Москва, Россия
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
Каир, Египет
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.
стратегирование, стратегические цели, источники финансирования, искусственный интеллект, мультиагентное моделирование, интегрированный маршрут финансирования, персональный инвестиционный маршрут, экономика данных
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
