные на применении цифровых технологий, связанных с электронными бизнесом и торговлей, позволяющих осуществлять реализацию цифровых товаров и услуг в киберсреде[2]. Иными словами, это система заключения сделок с помощью электронных средств передачи, обмена и хранения информации (стационарного и мобильного интернета) с применением возможностей электронных средств платежа, криптовалюты и цифровой валюты.

В широком смысле цифровая экономика – это создание сетевой, системно организованной пространственной структуры экономических отношений между хозяйствующими субъектами, которая включает секторы создания и использования новой информации, цифровые технологии и цифровые продукты, телекоммуникационные услуги, электронный бизнес, электронную торговлю (интернет-торговлю), электронные рынки, дистанционные механизмы заключения сделок, дистанционное обслуживание, дистанционное образование и ряд других компонентов [69].

Операционализация дефиниции «цифровая экономика», ее четкое описание позволяют создать единую систему статистического измерения цифровой экономики для реализации полномасштабного государственно-частного регулирования и мониторинга, обоснования и оценки эффективности деятельности компаний и государств в указанной сфере[3].

Процесс создания цифровой экономики напрямую сопряжен с переходом от третьей к четвертой промышленной революции. Формирование третьего технологического уклада (третья промышленная революция) относится к изменениям в экономике конца XX века и связано с переходом от аналоговых электронных и механических устройств к цифровым технологиям (цифровая революция) и широкому применению цифровых компьютеров и цифрового учета.

Существенной отличительной чертой четвертой промышленной революции является прогнозируемое формирование общества Индустрии 4.0, характеризующееся массовым внедрением киберфизических систем и технологий в производственно-сбытовой комплекс и систему обслуживания человеческих потребностей.

Иными словами, формирование Индустрии 4.0 сопровождается сломом индустриального и созданием информационного общества [1]. Цифровая экономика создает возможности и необходимость использования цифровых технологий для корпораций и частного бизнеса в целях более эффективного решения поставленных задач.

По нашему мнению, понятие «цифровая экономика» гораздо шире традиционного понимания процессов простой оцифровки данных и автоматизации различного рода процессов. Это инновационный способ осуществления инклюзии многообразия передовых информационных и smart-технологий, а также социальных цифровых платформ нового типа, позволяющих создавать среду гиперкоммуникабельности, гигантских баз данных (Big Data), беспроводных сетей, различного рода мобильных устройств и гаджетов, а также социальных медиаплатформ [67]. В рамках цифровой экономики успешно применяются все указанные технологии как в индивидуальном, так и интеграционном режимах.

Выживание и повышение конкурентоспособности в киберпространстве производственных и торговых компаний, предприятий и структур, оказывающих услуги, некоммерческих организаций и государственных учреждений зависит в том числе от уровня адаптации сотрудников и их способности к применению инноваций и использованию цифровых технологий [21]. В этой связи следует подчеркнуть важность цифровой экономики как жизненно необходимого сектора, предоставляющего возможность достижения существенного роста объемов производства товаров (работ и услуг).

Конкурентоспособность участников цифровой среды имеет характерные специфические особенности и формы, в частности, возникает конкуренция бизнес-моделей и цифровых платформ; появляется мощный «сетевой эффект» и «эффект масштаба»; создаются двусторонние цифровые рынки (к примеру, различного рода поисковые системы); формируются условия для высоких темпов и объемов инвестиций и инноваций, приводящих к быстрому технологическому прогрессу [12].

Сегодня цифровая экономика проникает во все сферы общественной и экономической жизни, создавая цифровой ландшафт для приобретения новых навыков, процесса принятия оптимальных решений, а также генерирования новых научных исследований и прорывных технологий.

На текущий момент не существует единого понятия дефиниции «цифровая экономика». Ряд ученых отождествляют понятия цифровой и электронной экономики, характерной чертой которой становится максимальное удовлетворение потребностей всех участников рынка за счет применения гигантских объемов информации (включая и персональной) и информационных технологий [1, 32, 37]. Это становится возможным за счет развития информационно-коммуникационных и информационно-финансовых технологий, а также благодаря доступности цифровой инфраструктуры, что обеспечивает полноценное экономическое взаимодействие всех участников в условиях гибридной среды [56].

По определению Всемирного банка, цифровая экономика – это система экономических, социальных и культурных взаимоотношений, базирующихся на применении цифровых информационно-коммуникационных технологий[4].

Можно выделить три базовые компоненты цифровой экономики, к которым следует отнести:

1)

инфраструктуру – аппаратные средства, программное обеспечение, телекоммуникации и т.д.;

2)

возможность проведения электронных деловых операций – бизнес-процессов, реализуемых посредством компьютерных сетей в рамках виртуальных взаимодействий;

3)

электронную коммерцию (интернет-торговлю

) – доставку товаров с помощью глобальной сети Интернет («Интернет вещей»), представляющую в настоящее время самый весомый сегмент цифровой экономики [37].

Основными характеристиками цифровой экономики являются:

–

реализация экономической деятельности через специальные цифровые платформы и экосистемы;

–

применение персонифицированных сервисных моделей;

–

прямое взаимодействие производителей и потребителей в компьютерной сети [89];

–

распространение экономики совместного пользования;

–

значительная роль вклада индивидуальных участников.

## 1.2. Практическая реализация цифровой экономики

Во многих странах процессу перехода к цифровому информационному обществу уделяется особое, пристальное внимание. Это подтверждается принятыми государственными стратегиями и программами развития цифровой экономики. К примеру, в Дании такая стратегия была принята в 2000 г., в Сингапуре – в 2005 г., в Австралии, Гонконге, Великобритании, Новой Зеландии – в 2008 г., в странах Евросоюза – в 2009 г., в Канаде – в 2010 г., в Малайзии – 2012 г., в Южной Кореи – в 2013 г., в Индии и Казахстане – в 2015 г., в Российской Федерации – в 2017 г.

Статистика показывает, что еще десять лет у 18% населения мира был доступ к глобальной сети Интернет. В 2020 г. в условиях пандемии распространения новой коронавирусной инфекции и внедрения локдаунов около 3 млрд чел. (43% населения мира) было включено в Сеть для взаимодействия[5].

Наиболее развитой с точки зрения применения информационных технологий является город-государство Сингапур, где осуществлена цифровизация всех отраслей и сфер жизнедеятельности общества, весь перечень государственных услуг переведен в электронный формат, таким образом, полным ходом реализуется концепция Smart Nation (после успешного внедрения концепций Smart City и Smart Region).

Другим ярким примером цифровой экономики являются США, где в рамках программы Digital Economy Agenda (пер. с англ. – цифровая экономика) активное развитие ИТ-сферы привело к созданию благоприятного делового и инновационного климата. Если в 2014 г. половину всего экспорта США составляли цифровые услуги (400 млрд долл.), то в 2019 г. этот показатель достиг 5% от ВВП страны. Прогнозируется, что рынок интернет-экономики США в течение 5 лет возрастет белее чем на 8%, что существенно выше роста традиционного экономического сектора[6].

В странах ЕС принята десятилетняя стратегия, основные цели которой заключаются в повышении занятости работоспособного населения до уровня не менее 75%, увеличении объемов инвестиционных затрат в НИОКР и инновации, сокращении выбросов парниковых газов на 20% и увеличении доли возобновляемой энергии до 20%, сокращении уровня бедности[7].

Основными принципами реализации указанной стратегии являются формирование инновационного союза, повышение эффективности систем национального образования, ускорение развертывания высокоскоростного Интернета и использование цифровых преимуществ, содействие эффективному использованию энергии, улучшение деловой среды, построение эффективных социально-экономических моделей и реализация экологических проектов и программ.

В Российской Федерации В.В. Путиным был подписан Указ Президента РФ от 9 мая 2017 г. № 203 «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 годы»[8]. В тексте указанной Стратегии под цифровой экономикой понимается хозяйственная деятельность, в которой ключевым фактором производства являются данные в цифровой форме. Кроме того, возможность обработки гигантских по сравнению с традиционными формами хозяйствования объемов информации и использования результатов алгоритмического анализа позволяют существенно повысить эффективность различных видов производства, технологий, оборудования, хранения, продажи, доставки товаров и услуг и пр.

Кроме того, в рамках реализации национального проекта «Цифровая экономика РФ» в нашей стране действует программа «Цифровая экономика Российской Федерации»[9]. В Программе заявлены следующие амбициозные цели: создание экосистемы цифровой экономики, формирование необходимых и достаточных условий для институциональной и инфраструктурной трансформации российской экономики, устранение имеющихся ограничений и препятствий для создания и развития высокотехнологичных производств и бизнеса, а также повышение конкурентоспособности на глобальном рынке как отдельных отраслей, так и экономики России в целом.

Современное нормативно-правовое регулирование цифровой российской экономики опирается в основном на регулирование традиционной, но не цифровой экономики. К текущему моменту сформирован существенный массив нормативно-правовых и законодательных актов, новеллы которых могут быть применены и уже применяются в рамках расширения сфер цифровой экономики. При этом приняты и специальные акты в целях регулирования цифровой экономики и учитывающие ее специфику. Указанные акты относятся, прежде всего, к регулированию электронного документооборота и к сфере электронной торговли (например, Федеральный закон «Об электронной подписи»[10], Правила продажи товаров дистанционным способом [11] , утвержденные Постановлением Правительства РФ от 27.09.2007 г. № 612).

Общими источниками норм правового регулирования для традиционной и цифровой экономики являются Конституция РФ[12], Гражданский кодекс РФ[13], нормативно-правовые акты об интеллектуальной собственности, законодательство о торговле и другие нормы, положения статей которых применимы или применяются с разной степенью эффективности к цифровой экономике. Российским законодательством в сфере защиты прав потребителей и защиты конкуренции сектор цифровой экономики не рассматривается как особый, для которого необходимо внедрение отдельных специфических требований или исключений.

В целом научным сообществом состояние нормативно-правового регулирования российской цифровой экономики оценивается как критическое. Наблюдается временной лаг в процессе формирования базы для правового регулирования и потребностей практики. К сожалению, и в сфере развития и применения информационно-телекоммуникационных технологий в России наблюдается очевидное отставание. Так, к примеру, по данным BCG, доля российской цифровой экономики в ВВП в 2019 г. составляла около 2,8%, (75 млрд долл. США[14]. Причем 63 млрд долл. США приходится на сферу потребления (интернет-торговля, услуги, поисковые онлайн-системы и покупки офлайн). В 2010 г. доля интернет-торговли во всех видах продаж составляла 1,7% (120 млрд долл. США), в 2012 г. – 226 млрд долл. США, в 2017 г. – 3,2% (432 млрд долл. США), в 2020 г. – 523 млрд долл. США.


Анализ представленных данных позволяет получить линию тренда, описываемую следующим уравнением:

Y = 116,3x1,1067, (1)

где Y – прогнозируемый объем продаж через Интернет вещей

США;

x – прогнозный период, год.

Полученное уравнение позволяет осуществить прогнозирование в среднесрочной перспективе.

Кроме мощного роста объемов продаж через Интернет вещей, прогнозируется также рост капитализации активов, сосредоточенных в цифровой сфере, который к 2030 году увеличится в 6 раз. Статистика за 2020 год показывает, что прибыль цифровых гигантов (таких как Амазон, Гугл, Майкрсофт, Алладин) в период пандемии и работы людей дистанционно увеличилась на 30%[15].

В цифровую экономику переходит не только сфера товаров и услуг, но и валютная индустрия. Так, на настоящий момент на разнообразных биржах оборачивается более 1500 различных криптовалют. К 2021 г. запущено 6 пилотных проектов по эмиссии и обороту цифровых денег в Китае, Канаде, Франции. Центробанк России также планирует эмиссию цифровой национальной валюты (цифрового рубля) уже к середине 2022 г. Отсюда возникает острая необходимость формирования законодательной базы и нового цифровой права.

По данным установочного исследования проекта WEB-Index, в феврале – ноябре 2020 г. интернет в России по крайней мере раз в месяц используют около 95,6 млн чел., или 78,1% населения всей страны старше 12 лет. В среднем в течение дня в интернет выходят 87,1 млн чел., или 71,1% населения России[16]. Кроме того, происходит увеличение объемов покупок различных товаров через магазины Интернет вещей. Весь товарный поток, который идет из-за рубежа, нужно контролировать. И безусловно, если этот поток увеличивается, то должны быть улучшены качество и скорость проверки.

По статистике, в РФ экспорт IT-технологий в 2019 г. составил 7 млрд долларов США, индекс цифровизации российской экономики по состоянию на 2018 г. составил 29%[17] (это уровень использования широкополосного интернета, облачных сервисов, RFID-технологий, ERP-систем, включенность в электронную торговлю). В последние годы в РФ повысился уровень проникновения проводного интернета (86,0% от общей численности населения). Кроме того, для нашей страны приоритетными направлениями развития цифровой экономики являются внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники, основными рисками которых остаются хакерские атаки и иные киберпреступления.

Выводы. Подводя итоги проведенного научного исследования, можно сделать выводы, что цифровая экономика – это новый вид экономических отношений во всех отраслях стремительно развивающегося мирового рынка, использующий высокие информационные технологии. Создание и совершенствование новых технологий связаны с общим информационным и технологическим потоками обновлений. По мнению экспертов, реализация принципов цифровой экономики повышает потенциал развития информационного общества. Использование глобальной сети Интернет существенно ускоряет формирование цифровых рынков товаров, услуг и труда, а также повышает качество предоставляемых услуг государственного сектора [54].

На сегодняшний день в мире не существует единого определения понятия цифровой экономики. Как правило, под цифровой экономикой подразумеваются не экономические отношения как таковые, но процесс применения высоких прорывных информационных технологий и искусственного интеллекта в жизни социума.

По нашему мнению, цифровизация – это процесс перехода к использованию нового способа хранения и обработки больших баз цифровых данных, открывающий для человечества новые возможности и перспективы.

Ключевым фактором в цифровизации экономики является применение так называемых сквозных технологий (робототехники и искусственного интеллекта). Базируясь на цифровых данных, информационно-коммуникационные технологии, связь и развитие экосистем, цифровизация позволяют трансформировать отечественную экономику и общество благодаря изменению способов экономического взаимодействия людей, включения в технологических процесс инноваций, а также эффективным политическим решениям. Применение возможностей глобальной Сети благодаря нематериальной, машинно-кодированной природе и программному обеспечению способствует созданию ценностей, осуществлению транзакций и взаимодействию в трансграничном режиме. Для отдельно взятой страны цифровизация национальной экономики становится фактором повышения уровня конкурентоспособности на глобальном рынке и обеспечения бурного экономического роста. Формирование национальных цифровых стратегий является базисом для развития цифровой экономики и информационного общества.

Анализ показал, что существующие подходы к управлению национальными цифровыми стратегиями (НЦС) различных государств включают в себя такие направления, как улучшение качества услуг электронного правительства, развитие и совершенствование информационно-телекоммуникационной инфраструктуры, продвижение навыков и компетенций сотрудников, связанных с информационно-коммуникационными технологиями, повышение уровня безопасности, содействие научно-исследовательским разработкам, инновациям и предпринимательству, обеспечение более широкого доступа к сети Интернет, электронным услугам и информации. Направлениями наших дальнейших исследований являются подготовка мер по устранению ограничений и проблем цифровой трансформации экономики, а также разработка и внедрение системы обеспечения цифровой экономической безопасности.


## ГЛАВА 2. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО. ИНТЕЛЛЕКТА В БИЗНЕС-СФЕРЕ


В ХХI веке сбывается давняя мечта человечества о создании умной машины, которая если не решит все проблемы, то станет верным помощником человеку. По мнению экспертов, к 2023 г. элементы искусственного интеллекта (ИИ, Artificial Intelligence, AI) будут присутствовать во всех новых программных продуктах и сервисах. ИИ станет приоритетом для инвестиций свыше 1/3 компаний в мире и основой для роста мирового внутреннего валового продукта (ВВП).

Задачи, на решение которых человек раньше тратил довольно продолжительное время, искусственный интеллект может выполнить за несколько секунд. Уже сегодня с помощью ИИ в десятки раз быстрее открывают банковские счета и проводят закупки, разрабатывают новые лекарства, инвестируют на фондовом рынке и могут с точностью до минут определить время задержки рейса. Искусственный интеллект называют новым электричеством: он меняет целые отрасли бизнеса, а в будущем, возможно, изменит и облик всей цивилизации. Согласно формулировке профессионального медийного ресурса Techtarget.com, искусственный интеллект – это способность технологий имитировать интеллектуальную деятельность, например обучаться на основе информации и заданных правил, делать логические выводы и корректировать свои решения. ИИ применяется для создания экспертных систем, обработки данных на естественном языке, распознавания речи и машинного зрения и т.п.

Объем информации, созданной человечеством за последние 30 лет, равен объему за предыдущие 3 тысячелетия и продолжает стремительно расти. Стремительное развитие систем искусственного интеллекта (ИИ) позволяет ему учиться и совершенствоваться самостоятельно на основе нейросетей глубокого самообучения. Это приводит экономистов и экспертов к противоречивым выводам по поводу его влияния на рынок труда. Мнения о влиянии ИИ противоречивы вследствие ограниченных данных о негативных последствиях такого влияния. Несмотря на развитие различных методов машинного обучения, их использование все еще остается относительно небольшим. По данным информационного портала DataProt, к 2027 г. мировой рынок искусственного интеллекта достигнет 267 млрд долл. США. При этом сегодня 37% компаний применяют алгоритмические сервисы и ИИтехнологии. Это свидетельствует о том, что возможности его использования в будущем огромны.

Число компаний, занимающихся развитием систем искусственного интеллекта, в мире стремительно возрастает. Доля ИИ-стартапов в период с 2015 по 2018 г. увеличилась в пять раз и составила 3465 млрд долл. США, причем в Соединенных Штатах – 1393 млрд долл. США. Наибольшее количество таких компаний в 2017 г. было зарегистрировано именно в США, их на тот момент насчитывалось 2905 ИИ-компаний.

Большинство компаний, работающих на рынке ИИ, вкладывают средства в разработку приложений для машинного обучения. По последним подсчетам, свыше 31,7 млрд долл. США было проинвестированы непосредственно в рассматриваемую сферу. Также гигантские денежные ресурсы вкладываются в программы, способные распознавать человеческую речь. Этот сегмент, по данным аналитиков, составляет в 2020 г. свыше 12,5 млрд долл. США.

Объемы выручки от применения Big Data и сервисов бизнес-аналитики в мире на 2018 г. составлял 168,8 млрд долл. США. По прогнозу, уже в 2022 г. данный показатель превысит отметку в 274,3 млрд долл. США.

### 2.1. Внедрение сервисов искусственного интеллекта в бизнес-сферу


Сегодня ядро сервисов искусственного интеллекта, применяемое в бизнес-сфере, – это ИИ-рекомендации онлайн-магазинов и виртуальные ассистенты (например, Alex, Cortan и Siri). Искусственный интеллект сортирует контент по предпочтениям и популярности пользователей, распознает, понимает и самостоятельно пишет тексты, фильтрует и блокирует СПАМ, распознает человеческую речь, идентифицирует людей по фотографии селфи, сетчатке глаза и другими способами.

В целях коммуникации с клиентами компании используют чатботы, которые вступают во взаимодействие и отвечают на вопросы. Системы искусственного интеллекта активно применяются при оказании телекоммуникационных услуг, в автомобильной промышленности и финансовом секторе. Указанные технологии внедряются и в розничных сетях, медийном бизнесе, при производстве FMCG (пер. с англ. fast moving consumer goods – товары повседневного спроса).

Технологии искусственного интеллекта широко используются в таких разных сферах бизнеса, как ритейл, строительство, информационные технологии, образование и т.д. В каждой из указанных бизнес-сфер применяются технологии управления поведением потребителей, изучения будущих тенденций рынка и автоматизации различных рутинных процессов. Рассмотрим сектора применения возможностей искусственного интеллекта.

Транспорт. Беспилотные автомобили, использующие алгоритмы искусственного интеллекта с возможностью полного автономного вождения без вмешательства человека, могут существенно трансформировать транспортную систему. Машины с использованием ИИ анализируют трафик и альтернативные маршруты, сокращая время в пути[18].

Производство. Применение высокопроизводительных роботов способствует быстрому и качественному выполнению задач, способствует более эффективной, чем человек, деятельности. Благодаря использованию 3D-технологий и машинного зрения роботы способны в разы ускорить процесс производства в любой сфере.

Здравоохранение. Автономные хирургические роботы, виртуальные помощники медицинского персонала и автоматическая диагностика изображений – это новейшие разработки, благодаря которым искусственный интеллект начинает играть решающую роль в технологическом прогрессе сферы здравоохранения, а также в развитии услуг телемедицины в трансграничном режиме.

Сфера развлечений. Машинное обучение на нейронных сетях позволяет предсказывать сценарии поведения пользователя и предоставлять рекомендации по подбору фильмов, музыки, телешоу и другого интересующего потребителя контента. ИИ персонализированно отфильтрует рекламу в зависимости от предпочтений пользователя, что способствует повышению эффективности маркетинга в аспекте таргетированной рекламы и увеличению объемов продаж.

Спорт. Предиктивный анализ и автоматизация, осуществляемая алгоритмами искусственного интеллекта, применяются в целях принятия бизнес-решений, продажи билетов и прогнозирования результатов спортсменов.

Искусственный интеллект, применяемый в бизнесе, способствует улучшению показателей во всех сферах. К примеру, к бизнеспроцессам, в рамках которых ИИ решает определенные задачи, следует отнести следующие:

Ценообразование. Искусственный интеллект осуществляет изучение статистики и выполняет прогностические функции, обрабатывая гигантские массивы информации в целях подбора наиболее оптимального распределения цен на конкретный вид продукции. Это позволяет в несколько раз повысить объемы выручки и доходов компании.

Безопасность. Самообучающиеся нейронные сети анализируют поведение клиентов и вычисляют подозрительные операции, существенно снижая таким образом негативные последствия действий кибермошенников и киберпреступников, что приводит к отсутствию финансовых потерь, повышенной защищенности системы и росту доверия пользователей.

Маркетинговая сфера. Системы искусственного интеллекта на основе изучения предыдущих продаж и глубокого изучения рынка осуществляют прогнозирование сценариев развития событий. Алгоритмами изучаются контактные данные клиентов, суммы сделок и приобретенные ими товары или услуги. Кроме того, ИИ анализирует поведение конкурентов в целях сопоставления эффективных и неудачных решений и действий. Это позволяет компании разрабатывать и реализовывать грамотную маркетинговую стратегию, которая с высокой степенью вероятности завершится финансовым успехом.

Скорость обработки данных. ИИ позволяет быстро и эффективно анализировать большие массивы информации и разрабатывать пути реакции на указанную информацию. В качестве примера можно привести применение систем искусственного интеллекта при реализации биржевых операций. Следует отметить, что традиционные программные алгоритмы не в состоянии самостоятельно адаптироваться к быстро меняющимся условиям и данным без предварительного обучения. Алгоритмы искусственного интеллекта предоставляют такую возможность и повышают продуктивность работы на бирже.

Процессы автоматизации. Существует большое количество факторов, вызывающих возможные ошибки в работе персонала. Искусственный интеллект, у которого отсутствуют эмоции и чувства, характерные для человека (человеческий фактор), используя данные, функции и технологии, позволяет осуществлять безошибочную и точную работу.

Виртуальные помощники. Чат-боты, Siri и Ok Google – это не единственные примеры. К примеру, чат-бот Олег, применяемый в приложении интернет-банка «Тинькофф» с помощью распознавания речи, общается с клиентами банка посредством цифровых устройств и выполняет стандартные банковские операции, например, осуществляет денежные переводы.

Использование виртуальных помощников – это один из ИИ-инструментов, который со временем будет более широко внедряться в бизнес-процессы и повседневную жизнь современного человека. По статистике Facebook, более 10 000 компаний занимаются разработкой чат-ботов. К примеру, Juniper Research отмечается высокая популярность применения виртуальных помощников. Использование чат-ботов в финансовом секторе и медицине способно сэкономить до 20 млн долл. США в год, к 2022 г. такая экономия составит около 8 млрд долл. США.[19]

Постоянный контроль и мониторинг инфраструктуры различных компаний – это еще одно направление применения искусственного интеллекта. К текущему моменту времени на мощностях французской энергетической компании Engie успешно применяются дроны с программами распознавания изображений на основе машинного обучения, которые следят за оборудованием и изучают инфраструктуру в целях предотвращения технологических и иных нарушений.

ИИ-системы контроля и мониторинга широко используются и в городской среде. Наиболее простой пример – система распознавания автомобильных номеров с помощью камер видеослежения, применяемая муниципальными организациями. Кроме того, применяются подобные алгоритмы для систем распознавания лиц.

Искусственный интеллект способен снижать риски износа и повреждения оборудования, а также создавать систему безопасности для различных компаний. Автоматизация ручного труда также является важной и неоднозначной темой, поскольку использование алгоритмов искусственного интеллекта в промышленности способно вытеснить из этой сферы человеческий труд. Автоматизированные технологии выполняют сложные процессы быстрее и качественнее, чем человек, они способны работать 24 часа в сутки. Следует подчеркнуть, что основная цель внедрения высокоинтеллектуальных решений сегодня – это не полная замена человека в производственных и бизнес-процессах, но повышение эффективности человеческого труда.

К примеру, японская страховая компания Fukoku Mutual Life Insurance установила программу от IBM-Watson Explorer AI. Данная система анализирует данные медицинских полисов по операциям и процедурам в целях вычисления размеров страховых выплат. По расчетам представителей Fukoku, внедрение искусственного интеллекта позволит им увеличить производительность на 30%.

Еще одно направление применения алгоритмов искусственного интеллекта – это предиктивная аналитика. ИИ-алгоритмические технологии способны обрабатывать огромные массивы данных, выявлять закономерности и осуществлять прогностические функции. В одном из R&D-проектов разрабатывают систему рекомендаций для крупной розничной сети супермаркетов. Система анализирует характеристики покупателей и товаров и на основании данного анализа автоматически составляет качественные рекомендации.

Другой пример применения искусственного интеллекта в бизнесе – это Expedia, крупнейшая в мире онлайн-платформа по планированию путешествий. В рамках этой платформы осуществляется целый ряд процедур, от бронирования отелей до аренды транспорта. Компанией довольно эффективно используются сети машинного обучения для персонализации процесса планирования поездки каждого конкретного клиента. В отличие от традиционных типов прогнозирования, предиктивная аналитика легко адаптируется к изменениям поведения, используя массивы вновь поступающих данных.

При применении возможностей анализа неструктурированных данных с помощью ИИ-сервисов в процессе распространения мобильного контента, в частности сообщений в мессенджерах, электронных писем, фото и видео, осуществляется структурирование сгенерированных данных и сведений в целях получения возможностей их дальнейшей обработки. Указанный принцип заложен в основе работы сервиса Siri, который позволяет разговорной речи с помощью алгоритмов программы структурироваться и подготавливаться к дальнейшему анализу. В системах анализа неструктурированных данных заложен огромный потенциал для производственных и ресурсодобывающих предприятий, которые накапливают массивы смешанной информации в течение долгого периода времени. Такой анализ способен облегчить работу и самих R&D-инженеров, в том числе сэкономить время на сортировку и организацию данных, перед тем как оценить их и выявить важные взаимосвязи.

Искусственный интеллект – это возможность делегировать роботам утомительные и трудоемкие для человека задачи. Например, роботизированный онлайн-ритейлер Ocado разработал систему компьютерного зрения и сеть роботов в целях замены процесса сканирования баркодов на своих торговых складах. Это позволяет ускорить поиск и выдачу нужных товаров. Экспертами прогнозируется мощный рост рынка роботов и искусственного интеллекта в ближайшее десятилетие.

Внедрение искусственного интеллекта в различные бизнессферы начинается, как было показано выше, со сбора и обработки необходимых данных и трансформирования и систематизации их в нужный структурированный вид. Следующим шагом является разработка ИИ-алгоритмов, которые будут способны к самообучению. Здесь необходимы квалифицированные ИТ-специалисты, которые смогут научить систему искусственного интеллекта всем необходимым для компании или бизнеса действиям. Сегодня на рынке создано достаточно большое количество готовых ИИ-решений, которые помогут настроить алгоритмы искусственного интеллекта быстрее и качественнее.

После получения необходимой информации от системы искусственного интеллекта осуществляется перестройка всех технических или бизнес-процессов, на которые оказывают влияние алгоритмы ИИ. На этом этапе, бесспорно, требуется участие не только машин, но и человека. Однако в дальнейшем ИИ сам способен оптимизировать свою работу.

### 2.2. Перспективные направления развития искусственного интеллекта в бизнес-сфере

Перспективными направлениями применения искусственного интеллекта являются процессы, в которых отслеживаются и повторяются процессы действий человека. Однако разработка и внедрение таких технологий на сегодня не развиты до такого уровня, чтобы заменить человека абсолютно во всем.

Крупными технологическими компаниями получены впечатляющие результаты, связанные с созданием компьютерного зрения, модулей управления движением, понимания речи, организации и предоставления доступа к информации с помощью компьютерного обучения. Среди наиболее популярных применений систем с ИИ следует отметить системы распознавания образов (face recognition), обработки естественного языка и синтеза речи (natural language processing), а также автоматизированные аналитические системы для прогнозирования результатов (predictive analytics). Несмотря на это, современные компании не обладают достаточно надежными интеллектуальными технологиями, которые могут воспроизводить точность работы человеческих глаз или отдельных зон мозга, ответственных за речь.

ИИ открывает новые возможности для решения экологических проблем планеты. Основные риски в этой области связаны с безопасностью технологий и контролем за ними. Также необходимо учитывать этические вопросы и социально-экономические последствия применения ИИ. Несмотря на это, новые технологии способны помогать людям контролировать состояние растений и животных и даже влиять на климатические условия.

Медицина – это еще одна отрасль, в которой применение ИИ пока не может быть полноценным и полностью замещающим человека. Однако уже сейчас искусственный интеллект оказывает врачам огромную помощь в изучении результатов анализов и постановке диагноза. Вероятно, в будущем власти у машин в этой сфере станет только больше.

В бизнесе применяется так называемый слабый искусственный интеллект, умеющий решать только узкоспециализированные задачи с помощью методов Big Data и алгоритмов машинного обучения. Сильный искусственный интеллект способен к многозадачности. Его функционал практически не ограничен: игра в шахматы, сочинение стихов, решение математических задач, бизнес-аналитика и наличие интеллекта. Сильный ИИ, по прогнозам специалистов, появится в интервале 2040–2075 гг.

Следует отметить, что развитие ИИ и Big Data тесно связаны между собой. Для машинного обучения необходимы огромные массивы данных. Умение правильно подбирать исходные данные для процесса обучения нейросетей является одной из специфических компетенций профильных специалистов, но не единственной. За процессом обучения ИИ также необходимо осуществлять контроль и корректировку. Например, если нейросети выдают неправильные результаты, требуется изменение наборов исходных данных и «переучивать» систему. Процесс обучения тоже не всегда может быть полностью автоматизирован, для большинства задач наряду с «машинным обучением» требуется еще и «экспертное», в ходе которого человек вручную указывает системе искусственного интеллекта, какие решения для данной задачи являются правильными, а какие нет. Как видно, необходима отладка, которая выглядит совершенно иначе, чем в процессе привычного программирования. Разумеется, созданный результат нужно тщательно тестировать, как и любую другую систему.

Приведем в качестве примера и негативный опыт применения ИИ, в частности, онлайн-ритейлер «Амазон» использовал алгоритмы ИИ в подборе кандидатов при приеме на работу. В целях оценки претендентов был разработан алгоритм, который обучался на анкетах ранее принятых в компанию сотрудников. В результате сотрудниковмужчин в штате компании стало гораздо больше, чем женщин, поскольку ИИ делал предпочтение в пользу кандидатов-мужчин. Были предприняты попытки осуществить корректировку программных алгоритмов, но полной уверенности в отсутствии дискриминации по каким-либо другим признакам достигнуто не было, и в 2017 г. руководство Амазона вынуждено было отказаться от применения систем ИИ в процессе подбора сотрудников.

Следует также отметить, что, как и у любой технологии, выявлены негативные последствия использования ИИ и проблемы, которые не устранены или требуют дополнительного контроля со стороны человека.

Во-первых, формирование новой нормативно-правовой базы, кто будет отвечать за ошибки роботов перед законом: проектировщик, разработчик, создавший алгоритм, или сотрудник, бухгалтер, оператор, не проверивший результат.

Во-вторых, сбор персональных данных, каким образом будет соблюдаться конфиденциальность данных, если машины будут анализировать здоровье, пол, возраст, распознавать лица автоматически, не запрашивая согласия человека. Кроме того, остается проблемой качество баз данных, на которых строятся модели и машинное обучение, поскольку огромный массив данных после очистки и предобработки может существенно сократиться и оказаться недостаточного объема для целей построения качественной модели для решения первоначальной задачи.

В-третьих, низкое качество и быстрое устаревание исходных данных, что может стать причиной получения неверных выводов при обучении и некорректных результатов.

В-четвертых, наличие человеческого фактора, поскольку люди (человек) становятся посредниками, автоматизаторами, контролерами для систем ИИ, и этот процесс неизбежно приводит к сокращению рабочих мест. Еще одна проблема, связанная с человеческим фактором, – это рост числа желающих работать в данной области и заниматься Data Science, однако простого знания теории на фоне отсутствия понимания тонкостей и специфики сферы, для которой решаются задачи, явно недостаточно.

Сегодня вполне реально применять алгоритмы ИИ в малом и среднем бизнесе при наличии достаточного объема и качества данных, которые обеспечат построение процесса эффективного обучения ИИ. В этих целях существует ряд доступных платформ, которые предоставляют свои мощности и инструменты для машинного обучения. Например, Amazon (Azure), Yandex, Mail.ru, узкоспециализированные площадки и т.п. С помощью алгоритмов ИИ возможно получение персональных предложений от банков и магазинов, информации в поисковых системах с учетом индивидуальных предпочтений, обращение к онлайн-доктору и пр.

По данным британской Gartner, в 2022 г. в системы искусственного интеллекта будут инвестировать 1/3 от общемирового количества компаний. Благодаря использованию ИИ глобальный валовый внутренний продукт (ВВП) к 2030 г. увеличится на 14% и составит 15,7 трлн долл. США PwC. Ожидается рост объемов промышленного производства на 900%.

Невозможно представить современный бизнес, технологии, сервис без применения технологий искусственного интеллекта. Прогнозируется также рост числа ИИ-стартапов и различных мобильных приложений на основе машинного обучения, одни рабочие места будут замещаться совершенно новыми рабочими местами, осуществляя перераспределение задач, творческие и сложные виды деятельности останутся за человеком. Роботы должны стать не оппонентами, но партнерами для человека. Таким образом, технологический прорыв в сфере ИИ станет решением глобальной проблемы экономической рецессии 2029–2020 гг.

## ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЕКТАХ


Под искусственным интеллектом в данной работе понимается возможность программного алгоритма решать проблемы и задачи, которые связаны с деятельностью отдельного человека или общества в целом. Данная дефиниция применима к проектам развития различных систем, характеризующихся наличием интеллектуальных процессов, свойственных человеку, таких как способности рассуждать, анализировать, систематизировать, интерпретировать и обучаться на полученном опыте. Иными словами, искусственный интеллект (ИИ) – это приближенное отображение работы нейронных связей в мозге человека, отождествляемое с комплексами таких технологий и процессов, как глубокое машинное обучение и применение алгоритмов виртуальной реальности.

На конференции, прошедшей в Екатеринбурге 29 июня 2017 года, Герман Греф заявил: «Искусственный интеллект проникает во все сферы жизни. Мы видим четыре этапа использования ИИ – от описательной функции до аналитической, предсказательной и предписательной. И последняя является самой важной для нас. То есть ИИ будет не только описывать, анализировать и предсказывать, но и предуказывать человеку алгоритмику его поведения»[20].

Реализация основных направлений концепции Smart City («Умный Город») с применением искусственного интеллекта и нейронных сетей наряду с такими основными элементами, как умное правительство, умный человеческий капитал, умная экономика, предполагает включение проектов, связанных с умной экологией, основанной на

# Примечания

1

Опубликован       доклад       Всемирного       банка       «Цифровые       дивиденды».

http://www.inesnet.ru/2016/01/opublikovan-doklad-vsemirnogo-banka-cifrovye-dividendy/ – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/philtech/blog/354418/ (дата обращения: 04.06.2021 г.).

2

Ефимушкин В.А. Понятие цифровой экономики. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://bi.hse.ru/data/2017/03/30/1168539176/КС28.03%20- %20Владимир%20Ефимушкин.pdf (дата обращения: 24.05.2021 г.).

3

Индикаторы цифровой экономики: 2020: статистический сборник / Г. И. Абдрахманова, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М.: НИУ ВШЭ, 2020.

4

Цифровая экономика России. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа:

https://www.tadviser.ru/index.php/Статья: Цифровая_экономика_России (дата обращения: 05.06.2021 г.).

5

Сергеева Ю. Вся статистика Интернета на 2020 год – цифры и тренды в мире и в России. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.webcanape.ru/business/internet-2020-globalnaya-statistika-i-trendy/ (дата обращения: 05.06.2021 г.).

6

Сергеева Ю. Вся статистика Интернета на 2020 год – цифры и тренды в мире и в России. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.webcanape.ru/business/internet-2020-globalnaya-statistika-i-trendy/ (дата обращения:

05.06.2021 г.).

7

Там же.

8

О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы: Указ Президента РФ от 09.05.2017 г. № 203. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.kremlin.ru/acts/bank/41919 (дата обращения:

26.05.2021 г.).

9

Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации»: Распоряжение Правительства РФ от 28.07.2017 г. № 1632-р. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf (дата обращения: 27.05.2021 г.).

10

Федеральный закон от 30.12.2015 г. № 445-ФЗ «О внесении изменений в Федеральный закон «Об электронной подписи». – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.kremlin.ru/acts/bank/40424 (дата обращения: 27.05.2021 г.).

11

Об утверждении Правил продажи товаров дистанционным способом: постановление Правительства РФ от 27.09.2007 г. № 612 // Собрание законодательства РФ, 08.10.2007 г., № 41, ст. 4894.

12

Конституция Российской Федерации. Принята всенародным голосованием 12 декабря 1993 г. (с изменениями, одобренными в ходе общероссийского голосования 01.07.2020 г.) // Собрание законодательства РФ. – 2014. – № 30 (Ч.1). – Ст. 4202.

13

Гражданский кодекс Российской Федерации (часть четвертая) от 18.12.2006 г. № 230-ФЗ (с изм. и доп. от 30.04.2021 г.) // Собрание законодательства Российской Федерации от 25 декабря 2006 г. № 52 (часть I) ст. 5496.

14

Boston Consulting Group / BCG. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа:

https://www.bcg.com/ru-ru/ (дата обращения: 27.05.2021 г.).

15

Сергеева Ю. Вся статистика Интернета на 2020 год – цифры и тренды в мире и в России. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.webcanape.ru/business/internet-2020-globalnaya-statistika-i-trendy/ (дата обращения:

05.06.2021 г.).

16

Сергеева Ю. Вся статистика Интернета на 2020 год – цифры и тренды в мире и в России. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.webcanape.ru/business/internet-2020-globalnaya-statistika-i-trendy/ (дата обращения:

05.06.2021 г.).

17

Индикаторы цифровой экономики: 2020: статистический сборник / Г.И. Абдрахманова, К.О. Вишневский, Л.М. Гохберг и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М.: НИУ ВШЭ, 2020.

18

Автопилот. Беспилотный автомобиль. – Электронный ресурс. – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Автопилот_(беспилотный_автомобиль) (дата обращения: 05.06.2021 г.).

19

Сергеева Ю. Вся статистика Интернета на 2020 год – цифры и тренды в мире и в России. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.web-

canape.ru/business/internet-2020-globalnaya-statistika-i-trendy/       (дата       обращения:

05.06.2021 г.).

20

Герман Греф: «Искусственный интеллект – глобальный тренд». [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://aftershock.news/?q=node/538900&full (дата обращения:

11.03.2021 г.).