Russian Federation
VAC 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
GRNTI 06.52 Экономическое развитие и рост. Прогнозир-ние и планирование экономики. Экономич. циклы и кризисы
GRNTI 06.61 Территориальная структура экономики. Региональная и городская экономика
GRNTI 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
GRNTI 65.01 Общие вопросы пищевой промышленности
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
GRNTI 83.01 Общие вопросы статистики
The article discusses aspects of business analysis of the Russian insurance market. The ability of enterprises and organizations to qualitatively analyze the external and internal environment in order to make management decisions necessary to improve efficiency and competitiveness is particularly important today. The situation is complicated by an overabundance of information about the external world due to the digital transformation of the global and national economy. The subject of business analysis is considered in the context of studying of the Russian insurance market, which plays an important role in the financial system of the national economy. It is assumed that a qualitative business analysis of the Russian insurance market should be based on the principles of reliability, objectivity, comparability, complexity, efficiency, visibility and target orientation. In order to improve the reliability, objectivity and comparability of the business analysis of the Russian insurance market, it is necessary to rely both on the official statistics data and on the administrative account data. Special attention in the analysis of the Russian insurance market is paid to the issues of complexity by maximizing the variability of the analysis tools used. It is proposed to use additional analytical sections and quantitative parameters. The importance of improving the efficiency and visibility of the business analysis of the Russian insurance market through the use of modern integrated software products that minimize the time and labor costs of accounting is emphasized. The possibilities of the Microsoft Power BI software product for business analysis of the Russian insurance market and advantages of its integration are analyzed. Based on the selected software product, it is proposed to use a number of visualizations that are necessary to increase the visibility of the achieved results. Groups of end users with examples of their target orientation and possible management situations in which the results of business analysis of the national insurance market can be used are analyzed. There is presented a conceptual diagram of business analysis of the insurance market in Russia describing the main stages from determining the purpose of the study to making decisions and implementing corrective actions
business analysis, insurance market, digitalization, information, end users, software product
Введение
Текущее состояние народного хозяйства России предполагает, что особую актуальность в настоящее время приобретает необходимость ускоренного развития в условиях дефицита ресурсов при негативном воздействии разнообразных факторов внешней и внутренней среды. В подобных условиях конкурентные преимущества получают те организации, которые способны объективно проанализировать информацию о текущем состоянии и принять взвешенные управленческие решения, направленные на повышение эффективности деятельности. В этой связи существенно возрастает роль бизнес-анализа (business analysis, business intelligence, BI) как сопровождающего элемента процесса разработки и принятия управленческих решений.
Актуальность бизнеса-анализа на современном этапе подчеркивается растущим объемом информации, генерируемой обществом в рамках бытовой и коммерческой активности, что обусловливает увеличивающееся значение цифровизации национальной экономики. Необходимость обработки значительных, зачастую неструктурированных и разрозненных объемов данных, хранящихся в различных цифровых источниках, является отличительной чертой бизнес-анализа. Если под анализом принято понимать универсальный инструмент формальной логики, повседневно используемый в человеческой деятельности, то бизнес-анализ требует более глубокого погружения в бизнес-процессы организации, что обусловливает необходимость исследования значительных объемов сведений и, как правило, построения соответствующей информационной системы.
Некоторое время назад организации ощущали дефицит сведений о состоянии внутренней и внешней среды, теперь же бизнес-сообщество сталкивается с переизбытком информации об окружающей действительности, что способствует демаркации бизнес-анализа как самостоятельного сегмента коммерческой деятельности и увеличению его роли в глобальной экономике. Если в 2012 г. мировой рынок бизнес-аналитики, по данным [1], оценивался в размере 13,8 млрд долл., то согласно [2] в 2016 г. оценка глобального рынка BI достигла 17,1 млрд долл., а прогноз 2021 г. составил 26,9 млрд долл. при среднегодовом темпе роста в размере 9,5 %. При этом доля российского рынка BI, по оценкам [3], определялась на уровне до 5 % от мирового.
Сложившаяся ситуация во многом объясняется активным использованием телекоммуникационных технологий, формированием больших данных, развитием искусственного интеллекта, интернета вещей и др. Поэтому особое место в бизнес-анализе приобретают инструменты, позволяющие выбрать значимые сведения из массива источников необработанной информации, определить взаимосвязь между ними, выявить глубинные взаимосвязи и построить сводные аналитические отчеты для принятий управленческих решений.
Одной из важных сфер практического применения бизнес-анализа является страховой рынок России. В контексте настоящего исследования страховой рынок измеряется объемными показателями страховых премий и выплат, являющимися одними из главных индикаторов деятельности страховой компании.
Страховой рынок является значимым структурным элементом национальной экономики: согласно [4, 5] в 2018 г. отношение страховых премий на рынке добровольного и обязательного страхования (без учета ОМС) и ВВП составило 1,4 %. Весомая роль страхования в финансовой сфере российской экономики в совокупности с многообразием форм и видов страховых взаимоотношений, значительным количеством конкурирующих участников рынка, наличием существенного объема информации об их деятельности предопределяет необходимость использования соответствующего инструментария для бизнес-анализа страхового рынка в целях выявления текущих тенденций и принятия управленческих решений.
Принципы бизнес-анализа страхового рынка
Качественный бизнес-анализ страхового рынка России должен основываться на следующих принципах:
- достоверности, т. е. истинности используемых сведений, правильности их сбора, обработки и обобщения;
- объективности, т. е. минимизации субъективности в контексте необходимости обеспечения достоверности;
- сопоставимости, т. е. обеспечения логически непротиворечивой сравнимости различных явлений, изучаемых в процессе бизнес-анализа;
- комплексности, т. е. обеспечения всестороннего изучения исследуемых явлений в различных аналитических разрезах по множеству абсолютных и относительных показателей;
- эффективности, т. е. максимизации выгоды от результатов бизнес-анализа по сравнению с временными и материальными ресурсами, необходимыми для его реализации;
- наглядности, т. е. обеспечения визуализации, доступной и понятной конечным пользователям результатов анализа;
- целевой ориентации, т. е. направленности на удовлетворение запросов конечных пользователей результатов исследований.
Далее необходимо рассмотреть возможность осуществления качественного бизнес-анализа страхового рынка России на основе принципов, указанных выше, в современных условиях.
Достоверность, объективность и сопоставимость бизнес-анализа страхового рынка
С позиции достоверности бизнес-анализ должен основываться на соответствующих источниках информации, главными из которых являются сведения о деятельности страховщика (представляются ежеквартально каждым страховщиком согласно Указанию Центрального Банка РФ от 04 апреля 2019 г. № 5119-У, код формы по ОКУД 0420162). Данные сведения аккумулируются и обрабатываются Центральным Банком РФ, который ежеквартально публикует как сводную информацию [6], так и исходные данные, поступающие от страховщиков [7].
Из преимуществ представляемой и публикуемой ЦБ РФ отчетности можно выделить открытость значительного массива бизнес-данных, а также обеспечение сопоставимости информации за счет поддержания относительной стабильности правил составления отчетов, набора контролируемых показателей и срезов данных.
К недостаткам отчетности ЦБ РФ, публикуемой в открытом доступе, можно отнести отсутствие исходных данных в табулированном виде для реализации OLAP-обработки: публикуемые данные либо уже агрегированы по определенному принципу (например, согласно [6] по видам страхования и регионам, но при этом лишены детализации по страхованию в разрезе юридических и физических лиц), либо являются исходными отчетами страховщиков, не обработанными вовсе (согласно [7]), но в то же время содержащими все поднадзорные показатели во всех возможных разрезах. Кроме этого, отчетность ЦБ РФ составляется по формальным признакам согласно нормативным документам, не всегда учитывающим особенности функционирования той или иной страховой организации.
В конечном счете, в целях повышения качества отчетности для максимизации достоверности анализа в источники информации могут быть включены данные управленческого учета при условии наличия у исследователя соответствующего доступа. Использование данных управленческого учета может повысить объективность анализа и обеспечить его сопоставимость в том случае, если недостатки отчетности характерны не для всех страховщиков и/или актуализированы в одном из сравниваемых периодов.
Таким образом, в целях полноценного соблюдения принципов достоверности, объективности и сопоставимости бизнес-анализ страхового рынка РФ должен основываться на официальной статистике ЦБ и дополняться данными управленческого учета отдельных организаций.
Комплексность бизнес-анализа страхового рынка: срезы и показатели аналитики
С позиции обеспечения комплексности бизнес-анализ страхового рынка России должен быть направлен на максимизацию количества аналитических срезов, в которых проводится исследование состояния изучаемых явлений. Исходная отчетность в открытом виде предполагает представление информации в разрезе субъектов федерации, страховых компаний, видов страхования и типов клиента в разрезе физических лиц (розничный блок), юридических лиц и индивидуальных предпринимателей (корпоративный блок) с возможностью их сопоставления в хронологических разрезах. Кроме этого, по определенным видам страхования (но без регионального разреза) представляется дополнительная детализация в разрезе клиентов, каналов продаж, клиентских групп, форм страховых взаимоотношений участников и рынка.
С нашей точки зрения, комплексность бизнес-анализа страхового рынка РФ может быть повышена за счет дополнения исходных разрезов производными срезами, в том числе:
- по уровню страховой организации, т. е. в разрезе как отдельных страховых компаний, так и страховых групп (имеет смысл для холдингов, бизнес которых разделен между несколькими юридическими лицами);
- профилю деятельности, т. е. с учетом / без учета отдельных сегментов бизнеса, являющихся для того или иного участника рынка непрофильными (например, для компаний, не имеющих лицензии на определенные виды страхования или рассматривающих те или иные страховые продукты менее важными);
- элементам организационной структуры, т. е. с учетом продуктовой специализации отдельных структурных подразделений страховой организации (например, разделение на корпоративное имущественное и личное страхование, розничные продажи ОСАГО и добровольных видов страхования, страхование жизни и т. д.);
- территориальному отношению, т. е. конкретизации географической иерархии субъекта федерации, исходя из его принадлежности к федеральному округу, городам федерального значения или по иному разделению, принятому на уровне той или иной организации;
- зоне влияния, т. е. закреплению за региональным подразделением страховой организации ответственности за работу в других регионах (например, при отсутствии полноценных структурных подразделений страховой организации во всех субъектах РФ);
- типу данных, т. е. включая / не включая данные управленческого учета той или иной страховой компании.
Исходные данные отчетности по страховому рынку России включают сведения о величине страховых премий, количестве договоров страхования, страховых выплат, количестве урегулированных и неурегулированных страховых случаев, страховой сумме. Данные показатели носят абсолютный характер, являясь обособленными характеристиками деятельности страховой организации. Преодоление изолированного характера абсолютных величин достигается путем их различных сопоставлений и соотнесений в рамках коэффициентного анализа. По нашему мнению, в целях бизнес-анализа страхового рынка России могут быть использованы следующие относительные показатели коэффициентного анализа согласно типологии, представленной в работе [8]:
- коэффициенты динамики, характеризующие хронологическое изменение показателей (например, темпы роста по сравнению с аналогичным периодом прошлого года / прошедшим отчетным периодом на основе базисного / цепного метода путем расчета накопленным / ненакопленным итогом);
- коэффициенты структуры (распределения), характеризующие удельный вес частей целого в общем объеме совокупности в том или ином аналитическом разрезе (например, доля компании на рынке, удельный вес обязательных видов страхования в регионе, доля ОСАГО физических лиц в страховом портфеле компании и т. д.); к этому же типу показателей можно отнести производные структурные показатели, в том числе индексы концентрации (CR-3, CR-5, CR-10 и т. д.), индекс Херфиндаля – Хиршмана и др.;
- коэффициенты координации, отражающие качественное соотношение разнородных показателей, имеющих разное экономическое содержание в различных математических комбинациях, но при этом общий источник происхождения (например, средняя премия, приходящаяся на 1 договор страхования, средняя выплата, приходящаяся на 1 страховой случай и т. д.);
- коэффициенты интенсивности, характеризующие соотношение разноименных абсолютных величин, имеющих различное экономическое содержание и/или происхождение (например, уровень выплат как соотношение страховых выплат и страховых премий);
- коэффициенты репрезентативности, характеризующие сопоставление однородных показателей, один из которых выбирается в качестве эталонного (например, в качестве эталона могут быть выбраны показатели лидера рынка или средние значения в том или ином сегменте, с которым сравниваются показатели других страховых организаций).
Необходимо обратить внимание, что в рамках бизнес-анализа также предполагается комбинированное использование коэффициентов структуры, координации, интенсивности, репрезентативности в динамике, что повышает комплексность исследования страхового рынка России. Также следует отметить, что абсолютные и относительные показатели, используемые для бизнес-анализа страхового рынка России, могут быть рассмотрены в контексте рангового сопоставления в рамках того или иного аналитического разреза.
Таким образом, для обеспечения комплексности бизнес-анализа необходимо использовать максимальное количество производных показателей и аналитических срезов, повышающих качество исследования страхового рынка России.
Обеспечение эффективности и наглядности бизнес-анализа страхового рынка
Как было отмечено выше, исходные данные о страховом рынке России, доступные в открытых источниках, недостаточно пригодны для немедленного использования в качестве материала для соответствующего бизнеса-анализа. Исходная информация ЦБ РФ наряду с данными управленческого учета отдельных страховых компаний требует особой обработки, которая при применении традиционных методов работы с данными может привести к высоким временным
и стоимостным затратам. Поэтому в целях обеспечения эффективности бизнес-анализа необходимо использование современных инструментов, позволяющих обрабатывать значительные массивы неструктурированной информации с минимальными трудовыми и временными затратами. Особенно актуальным обеспечение эффективности бизнес-анализа представляется в условиях цифровой трансформации, требующей значительных инвестиций [9, 10].
В настоящий момент на рынке средств бизнес-аналитики можно найти большое количество соответствующих программных продуктов (Qlik, Tableau, Power BI, Oracle BI и др.). С нашей точки зрения, среди указанных инструментов следует особо выделить Microsoft Power BI, являющийся универсальным программным продуктом с широким спектром возможностей для проведения качественного бизнес-анализа, в том числе:
- сбор данных из десятков источников информации, включая электронные таблицы, текстовые файлы, pdf-файлы, базы данных, ERP-системы, интернет-источники, облачные хранилища, веб-службы, социальные сети и т. д.;
- выполнение множества видов трансформаций данных, очищение от лишних данных, приведение к табулярному виду, пригодному для OLAP-обработки;
- создание сложных моделей, в рамках которых определяется взаимосвязь данных, полученных из различных источников;
- обеспечение расчета сложных аналитических показателей с использованием языка запросов DAX;
- визуализация результатов исследования, создание аналитических панелей индикаторов для мониторинга системы показателей (дашбордов);
- возможность качественного поиска ответа на вопросы пользователей, заданных на естественном языке;
- публикация результатов бизнес-анализа в различных источниках, в том числе в сети Интернет, с целью обеспечения доступа широкому кругу пользователей (при сохранении требуемого уровня конфиденциальности).
Указанный продукт поставляется конечному пользователю в различных конфигурациях, отличающихся функционалом и ценой. С нашей точки зрения, большинство задач, возникающих в рамках бизнес-анализа, в том числе при исследованиях страхового рынка, может быть решено в рамках бесплатной конфигурации Power BI Desktop. Очевидными преимуществами Power BI являются легкость в освоении без навыков в программировании, возможность конструирования не статичных, а интерактивных отчетов, которые могут быть развернуты как на персональном компьютере, так и мобильном устройстве конечного пользователя. Также следует отметить, что Power BI тесно интегрирован с другими продуктами MS Office, при этом ключевые компоненты Power BI уже встроены в функционал популярного процессора электронных таблиц MS Excel.
В конечном счете, результатом использования Power BI становится записанная программой последовательность действий по созданию модели данных, содержащей таблицу фактических сведений и справочных таблиц, включающих параметры управленческого учета (пример модели данных приведен на рис. 1).
Объединенные в модели данных сведения могут служить материалом для построения соответствующих визуализаций, обеспечивающих наглядность бизнес-анализа страхового рынка России. Для этого в среде Power BI возможно построение дашбордов, которые могут включать:
- карточки, содержащие информацию о совокупных значениях основных показателей развития как рынка в целом, так и отдельных страховых организаций;
- таблицы, содержащие информацию о показателях и их изменениях в территориальном, продуктовом, организационном, клиентском и других аналитических разрезах;
- матрицы, содержащие распределение страховых сегментов по доле рынка и убыточности;
- нормированные линейчатые диаграммы, содержащие сравнение структур портфелей страховых организаций;
- гистограммы, содержащие сравнение показателей страховой организации как в отчетном периоде по сравнению с базовым, так и с ее конкурентами в определенном периоде;
- каскадные диаграммы («водопады»), содержащие анализ структуры прироста показателей в отчетном периоде по сравнению с базовым;
- фоновые картограммы (хороплеты), содержащие информацию об аналитических показателях в проекции на географической карте России;
- управляющие элементы, содержащие срезы, фильтры, выпадающие списки, переключатели, кнопки и т. д.
Рис. 1. Пример модели данных бизнес-анализа страхового рынка России
Помимо указанных элементов в целях повышения наглядности могут быть использованы и другие средства визуализации, направленные на способствование принятию управленческих решений по результатам бизнес-анализа. На рис. 2 представлен образец дашборда для бизнес-анализа страхового рынка на примере крупной страховой организации РФ.
Рис. 2. Пример дашборда для бизнес-анализа страхового рынка России
Таким образом, в целях повышения эффективности бизнес-анализа страхового рынка России следует использовать современные программные продукты, среди которых, по нашему мнению, особое место занимает Microsoft Power BI, предоставляющий широкие аналитические возможности для обработки значительных объемов неструктурированной информации и ее визуализации с минимальными трудовыми и временными затратами.
Целевая ориентация бизнес-анализа страхового рынка
В рамках бизнес-анализа целевая ориентация существенно зависит от конечных пользователей, которые могут быть заинтересованы в различных результатах. Следует отметить, что вариативность использования результатов и многообразие конечных пользователей бизнес-анализа страхового рынка России будет также определяться степенью обеспечения достоверности, объективности, сопоставимости, комплексности, эффективности и наглядности, достигаемых аналитиком при разработке аналитической отчетности.
С позиции целевой ориентации следует выделить различные группы конечных пользователей результатов бизнес-анализа страхового рынка, к которым следует отнести:
- органы государственной власти (например, анализ структурных показателей страхового рынка необходим для мониторинга соблюдения антимонопольного законодательства);
- средства массовой информации (например, ранговый анализ сборов на рынке того или иного вида страхования может послужить материалом для пресс-релиза);
- руководство страховых компаний (например, для принятия управленческих решений по результатам анализа).
С позиции руководителей на различных уровнях иерархии результаты бизнес-анализа страхового рынка могут быть использованы при принятии различных решений, в том числе:
- по определению направлений развития бизнеса (например, на основе данных о емкости рынка, объемах и убыточности конкурентов);
- по планированию целевых показателей (например, на основе данных о ретроспективных, текущих, ожидаемых и/или планируемых долях и месте страховой компании на рынке того или иного вида страхования в том или ином регионе);
- по дополнительной мотивации для сотрудников филиалов (например, на основе данных о динамике доли и места на рынке, снижению убыточности деятельности ниже среднерыночного показателя);
- по кадровым перемещениям внутренних и внешних кандидатов (например, успешность кандидата, работавшего ранее в другой страховой компании и претендующего на должность топ-менеджера, может быть оценена по ретроспективным данным его прежней работы).
Таким образом, бизнес-анализ страхового рынка России при соблюдении качественных требований по обеспечению достоверности, объективности, сопоставимости, комплексности, эффективности и наглядности может способствовать удовлетворению различных потребностей широкого круга конечных пользователей, достижению их целей и принятию решений.
Этапы бизнес-анализа страхового рынка России
Соблюдение обозначенных выше принципов позволит обеспечить проведение качественного бизнес-анализа. Этапы бизнес-анализа страхового рынка России с использованием Power BI представлены на рис. 3.
Рис. 3. Этапы бизнес-анализа страхового рынка России с использованием Power BI
На первом этапе бизнес-анализа страхового рынка России определяются его цели, которые зависят от конечных пользователей, их запросов и проблем. После этого осуществляется сбор информации ЦБ РФ (на основе [5, 6]). Затем подготавливаются данные управленческого учета организации, которые дополняют официальную статистическую информацию. Трансформация и загрузка данных осуществляется при помощи ETL-процедур.
В дальнейшем осуществляется построение модели данных, в которой различные табличные данные, генерируемые в результате трансформации и загрузки исходных данных, объединяются в единую систему. После этого на основе языка DAX прописываются формулы расчета количественных показателей и коэффициентов (мер). Затем происходит построение визуализаций, отражающих результаты бизнес-анализа, которые после этого доводятся до конечных пользователей либо путем физической передачи (файла отчета, распечатанных копий), либо путем его публикации с использованием интернет-технологий при сохранении необходимого уровня конфиденциальности.
В результате интерпретации выполненного бизнес-анализа конечным пользователем разрабатываются управленческие решения и осуществляются корректирующие воздействия, результаты которых могут быть оценены в последующем бизнес-анализе, что формирует регулярный аналитический цикл. Следует отметить, что заложенный в Power BI алгоритм позволяет записывать действия при подготовке отчета, поэтому при сохранении параметров и требований конечных пользователей к отчету при актуализации фактических данных ЦБ РФ разработчику отчета достаточно получить данные управленческого учета и обновить модуль отчета.
Заключение
Таким образом, в целях полноценного соблюдения принципов достоверности, объективности и сопоставимости бизнес-анализ страхового рынка РФ должен основываться на официальной статистике и дополняться данными управленческого учета отдельных организаций. Для обеспечения комплексности необходимо использовать максимальное количество производных показателей и аналитических срезов, повышающих качество исследования. В целях повышения эффективности бизнес-анализа следует использовать современные программные продукты, среди которых особое место занимает Microsoft Power BI, предоставляющий широкие аналитические возможности для обработки значительных объемов неструктурированной информации и ее визуализации с минимальными трудовыми и временными затратами.
Представленный инструментарий может быть использован для качественного бизнес-анализа страхового рынка России, а соответствующие результаты, полученные при использовании описанных инструментов, будут способствовать принятию обоснованных и эффективных управленческих решений.
1. Mirovoj rynok BI: yasnost' otsutstvuet [Global BI market: no clarity]. Available at: https://www.cnews.ru/reviews/rynok_bi_v_rossii_2013/articles/mirovoj_rynok_bi_ yasnost_otsutstvuet (accessed: 29.01.2020).
2. Business Intelligence Market worth 26.88 Billion USD by 2021. Konsaltingovaya kompaniya «MarketsAndMarkets». Available at: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/social-business-intelligence-bi-market-1048.html (accessed: 29.01.2020).
3. Kak budet razvivat'sya rynok BI v Rossii [How BI market develops in Russia]. Available at: https://iot.ru/promyshlennost/kak-budet-razvivatsya-rynok-bi-v-rossii (accessed: 29.01.2020).
4. Valovoj vnutrennij produkt. Godovye dannye [Gross domestic product. Annual figures]. Federal'naya sluzhba gosudarstvennoj statistiki. Available at: https://gks.ru/storage/mediabank/tab1(1).htm (accessed: 25.01.2020).
5. Strahovye premii (vznosy), sobrannye strahovymi organizaciyami [Insurance premiums (contributions) collected by insurance organizations]. Edinaya mezhvedomstvennaya informacionno-statisticheskaya sistema (EMISS). Available at: https://fedstat.ru/indicator/31496 (accessed: 25.01.2020).
6. Sub"ekty strahovogo dela: statisticheskie pokazateli i informaciya ob otdel'nyh sub"ektah strahovogo dela [Subjects of insurance business: statistical indicators and information about individual subjects of insurance business]. Central'nyj Bank Rossii. Available at: https://cbr.ru/finmarket/supervision/sv_insurance/ (accessed: 26.01.2020).
7. Dannye otchetnosti po otdel'nym strahovshchikam [Reporting data for individual insurers]. Central'nyj Bank Rossii. Available at: http://www.cbr.ru/finmarket/account/account_repor_insure/information_ssd/report_individual_ssd/report_individual_ins/ (accessed: 26.01.2020).
8. Kushner A. A., Kushner M. A. Metody issledovanij v menedzhmente: uchebnoe posobie [Research methods in management: teaching guide]. Astrahan', Izd-vo AGTU, 2019. 96 p.
9. Karlina E. P., Alekseeva V. V., Rakisheva A. K. Osobennosti upravleniya investiciyami v usloviyah cifrovoj ekonomiki [Features of investment management in digital economy]. Nauka i praktika – 2019: materialy Vserossijskoj mezhdisciplinarnoj nauchnoj konferencii (Astrahan', 21–26 oktyabrya 2019 g.). Astrahan', Izd-vo AGTU, 2019. Rezhim dostupa: 1 CD-disk. № gos. registracii 0322000403. Available at: http://www.astu.org/Content/Page/5833 (accessed: 30.01.2020).
10. Shendo M. V., Sviridova E. V. Tekhnologii cifrovoj ekonomiki kak instrumenty povysheniya kachestva zhizni, effektivnosti biznesa i gosudarstvennogo upravleniya [Digital economy technologies as tools for improving quality of life, business performance and public administration]. Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Ekonomika, 2019, no. 4, pp. 29-36.
