Результаты поиска по \"развитие сегмента\". Развитие отдельных сегментов отрасли информационных технологий Принципы сегментирования на рынке потребительских товаров

Реферат *

410руб.

Описание

ориг от 60 ...

Введение

Субъект в крупном бизнесе - это лицо, принимающее активное участие в деловых отношениях. Оно является носителем прав и ответственности. В современном бизнесе все его субъекты связаны системой обмена благами. Связующими звеньями этой системы выступают разного рода рынки.
В секторе торговли работает около 30 % крупных предприятий РФ, на которых трудятся свыше 3 млн. человек. В России имеется несколько крупных компаний, поставляющих на рынок различную торговую продукцию. К титанам крупного торгового бизнеса относятся ЗАО Тандер, Монетка, Матрица и другие.

Фрагмент работы для ознакомления

"Эксперт-200" - это основа их успеха. И для них отнюдь не безразличны тенденции развития крупных компаний.Внешне эти тенденции выглядят довольно странно. Нынешний рейтинг очень напоминает рейтинги 1997-го и 2001 годов. Во-первых, его отличает крайне высокая стабильность. Столь слабые структурные сдвиги имели место лишь накануне кризиса. Во-вторых, вновь выросла доля сырьевых отраслей, прежде всего нефтегазовых компаний. То есть мы вернулись. В лучшем случае на два года назад, в худшем - мы на пороге кризиса.К счастью, внешняя схожесть обусловлена принципиально иными причинами. Единственное, с чем сложно спорить, так это с резко выросшей стабильностью рейтинга, которая, прежде всего, отражает сложившийся статус-кво в нынешнем составе олигархов. Однако вновь всплывший вопрос о справедливости залоговых продаж с молотка и инвестконкурсов может серьезно нарушить это равновесие уже в ближайшее время. Новичков среди двухсот крупнейших - 31 (15,5%), в то время как в прошлом году - 49 (25%). Порядок следования компаний в списке изменился еще меньше. Коэффициент ранговой корреляции (значение "1" соответствует полному совпадению списков, "-1" - обратный порядок) имеет рекордное значение - 0,831 против 0,767 в 2012 году, 0,744 в 2011-м и 0,8 - в 1998 году. Двадцатка крупнейших практически не претерпела изменений. С 21-го на 18-е место продвинулся Новолипецкий металлургический комбинат, соответственно, с 18-го на 21-е место ушла "Башнефть". Первая шестерка вообще не шелохнулась. Счет прошлогодний: 19:1 в пользу сырьевиков. Единственная несырьевая копания - тот же АвтоВАЗ, переместившийся с 8-й на 9-ю позицию.А вот что касается сырьевиков, то здесь не все однозначно. С большой степенью уверенности можно утверждать, что увеличение их доли обусловлено лишь текущей конъюнктурой. Среднесрочная же тенденция - экспансия обрабатывающих отраслей.Представительство сырьевых компаний в рейтинге выросло с 70 до 77 Сокращение удельного веса сырьевых отраслей в суммарном объеме реализации "Эксперт-200", наблюдавшееся в предшествующие два года, тоже, казалось бы, прекратилось. Сейчас он составляет 79,5% (рост на 0,9 пункта) против 78,6% в 2012 годуОднако, во-первых, в 2010-2012 годах доля сырьевых отраслей все же была выше - 81% и 80,6% соответственно (а их представительство в рейтинге составляло 90 и 88 компаний). Во-вторых, рост доли сырьевиков сейчас в значительной степени обусловлен подъемом мировых цен на нефть и металлы. Если исключить этот фактор, то роста сырьевого сектора уже не наблюдается. Наконец, в-третьих, из 31 новичка 18 (58,1%) представляют обрабатывающие отрасли. Четыре из них являются машиностроительными предприятиямиВ их числе производители высокотехнологичной продукции для авиации - корпорация "Аэрокосмическое оборудование" (в ее состав входит ОАО "Пирометр", занимавшее в прошлом рейтинге 125-е место) и Чебоксарское научно-производственное приборостроительное предприятие "Элара". В состав Европейской подшипниковой корпорации (обеспечивает около 35% российского производства подшипников) входит одно из ведущих предприятий данного сегмента отечественного машиностроения - ОАО "Московский подшипник" (ГПЗ-1). Пищевая промышленность делегировала пять компаний, среди которых носители известных брэндов - "Данон", "Эрманн", мясокомбинат "Клинский". С семи до девяти увеличила число фигурантов рейтинга табачная промышленность (появились "Ротманс-Нево" и "Праймери Дон"). Участником "Эксперт-200" стала крупная лесопромышленная группа "титан", владелец Архангельского ЦБК (89-е место в прошлогоднем рейтинге).Еще один фактор, свидетельствующий о новом состоянии крупного бизнеса, - тенденция к снижению концентрации. Правда, формальные показатели свидетельствуют об обратном. Децильный коэффициент дифференциации - доля первого дециля, то есть первой двадцатки компаний, по отношению к последнему - увеличивается четыре года подряд: с 55 в 2000 году до 59,9 в этом. Но еще в 2012 году мы констатировали, что первая двадцатка стала равномернее. Так, четырехкратный разрыв между объемом реализации первой и третьей организации рейтинга, имевший место в середине 90-х годов, к 2012 году сократился до 1,4. Сейчас он составил 1,3.Вторая двадцатка не отрывается столь сильно от первой, как это было еще три-четыре года назад. Правда, удельный вес второй двадцатки несколько сократился (9,9% против 11% в прошлом году). Но это в значительной степени является конъюнктурным колебанием. Важнее то, что основу второго эшелона, как и в прошлом году, составляют фирмы обрабатывающих отраслей.

Список литературы

Список использованной литературы

1. Григорьев Н.О. Регулирование экономики // Компьютер в бухгалтерском учете и аудите. - 2012. -№ 12. -С. 2-4.
2. Дмитров Р.П. Государство и экономика Мн.: ПКФ “Экаунт”, - 2013. - С.150.
3. Егоров А.В. Экономика государства российского - Мн.: ПКФ “Экаунт”, - 2014. - С.310.
4. Ерофеев К.А. Экономическое развитие современной России. // Вестник ГНК РБ. – 2012. - №16. – С.5-15.
5. Калябина Т.К Государство и торговля. ГНК РБ. – 2013. - №16. – С.50-55
6. Литвинов А.Б. Эффективность управления государством Вестник ГНК РБ. – 2012. - №6. – С.54-55
7. Маклаков А.Г. Экономика // Вестник ГНК РБ. – 2011. - №1. – С.7-15.
8. Маркосов Н.В. Экономическая теория // ФИНАНСЫ. - 2013. -№ 18 С.4-8
9. Яковлев А.А. Экономика России. // ФИНАНСЫ. - 2012. -№ 8 С.40-42
10. Ярошенко П.А. Внешняя экономика страны Мн.: БГЭУ, - 2012. -87 с.

Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.

* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.

Сегментация — история развития методов

Сегментации в любом учебнике по маркетингу посвящена, как минимум отдельная глава. Но было время, когда маркетологи не имели представления о сегментации. В этой статье мы проследим историю развития такого важного для маркетолога инструмента как сегментация. Статья не претендует на научность, возможно, кто-то выделит другие ключевые статьи по сегментации – пишите, комментарии открыты.

Вспомним определение.

Сегмент рынка – это совокупность потребителей с набором сходных характеристик и требований к товару и услугам, схожим образом реагирующих на маркетинговые мероприятия.

Главное, в сегментации – понимание, что характеристики покупателей различны, но можно выделить схожие по характеристикам группы и направить свои усилия в продажах на наиболее привлекательные из них.

Сегментация в начале XX века

Руководители отдельных компаний начали принимать во внимание различия в предпочтениях потребителей ещё в перовой трети прошлого века. Например General Motors, под руководством Альфреда Слоуна сделал ставку на выпуск пяти марок автомобилей с разным соотношением цены и качества, рассчитанных на покупателей с различными доходами и вкусами: «шевроле», «понтиак», «бьюик», «олдсмобил» и «кадиллак». Но такой подход использовало мало компаний.

Для целей рекламы изучались модели принятия решений в различных группах потребителей. В 1924 году Пол Черингтон (Paul Terry Cherington, 1876–1943) - самый старший из первого поколения исследователей общественного мнения разработал типологию домохозяйств ‘ABCD’; первый инструмент для определения типа потребителя. (Cherington P.T. 1924, ‘Statistics in Market Research’, Annals of the American Academy of Political and Social Science, 115: pp. 130-5.). Но ориентация на отдельные группы потребителей оставалась уделом компаний, столкнувшихся с сильной конкуренцией.

На этапе перехода к концепции традиционного маркетинга проблема повышения конкурентоспособности встала уже перед многими компаниями, поскольку к середине 1950-х годов из-за насыщения рынка стал ощущаться спад продаж, а количество компаний, выпускающих похожую продукцию, значительно возросло. Значительное внимание стало уделяться поведению потребителей. Ориентируясь на удовлетворение потребностей потребителей, компании стали выпускать различные модификации продукции. Это, в свою очередь, потребовало оценки перспектив продаж и выбора, на кого из потребителей в первую очередь будет ориентирована продукция. В результате компании стали разбивать всех потребителей на группы, чтобы оценить их привлекательность. Это и стало началом массового применения на практике сегментации. Ф. Котлер назвал этот период, как этап формирования понятия «сегментирование рынка».

Оставалось провести исследования и предложить компаниям новые инструменты маркетинга.

1956 — Понятие «сегментирование рынка» (Уэнделл Смит)

Первым, кто ввел понятие «сегментирование рынка» был Уэнделл Смит (Wendell R. Smith). В 1956 году, в Journal of Marketing, он опубликовал статью «Дифференциация продукции и сегментация рынка как альтернативные маркетинговые стратегии».

Профессор Wendell R. Smith

Предпосылками сегментации он называл разнообразие, присущее различным рынкам, причиной которого являются:

• Вариации в оборудовании, используемом при производстве, а также методов или процессов у разных производителях аналогичных продуктов.
• Имеющиеся различия в дизайне продукта и его характеристиках.
• Различия в оценках производителей потребителями, связанных с ценой на товар.
• Цвет, Материал, или Размер упаковки.

Эти и другие факторы приводят к отличиям в продукции отрасли. В результате, продавцы рекламируют отличия в продуктах, для того, чтобы получить лучший отклик от покупателей, для которых эти характеристики являются предпочтительными.

Смит обращал внимание на то, что дополнительный доход, полученный вследствие проведения сегментирования, должен превышать затраченные на это средства.

Wendell R. Smith Product Differentiation and Market Segmentation as Alternative Marketing Strategies // Journal of Marketing. – July 1956. – 20 (3). – pp. 3-8

1958 – Основы теории сегментации (Пьер Мартино)

В 1958 году Пьер Мартино ученый из чикагского университета публикует свой взгляд на идею сегментирования. В своей статье «Социальные классы и структура расходов» он рассматривает, каким образом представители различных социальных групп воспринимают окружающий мир. Вывод, к которому он пришел – поведение покупателя и то, как он тратит деньги, определяется его принадлежностью к определенной социальной группе. С этим же связаны также его лояльность торговой марке и готовность к тратам или экономии. В связи с этими различиями продавцам необходимы различные способы воздействия на покупателей, относящихся к различным социальным группам.

Таким образом, Уэнделл Смит и Пьер Мартино, заложили основы сегментации, хотя подходы их различались. В основу сегментации на данном этапе был положен образ жизни потребителей. К этому периоду развития маркетинга большинству производителей стала очевидной необходимость сегментирования рынка для успешной работы компании.

Основное внимание в исследованиях начала 60-х уделялось поиску переменных, на основании которых можно проводить сегментацию потребителей. В последующее годы ученые работали над тем, чтобы понять мотивы потребления продуктов различными социальными группами, а также особенности поведения потребителей с различными психографическими характеристиками. Это направление можно рассматривать, как исследования в области поведения потребителей. Можно выделить следующие направления исследований по данной тематике: личностные ценности, индивидуальные черты личности, социальные классы, стадии жизни семьи, новаторство и консерватизм и т.д.

1960 – базовые критерии сегментации (Копонен Артур).

Прежде всего, направления исследования охватывали наиболее простые характеристики потребителей, которые легко поддаются измерению. Как следствие, используя данные характеристики, как факторы сегментации относительно легко можно рассчитать объем сегмента.

Результаты одного из первых исследований по влиянию базовых характеристик потребителя на его поведение в 1960 году опубликовал Артур Копонен (Artur Koponen) в статье Личностные особенности покупателей (“Personality characteristics of purchasers”), опубликованной в журнале Advertising Research.

В своей работе Копонен использовал тест «Список личных предпочтений Эдвардса». На основе анкетирования почти 9 тысяч потребителей, он показал, что предпочтения к тем иным брендам значительно коррелируют с возрастом, доходами, и географическим расположением потребителя.

Отчасти выбор этих факторов связан с тем, что они легче поддаются измерению. Соответственно, легче оценить объем сегмента.

Koponen A. “Personality characteristics of purchasers”. Advertising Research, Vol 1, 1960, 6-12).

Географическая и демографическая сегментация.

Географическая сегментация основана на предположении, что потребители, проживающие в разных географических и климатических условиях, имеют различные требования к свойствам товара и отличаются покупательским поведением.

Как правило, изменения в потребностях, желаниях и интенсивности потребления тесно связаны с демографическими переменными, поэтому демографические факторы в первую очередь учитываются при сегментации потребителей.

Сегментирование по географическому принципу — разбивка рынка на географические единицы: государства, регионы, округа, города и т.п.

Сегментирование по демографическому принципу — сегментирование рынка на основе пола, возраста, уровня доходов, образования, религиозных убеждений и других демографических переменных.

1962 – Сегментация потребителей по отношению к инновациям (Э. Роджерс)

Диффузия инноваций по Э. Роджерсу

В своей книге «Диффузия инноваций» (Diffusion of innovations) Эверетт Роджерс привел результаты исследования, по итогам которого разделил потенциальных потребителей на сегменты в соответствие со временем восприятия нового продукта. Роджерс выделил категории потребителей по-разному относящихся к инновациям. Он предложил разделить потенциальных потребителей на пять категорий в порядке принятия инноваций. Категории (сегменты) потенциальных потребителей по отношению к инновациям, по Э. Роджерсу: новаторы, ранние последователи, раннее большинство, позднее большинство, отстающие.

В результате исследования было показано, что рост продаж новых продуктов связан с постепенным включением в покупки потребителей из выделенных сегментов.

1964 – Сегментация и лояльность к брендам (И. Фарлей)

Фарлей попытался выделить сегменты домохозяйств, склонных к более лояльному потребительскому поведению, предположив, что количество времени и усилий, которые покупатели склонны тратить на поиск лучшего товара в данном классе, определяется выгодами, которые такой поиск может принести. Последние же положительно зависят от объема спроса индивида на данный товар. Основная выгода, к которой может привести поиск, состоит в более низкой цене.

Основные выводы исследования Фарлея

• положительная зависимость между лояльностью и объемом покупок.
• домохозяйства с более высоким уровнем дохода менее лояльны к брендам
• Размер семьи не имеет систематической связи с лояльностью.

Несмотря на противоречивые результаты и существенные методологические недостатки, анализ Фарлея вызвал большой резонанс и был положен в основу целого ряда более поздних работ.

Сегментация рынка (СР) – это разделение целевой аудитории (ЦА) на группы. В каждую из групп входят потребители с одинаковыми характеристиками и потребностями. Нужно это при формировании маркетинговой стратегии. Позволяет увидеть потребности всех групп потребителей и удовлетворить их.

Что означает сегментация рынка

Компания при производстве и реализации продукции может ориентироваться как на все сегменты, так и на отдельные группы потребителей. Сегментация позволяет организации определить свое место на рынке. Основная ее цель – повышение продаж продукции, ориентация на различных потребителей при разработке товара.

Сегментация подразделяется на два этапа:

1. Макросегментирование . На этом этапе определяется рынок, на котором будет реализован продукт.
2. Микросегментирование . Внутри определенного рынка определяются сегменты потребителей. То есть проводится поиск небольших участков рынка для формирования эффективной маркетинговой стратегии.

Работа с небольшими группами потребителей позволяет отыскать более тонкие маркетинговые инструменты.

Цели сегментации рынка

Сегментация рынка – инструмент, который не стоит игнорировать. Эффективность его очень высока. Рассмотрим цели сегментации рынка:

• Разработка товара на основании нужд целевой аудитории.
• Удовлетворение потребностей потребителя.
• Формирование конкурентных преимуществ.
• Ориентация маркетинговой стратегии на действительного потребителя.
• Формирование научно-технической базы на основании имеющихся запросов.
• Переход на узкий сегмент с низкой конкуренцией.
• Ориентация на потребителя.

Сегментация рынка – это инструмент, который подходит как для малой, так и для большой компании.

Этапы сегментации

Точность сегментации – это принципиальный момент. От этого зависит степень эффективности маркетинговой стратегии. Если группы потребителей будут определены неправильно, невозможно будет подобрать адекватный метод повышения продаж. Рассмотрим этапы сегментации рынка:

1. Исследование рыночных ресурсов компании.
2. Формирование критериев сегментации.
3. Сегментация.
4. Исследование рынка.
5. Формирование стратегии поведения компании в рыночных условиях.
6. Подбор конкретных сегментов рынка.
7. Позиционирование продукции.
8. Формирование маркетинговой стратегии.
9. Организация работы компании на новом сегменте.

На ступени предварительной сегментации изучается максимальное число подходящих сегментов рынка. На ступени окончательной сегментации исследуется ограниченное число сегментов, в которых планируется продолжать работу.

Выбор определенного сегмента

Как правило, компания специализируется на 1-2 сегменте. Большее количество сегментов выбирать не рекомендуется. Это снизит адресность продаж. После того как сегмент выбран, возможны 5 вариантов действий:

1. Концентрация на одном сегменте.
2. Работа над удовлетворением одной потребности, характерной для всех групп потребителей.
3. Работа над удовлетворением всех потребностей в рамках одной группы.
4. Концентрация на нескольких сегментов.
5. Удовлетворение потребностей представителей всего рынка.

ВНИМАНИЕ! Самый эффективный метод маркетинга – сосредоточение на одной группе.

Критерии сегментирования рынка

Критерии сегментации – это показатели, позволяющие определить разумность выбора определенной группы. С их помощью можно обосновать маркетинговую стратегию. Рассмотрим основные критерии, а также их характеристики:

• Дифференцированность обратной реакции потребителей . Представители каждой группы должны реагировать на предлагаемый продух похожим образом.
• Достаточность . Определяется объем продукции, который может быть продан в рамках заданного временного периода. При этом во внимание принимаются такие показатели, как количество потребителей и площадь выбранного сегмента.
• Доступность . Определяются ресурсы для расширения площади реализации продукции.
• Измеримость . Наличие ресурсов для исследования размера сегмента.
• Существенность . Каждая группа анализируется на предмет того, может ли она рассматриваться в качестве сегмента.
• Совместимость . Проверяется степень совместимости сегмента с рынком, захваченным конкурентами.
• Прибыльность . Определяется доходность работы с выбранной группой.
• Конкуренция . Анализируется уровень конкуренции.

Для анализа можно выбрать все или несколько критериев.

Признаки сегментации рынка

Выделяют следующие признаки сегментации:

• Географический . Рынок разделяется по географическим признакам. То есть компания выбирает, в какой географической области будет реализовываться продукция. При этом учитывается климат этой области, плотность населения, особенности потребителей. К примеру, не имеет смысла рассчитывать на большой спрос в том случае, если теплые куртки продаются в областях с очень теплым климатом.
• Демографический . Представители ЦА разделяются на группы по следующим признакам: пол, возраст, семейный статус, уровень доходов, образование и прочее.
• Психографический . Группа классифицируется на основании следующих признаков: образ жизни, статус, личностные особенности. Возможно осуществление сегментации на основании типов личности. К примеру, потребители делятся на интровертов и экстравертов. В зависимости от типа личности подбирается оптимальный способ воздействия на потребителя.
• Потребительские мотивы . На этом этапе определяются предпочтения потребителей, расстановка приоритетов при совершении покупки. Желательно определить систему ценностей ЦА.
• Поведенческий . Анализируется фактическое поведение покупателя. К примеру, определяются объемы покупок, которые делаются потребителем. Рассчитываются показатели лояльности.

Перечисленные признаки позволяют разделить имеющуюся ЦА на группы.

Стратегии развития с учетом сегментации рынка

На основании сегментации рынка определяется дальнейшая стратегия развития. Можно подобрать одну из следующих стратегий:

• Унифицированная . В этом случае сегментация практически не играет роли. Рекламная стратегия будет однородной. При разработке и реализации продукта ориентируются на самые общие черты потребителя. Данная стратегия актуальна для тех случаев, когда товар не имеет отличительных признаков.
• Дифференцированная . Под каждую группу потребителей подбирается конкретный товар. Отличительными чертами этого метода является более высокая вероятность совершения покупки, более высокая стоимость товара.
• Концентрированная . Выбираются несколько групп потребителей, и все усилия компании концентрируются именно на них. Отличия этой стратегии: повышенный потенциал рынка, престижность продукции, обеспечение повышенной рентабельности производства. Стратегия подходит для узкоспециализированных производств.
• Атомизация . ЦА разбивается на мельчайшие единицы. Предел деления – индивидуальный потребитель. Данная стратегия имеет смысл при продаже дорогостоящей продукции.

Выбор стратегии зависит от особенностей компании и самого продукта.

Пример сегментации рынка

Компания занимается производством протеиновых коктейлей. Сегментация проводится с целью увеличения продаж. Методом исследования определяются группы, которые приобретают продукцию. Это:

• Женщины, желающие похудеть.
• Женщины, старающиеся набрать мышечную массу.
• Профессиональные бодибилдеры.

Компания совсем небольшая, а потому она подвержена конкуренции. Для сокращения конкуренции принимается решение о выборе одной группы. В данном случае этой группой будут профессиональные бодибилдеры. Выбор обусловлен тем, что эта группа нуждается в качественном спортивном питании, однако мало производителей ориентированы именно на профессиональных спортсменов. Продукция адаптируется под нужды конкретной группы.

Человеческая цивилизация находится в стадии перехода от индустриально-рыночной к информационно-сетевой экономике , к всеобщей информационно-сетевой универсализации и глобализации, которую можно назвать эпохой глобального информационно-сетевого, био-квантового общества. В современных условиях началась новая информационно-технологическая нейро-сетевая эпоха, которая ведет к формированию интегративной мегасети «Нейронет», технологическим ядром которой являются глобальные, сетевые, гибридные, компьютерно-социо-нейро-морфные интерфейсы. Ядро промышленной тенденции составляет сетизация, цифрофикация и киберофикация промышленности, промышленный интернет, роботизация, 3-D проектирование, печать и дизайн. Цифровые технологии рассматриваются как могучий ускоритель роста производительности мировой промышленности .

Под влиянием новейшей энейро-сетевой, нано-био-технологической эпохи идет активное формирование качественно новой энейро-сетевой экономики. Динамично развертывающаяся в настоящее время во всем мире новейшая энейро-сетевая технологическая тенденция приводит к трансформации структуры традиционной экономики, к качественной трансформации всех сфер и сторон жизни, изменению содержания всей многообразной системы отношений современного человеческого общества.

Передовые нейро-сетевые технологии призваны обеспечить победу в усиливающейся гиперконкурентной борьбе. С наступлением информационно-сетевой эпохи на смену старой индустриально-рыночной парадигме должна прийти новая информационно-сетевая парадигма программируемого развития человеческого общества. На смену старой экономической теории «экономикс», которая описывала закономерности индустриально-рыночной эпохи, должна прийти новая метадисциплина «электронная нейро-сетевая экономика» — теория «энейроэкономикс», адекватно описывающая и объясняющая новым реалиям информационно-сетевой эпохи .

Технологической базой нано-био-технологического уклада является нейро-технологическая платформа «Нейронет», которая представляет глобальную нейро-сеть нового поколения на основе интегративных нейро-компьютерных сетей и социо-нейро-морфных интерфейсов. Бурно развивающаяся глобальная нейро-компьютерная сеть «НейроИнтернет», имеющая сетевые социо-нейро-морфные характеристики, качественно трансформирует характер и содержание отношений и связей между людьми в современном информационно-сетевом обществе.

Электронная нейро-сетевая экономика (энейро-сетевая экономика)»: сущность понятия

В условиях динамичного развития информационных нейро-сетевых технологий возникает новое качество экономики, которая может быть названа «Электронная нейро-сетевая экономика (энейро-сетевая экономика)», для которой характерно появление целого ряда новых закономерностей, механизмов функционирования и регулирования и возникновения качественно новых нейро-сетевых процессов, продуктов, услуг и эффектов.

Энейро-сетевая экономика представляет собой глобальную электронно-сетевую, социо-нейро-морфную экономическую систему, имеющую интегративную, сложно организованную распределенную, многоуровневую структурно-функциональную организацию, институциональная матрица которой включает интегративно-сетевые многоуровневые (нано-, микро-, мезо-, макро- и мега-) сообщества производителей, потребителей, посредников и управленцев, а также институты планирования, координации, регулирования и контроля, обеспечивающие получение многообразных энейро-сетевых эффектов, реализацию гиперконкурентных преимуществ и защиту прав на новые энейро-сетевые объекты интеллектуально-сетевой собственности .

В процессе развития нового уклада и распространения нейро-нано-сетевых технологий появляются новые виды сетевой деятельности и формируются принципиально новые инновационно-технологические ниши и кластеры: нейро-нано технологии; сетевые нейро-интерфейсы, новые способы получения чистой энергии из окружающего (структуированного) пространства; наномолекулярное моделирование и конструирование био-нано материалов и био-нано механизмов с программируемыми характеристиками; стратегическое многоуровневое, нейро-сетевое мышление, образование и здравоохранение; методы целевого матричного программированного управления в условиях хаоса, риска и неопределенности; глобальные самообучающиеся информационно-интеллектуальные системы. Все они представляют собой системно-генерируемые, интегративно-сетевые кластеры, характерные для нейро-сетевого, нано-био-технологического уклада, обеспечивающие реализацию гиперконкурентных преимуществ глобальных инновационных лидеров.

Такие новые системно-генерируемые, интеграционно-сетевые кластеры (платформы) являются подсистемами формирующейся глобальной интегративной системы гиперконкурентной информационно-сетевой экономики. В новых условиях базовый способ производства, распределения, обмена и потребления становится преимущественно информационно-сетевым, появляются новые энейро-сетевые рыночные сегменты и ниши в структуре глобальной экономики. В общем виде структура формирующейся энейро-сетевой экономики включает в себя следующие элементы (сегменты) :

• глобальные сетевые нейроинтерфейсы; создание на базе нейротехнологии искусственного самообучающегося интеллекта сетевых нейроинтерфейсов распределенно-интегрированных систем ввода и вывода информации через энцефалограммы и системы биологической обратной связи людей во всех сферах (экономика, связь, быт, наука, образование, культура), нано-миниатюризация компьютерных устройств;
• виртуально-сетевые миры и миры дополненной виртуально-сетевой реальности , основанные на облачных энейро-сетевых технологиях;
• нейросетевая экономика и нейросетевые деньги; развитие Нейроинтернета, нейронано технологий в перспективе приведет к формированию интгеративной нейросетевой экономики, а также упразднению национальных денежных единиц и созданию единой глобальной электронно-сетевой платежной системы, основой которой станет единая мировая электронная денежная единица — электронные нейро-сетевые деньги (2035 год);
• нейропромышленность; интернет вещей; 3D-печать и копирование нано-материалов. нано-устройств и нано-чипов в большинстве отраслей промышленности, а также в строительстве, в пищевой и легкой промышленности;
• нейромедицина; нейронаномолекулярные биоматериалы; бионаномолекулярное моделирование и конструирование бионаномеханизмов и лекарств с программируемыми характеристиками; наиболее крупный и быстро развивающийся сегмент Нейронета;
• нейрокоммуникации; массовое развитие разнообразных нейросетей (производственных, коммерческих, бытовых, социальных, образовательных, управленческих и др.), распространение нейромаркетинга как важнейшего инструмента анализа экономического поведения, потребительского спроса и электорального поведения;
• нейро-сетевая занятость ; дистанционные виды занятости посредством глобальных интегративно-распределенных энейро-сетей; системы биометрического учета рабочего времени; замена людских профессий сетевыми роботами (ботами), что приведет к исчезновению традиционных профессий;
• нейронаука и нейрообразование; создание систем искусственного интеллекта, увеличение объема и скорости передачи информации, усвоения знаний; внедрение устройств для усиления памяти и анализа использования ресурсов мозга, развитие форм обучения через нейросеть, массовое применение нейро-шлемов для использованияя виртуальной реальности для образования;
• нейроразвлечения и нейро-спорт , массовое распространение игр с нейро- интерфейсами, многократное усиление когнитивных способностей человека, декодирование нервно-психических фокусов деятельности мозга;
• нейроассистенты как элементы системы нейро-компьютерного интеллекта; широкое использование гибридного нейро-компьютерного интеллекта, повышение продуктивности деятельности людей за счет использования персональных и коллективных нейроассистентов, распространение самообучающихся алгоритмов Deep Learning;
• нейро-сетевое управление; структуры электронного нейро-сетевого правительства, методы матричносетевого нейро-программированного управления госструктурами, бизнесом, отдельными людбми, коллективами и социумом; биометрическая платформа аутентификации и ЭЦП с биометрической активацией;
• нейро-сетевое (информационно-волновое) вооружение и нейро-сетевая (информационная) безопасность.

Формирование новых инновационных сегментов рынка Нейронет

В настоящее время идет формирование новых инновационных сегментов рынка Нейронет . Получат массовое развитие нейрокоммуникации, разнообразные нейро-сети (производственные, коммерческие, бытовые, социальные, научно-образовательные, управленческие). Важнейшей структурой Нейронета являются глобальные сетевые нейро-интерфейсы. В качестве ее базовых элементов выступают: создание нейро-управляемых роботизированных систем, нейро-компьютеров, нано-миниатюризация компьютерных устройств; разработка вычислительных и интеллектуальных систем на биоморфных и нейроморфных принципах; картографирование мозга, кодирование-декодирование нервно-психических фокусов деятельности мозга; создание на базе нейротехнологий искусственного самообучающегося интеллекта, сетевых нейро-интерфейсов, распределенно-интегрированных систем ввода и вывода информации через энцефалограммы и системы биологической обратной связи людей во всех сферах (экономика, связь, быт, наука, образование, культура, управление), создание интерфейсов для управления объектами реального и виртуального мира (интернет-образами, интернет-вещами, интернет-персонами), в том числе и макро-, микро- и нано-роботами. Прогнозируется, что к 2020 году количество физических объектов, подключенных к Интернету, возрастет до 50 млрд., и долгосрочные экономические возможности и емкость рынка «Интернет вещей» вырастут до 15 триллионов долларов.

Идет активная работа над реализацией проектов внедрения нейро-интерфейса; создания инфраструктуры квантовых коммуникаций для обеспечения безопасной связи; оператора связи нового типа для беспилотных систем; национальной инфраструктуры хранения личных данных пользователей в защищенной среде; национальной инфраструктуры управления оборотом интеллектуальных прав на цифровой контент; национальную биометрическую платформу аутентификации и ЭЦП с биометрической активацией . По расчетам специалистов к 2020 году объем нейро-интернет-услуг будет составлять более 100 млрд. долларов США. Прогнозируется, что к 2035 году объем рынка Нейронет составит порядка 2 трлн. долларов.

Формирование рынка и рыночно-сетевой инфраструктуры интернета-вещей (IoT)

Идет активное формирование рынка и рыночно-сетевой инфраструктуры интернета-вещей (IoT ) . Так, банк «Открытие» выступит партнером технологического стека Фонда развития интернет-инициатив по интернету вещей и сфокусируется на таких направлениях как «Умный город (Smart City)» и индустрия 4.0. Технологический стек по интернету вещей — часть большой работы Фонда развития интернет-проектов по развитию отечественных технологий в области IoT и индустриального интернета. Наиболее зрелым проектам ФРИИ готов предоставить инвестиции до 320 млн рублей, а также помощь в масштабировании бизнеса и выхода на крупных стратегических заказчиков из различных отраслей экономики. Работа с проектами предполагается сразу по нескольким направлениям: создание клиентских предложений на основании Больших Данных (например, совместный запуск новых маркетплейсов), изучение пользовательского поведения, управление уровнем кредитного риска, а также продвижение и таргетирование кампаний в digital-каналах .

Виртуально-сетевые миры и миры дополненной виртуально-сетевой реальности

Возникнет совершенно новый масштабный вид бизнеса и среды обитания — виртуально-сетевые миры и миры дополненной виртуально-сетевой реальности , основанные на развитых системах искусственного интеллекта и облачных энейро-сетевых технологиях. Например, корпорация Google поддержала британский стартап под названием Improbable. Основанная двумя выпускниками Кембриджа и поддержанная 20 миллионами долларов венчурного фонда Andreessen Horowitz, компания Improbable предлагает новый способ строительства виртуальных миров, включая не только захватывающие игры вроде Second Life или World of Warcraft, но также гигантские цифровые симуляции реальных городов, экономик и биологических систем. Идея состоит в том, что эти виртуальные миры могут сохранять целостность, существуя в практически неограниченном количестве компьютеров, таким образом они могут расширяться до беспрецедентных размеров и достигать новых уровней сложности. Новая гиперконкурентная технология получила название SpatialOS. SpatialOS представляет собой сервис «облачных» вычислений для создания виртуальных миров, работает ли он на стационарных компьютерах или на шлемах виртуальной реальности, таких как Oculus Rift. Сервис работает в связке с Google Cloud Platform .

Особенностью виртуально-сетевой реальности является то, что это будет виртуальная реальность по спросу (on-demand) .

Развитие нейро-промышленности, нейро-медицины, нейро-образования и нейро-науки

Получит развитие нейро-промышленность, включающая ряд новых технологических ниш и сегментов: нейро-наноустройства и механизмы, гибридные системы на основе сопряжения биологических и нанотехнологических элементов и материалов; 3D-печать и копирование макро-, микро- и нано-материалов, нано-устройств и нано-чипов в большинстве отраслей промышленности, а также в строительстве, в пищевой и легкой промышленности. Например, в мае 2016 года Airbus представила первый в мире напечатанный на 3D-принтере мини-самолёт, а в ОАЭ впервые в мире напечатали офисное здание на 3D-принтере .

Бурное развитие получит н ейро-медицина , структурными элементами которой являются: генная и клеточная коррекция мозга; использование биомаркеров; математическое моделирование заболеваний; лечение болезней ЦНС; диагностика и лечение старческих болезней и психических расстройств; нейро-медтехника — создание нейроэкзоскелетов, бионических протезов; управление искусственными конечностями; массовое применение искусственных органов (например, искусственная сетчатка глаза, представляющая электронный имплантант, позволяет частично восстановить зрение людям, при этом чип отправляет сгенерированный цифровой видеосигнал непосредственно в мозг, минуя поврежденную сетчатку пациента); нейро-наномолекулярные биоматериалы; нейро-наномолекулярное моделирование и конструирование бионаномеханизмов и лекарств с программируемыми характеристиками. Сегодня это наиболее крупный и быстро развивающийся сегмент Нейронета.

Новое качество получит нейро-образование и нейро-наука . На основе нейро-сетей произойдет многократное усиление когнитивных способностей человека; увеличение объема и скорости передачи информации, усвоения знаний; внедрение устройств для усиления памяти и анализа использования ресурсов мозга. Получат развитие новые формы обучения через нейро-сеть; виртуальные исследования и виртуальное моделирование; компьютерно-сетевые гибридные, социо-нейроморфные научно-исследовательские сообщества, группы, лаборатории; массовое применение нейро-шлемов для использования нейро-виртуальной реальности (виртуальных пространств, библиотек, баз данных) для получения образования и повышения квалификации.

В настоящее время в России начал реализовываться крупный нейро-сетевой инновационный проект в сфере образования — форсайт-проект «Образование 2030». В России создана и функционирует координированная сеть ведущих научных и технологических центров России в различных областях нейронаук, связывающая университеты, исследовательские институты и высокотехнологичное производство. Программа последипломного обучения в области нейробиологии (Биотехнологии в Нейронауках — «БиоН») создана на базе аспирантур ведущих университетов России . В рамках Национальной сети Аспирантур по биотехнологиям в нейронауках БИОН создана и действует Российская Школа Постдипломного Образования в Области Нейронаук. Программа последипломного обучения в области нейробиологии (Биотехнологии в Нейронауках — «БиоН») создана на базе аспирантур ведущих университетов России — Московский Государственный Университет, Санкт-Петербургский Государственный Университет, Университет Нижнего Новгорода, Южный Федеральный Университет совместно с Физико-техническим институтом (Санкт-Петербург); Физико-технический центр исследований и образования.

Большое практическое значение имеет развитие опции « нейроассистенты», представляющие элементы системы искусственного нейро-компьютерного интеллекта. Это предполагает широкое использование гибридного нейро-компьютерного интеллекта, повышение продуктивности деятельности людей за счет использования персональных и коллективных нейро-ассистентов, распространение самообучающихся алгоритмов Deep Learning.

Важные сегменты нейронета, которые в будущем получат развитие - это нейро-спорт, нейро-туризм, нейро-развлечения (например, массовое распространение игр с нейро-интерфейсами).

Создание интегративной системы нейро-сетевого управления (и безопасности)

Особое значение имеет создание интегративной системы нейро-сетевого управления (и безопасности) , включающей создание разветвленной сети электронного государства и матрично-сетевого нейро-программированного управления госструктурами, бизнесом, образованием, отдельными людьми, коллективами и социумом; разработка и внедрение встраиваемых нановычислительных устройств, обладающих сенсорами и актуаторами (устройства системы автоматического управления или регулирования, воздействующие на процесс в соответствии с получаемой командной информацией) для взаимодействия с окружающей техно-, социо- и природной средой, в том числе получение, обработка и извлечение необходимой информации о состоянии контролируемых объектов; нейро-управление психосоциальным, культурно-досуговым, жилищным и бытовым пространством.

По сообщению Агентства Стратегических инициатив пять новых проектов «дорожных карт» рынков Национальной технологической инициативы (Нейронет, Аэронет, Энерджинет) одобрены 15 декабря 2016 года на заседании Межведомственной рабочей группы при президиуме Совета по модернизации экономики и инновационному развитию России. Ранее Межведомственная рабочая группа одобрила 6 проектов «дорожных карт» НТИ: NeuroChat, CoBrain-Аналитика, «Цифровая модель типового региона», е-Навигация, веб-тренажер по управлению судами, портал со спутниковыми геоданными» .

Развитие новых видов и форм нейро-сетевой занятости

Идет формирование и развитие новых видов и форм нейро-сетевой занятости . Появятся новые дистанционные виды занятости, которые обеспечат возможность креативной, распределенной занятости посредством глобальных интегративно-распределенных энейро-сетей. Получают массовое распространение системы биометрического учета рабочего времени рабочих и служащих. Произойдет замена людских профессий сетевыми роботами (ботами), что приведет к исчезновению традиционных профессий и массовому высвобождению людей. Согласно прогнозам, развитие технологий в ближайшие четыре года приведет к исчезновению 5 миллионов рабочих мест в развитых странах .

Получают развитие системы биометрического учета рабочего времени. Например, по данным российского биометрического портала компания BioLink Solutions объявила, что разработанная и поставляемая ею биометрическая система учета рабочего времени и контроля доступа BioTime включена в «Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных» в соответствии с приказом главы Минкомсвязи России Николая Никифорова от 14 декабря № 253. Согласно постановлению Правительства РФ от 16 ноября 2015 г. № 1236 отечественные программные продукты, внесенные в упомянутый реестр, обладают приоритетом по сравнению с остальными разработками при закупках для государственных и муниципальных нужд. «Система BioTime создана в России и полностью учитывает как отечественную практику управления персоналом, так и особенности соответствующих бизнес-процессов (например, нестандартные графики работы, перемещения персонала, аутсорсинг, различия в начислении зарплаты за трудовую деятельность в основное и сверхурочное время, ночные часы, выходные и праздники). Биометрический учет рабочего времени и контроль доступа BioTime уже используют более 7500 компаний и 360000 их сотрудников .

Биометрическую систему учета рабочего времени BioLinkBioTime (http://www.biolink.ru ) внедрило ООО «МАКИЗ-ФАРМА», которая выпускает качественные лекарственные препараты более 40 наименований и ведет свою деятельность в соответствии со стандартами GMP - отраслевым кодексом норм, правил и указаний в отношении фармацевтического производства.

Глава американского офиса фонда Life.SREDA считает, что традиционная модель венчурного инвестирования приносит все меньше и меньше прибыли и себя исчерпала . В России активно начинают внедряться и развиваться электронно-сетевые финансовые технологии (системы идентификации пользователя, виртуальные банки и P2P-займы) .

Онлайн-платформа Pefin, использующая технологии искусственного интеллекта, анализирует такие данные, как показатель инфляции и уровень налогов, чтобы продемонстрировать пользователю, каким будет его финансовое положение в будущем. Pefin может синхронизировать данные с финансовым учреждением человека и показать, сколько он может потратить и инвестировать. Сервис также рассчитывает, когда пользователь действительно может выйти на пенсию или завести ребенка, и как эти события могут повлиять друг на друга. Сервис Wallet.ai на основе данных, окружающих человека, управляет его финансами .

В ноябре 2014 года банк Goldman Sachs инвестировал $15 млн в компанию Kensho Technologies, которая создает роботов, способных ответить на «сложные финансовые вопросы». Финансовый конгломерат UBS Group начал сотрудничество с сингапурской компанией Sqreem Technologies, которая использует искусственный интеллект для того, чтобы давать персонализированные советы состоятельным клиентам банка. В 2014 году шведский банк Swedbank запустил интеллектуального ассистента Nina. По словам представителей банка, в течение года после запуска ассистент ежемесячно проводил по 30 тысяч разговоров - около 80% всех звонков, которые получает банк. В 2016 году финансовые компании Santander и HSBC объявили о запуске приложений с голосовым управлением, благодаря которым пользователи могут услышать не только основную информацию об их тратах по карте, а и проводить транзакции и заявлять о потере карты. В этому же году Королевский банк Шотландии анонсировал начало тестирования ассистента Luvo, который будет помогать сотрудникам банка отвечать на вопросы клиентов. В июне 2016 года компания Kasisto запустила «умного» бота KAI, который может выполнить запросы клиентов по SMS, Facebook Messenger и Slack. Первым, кто начнет использовать бота, станет Королевский банк Канады .

Банки Goldman Sachs, Morgan Stanley и финансовые конгломераты Citigroup и UBS Group начали исследовать способы внедрения технологий искусственного интеллекта для найма персонала. По данным Reuters, банки надеются, что ИИ поможет избежать текучести кадров и уменьшит расходы на наем сотрудников .

Формирование электронной нейро-сетевой платежной системы

В перспективе развитие Нейро-интернета, нейро-сетевых технологий направлено на формирование интегративной нейро-сетевой экономики, а также приведет к упразднению национальных платежных систем и национальных денежных единиц и созданию единой глобальной электронной нейро-сетевой платежной системы, основой которой станет единая мировая электронная денежная единица — электронные нейро-сетевые деньги . Предполагается развитие сегмента «FinNet», включающего распределённые финансовые системы и криптовалюты, выпускаемые на основе технологии блокчейн.

Например, в США действует онлайн-сервис StocksNeural , который на основе использования искусственных нейронных сетей и технологии Deep Learning (глубинного машинного обучения) прогнозирует движение цен на инструменты фондового рынка (тренды курсов акций) и предлагает рекомендации об их покупке или продаже в краткосрочном периоде с достаточно высокой точностью .

Швейцарский банк UBC при поддержке испанского банка Santander, немецкого банка Deutsche Bank, американского банка Bank of New York Mellon Corporaeion и британского брокера ICAP намерены выпустить в обращение новую цифровую валюту, основанную на технологии блокчейн (blockchain). С 2018 года участники готовы начать коммерческое использование новой цифровой валюты .

Эквадор первым в мире вводить цифровую валюту, которая предполагает отказ от металлических и бумажных денег. Называется новая система Sistema de Dinero Electrónico (электронная денежная система), впервые государство представило ее в декабре, позволяя квалифицированным пользователям (небольшому количеству человек) завести аккаунты в системе, и работать с цифровой валютой, как с обычными деньгами. Теперь Эквадор, население которого составляет 16 миллионов человек, является первой страной с государственной цифровой валютой и соответствующей платежной системой. Электронная платежная система Эквадора похожа на M-Pesa, сервис мобильных платежей от Vodafone. Руководство центробанка страны заявило, что работа с цифровой валютой не требует обязательного подключения к Сети. Кроме того, цифровые деньги в любой момент времени могут быть заменены на реальные доллары. На данный момент правительство подписало несколько соглашений с крупными операторами мобильной связи Южной Америки .

Вывод

На наш взгляд, можно сформулировать вполне закономерный вывод о том, что основанное на междисциплинарной методологии научное направление. посвященное исследованию энейро-сетевой экономики с присущими ей облачными энейро-сетевыми эффектами, является новым магистральным направлением развития мировой науки в ХХI веке.