XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

Настоящее время характеризуется как период, в котором абстрактные концепции «цифровизации финансов» обрели реализацию в виде конкретных, измеримых практик. Если ещё недавно работа с большими данными была доступна лишь IT-департаменту или маркетингу, то сейчас она переместилась в эпицентр операционного управления компанией, напрямую определяя её финансовую устойчивость. Актуальность темы в 2025 году невозможно переоценить, поскольку бизнес функционирует в среде, характеризующейся геополитическими сдвигами, фрагментацией логистических цепочек и большим кредитным риском. В этих условиях управление денежными потоками и оборотным капиталом перестаёт быть просто технической функцией учёта и контроля, потому что оно становится стратегическим инструментом конкуренции и выживания.

Для корректного анализа современных трансформационных процессов в корпоративных финансах требуется концептуальное осмысление эволюции теоретико-методологических основ управления оборотным капиталом. Изначально доминировала модель децентрализованной операционной оптимизации, при которой различные структурные подразделения компании фокусировались на увеличении локальных показателей эффективности[1].

Следующей стадией развития стал переход к холистическому управлению операционным циклом, ключевой целью которого являлась синхронизация внутренних бизнес-процессов для сокращения периода оборачиваемости капитала и системного высвобождения денежных средств. В фокусе внимания оказалась интеграция управления дебиторской и кредиторской задолженностью, а также запасами[2].

В настоящее время формируется новая модель - экосистемное управление цепочкой создания стоимости. Её отличительной чертой является расширение горизонта планирования и контроля за пределы организационных границ[3]. Современные подходы предполагают мониторинг, анализ и прогнозирование финансовых последствий операционных событий не только внутри компании, но и у ключевых контрагентов. Для этого активно привлекаются открытые и альтернативные источники данных, позволяющие оценивать финансовое состояние, платёжную дисциплину и операционные риски поставщиков и покупателей в режиме, приближенном к реальному времени.

Сама концепция «больших данных» в корпоративном контексте 2025 года претерпела существенные изменения. Если раньше акцент делался на технических характеристиках - объеме, скорости поступления и разнообразии форматов, то сегодня на первый план вышли два критерия: ценность и достоверность[4]. Ценность данных определяется их способностью уменьшать неопределенность при принятии конкретных финансовых решений. Достоверность же становится критическим вопросом, так как использование недостоверных или сфабрикованных внешних данных может привести к катастрофическим ошибкам в прогнозировании.

Драйверами этой трансформации выступают несколько созревших технологий. Предиктивная аналитика, основанная на машинном обучении, позволяет не просто угадывать тренды, а вычислять вероятности наступления событий, например, задержки конкретного платежа от конкретного клиента[5]. Более продвинутая, предписывающая аналитика предлагает уже готовые варианты действий в ответ на эти прогнозы. Отдельного внимания заслуживает генеративный искусственный интеллект, который перестал быть диковинкой и начал применяться для создания сложных финансовых симуляций и автоматизации рутинных коммуникаций.

На практике описанные теоретические сдвиги проявляются в перепроектировании привычных бизнес-процессов. Прогнозирование денежных потоков сегодня - сложная инженерная задача. Современные системы строят прогнозы, ассимилируя данные из десятков источников. Помимо внутренней истории платежей, в модель закладывается информация из банковских каналов о планируемых поступлениях, данные телематики о движении грузов (что позволяет точнее предсказать дату оприходования и последующего платежа), а также косвенные индикаторы. Нейросетевые алгоритмы, способные анализировать тексты, непрерывно сканируют новостной фон и отраслевые ресурсы, выискивая ранние сигналы о проблемах у контрагентов: смена собственника, судебные иски, негативные отзывы сотрудников. Генеративный ИИ позволяет финансовому руководителю проводить стресс-тестирование ликвидности в режиме диалога.

Вместо того чтобы просто гоняться за просроченными платежами, современные системы управления дебиторской задолженностью учатся заранее предсказывать, у какого клиента могут возникнуть трудности, и предотвращать эти ситуации. Алгоритмы машинного обучения формируют для каждого клиента не статичный, а динамичный профиль платежного риска. Для его расчета используется не только внутренняя история платежей, но и сотни внешних признаков: данные из открытых реестров об участии в судебных процессах, изменения в составе бенефициаров, активность на электронных торговых площадках, тональность упоминаний в отраслевых СМИ. На основе этого профиля система автоматически определяет стратегию работы: для надежного клиента с временными трудностями может быть предложена реструктуризация, а для постоянного неплательщика с высоким риском банкротства - жёсткий сценарий с передачей дела коллекторам на ранней стадии. Автоматизированные системы коммуникации, или так называемые финанс-боты, ведут первоначальный диалог об оплате, напоминают о долге, принимают запросы на отсрочку, передавая живому сотруднику только те случаи, которые требуют человеческого участия и переговоров.

Управление запасами благодаря интернету вещей и предиктивной аналитике вышло на принципиально новый уровень. «Умный» склад, оснащенный датчиками, в реальном времени предоставляет данные не только о количестве, но и о состоянии товара. Это позволяет предотвращать порчу, оптимизировать маршруты комплектации и динамически перераспределять остатки между точками. Прогноз потребности в сырье и готовой продукции теперь учитывает не только планы производства и исторические продажи, но и более тонкие сигналы: поисковые запросы в интернете, связанные с продукцией, обсуждения в социальных сетях и на форумах, данные о погодных аномалиях, которые влияют на спрос.

Даже управление кредиторской задолженностью трансформируется, выходя за рамки простого соблюдения сроков оплаты[6]. Интеллектуальные системы анализируют сложную матрицу условий: какие скидки предлагают поставщики за досрочную оплату, какова текущая стоимость привлечения денег на рынке для самой компании, каков прогноз собственных поступлений на ближайшие недели. На основе этого анализа формируется оптимальный график платежей, который максимизирует общую экономическую выгоду. Интеграция с ключевыми поставщиками через цифровые платформы позволяет синхронизировать финансовые потоки с материальными, приближаясь к модели «точно в срок» не только для товаров, но и для денег.

Однако нельзя охарактеризовать эту трансформацию как гладкий и бесконфликтный путь к повышению эффективности. Внедрение data-ориентированного управления порождает комплекс новых поблем, которые требуют осознанного управления.

Самая первая и понятная проблема - это технологии и люди. Чтобы все работало, нужно создать единую систему для хранения и обработки информации (так называемое «озеро данных»). Это требует больших денег на технику и объединение всех старых разрозненных программ. Но еще сложнее найти нужных специалистов. Финансовому директору теперь нужна команда, где люди не только разбираются в финансах и бизнесе, но и понимают, как работать с данными и алгоритмами. Нехватка таких кадров одна из главных трудностей на этом пути.

Вторая проблема более тонкая и связана с работой самих алгоритмов, особенно сложных нейросетей. Часто они работают как «черный ящик»: мы видим, какие данные в них загрузили и какой результат получили, но не понимаем, как именно система пришла к такому выводу. В серьезных ситуациях, например, когда нужно решить, прекращать ли работу с важным, но задерживающим оплату клиентом, слепо доверять машине может быть опасно. Поэтому принцип, при котором окончательное решение всегда принимает человек, а искусственный интеллект лишь дает совет, становится обязательным правилом.

Третья группа проблем это вопросы этики и законов. Использование неочевидных данных, например, отслеживание местоположения руководителя компании-партнера или анализ его страниц в соцсетях, ставит сложные вопросы о приватности и допустимых границах. Законы, регулирующие применение искусственного интеллекта в бизнесе, во всем мире только начинают появляться. Если внутри компании не прописаны четкие правила на этот счет, это грозит не только штрафами, но и серьезным ударом по репутации.

И наконец, есть стратегический риск «цифрового застоя»[7]. Если слишком сильно полагаться на алгоритмы, которые обучены на прошлых данных, компания может стать идеально отлаженной для вчерашнего дня, но потеряет гибкость. В случае настоящего кризиса, который не будет похож ни на один из предыдущих, она может оказаться неспособной на нестандартные действия. Поэтому так важно сохранять баланс между эффективностью автоматизированных систем и возможностью для человеческого мнения и творческого подхода.

В заключение можно сделать вывод о том, что современный этап развития корпоративных финансов характеризуется переходом от теоретического осмысления цифровой трансформации к ее полномасштабной практической реализации. Это время, когда цифровые технологии перестали быть просто модным трендом или инструментом для IT-специалистов. Они стали реальностью ежедневной работы финансовых служб и основой для принятия ключевых управленческих решений. Нестабильная внешняя среда, высокие кредитные риски и разрывы в цепочках поставок заставили компании искать новые способы контроля над ликвидностью. В результате управление денежными потоками и оборотным капиталом превратилось из обычной учетной функции в мощный стратегический инструмент.

Также было проанализировано как менялся сам подход к этому управлению. От разрозненных и часто противоречивых действий разных отделов компании перешли к согласованной работе по сокращению финансового цикла. Сегодня же формируется еще более сложная модель - управление всей экосистемой цепочки создания стоимости. Это значит, что финансисты должны уметь оценивать риски и прогнозировать денежные потоки не только внутри своей организации, но и у ключевых партнеров - поставщиков и покупателей. Для этого используются не только внутренние отчеты, но и огромный массив внешних, альтернативных данных: информация из открытых реестров, новости, данные с датчиков и даже активность в интернете.

Ключевую роль в этой трансформации играют технологии, которые стали действительно рабочими инструментами. Машинное обучение позволяет не просто строить догадки, а рассчитывать вероятность конкретных событий, например, задержки платежа. Генеративный искусственный интеллект помогает моделировать различные кризисные сценарии для проверки устойчивости компании. Автоматизированные системы общения с контрагентами и «умные» склады с датчиками экономят время и ресурсы, переводя рутину на цифровые рельсы.

Путь к цифровому будущему сопряжён с серьёзными барьерами. Помимо значительных инвестиций в инфраструктуру и острой нехватки квалифицированных кадров, возникают принципиальные сложности. Ключевая из них - непрозрачность сложных алгоритмов («чёрный ящик»), требующая сохранения за человеком окончательного контроля над решениями. Добавляются этико-правовые дилеммы из-за использования персональных данных в условиях несовершенного регулирования. Наконец, существует риск «цифрового застоя» - потеря стратегической гибкости из-за чрезмерного доверия к моделям, обученным на прошлом опыте, что может сделать компанию уязвимой в условиях принципиально нового кризиса.

Таким образом, цифровая трансформация управления финансами - это не автоматический путь к успеху, а сложный процесс, требующий больших инвестиций, продуманной стратегии и осторожности. Новые технологии не заменяют финансового директора и его команду, а становятся для них мощными помощниками. Ключ к успеху в современный период лежит в умении совместить силу данных и алгоритмов с профессиональным опытом, интуицией и ответственностью человека. Будущее корпоративных финансов за теми, кто сможет грамотно управлять этим союзом.

Список литературы:

1.Лукашенко Инна Владимировна Цифровизация и устойчивый рост: драйверы трансформации финансовой индустрии // Мировая экономика и мировые финансы. 2025. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-i-ustoychivyy-rost-drayvery-transformatsii-finansovoy-industrii (дата обращения: 07.12.2025).

2. Демьянченко Наталья Васильевна Маркетинг персонала как элемент корпоративной стратегии современных организаций: теория и методология холистической парадигмы // Практический маркетинг. 2017. №5 (243). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/marketing-personala-kak-element-korporativnoy-strategii-sovremennyh-organizatsiy-teoriya-i-metodologiya-holisticheskoy-paradigmy (дата обращения: 07.12.2025).

3. Астафьева О.Е. Методологические положения устойчивого развития предприятий в условиях цифровой экономики // Вестник ВГУИТ. 2021. Т. 83. № 4. С. 394–397. doi:10.20914/2310-1202-2021- 4-394-397

4. Али-Заде А.А. «Большие данные» и методология общественных наук / Али-Заде А.А. // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 8: Науковедение. Реферативный журнал. 2018. № 3. С. 37-53.

5.МАМЕДОВАН.А., СТАРОВЕРОВАО.В., ЕПИФАНОВА.М., ZHANG H., УРИНЦОВА.И. SOFTWARE SOLUTION FOR THE IMPLEMENTATION OF A PREDICTIVE ANALYTICS SYSTEM FOR INVESTMENT INSTRUMENTS // WSEAS TRANSACTIONS ON SYSTEMS AND CONTROL I. - 2023. - №18. - С. 18-25.

6. Русак Е.Г. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ДЕБИТОРСКОЙ И КРЕДИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ ЭКОНОМИКИ // Сборник материалов IV Международной научно-практической конференции. Дагестанский государственный университет народного хозяйства. - Махачкала: Общество с ограниченной ответственностью "АЛЕФ" (Махачкала), 2021. - С. 325-329.

7. Пашковский Дмитрий Александрович УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОРПОРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ // Известия СПбГЭУ. 2023. №3-1 (141). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-riskami-ustoychivogo-razvitiya-kak-faktor-povysheniya-effektivnosti-korporativnogo-upravleniya (дата обращения: 07.12.2025).