Цифровая экономика и инновации

Интеграция управления кадровым потенциалом региона (КПР) в процесс достижения целей национальной экономики приобретает особую значимость в контексте необходимости комплексного и системного подхода к развитию территорий. Рассмотрение кадрового потенциала не как обособленной сферы, а как ключевого ресурса и фактора, определяющего возможности реализации стратегических целей региона, позволяет повысить обоснованность принимаемых управленческих решений, которые становятся логичным результатом эффективной модели управления КПР. Проведенный анализ существующих механизмов управления КПР позволил выявить преимущества и ограничения их использования, учитывая, что в настоящее время используется централизованная модель управления «сверху вниз», которая в современных институциональных условиях утрачивает эффективность и скорость реакции на изменения на локальных рынках труда. Уточнена концептуальная децентрализованная модель механизма управления КПР в контексте стратегического планирования региональной экономической политики. Разработан усовершенствованный механизм управления КПР. Исследование показало, что децентрализованная модель управления КПР «снизу вверх» обладает значительным потенциалом для развития региональной экономики, однако ее эффективность существенно возрастает при встраивании нового института, обеспечивающего координацию и стратегическое руководство локальными инициативами, способствует синергии между акторами, распространению лучших практик и более полному учету потребностей региональной экономики в процессе стратегического планирования.

Применение искусственного интеллекта в различных сферах жизни является актуальной задачей. Международная торговля не стала исключением для внедрения инноваций. Ключевым вопросом межстранового перемещения является идентификация товара в таможенных целях. Представлены результаты комплексного практического сравнительного исследования возможности применения искусственного интеллекта для классификации товаров в таможенных целях. В качестве модели применена нейронная сеть искусственного интеллекта, разработанная Всемирной таможенной организацией. Исследование включало четыре этапа, в т. ч. отбор товаров для повышения надежности полученных результатов, исследование применимости модели для классификации товаров и возможности ее использования в таможенных целях, а также критериальный анализ признаков, учитываемых моделью при классификации товаров. Выявлена ограниченная применимость модели, предложенной Всемирной таможенной организацией, как для идентификации на основе классификации, так и для таможенных целей на основе прямого анализа текстов Гармонизированной системы описания и кодирования товаров. Модель в описаниях товаров не видит степень завершенности, не учитывает признак самостоятельности товара в части использования. Увеличение количества слов в описании товара также снижает вероятность его правильной идентификации. Наиболее успешно модель учитывает характеристики товаров, связанные со сферой применения и функциональным назначением. Полученный результат комплексного исследования позволил всесторонне рассмотреть возможности практического применения искусственного интеллекта и оценить фактически полученные результаты для исследуемой группы товаров. Полученные данные по выявлению классификационных признаков товаров, учитываемых в модели, могут быть использованы для ее дальнейшего развития.