Статья: ЭКОНОМИКА ЗАМКНУТОГО ЦИКЛА: ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ УСТОЙЧИВЫХ БИЗНЕС-МОДЕЛЕЙ (2025)

Развитие цифровых технологий повышает потребность предприятий в интеграции автоматизированных систем управления (ERP), направленных на оптимизацию бизнес- процессов и снижение операционных затрат. Внедрение ERP-систем обеспечивает централизованный контроль ресурсов, автоматизацию учета, управление финансовыми потоками и прогнозирование спроса. Экономическая эффективность этих решений выражается в повышении производительности, снижении транзакционных издержек и улучшении управления цепочками поставок. В статье анализируются инвестиционные затраты на внедрение ERP, источники финансирования, ключевые выгоды для бизнеса и возможные риски. Рассматриваются перспективы развития ERP-систем с учетом технологических трендов, включая облачные вычисления, искусственный интеллект и интеграцию с интернетом вещей.

Статья рассматривает феномен совместного потребления как важный фактор, влияющий на развитие традиционных рынков. Совместное потребление, выражающееся в обмене товарами и услугами между потребителями через цифровые платформы, трансформирует бизнес- модели и потребительские практики. В исследовании анализируются основные направления воздействия этой модели на ключевые отрасли экономики, а также перспективы ее дальнейшего развития. Особое внимание уделяется вызовам, с которыми сталкиваются традиционные компании в условиях конкуренции с платформами совместного потребления, включая вопросы регулирования, безопасности и изменения потребительского поведения. Статья подчеркивает важность учета социальных, экологических и технологических аспектов при адаптации существующих рынков к новым условиям.

Современные экономические кризисы развиваются с высокой скоростью и сложностью, что требует новых методов прогнозирования и раннего выявления рисков. Использование технологий больших данных позволяет анализировать сложные экономические процессы в режиме реального времени, выявлять скрытые паттерны кризисов и предсказывать возможные макроэкономические потрясения. Применение машинного обучения, нейросетевых моделей и обработки высокочастотных финансовых данных значительно повышает точность прогнозирования кризисных сценариев, позволяя принимать упреждающие меры. В статье исследуется роль больших данных в выявлении нестабильности, рассматриваются основные источники информации, методы аналитики и ограничения алгоритмических предсказаний. Анализируются успешные примеры использования больших данных центральными банками и финансовыми регуляторами, а также перспективы интеграции предсказательных моделей в экономическую политику.

В статье исследуется влияние гига-экономики на экономический рост в условиях трансформации рынка труда. Проанализированы позитивные и негативные последствия распространения новых форм аварий, таких как работа через цифровые платформы и краткосрочные контракты. Выявлено, что гига-экономика обеспечивает обеспечение доступности рынка труда и гибкой занятости, однако одновременно влияет на нестабильность доходов и ограничивает доступ к гарантированным гарантиям. Гендерные и возрастные различия в условиях существования в гига-экономике приводят к формированию новой структуры формы. В статье предложены рекомендации по созданию эффективной системы социальной защиты для представителей гиг-экономики с целью минимизации негативных последствий для уязвимых групп населения.