Аннотация

Применение методов искусственного интеллекта и методов машинного обучения для построения инвестиционных маршрутов, направленных на поиск балансовых моделей между частными и государственными источниками финансирования, имеют высокую актуальность в связи с текущими задачами импортозамещения и обеспечения технологического суверенитета в Российской Федерации. Системы поддержки принятия решений, моделирующие сценарии развития бизнеса на основе размеченных данных, могут выступать инструментом снижения рисков проектов импортозамещения и проектов обеспечения технологического суверенитета, а также венчурных и иных высокотехнологичных проектов за счет раннего интегрированного планирования на ранней стадии развития проекта и ранней балансировки возможностей разработчика и инвестора для балансирования различных источников финансирования как частных, так и мер государственной поддержки, на разных стадиях развития проекта. Одним из направлений данного исследования является разработка (способа) машинного обучения и искусственного интеллекта на основе сверхточной нейросети, позволяющей автоматизировать задачу навигации технологических проектов по инструментам инвестиционного финансирования, и построения непрерывного мультиагентного инвестиционного маршрута, что позволит снизить риски технологических проектов в части своевременного получения инвестиций как частных, так и мер государственной поддержки, за счет применения алгоритма как помощника соединения стадии развития проекта, типа проекта, с типом источника финансирования. Целью данного исследования являлись стратегирование разработки, внедрения и масштабирования применения методов искусственного интеллекта и сценарного мультиагентного моделирования для решения экономических координационных задач привлечения частно-государственного финансирования через инструмент персональных инвестиционных маршрутов и интегрированных инвестиционных маршрутов. В ходе исследования обоснована актуальность стратегирования разработки, внедрения и масштабирования интегрированных инвестиционных маршрутов, определены принципы построения персональных и интегрированных инвестиционных маршрутов, разработан чек-лист проверки персонального и интегрированного инвестиционного маршрута, разработана методика построения персонального и интегрированного инвестиционного маршрута с применением алгоритмов искусственного интеллекта. На основе персональных и интегрированных инвестиционных маршрутов привлечения финансирования с применением алгоритмов искусственного интеллекта обоснована возможность стратегирования экономических потенциалов развития территории, в части привлечения дополнительных источников финансирования через мультиагентное моделирование финансово-хозяйственного взаимодействия отдельных инвестпроектов и интегрированных инвестпроектов, а также оценка влияния реализации инвестиционного проекта или проектов на длинные мультипликативные экономические эффекты и усиление отраслевой и межотраслевой кооперации, что, в свою очередь, содействует инвестиционной привлекательности территории. В исследовании использовали теорию стратегии и методологии стратегирования академика В. Л. Квинта.

Ключевые слова

стратегирование, стратегические цели, источники финансирования, искусственный интеллект, мультиагентное моделирование, интегрированный маршрут финансирования, персональный инвестиционный маршрут, экономика данных

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бахвалов Л. А. Моделирование систем. М.: Московский государственный горный университет, 2006. 294 с.
2. Квинт В. Л. Стрaтегическое упрaвление и экономикa нa глобaльном формирующемся рынке. М.: Бизнес Aтлaс, 2012. 627 c.
3. Квинт В. Л. Концепция стратегирования. T. 1. СПб.: СЗИУ РАНХиГС, 2019. 132 с.
4. Квинт В. Л., Хворостяная А. С., Сасаев Н. И. Авангардные технологии в процессе стратегирования // Экономика и управление. 2020. Т. 26. № 11. С. 1170–1179. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2020-11-1170-1179
5. Кондратьев В. В. Модельно-ориентированный системный инжиниринг 2.0. М.: МФТИ, 2021.
6. Кондратьев В. В., Тищенко Е. Б. Архитектурный инжиниринг гибридных моделей, включающих цифровые двойники и машинное обучение // Экономические стратегии. 2023. Т. 25. № 5. С. 94–99.
7. Кондратьев В. В., Тищенко Е. Б. Стратегия пошагового расширения системных инструментов цифрового инжиниринга с искусственным интеллектом // Экономические стратегии. 2024. Т. 192. № 6.
8. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д. Национальная стратегическая сила стран, международная торговля и экономическая успешность стран в нестабильном мире // Стратегирование: теория и практика. 2023. Т. 3. № 3. С. 277–297. https://doi.org/10.21603/2782-2435-2023-3-3-277-297
9. Макроэкономические эффекты развития атомной энергетики (методология и практические оценки): научный доклад / Ю. В. Черняховская [и др.]. М.: Международные отношения, 2018. 71 с.
10. Морозов А. А., Тищенко Е. Б. Искусственный интеллект как инструмент построения персональных инвестиционных маршрутов для технологических проектов // Интеллектуальные системы. Теория и приложения. 2022. Т. 26. № 1. С. 427–431.
11. Стратегирование технологического суверенитета национальной экономики / В. Л. Квинт [и др.] // Управленческое консультирование. 2022. № 9(165). С. 57–67. https://doi.org/10.22394/1726-1139-2022-9-57-67.
12. Тищенко Е. Б., Морозов А. А. Искусственный интеллект как инструмент снижения рисков венчурных проектов (на примере построения персональных инвестиционных маршрутов) // Ломоносовские чтения-2022, Москва, 18–20 апреля 2022 года. М.: Экономический факультет МГУ имени М. В. Ломоносова, 2022. С. 364–373.
13. Тищенко Е. Б., Славянцев М. В. Стратегический анализ межстрановой координации реиндустриализации индустрий (на примере потенциала кооперации России и Египта) // Стратегирование: теория и практика. 2023. Т. 3. № 2. С. 158–171. https://doi.org/10.21603/2782-2435-2023-3-2-158-171
14. Тищенко Е. Б., Славянцев М. В. Стратегирование координации организаций строительного комплекса стран БРИКС в условиях экономики данных // Стратегирование: теория и практика. 2024. Т. 4. № 1. С. 110–132. https://doi.org/10.21603/2782-2435-2024-4-1-110-132
15. Тищенко Е. Б., Славянцев М. В. Стратегирование интероперабельности центров научной мысли России и Африки // Стратегирование: теория и практика. 2023. Т. 3. № 4. С. 441–453. https://doi.org/10.21603/2782-2435-2023-3-4-441-453
16. Abdo M., Dawi M. Risk & finance in public-private partnership (PPP) // Infrastructure Development in Sudan. 2021. Vol. 12. № 1.
17. Balancing private and public interests in public-private partnership contracts through optimization of equity capital structure / D. Sharma [et al.] // Transportation Research Record. 2010. Vol. 2151. P. 60–66. https://doi.org/10.3141/2151-08
18. Chen B-L., Liou F-M., Huang Ch-P. Optimal financing mix of financially non-viable private-participation investment project with initial subsidy // Engineering Economics. 2012. Vol. 23. № 5. P. 452–461. https://doi.org/10.5755/j01.ee.23.5.3130
19. Cross-industry principles for digital representations of complex technical systems in the context of the MBSE approach: A review / N. Bolshakov [et al.] // Applied Sciences. 2023. Vol. 13. № 10. https://doi.org/10.3390/app13106225
20. Du J., Wu H., Jin R. Capital structure of public–private partnership projects: a sustainability perspective // Sustainability. 2019. № 11. P. 3505. https://doi.org/10.3390/su11133505
21. Du J., Wu H., Zhao X. Critical factors on the capital structure of public–private partnership projects: a sustainability perspective // Sustainability. 2018. Vol. 10. № 6. P. 2066. https://doi.org/10.3390/su10062066
22. Engel E., Fischer R., Galetovic A. The basic public finance of public-private partnerships. The basic public finance of public-private partnerships, Center Discussion Paper. 2007. № 957.
23. Guo J., Kato H. Role of government equity investment in capital structure of project finance: global evidence from PPP projects in developing countries // Journal of Construction Engineering and Management. 2024. Vol. 150. № 10. https://doi.org/1061/JCEMD4.COENG-13967
24. Fathi M., Shrestha P. Funding and finance analysis of public-private partnership highway projects: exploratory study // Journal of Legal Affairs and Dispute Resolution in Engineering and Construction. 2021. № 13. P. 11. https://doi.org/10.1061/(ASCE)LA.1943-4170.0000477
25. Ismail S. A systematic review of research on private finance initiative (PFI) and public private partnership (PPP) // International Journal of Economics, Management and Accounting. 2011. Vol. 19. № 3. https://doi.org/10.31436/ijema.v19i3.199
26. Konrad T. Management Control in Public-Private Partnerships. 2018. https://doi.org/10.1007/978-3-658-22868-2
27. Laishram B., Kalidindi S. Criteria influencing debt financing of Indian PPP road projects: a case study // Journal of Financial Management of Property and Construction. 2009. Vol. 14. № 1. P. 34–60. https://doi.org/10.1108/13664380910942635
28. Laishram B., Kalidindi S. Desirability rating analysis for debt financing of public-private partnership road projects // Construction Management & Economics. 2009. Vol. 27. № 9. P. 823–837. https://doi.org/10.1080/01446190903222387
29. Linh N. N., Wang X., Thuy H. T. Financing a PPP project: sources and financial instruments – case study from China // International Journal of Business and Management. 2018. Vol. 13. № 10. P. 240–248. https://doi.org/10.5539/ijbm.v13n10p240
30. Sar B. E. PPP Understanding Public-Private Partnership. 2022. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.15591.93607
31. Sabolová V., Tetrevova L. Alternative forms of financing PPP projects. 2010. https://doi.org/10.3846/bm.2010.026
32. Sinha A., Jha K. Financing constraints of public–private partnership projects in India // Engineering, Construction and Architectural Management. 2019. https://doi.org/10.1108/ECAM-06-2018-0237
33. The financial structure of private finance initiative projects / A. Akintoye [et al.] // 17th Annual ARCOM Conference, 5–7 September 2001, University of Salford. Association of Researchers in Construction Management. 2001. Vol. 1. P. 361–369.
34. Visconti R. M. Managing healthcare project financing investments: a corporate finance perspective // Journal of Investment and Management. 2013. Vol. 2. № 1. P. 10–22. https://doi.org/10.11648/j.jim.20130201.12
35. Yescombe E. R., Farquharson E. Public-Sector Support for PPP Contracts. 2018. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-100766-2.00018-8
36. Zhao Yu., Cao F. Research on China’s PPP Financial Affordability Evaluation // Journal of World Economic Research. 2018. Vol. 7. № 2. P. 64–72. https://doi.org/10.11648/j.jwer.20180702.13