Автоматизированные системы управления технологическими процессами в контексте автоматизации расчетов с поставщиками и покупателями: Современные подходы, экономическая эффективность и перспективы развития

В условиях стремительной цифровой трансформации, когда 68% российских руководителей считают автоматизацию бизнес-процессов необходимой для конкурентоспособности, вопрос оптимизации финансовых взаиморасчетов приобретает особую актуальность. Современные коммерческие предприятия, особенно в такой динамичной и чувствительной к качеству отрасли, как пищевая промышленность, сталкиваются с необходимостью не только повышения производственной эффективности, но и обеспечения прозрачности, точности и оперативности всех финансовых операций.

Настоящая дипломная работа посвящена исследованию автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) в контексте автоматизации расчетов с поставщиками и покупателями. Цель работы — разработать теоретические и практические рекомендации по внедрению и оценке эффективности автоматизированных систем для управления взаиморасчетами в коммерческом предприятии, с акцентом на специфику пищевой промышленности.

Предмет исследования: совокупность подходов, методов и технологий автоматизации расчетов с поставщиками и покупателями.
Объект исследования: коммерческое предприятие (на примере пищевой промышленности), осуществляющее активное взаимодействие с контрагентами.

Для достижения поставленной цели в работе будут решены следующие задачи:

1. Раскрытие фундаментальных понятий и концепций, составляющих основу автоматизированных систем и управления финансовыми потоками.
2. Анализ современных подходов и технологий автоматизации расчетов, с учетом специфики пищевой промышленности.
3. Детальное рассмотрение методологий проектирования и внедрения информационных систем.
4. Исследование влияния автоматизации на повышение эффективности и снижение рисков при управлении дебиторской и кредиторской задолженностью.
5. Оценка методов экономической эффективности внедрения автоматизированных систем.
6. Выявление потенциальных рисков и разработка стратегий их минимизации при внедрении автоматизированных систем.
7. Анализ перспектив развития и интеграции автоматизированных систем расчетов в условиях российского рынка.

Структура работы выстроена таким образом, чтобы последовательно раскрыть заявленные темы, начиная с теоретических основ и заканчивая практическими аспектами внедрения и оценки эффективности. Каждая глава призвана дать исчерпывающий анализ соответствующего раздела, подкрепленный актуальными данными и примерами.

Теоретические основы автоматизации и управления взаиморасчетами

В основе эффективного управления любым современным предприятием лежит глубокое понимание его архитектуры, процессов и финансовых потоков. Автоматизированные системы, изначально предназначенные для оптимизации технологических циклов, сегодня проникают во все сферы бизнеса, трансформируя подходы к управлению взаиморасчетами. Для начала нашего исследования необходимо обозначить фундамент, на котором строится эта трансформация, — ключевые понятия и их взаимосвязи. Понимание этих основ критически важно для того, чтобы не просто внедрять технологии, а по-настоящему эффективно использовать их потенциал для стратегического развития.

Определения ключевых терминов и понятий

Для построения целостной картины и обеспечения единого терминологического аппарата, обратимся к основополагающим определениям, которые будут сопровождать нас на протяжении всей работы:

• Автоматизированная система управления технологическим процессом (АСУ ТП): Это сложный комплекс технических и программных средств, разработанный для автоматизации контроля и управления производственными или технологическими процессами. Отличительной чертой «автоматизированной» системы является то, что она предполагает некоторую степень участия человека в управлении, в отличие от полностью «автоматической» системы. Типовая архитектура АСУ ТП включает три уровня: нижний (датчики, исполнительные механизмы, контрольно-измерительные приборы и автоматика — КИП и А), средний (программируемые логические контроллеры — ПЛК) и верхний (системы визуализации, сбора и хранения данных, такие как SCADA). В более широком контексте АСУ ТП может являться частью более крупной Автоматизированной системы управления предприятием (АСУП), где она выступает поставщиком данных для принятия управленческих решений.
• ERP (Enterprise Resource Planning, планирование ресурсов предприятия): Представляет собой не только программный продукт, но и организационную стратегию, направленную на комплексную интеграцию и оптимизацию всех ключевых бизнес-процессов предприятия. ERP-системы объединяют управление производством и операциями, человеческими ресурсами, финансовый менеджмент, управление активами и другие функции в единой информационной среде. Их основная задача — сбалансировать и эффективно использовать ресурсы предприятия, обеспечивая единое хранилище данных и сквозные бизнес-процессы.
• CRM (Customer Relationship Management, управление взаимоотношениями с клиентами): Это функциональный инструмент и стратегический подход, целью которого является построение, поддержание и развитие долгосрочных и взаимовыгодных отношений с клиентами. CRM-системы аккумулируют все данные о взаимодействии с клиентами (от первоначального контакта до послепродажного обслуживания) в единой базе, автоматизируя процессы продаж, маркетинга, клиентского сервиса и электронной коммерции. Это позволяет персонализировать предложения, улучшить качество обслуживания и повысить лояльность клиентов.
• Автоматизация расчетов: Обозначает процесс, при котором ручной труд по выполнению расчетов заменяется программным обеспечением. Пользователь вводит исходные данные, а система, на основе заложенных алгоритмов, производит вычисления и выдает готовый результат. Главные преимущества автоматизации расчетов — минимизация человеческих ошибок, повышение эффективности работы сотрудников за счет избавления от монотонных и рутинных задач, а также значительное ускорение обработки информации.
• Дебиторская задолженность (дебиторка): Это сумма денежных средств, которую другие юридические или физические лица (клиенты, партнеры, сотрудники) должны компании за уже поставленные товары, оказанные услуги или выданные авансы. Дебиторская задолженность классифицируется как оборотный актив предприятия и является важным показателем его ликвидности и финансового здоровья.
• Кредиторская задолженность (кредиторка): Представляет собой обязательства предприятия перед другими лицами (поставщиками, подрядчиками, банками, государством) за полученные, но еще не оплаченные товары, услуги или займы. Кредиторская задолженность относится к краткосрочным или долгосрочным обязательствам в пассиве баланса и требует своевременного погашения для поддержания стабильности и репутации компании.
• Экономическая эффективность ИТ-проектов: Это комплексная оценка соотношения между выгодами (как прямыми, так и косвенными), полученными от внедрения информационных технологий, и затратами на их реализацию, эксплуатацию и поддержку. Оценка осуществляется с помощью различных финансовых и нефинансовых показателей, позволяющих определить целесообразность инвестиций и их вклад в общую стоимость предприятия.

Эти определения формируют базу для дальнейшего анализа, позволяя глубоко погрузиться в механизмы, тенденции и последствия автоматизации финансовых взаиморасчетов в современном коммерческом ландшафте.

Роль автоматизированных систем управления в современном коммерческом предприятии

В наши дни автоматизированные системы управления (АСУ) перестали быть прерогативой исключительно промышленных гигантов. Сегодня они – сердце любого динамично развивающегося коммерческого предприятия, независимо от его размера и отраслевой принадлежности. Их роль выходит далеко за рамки простой автоматизации отдельных операций; АСУ становятся фундаментом, на котором строится стратегия повышения общей операционной эффективности, конкурентоспособности и устойчивости бизнеса.

Исторически АСУ ТП были ориентированы на управление производственными циклами, контролируя параметры оборудования, оптимизируя технологические процессы и обеспечивая стабильность качества продукции. Однако с развитием информационных технологий границы между производственными и управленческими процессами стали размываться. Современные АСУ, интегрируясь с системами более высокого уровня, такими как ERP, CRM и SCM (Supply Chain Management), создают единое информационное пространство предприятия. Это позволяет не только эффективно управлять станками и линиями, но и мгновенно получать данные о производстве, запасах, заказах и продажах, что критически важно для принятия своевременных и обоснованных управленческих решений.

Например, в пищевой промышленности, где свежесть, безопасность и срок годности продукции имеют первостепенное значение, АСУ ТП, интегрированные с ERP-системами, позволяют:

• Оптимизировать производственные графики на основе актуальных данных о заказах и запасах, минимизируя простои и избыточное производство.
• Управлять качеством на каждом этапе, отслеживая параметры сырья и готовой продукции, что соответствует строгим отраслевым стандартам.
• Обеспечивать прослеживаемость продукции «от поля до вилки», что является не только требованием регулирующих органов, но и преимуществом для потребителей.

Внедрение АСУ приводит к множеству преимуществ:

• Снижение операционных затрат: Автоматизация рутинных задач сокращает потребность в ручном труде, уменьшает количество ошибок и, как следствие, издержки на их исправление. Например, компании сообщают о снижении операционных затрат на 15-20% в первый год после внедрения автоматизации.
• Повышение производительности: Системы работают без устали, обеспечивая непрерывность и высокую скорость выполнения операций. Внедрение автоматизации может увеличить производительность до 24%.
• Улучшение качества продукции и услуг: Стандартизация процессов и минимизация человеческого фактора ведут к стабильно высокому качеству.
• Ускорение принятия решений: Доступ к актуальным данным в реальном времени позволяет руководителям оперативно реагировать на изменения рынка, корректировать стратегию и тактику.
• Повышение безопасности: Особенно актуально для пищевой промышленности, где автоматизация ограничивает взаимодействие человека с продуктами, снижая риск загрязнений и обеспечивая контролируемые условия обработки.

Таким образом, АСУ, развиваясь от узкоспециализированных промышленных решений до комплексных интегрированных систем, становятся не просто инструментом, а ключевым стратегическим активом, обеспечивающим устойчивое развитие и конкурентное преимущество современного коммерческого предприятия. Они формируют основу для дальнейшей цифровой трансформации, включая автоматизацию таких критически важных областей, как управление финансовыми взаиморасчетами с поставщиками и покупателями.

Дебиторская и кредиторская задолженность как объекты управления

В мире бизнеса, где каждый платеж и каждое обязательство имеют значение, эффективное управление дебиторской и кредиторской задолженностью становится не просто важным, а критически необходимым условием финансовой устойчивости и ликвидности предприятия. Эти два финансовых потока представляют собой две стороны одной медали, отражая взаимоотношения компании с внешним миром – клиентами, поставщиками, кредиторами и государством.

Дебиторская задолженность (ДЗ) – это своего рода «обещание» от других сторон, что они оплатят товары, услуги или ранее выданные авансы. Для предприятия это оборотный актив, который должен быть превращен в деньги. Управление дебиторской задолженностью – это искусство балансирования между желанием увеличить продажи (часто через предоставление отсрочки платежа) и необходимостью своевременного получения денег для поддержания операционной деятельности. Неграмотное управление ДЗ может привести к серьезным проблемам:

• Кассовые разрывы: Если клиенты задерживают платежи, у компании может не хватить средств для покрытия текущих обязательств, даже если она прибыльна.
• Потеря прибыли: Длительное «зависание» дебиторки снижает оборачиваемость капитала, а значит, и потенциальную прибыль. К тому же, существует риск, что часть долгов никогда не будет погашена.
• Увеличение затрат: Процессы взыскания долгов требуют времени, ресурсов и могут сопряжены с юридическими расходами.

Для эффективного управления дебиторской задолженностью требуется строгий контроль. Это включает в себя:

1. Отчет по обязательствам: Детальный анализ всех причитающихся платежей с указанием сроков и сумм.
2. Управленческий баланс: Позволяет видеть, какую долю в оборотных активах занимает ДЗ и как она соотносится с другими активами.
3. Учет сделок: Фиксация всех условий договоров, сроков оплаты и истории взаимодействий.
4. Контроль оборачиваемости: Отслеживание скорости превращения дебиторки в денежные средства.
5. Сравнение с выручкой: Оценка темпов роста ДЗ по отношению к росту выручки – тревожный сигнал, если ДЗ растет быстрее.
6. Соотношение с кредиторской задолженностью: Важный показатель для оценки чистого оборотного капитала.

Кредиторская задолженность (КЗ) – это, наоборот, наши обязательства перед другими. Это деньги, которые компания должна заплатить за уже полученные товары или услуги. Кредиторская задолженность является пассивом в балансе и может быть краткосрочной или долгосрочной. Грамотное управление КЗ позволяет оптимизировать денежные потоки, использовать «кредит доверия» поставщиков и партнеров, не прибегая к дорогостоящим банковским займам. Основные аспекты управления КЗ:

• Планирование платежей: Разработка точных графиков выплат, определение приоритетности платежей.
• Ранжирование по срочности: Определение, какие платежи являются наиболее критичными для сохранения репутации и операционной деятельности.
• Переговоры с поставщиками: Возможность получения более выгодных условий отсрочки или скидок за досрочную оплату.

Информационное обеспечение системы управления дебиторской и кредиторской задолженностью играет ключевую роль. Автоматизация в этой области значительно снижает риски, сопутствующие торговому кредитованию, обеспечивает прозрачность, точность и оперативность финансовых операций. Это минимизирует вероятность ошибок, связанных с ручным вводом данных, и предоставляет руководству актуальную информацию для принятия эффективных управленческих решений. Таким образом, дебиторская и кредиторская задолженность – это не просто цифры в отчетах, а динамичные элементы финансовой системы, требующие постоянного мониторинга, анализа и активного управления.

Современные подходы и технологии автоматизации расчетов в коммерческих предприятиях (на примере пищевой промышленности)

Цифровой вихрь, охвативший мировую экономику, не обошел стороной и такую консервативную на первый взгляд отрасль, как пищевая промышленность. Сегодня она не просто производит продукты, но и становится полем для инноваций, где современные технологии переосмысливают каждый этап — от поля до прилавка. В этом разделе мы погрузимся в мир передовых решений, призванных автоматизировать финансовые расчеты, а также рассмотрим, как они адаптируются к уникальным требованиям пищевой индустрии.

Обзор современных цифровых технологий для пищевой промышленности

Пищевая промышленность, являясь одной из наиболее динамичных и стратегически важных отраслей, активно внедряет передовые цифровые технологии для повышения эффективности, безопасности и конкурентоспособности. Современные цифровые технологии переосмысливают пищевую промышленность, ускоряя производственные процессы и открывая двери для создания инновационных продуктов. Эти технологии не просто автоматизируют рутинные операции, но и трансформируют всю цепочку создания стоимости.

Ключевые цифровые технологии, которые находят применение в пищевой промышленности, включают:

• Интернет вещей (IoT): Датчики IoT, интегрированные в оборудование, транспорт и складские помещения, позволяют в реальном времени отслеживать температуру, влажность, давление и другие критически важные параметры. Это обеспечивает непрерывный контроль за условиями хранения и производства, что особенно важно для скоропортящейся продукции, а также улучшает прослеживаемость продукции по всей цепочке поставок. Например, отслеживание урожая от региона сбора до условий выращивания и переработки становится возможным благодаря IoT-датчикам.
• Ис��усственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML): Эти технологии используются для прогнозной аналитики, оптимизации производственных процессов, контроля качества и снижения отходов. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных о производственных линиях, предсказывая возможные сбои оборудования, оптимизируя рецептуры продуктов и повышая точность сортировки сырья. Они позволяют моделировать последствия действий, оптимизировать процессы и увеличивать скорость передачи данных между производственными линиями.
• Компьютерное зрение: Системы компьютерного зрения применяются для автоматизированного контроля качества продукции, выявления дефектов, сортировки и упаковки. Они могут распознавать и отбраковывать некачественные продукты на высокой скорости, обеспечивая стандартизацию и минимизируя человеческий фактор.
• Робототехника: Роботы выполняют монотонные, опасные или требующие высокой точности операции на производстве, такие как погрузка-разгрузка, упаковка, сборка и даже деликатная обработка продуктов. Это позволяет снизить издержки на ручной труд, сократить количество брака и повысить общую эффективность оборудования. Автоматизация способствует снижению производственных затрат за счет сокращения издержек на ручной труд, уменьшения количества брака и сокращения затрат на ремонты на 35%. Компании, внедрившие автоматизацию, сообщают о снижении операционных затрат на 15-20% в первый год.
• Дополненная реальность (AR): Технологии AR используются для удаленной поддержки оборудования, обучения персонала и дифференциации товаров. Например, инженер может получить виртуальные подсказки на экране планшета или смарт-очков при обслуживании сложного оборудования, что значительно сокращает время простоя и повышает безопасность.
• Блокчейн: Эта технология обеспечивает прозрачность и неизменность данных о происхождении, перемещении и обработке продуктов, что критически важно для обеспечения прослеживаемости и доверия потребителей.

Внедрение этих технологий способствует не только повышению производительности (до 24% роста), но и значительному улучшению безопасности и гигиены пищевых продуктов, ограничивая взаимодействие человека с продуктами и обеспечивая более контролируемые и стандартные условия обработки, а также минимизируя загрязнения. Таким образом, цифровизация становится неотъемлемой частью стратегии развития современной пищевой промышленности, позволяя компаниям соответствовать высоким стандартам, снижать затраты и предлагать инновационные продукты.

Программные продукты и платформы для автоматизации расчетов

Автоматизация расчетов — это не просто дань моде, а насущная необходимость для любого коммерческого предприятия, стремящегося к эффективности и конкурентоспособности. Современный рынок предлагает широкий спектр программных продуктов и платформ, способных значительно упростить и ускорить процесс взаимодействия с поставщиками и покупателями. Среди них выделяются как комплексные системы управления предприятием (ERP), так и специализированные решения для автоматизации отдельных функций.

1. ERP-системы (Enterprise Resource Planning):
Эти системы являются фундаментом для сквозной автоматизации бизнес-процессов, объединяя в себе модули для управления закупками, складом, производством, финансами, персоналом и регламентированным учетом. Крупные международные игроки, такие как SAP и Oracle, предлагают мощные, гибкие и масштабируемые решения, способные удовлетворить потребности больших корпораций со сложной структурой и множеством филиалов. Они обеспечивают интеграцию всех процессов, что позволяет видеть полную картину финансового состояния и эффективно управлять взаиморасчетами.

В российском контексте безусловным лидером является «1С:ERP Управление предприятием 2». Эта система, разработанная с учетом особенностей российского законодательства и бизнес-практик, предлагает широкие функциональные возможности, включая:

• Управление закупками и складскими запасами.
• Оперативное планирование производства.
• Комплексное управление финансами и бюджетированием.
• Управление персоналом и расчет заработной платы.
• Регламентированный бухгалтерский и налоговый учет.
• Интегрированный CRM-функционал для управления взаимоотношениями с клиентами.

2. Специализированные решения для автоматизации расчетов:

• AP Automation (автоматизация счетов к оплате): Эти системы специально разработаны для оптимизации процесса обработки входящих счетов от поставщиков. Они автоматизируют ввод данных, сверку с заказами на поставку, утверждение платежей и интеграцию с бухгалтерскими системами, значительно сокращая время обработки и минимизируя ошибки.
• Системы электронного документооборота (СЭД/ECM — Enterprise Content Management): СЭД позволяют полностью перейти на безбумажный документооборот с контрагентами. Они автоматизируют процессы создания, согласования, подписания и хранения документов (договоров, счетов, актов, накладных) с использованием электронной подписи. Это повышает скорость обмена информацией, снижает затраты на печать и хранение, а также обеспечивает юридическую значимость документов.
• Системы управления казначейством (TMS — Treasury Management Systems): TMS предназначены для централизованного управления денежными потоками, ликвидностью, банковскими счетами и финансовыми рисками. Они оптимизируют процесс платежей, прогнозируют денежные потоки и помогают эффективно управлять дебиторской и кредиторской задолженностью.

3. Программы для бухгалтерского учета:
«1С:Бухгалтерия» является де-факто стандартом для бухгалтеров в России. Она полностью адаптирована под российское законодательство, позволяет автоматизировать бухгалтерский и налоговый учет, формировать все виды отчетности, а также вести учет расчетов с поставщиками и покупателями, отражая операции по движению денежных средств и товаров.

4. Программы для автоматизации торговли и взаимодействия с клиентами:

• «1С:Управление торговлей»: Позволяет эффективно управлять торговыми операциями, включая закупки, складской учет, продажи, ценообразование и анализ эффективности.
• RetailCRM: Многофункциональная платформа, ориентированная на оптовую и розничную онлайн-торговлю. Помимо обширного CRM-функционала, она включает систему управления торговой точкой (POS), автоматизирует полный цикл продаж, обработку заказов со всех каналов, коммуникации с клиентами и предоставляет расширенные возможности для аналитики.
• Bitrix24: Предлагает широкий набор инструментов для бизнеса, включая CRM, задачи и проекты, контакт-центр, конструктор сайтов и магазинов, а также возможности для автоматизации бизнес-процессов, управления продажами и взаимодействием с клиентами.
• MyPOS: Решения для торговых точек, интегрированные с учетными системами, обеспечивают контроль запасов, учет продаж и финансовых операций.

Автоматизация платежей, как часть этих систем, упрощает выполнение графиков выплат, подбор способов оплаты и автоматическую обработку транзакций. Это не только повышает репутацию компании и улучшает отношения с поставщиками за счет своевременного выполнения обязательств, но и снижает риск мошенничества благодаря функциям двухфакторной аутентификации, шифрованию данных, заданным лимитам расходов и отслеживанию транзакций в реальном времени. Таким образом, выбор оптимального программного решения зависит от размера предприятия, специфики его бизнес-процессов и требуемого уровня интеграции.

Особенности автоматизации расчетов в предприятиях пищевой промышленности

Предприятия пищевой промышленности стоят особняком в мире автоматизации расчетов. Здесь, помимо общих экономических целей, на первый план выходят уникальные отраслевые требования, продиктованные спецификой продукции: ее скоропортящимся характером, строгими стандартами качества и безопасности, а также необходимостью обеспечения полной прослеживаемости. Автоматизация в этой отрасли не просто повышает эффективность, но и становится критически важным элементом соответствия нормативам и поддержания конкурентоспособности.

1. Повышение безопасности и гигиены пищевых продуктов:
Это, пожалуй, наиболее фундаментальное требование. Автоматизированные системы минимизируют участие человека в производственных процессах, что значительно сокращает риск загрязнения продуктов. Роботизированные линии для обработки, упаковки и сортировки обеспечивают стерильность и соответствие санитарным нормам. Автоматизированные системы контроля температуры, влажности и других параметров в холодильных камерах и на производственных линиях предотвращают порчу продукции и рост вредных микроорганизмов. Это обеспечивает более контролируемые и стандартные условия обработки, что является основой для стабильного качества и безопасности.

2. Оптимизация складских запасов скоропортящейся продукции:
Управление запасами в пищевой промышленности — это балансирование на грани. Избыточные запасы приводят к порче и списанию, недостаточные – к срывам поставок и потере клиентов. Автоматизация расчетов с поставщиками, интегрированная с системами управления складом (WMS) и прогнозирования спроса, позволяет:

• Точно планировать закупки: На основе данных о продажах, сроках годности и производственных планах, система автоматически формирует заказы поставщикам.
• Соблюдать принцип FIFO (First In, First Out): Автоматизированные склады и системы отслеживания помогают обеспечить, чтобы продукты с более ранними сроками годности были использованы в первую очередь, минимизируя потери.
• Сокращать издержки: Снижение количества брака и сокращение затрат на ремонты на 35% являются прямыми следствиями эффективной автоматизации. Компании, внедрившие автоматизацию, сообщают о снижении операционных затрат на 15-20% в первый год.

3. Улучшение прослеживаемости (traceability):
В случае возникновения проблем с качеством или безопасностью, крайне важно быстро идентифицировать источник проблемы и отозвать продукцию. Автоматизированные системы обеспечивают сквозную прослеживаемость:

• Отслеживание сырья: От момента получения от поставщика до его использования в конкретной партии продукции.
• Контроль производственного процесса: Фиксация всех параметров обработки, используемых ингредиентов и оборудования.
• История поставок: Запись данных о доставке готовой продукции каждому покупателю.

Это позволяет не только оперативно реагировать на инциденты, но и предоставлять потребителям полную информацию о происхождении продуктов, что повышает доверие.

4. Снижение производственных затрат и повышение общей эффективности оборудования (OEE):
Автоматизация процессов, от приема сырья до отгрузки готовой продукции, ведет к снижению издержек на ручной труд, уменьшению количества брака и оптимизации использования оборудования. Внедрение автоматизации позволяет увеличить срок службы оборудования на 15-20% и сократить внеплановые простои на 73%, что напрямую влияет на рентабельность.

Таким образом, автоматизация расчетов в пищевой промышленности — это не просто инструмент для бухгалтерии, а часть комплексной стратегии, направленной на обеспечение соответствия высоким стандартам, повышение операционной эффективности и гарантию безопасности продукции для потребителя. Это позволяет учитывать высокие современные стандарты, снижать производственные затраты, оптимизировать складские запасы и повышать общую эффективность оборудования.

Мобильные технологии и прогнозная аналитика в управлении взаиморасчетами

В стремительно меняющемся бизнес-ландшафте гибкость, оперативность и способность предвидеть будущее становятся ключевыми конкурентными преимуществами. В контексте управления взаиморасчетами с поставщиками и покупателями, эти качества обеспечиваются двумя мощными инструментами: мобильными технологиями и прогнозной аналитикой, основанной на машинном обучении.

Мобильные технологии: Расширение горизонтов управления
Внедрение мобильных технологий преображает подход к управлению цепочками поставок и взаимодействию с контрагентами, выводя его за пределы офисных стен.

• Отслеживание цепочек поставок «на ходу»: Мобильные приложения позволяют менеджерам по закупкам и логистике в реальном времени отслеживать движение товаров от поставщиков, контролировать сроки доставки и оперативно реагировать на возможные задержки. Например, можно отслеживать урожай от региона сбора до условий выращивания и переработки, что особенно актуально для пищевой промышленности. Это значительно повышает прозрачность и предсказуемость логистических процессов.
• Мобильная торговля и сбор заказов: Для торговых агентов и менеджеров по продажам мобильные CRM-системы и приложения для оформления заказов становятся незаменимыми. Они позволяют мгновенно формировать заказы, проверять наличие товара на складе, отслеживать историю платежей клиента и оперативно выставлять счета, находясь непосредственно у клиента или на торговой точке. Это ускоряет цикл «заказ-оплата-поставка» и улучшает клиентский сервис.
• Удаленная поддержка и инвентаризация: С помощью мобильных устройств можно проводить инвентаризацию, сканировать штрих-коды, отслеживать движение товаров на складе. Технологии дополненной реальности, интегрированные в мобильные приложения, могут использоваться для удаленной поддержки оборудования, когда специалисты могут получать визуальные подсказки по ремонту или обслуживанию через камеру смартфона.
• Оперативный контроль дебиторской задолженности: Мобильные дашборды позволяют руководителям и финансовым менеджерам в любой момент получить актуальную информацию о состоянии дебиторской задолженности, увидеть просроченные платежи и принять меры для их взыскания.

Прогнозная аналитика на основе машинного обучения: Заглядывая в будущее финансовых потоков
Прогнозная аналитика, использующая алгоритмы машинного обучения, превращает исторические данные о взаиморасчетах в ценные инсайты, позволяя не просто реагировать на события, но и предвидеть их. Особое значение приобретают прогнозная аналитика и машинное обучение, которые позволяют моделировать последствия действий, оптимизировать процессы, сокращать отходы и увеличивать скорость передачи данных между производственными линиями.

• Прогнозирование дебиторской задолженности: Алгоритмы ML могут анализировать паттерны поведения клиентов (историю платежей, сроки отсрочек, объемы закупок) для прогнозирования вероятности просрочки платежей и оценки будущих объемов дебиторской задолженности. Это позволяет заблаговременно принимать меры по работе с проблемными клиентами.
• Оптимизация кредиторской задолженности: Моделирование на основе ML помогает определить оптимальные сроки оплаты поставщикам, чтобы максимизировать использование оборотного капитала, не нарушая при этом партнерских отношений и не упуская скидок за досрочную оплату.
• Прогнозирование спроса и планирование закупок: Интеграция прогнозной аналитики с модулями управления запасами и закупками позволяет более точно предсказывать будущий спрос, оптимизировать объем закупок сырья и материалов. В пищевой промышленности это критически важно для минимизации потерь от порчи продукции и сокращения отходов.
• Выявление мошенничества: Модели машинного обучения способны обнаруживать аномалии в финансовых транзакциях, сигнализируя о возможных мошеннических действиях со стороны как поставщиков, так и покупателей.

Комбинация мобильных технологий и прогнозной аналитики обеспечивает компаниям небывалый уровень контроля и гибкости в управлении взаиморасчетами. Она позволяет не только повысить оперативность и точность финансовых операций, но и активно формировать будущее, принимая упреждающие решения на основе глубокого анализа данных.

Методологии проектирования и внедрения информационных систем для автоматизации расчетов

Проектирование и внедрение информационных систем (ИС) для автоматизации расчетов – это сложный, многоэтапный процесс, требующий системного подхода и применения проверенных методологий. Ошибки на ранних этапах могут привести к дорогостоящим переработкам или даже провалу всего проекта. Поэтому для успешной реализации автоматизации критически важно понимание жизненного цикла ИС и владение инструментарием моделирования бизнес-процессов.

Жизненный цикл информационной системы и его стадии

Жизненный цикл информационной системы (ЖЦ ИС) — это не просто набор этапов, а своего рода «биография» системы, начинающаяся с момента возникновения идеи о ее создании и завершающаяся полным изъятием из эксплуатации. Это понятие служит методологической основой для управления проектами по разработке и внедрению ИС, обеспечивая структурированный подход к каждому шагу.

Макроэтапы ЖЦ ИС:

1. Планирование: На этом этапе определяется целесообразность создания или приобретения ИС, формулируются общие требования и цели, оцениваются риски и ресурсы.
2. Приобретение или разработка: В зависимости от специфики проекта, система может быть приобретена как готовое решение (например, коробочная ERP-система) или разработана с нуля под конкретные нужды предприятия.
3. Внедрение: Установка, настройка, интеграция с существующими системами, обучение пользователей и запуск в опытную эксплуатацию.
4. Эксплуатация и сопровождение: Постоянное использование системы, мониторинг ее работы, устранение ошибок, обновление и доработка в соответствии с меняющимися требованиями бизнеса.

Детализированные стадии ЖЦ ИС:

Каждый макроэтап включает в себя более мелкие, но не менее важные стадии:

• 1. Планирование и анализ требований:
  • Системный анализ: Глубокое изучение текущего состояния бизнес-процессов, выявление проблемных зон и потребностей предприятия.
  • Формирование технико-экономического обоснования (ТЭО): Оценка экономической целесообразности проекта, расчет потенциальных выгод и затрат.
  • Разработка технического задания (ТЗ): Детальное описание функциональных и нефункциональных требований к системе, ее архитектуры, интерфейсов, безопасности и производительности. ТЗ является основным документом, регламентирующим разработку.
• 2. Проектирование:
  • Техническое проектирование: Разработка логической и физической архитектуры системы, выбор технологического стека, проектирование баз данных.
  • Логическое проектирование: Описание логики работы системы, алгоритмов обработки данных, взаимодействия модулей.
  • Формирование архитектуры: Определение общих принципов построения системы, ее компонентов и связей между ними.
• 3. Реализация:
  • Разработка программного обеспечения: Написание кода в соответствии с утвержденным проектом.
  • Наполнение базы данных: Ввод начальных данных, миграция существующих данных из старых систем.
  • Разработка инструкций: Создание пользовательской и администраторской документации.
• 4. Внедрение:
  • Отладка и тестирование: Проверка системы на соответствие требованиям, выявление и устранение ошибок.
  • Обучение персонала: Подготовка пользователей к работе с новой системой.
  • Опытная эксплуатация: Запуск системы в реальных условиях с ограниченным кругом пользователей для выявления скрытых проблем.
  • Промышленная эксплуатация: Полноценный запуск системы.
• 5. Эксплуатация и сопровождение:
  • Сбор рекламаций: Фиксация замечаний и предложений от пользователей.
  • Исправление ошибок: Устранение выявленных недочетов.
  • Модернизация и развитие: Внесение изменений и добавление новых функций в соответствии с меняющимися бизнес-потребностями.

Модели ЖЦ ИС:

Для упрощения работы разработчиков и заказчиков используются различные модели ЖЦ ИС:

• Каскадная (водопадная) модель: Классический линейный подход, где каждая стадия выполняется строго после завершения предыдущей. Преимущества: простота, четкость, предсказуемость. Недостатки: низкая гибкость, сложность внесения изменений на поздних стадиях.
• Спиральная модель: Итерационный подход, где каждый виток спирали представляет собой мини-проект, включающий планирование, проектирование, реализацию и анализ рисков. Преимущества: высокая гибкость, возможность раннего выявления рисков. Недостатки: сложность управления, неопределенность сроков.
• V-модель: Расширение каскадной модели, где каждая стадия разработки соответствует стадии тестирования. Подчеркивает важность верификации и валидации на каждом шаге.
• Модель быстрой разработки программных приложений (RAD): Ориентирована на быструю итеративную разработку с активным участием заказчика, акцентируя внимание на прототипировании.

Выбор конкретной модели зависит от сложности проекта, требований к гибкости, уровня неопределенности и доступных ресурсов. Однако независимо от выбранной модели, следование принципам ЖЦ ИС является залогом успешного внедрения автоматизированных систем.

Методологии функционального моделирования бизнес-процессов (IDEF0, DFD)

Прежде чем приступить к разработке или внедрению автоматизированной системы, необходимо досконально понять, как функционирует предприятие. Именно здесь на помощь приходят методологии функционального моделирования бизнес-процессов, которые позволяют визуализировать, анализировать и оптимизировать текущие операции. Среди них выделяются IDEF0 и DFD – мощные инструменты для начальных стадий проектирования сложных систем управления, производства и бизнеса.

IDEF0 (Integration Definition for Function Modeling):

IDEF0 – это графическая нотация, разработанная для моделирования функциональной структуры системы. Она позволяет представить систему в виде иерархии взаимосвязанных функций (работ), а также информационных, материальных и ресурсных потоков, которые их связывают. Ключевые элементы IDEF0:

• Функциональные блоки (Activity Boxes): Прямоугольники, обозначающие конкретные действия или работы. Например, «Обработка заказа», «Контроль качества», «Оплата счета».
• Интерфейсные дуги (Arrows): Линии, соединяющие функциональные блоки и показывающие потоки информации, материалов, энергии или ресурсов. Каждая дуга имеет определенное назначение:
  • Вход (Input): То, что преобразуется функцией (например, «Необработанные счета»).
  • Управление (Control): Правила, стандарты, процедуры, которые регулируют выполнение функции (например, «Политика оплаты»).
  • Выход (Output): Результат выполнения функции (например, «Оплаченные счета», «Отчет об оплатах»).
  • Механизм (Mechanism): Ресурсы, необходимые для выполнения функции (например, «Бухгалтерское ПО», «Сотрудник»).

Принцип декомпозиции: IDEF0 позволяет начать с представления системы как единого целого (контекстная диаграмма – А0), а затем последовательно декомпозировать ее на более мелкие, детализированные функции. Например, функция «Управление расчетами с поставщиками» может быть декомпозирована на «Прием счетов», «Согласование счетов», «Планирование платежей», «Осуществление платежей». Это обеспечивает многоуровневое описание системы, позволяя сосредоточиться на разных уровнях детализации.

Применение IDEF0 для автоматизации расчетов:
При проектировании системы автоматизации расчетов, IDEF0 помогает:

• Визуализировать текущие процессы взаиморасчетов, выявляя «узкие места» и избыточные операции.
• Четко определить входные и выходные данные для каждого этапа расчетов.
• Идентифицировать управляющие воздействия (нормативные документы, правила) и необходимые механизмы (программное обеспечение, персонал).
• Создать основу для формирования требований к будущей автоматизированной системе.

DFD (Data Flow Diagrams – Диаграммы потоков данных):

DFD – это графическая методология, ориентированная на моделирование информационной стороны бизнес-процесса. В отличие от IDEF0, которая акцентирует внимание на функциях, DFD фокусируется на движении данных внутри системы, их преобразованиях и местах хранения. Ключевые элементы DFD:

• Процессы (Processes): Круги или прямоугольники со скругленными углами, обозначающие операции, преобразующие входящие данные в исходящие (например, «Обработать платеж»).
• Потоки данных (Data Flows): Стрелки, показывающие движение данных между процессами, внешними сущностями и хранилищами данных (например, «Запрос на оплату», «Подтверждение платежа»).
• Хранилища данных (Data Stores): Параллельные линии или открытые прямоугольники, представляющие места, где данные хранятся (например, «База данных поставщиков», «Журнал платежей»).
• Внешние сущности (External Entities): Квадраты, обозначающие внешние по отношению к системе объекты, которые являются источниками или приемниками данных (например, «Поставщик», «Банк», «Клиент»).

Применение DFD для автоматизации расчетов:
DFD незаменимы для:

• Визуализации, как информация о счетах, платежах, задолженностях перемещается между отделами и системами.
• Определения, где данные создаются, изменяются и хранятся.
• Выявления дублирования данных или избыточных информационных потоков.
• Проектирования структуры базы данных и информационных интерфейсов будущей автоматизированной системы.

Использование IDEF0 и DFD в сочетании позволяет получить комплексное представление о бизнес-процессах и информационных потоках предприятия. IDEF0 помогает ответить на вопрос «что делается?», а DFD – «как информация используется и перемещается?». Эти методологии являются мощными инструментами для анализа существующей ситуации («как есть») и проектирования новой, более эффективной автоматизированной системы («как будет»).

Объектно-ориентированное моделирование (UML) для проектирования ИС

В мире разработки информационных систем, где сложность проектов постоянно растет, необходимость в стандартизированном, гибком и выразительном языке для моделирования стала очевидной. Таким языком стал UML (Unified Modeling Language) – Унифицированный язык моделирования. Он представляет собой не просто набор диаграмм, а комплексный подход к графическому описанию объектной структуры и поведения программного обеспечения, а также для анализа и перепроектирования бизнес-процессов.

UML позволяет создавать различные модели ИС, охватывающие как структурные, так и динамические аспекты системы. Это крайне важно при проектировании систем автоматизации расчетов, поскольку позволяет детально проработать все элементы: от хранения данных до взаимодействия пользователей с системой.

Ключевые UML-диаграммы для проектирования ИС:

1. Диаграмма классов (Class Diagram):

• Назначение: Моделирование статической структуры системы, то есть ее основных сущностей (классов), их атрибутов (свойств), операций (методов) и взаимосвязей между ними.
• Применение в автоматизации расчетов:
  • Моделирование данных: Создание классов для «Поставщик», «Покупатель», «Счет», «Платеж», «Договор», «Товар» и т.д. Определение их атрибутов (например, для «Счета»: номер, дата, сумма, статус оплаты).
  • Определение взаимосвязей: Показ связей между классами (например, «Один Поставщик может иметь много Счетов», «Один Счет может быть связан с одним Платежом»).
  • Разработка структуры базы данных: Диаграмма классов является отличной основой для проектирования таблиц реляционной базы данных, где классы становятся таблицами, а атрибуты – полями.
• Преимущества: Обеспечивает четкое и стандартизированное представление о логической структуре данных, что критически важно для построения надежной и масштабируемой системы.

2. Диаграмма активности (Activity Diagram):

• Назначение: Моделирование динамического поведения системы, отображая последовательность действий (активностей) и условия их выполнения, аналогично блок-схемам. Она показывает поток управления от одного действия к другому.
• Применение в автоматизации расчетов:
  • Моделирование бизнес-процессов: Описание шагов процесса «Обработка входящего счета» (получение, проверка, согласование, оплата), «Управление дебиторской задолженностью» (выставление счета, мониторинг оплаты, напоминание, взыскание).
  • Потоки операций: Визуализация последовательности операций, которые выполняет пользователь или система. Например, от «Ввод данных о поставке» до «Формирование платежного поручения».
  • Параллельные действия: Отображение действий, которые могут выполняться одновременно (например, параллельное согласование счета несколькими отделами).
• Преимущества: Позволяет наглядно представить логику выполнения операций, выявить потенциальные «узкие места» и возможности для оптимизации в бизнес-процессах.

Дополнительные UML-диаграммы, которые могут быть полезны:

• Диаграмма вариантов использования (Use Case Diagram): Определяет функциональные требования к системе с точки зрения внешних пользователей (акторов) и их взаимодействия с системой. Помогает понять, что система должна делать.
• Диаграмма последовательности (Sequence Diagram): Показывает взаимодействие объектов во времени, иллюстрируя последовательность вызовов методов и обмен сообщениями между ними.
• Диаграмма компонентов (Component Diagram): Моделирует физическую структуру системы, показывая ее программные компоненты и их зависимости.
• Диаграмма развертывания (Deployment Diagram): Отображает физическое размещение компонентов программного обеспечения на аппаратных средствах (серверах, компьютерах пользователей, сетевом оборудовании).

Использование UML позволяет разработчикам и заказчикам говорить на одном языке, четко формулировать требования, избегать недопониманий и создавать системы, максимально соответствующие потребностям бизнеса. В контексте автоматизации расчетов, UML помогает не только спроектировать эффективную информационную систему, но и глубоко проанализировать и, при необходимости, перестроить сами бизнес-процессы, что является критически важным для успешного внедрения.

Оптимизация бизнес-процессов как основа для автоматизации

Внедрение любой автоматизированной системы, особенно для таких критически важных областей, как расчеты с поставщиками и покупателями, не должно быть самоцелью. Это лишь инструмент для достижения более глобальной задачи – повышения эффективности и снижения издержек. Именно поэтому ключевым предшествующим шагом к успешной автоматизации является оптимизация бизнес-процессов.

Представьте себе старый, неэффективный механизм с множеством скрипящих шестеренок и ненужных рычагов. Если просто навесить на него электромотор, он, возможно, начнет работать быстрее, но его изначальные недостатки никуда не исчезнут, а возможно, даже усугубятся. Аналогично, автоматизация неоптимизированных или плохо спроектированных бизнес-процессов лишь закрепит их неэффективность, сделав ее более быстрой и дорогой.

Что такое оптимизация бизнес-процессов?
Это системная, целенаправленная работа по улучшению текущих операций компании для повышения их эффективности, снижения затрат, ускорения выполнения задач, улучшения качества и повышения прозрачности. Это может включать в себя:

• Исключение ненужных шагов: Устранение операций, которые не приносят добавленной стоимости или дублируются.
• Перераспределение ответственности: Четкое определение ролей и обязанностей, устранение «серых зон».
• Сокращение времени выполнения: Оптимизация последовательности действий, параллелизация операций.
• Устранение «узких мест»: Идентификация этапов, которые замедляют весь процесс, и их улучшение.
• Стандартизация: Разработка четких регламентов и процедур для обеспечения единообразия выполнения операций.

Инструменты и методы оптимизации:

1. Карты процессов (Process Maps/Flowcharts): Визуальное представление текущих бизнес-процессов («как есть») позволяет увидеть все шаги, участников, информационные потоки и точки принятия решений. Это основа для анализа и выявления неэффективности.
2. Регламенты и инструкции: Разработка четких правил и описаний для каждого этапа процесса. Это стандартизирует работу и упрощает обучение нового персонала.
3. Бизнес-анализ (Business Analysis): Применение аналитических методов для глубокого изучения процессов, измерения их производительности, выявления причин проблем и поиска оптимальных решений.
4. BPM-системы (Business Process Management Systems): Программные платформы, предназначенные для моделирования, автоматизации, исполнения, мониторинга и оптимизации бизнес-процессов. Они позволяют создавать исполняемые модели процессов и контролировать их выполнение в реальном времени.
5. Low-code платформы: Инструменты, позволяющие создавать приложения и автоматизировать процессы с минимальным использованием ручного кодирования, что ускоряет и упрощает разработку решений для оптимизации.
6. BI-решения (Business Intelligence): Системы бизнес-аналитики собирают, обрабатывают и анализируют данные о процессах, предоставляя руководителям информационные панели и отчеты для принятия решений об оптимизации.
7. Интеграционные инструменты: Обеспечивают бесшовное взаимодействие различных информационных систем (например, ERP с CRM или бухгалтерским ПО), устраняя ручной перенос данных и сопутствующие ошибки.

Пример в контексте автоматизации расчетов:
Предположим, процесс согласования счета от поставщика занимает слишком много времени. Оптимизация может включать:

• Картирование текущего процесса: Выявление всех отделов и сотрудников, участвующих в согласовании.
• Анализ: Обнаружение, что счет проходит через 5 инстанций, когда достаточно 3, или что на каждом этапе данные вводятся вручную.
• Оптимизация: Сокращение числа согласующих, внедрение электронного согласования (через СЭД), интеграция с системой закупок для автоматической сверки счета с заказом.
• Автоматизация: Только после оптимизации можно эффективно внедрять AP Automation или модуль ERP для управления счетами к оплате.

Таким образом, оптимизация бизнес-процессов является неразрывной частью подготовки к внедрению автома��изированных систем. Она позволяет создать «чистый холст», на котором автоматизация сможет раскрыть свой максимальный потенциал, превращая компанию в по-настоящему эффективный и гибкий организм.

Повышение эффективности и снижение рисков при управлении дебиторской и кредиторской задолженностью

Эффективное управление финансовыми потоками – это залог выживания и процветания любого предприятия. В особенности это касается дебиторской и кредиторской задолженности, балансирование между которыми определяет ликвидность и платежеспособность компании. Автоматизация в этой сфере становится не просто желательной, а необходимой, предлагая мощные инструменты для повышения оперативности, точности и существенного снижения рисков.

Влияние автоматизации на оперативность и точность финансовых операций

В мире бизнеса, где скорость принятия решений и безошибочность данных играют решающую роль, ручная обработка финансовых операций становится непозволительной роскошью. Автоматизация в корне меняет эту парадигму, преобразуя управление финансовыми потоками и взаиморасчетами с контрагентами.

1. Прозрачность финансовых операций:
Автоматизированные системы обеспечивают единое информационное пространство, где все данные о счетах, платежах, задолженностях и договорах хранятся централизованно. Это значит, что любая заинтересованная сторона – от бухгалтера до финансового директора – имеет мгновенный доступ к актуальной информации. Такая прозрачность устраняет необходимость в запросах и уточнениях, сокращая время на поиск данных и повышая общий уровень информированности. Каждая транзакция фиксируется, ее статус легко отслеживается, что исключает «черные дыры» и недопонимания.

2. Точность данных и снижение ошибок:
Одним из наиболее значимых преимуществ автоматизации является минимизация человеческого фактора. Ручной ввод данных всегда сопряжен с риском ошибок: опечаток, неправильного переноса цифр, пропуска полей. Автоматизация существенно снижает вероятность таких ошибок, которые часто возникают при ручной обработке данных, таких как неверный ввод, дублирование или пропуск сроков. Системы автоматически сверяют данные, используют заранее определенные шаблоны и правила, а также проводят валидацию, гарантируя высокую точность финансовых записей. Это критически важно для корректного бухгалтерского и налогового учета.

3. Скорость обработки и оперативность:
Автоматизация радикально ускоряет выполнение рутинных финансовых операций.

• Обработка счетов: Вместо ручного ввода каждого счета и его согласования, системы AP Automation автоматически извлекают данные, сверяют их с заказами на поставку и направляют на утверждение по заданному маршруту.
• Формирование платежных поручений: Платежные поручения могут генерироваться автоматически на основе утвержденных счетов и графиков платежей, что значительно ускоряет процесс оплаты.
• Подготовка отчетности: Современные системы автоматизации позволяют получать актуальную информацию в реальном времени, сокращая время на составление отчетов. Автоматизация отчетности сокращает время на подготовку отчетов с часов и дней до считанных минут. Для анализа отчетов и принятия решений ручная сверка данных может занимать 20-30 часов, тогда как с автоматизированной системой — 3-5 часов. Это позволяет руководству получать своевременные и точные финансовые отчеты, что является основой для принятия оперативных и стратегических решений. Автоматическая подготовка налоговых отчетов значительно сокращает время на их подготовку и отправку, снижая риск штрафов за просрочку.

4. Автоматический расчет финансовых показателей:
Системы не просто хранят данные, но и автоматически рассчитывают ключевые финансовые показатели, такие как оборачиваемость дебиторской и кредиторской задолженности, коэффициенты ликвидности, рентабельности и другие. Это избавляет финансовых аналитиков от рутинных вычислений и позволяет им сосредоточиться на более глубоком анализе и прогнозировании.

В целом, автоматизация финансового учета обеспечивает прозрачность, точность и оперативность финансовых операций. Она помогает минимизировать риски, значительно снижая вероятность ошибок, связанных с ручным вводом данных, и обеспечивая более высокий уровень точности. Это создает надежную основу для эффективного управления предприятием и его финансовой стабильности.

Минимизация рисков управления дебиторской и кредиторской задолженностью

В управлении дебиторской и кредиторской задолженностью скрыто множество финансовых рисков, которые могут подорвать ликвидность, платежеспособность и даже репутацию компании. Однако автоматизация предоставляет мощный арсенал инструментов для снижения этих рисков, трансформируя хаотичный процесс в системно управляемую функцию. Автоматизация процессов управления дебиторской и кредиторской задолженностью помогает минимизировать риски и оптимизировать денежные потоки.

1. Снижение рисков дебиторской задолженности:
Дебиторская задолженность, по сути, является предоставлением торгового кредита клиентам. Если этот процесс не контролируется, риски растут:

• Просрочки платежей: Клиенты могут забыть об оплате или умышленно задерживать ее. Автоматизированные системы эффективно отслеживают дебиторскую задолженность, автоматически отправляют напоминания клиентам по электронной почте или SMS о приближающихся сроках оплаты и о просроченной задолженности. Это существенно ускоряет процесс получения платежей и снижает вероятность «забытых» долгов.
• Рост безнадежных долгов: Длительное накопление просроченной дебиторской задолженности увеличивает риск ее превращения в безнадежную, что приводит к прямым финансовым потерям. Системы могут автоматически классифицировать задолженности по срокам давности, выделяя критические случаи и инициируя процедуры взыскания.
• Неэффективное использование оборотного капитала: Высокий уровень дебиторки «замораживает» средства, которые могли бы быть использованы для развития бизнеса или погашения собственных обязательств. Автоматизация помогает контролировать оборачиваемость дебиторской задолженности, темпы ее роста по сравнению с выручкой, долю в оборотных активах и соотношение с кредиторской задолженностью, обеспечивая более сбалансированное управление денежными потоками.
• Отсутствие контроля за кредитными лимитами: Автоматизированные системы позволяют устанавливать и контролировать индивидуальные кредитные лимиты для каждого клиента, предотвращая чрезмерное наращивание долгов.

2. Снижение рисков кредиторской задолженности:
Хотя кредиторская задолженность может быть полезным инструментом для управления ликвидностью, ее бесконтрольный рост и несвоевременное погашение также несут риски:

• Потеря репутации и доверия: Несвоевременные платежи поставщикам могут повредить репутации компании, привести к ухудшению условий сотрудничества, потере скидок или даже приостановке поставок. Автоматизация платежей упрощает выполнение графиков выплат, подбор способов оплаты и автоматическую обработку транзакций, что повышает репутацию компании и улучшает отношения с поставщиками за счет своевременного выполнения обязательств.
• Штрафы и пени: Просрочка платежей часто влечет за собой штрафные санкции, увеличивая финансовую нагрузку. Системы управления казначейством (TMS) и AP Automation помогают строго следить за сроками погашения, автоматически формируя платежные поручения и отправляя их в банк.
• Риск мошенничества: Ручная обработка счетов и платежей создает возможности для мошеннических действий. Автоматизация платежей снижает риск мошенничества благодаря функциям двухфакторной аутентификации, шифрованию данных, заданным лимитам расходов и отслеживанию транзакций в реальном времени. Система автоматически сверяет реквизиты, суммы и подтверждения, минимизируя возможность несанкционированных выплат.
• Неэффективное использование краткосрочных обязательств: Грамотное планирование платежей является основой управления кредиторской задолженностью. Автоматизированные системы помогают составлять и контролировать графики выплат, включая установление сроков погашения и ранжирование платежей по срочности, что позволяет оптимально использовать «кредит доверия» поставщиков.

3. Информационная безопасность:
Информационные системы обеспечивают централизованное хранение информации, что само по себе повышает информационную безопасность по сравнению с разрозненными файлами и бумажными документами. Дополнительно, современные системы включают механизмы контроля доступа, шифрования данных и резервного копирования, защищая конфиденциальные финансовые данные от несанкционированного доступа и потери.

Таким образом, автоматизация процессов управления дебиторской и кредиторской задолженностью не просто ускоряет операции, но и создает надежный барьер против многих финансовых и операционных рисков. Она обеспечивает компании инструментами для проактивного управления обязательствами и требованиями, что приводит к более стабильному финансовому положению и оптимизации денежных потоков.

Экономическая оценка эффективности внедрения автоматизированных систем

Инвестиции в автоматизированные системы, особенно в комплексные решения для управления расчетами, могут быть весьма значительными. Поэтому критически важно не просто внедрить технологию, но и убедительно обосновать ее экономическую целесообразность. Этот раздел посвящен ключевым методам и показателям, используемым для оценки эффективности ИТ-проектов, позволяющим принять взвешенное решение об инвестициях.

Традиционные методы оценки эффективности (NPV, IRR, PP, ROI)

При оценке экономической эффективности инвестиционных проектов, включая внедрение автоматизированных систем, традиционно используется набор финансовых показателей, которые позволяют количественно оценить ожидаемые выгоды и сравнить их с затратами. Эти методы являются краеугольным камнем финансового анализа и широко применяются для обоснования инвестиций.

1. Чистая текущая стоимость (Net Present Value, NPV):
NPV — один из наиболее надежных и широко используемых методов оценки инвестиционных проектов. Он основан на концепции временной стоимости денег, которая гласит, что деньги сегодня стоят больше, чем те же деньги в будущем. Метод NPV сопоставляет величину исходной инвестиции с общей величиной дисконтированных (приведенных к текущему моменту) чистых денежных потоков, которые генерирует проект на протяжении всего срока его реализации.

• Принцип: Если NPV > 0, проект считается экономически целесообразным, так как он создает дополнительную стоимость для компании. Если NPV < 0, проект не стоит реализовать. Если NPV = 0, проект не принесет ни прибыли, ни убытков после дисконтирования.
• Формула для расчета NPV:

NPV = Σnt=1 (CFt / (1 + r)t) - IC

где:

• CF_t — денежный поток (Cash Flow) в период t (разница между притоками и оттоками средств);
• r — ставка дисконтирования (барьерная ставка, стоимость капитала), отражающая требуемую норму доходности или альтернативные издержки;
• IC — начальные инвестиции (Initial Costs);
• n — длительность проекта в периодах (годах, кварталах).

• Пример: Предположим, начальные инвестиции в АСУ составляют 5 000 000 рублей, ожидаемые чистые денежные потоки за 3 года: 2 000 000, 2 500 000, 3 000 000 рублей. Ставка дисконтирования = 10%.

NPV = (2 000 000 / (1 + 0.10)1) + (2 500 000 / (1 + 0.10)2) + (3 000 000 / (1 + 0.10)3) - 5 000 000
NPV ≈ 1 818 181.82 + 2 066 115.70 + 2 254 996.24 - 5 000 000
NPV ≈ 6 139 293.76 - 5 000 000 = 1 139 293.76 рублей.

Поскольку NPV > 0, проект является экономически целесообразным.

2. Внутренняя норма доходности (Internal Rate of Return, IRR):
IRR — это ставка дисконтирования, при которой NPV проекта становится равной нулю. Иными словами, это максимальная ставка, при которой проект остается безубыточным.

• Принцип: Если IRR > требуемой нормы доходности (стоимости капитала), проект принимается. Проекты с более высоким IRR предпочтительнее.
• Расчет: IRR обычно находится методом итераций или с использованием финансового калькулятора/программного обеспечения, так как прямое аналитическое решение для полинома высоких степеней затруднительно.

3. Срок окупаемости (Payback Period, PP):
PP — это период времени, за который начальные инвестиции в проект полностью окупятся за счет генерируемых им денежных потоков.

• Принцип: Чем короче срок окупаемости, тем быстрее инвестиции возвращаются и тем меньше риск.
• Расчет: Для проектов с равномерными денежными потоками: PP = IC / CF (годовой денежный поток). Для неравномерных потоков: путем последовательного вычитания денежных потоков из начальных инвестиций до достижения нуля.

4. Рентабельность инвестиций (Return on Investment, ROI):
ROI — это показатель, который демонстрирует уровень доходности или убыточности бизнеса относительно суммы инвестиций. Он позволяет оценить эффективность вложений в процентах.

• Принцип: Чем выше ROI, тем эффективнее инвестиции.
• Формула для расчета ROI:

ROI = ((G - TCO) / TCO) × 100%

где:

• G — выгоды от внедрения ИТ-решения (Gain);
• TCO — совокупная стоимость владения (Total Cost of Ownership), которая будет рассмотрена далее.

Эти методы, используемые как по отдельности, так и в комплексе, позволяют принимать обоснованные инвестиционные решения, сравнивать альтернативные проекты и демонстрировать экономическую ценность внедрения автоматизированных систем.

Совокупная стоимость владения (TCO) и быстрое экономическое обоснование (REJ)

При оценке инвестиций в информационные технологии недостаточно просто учесть прямые затраты на покупку программного обеспечения и оборудования. Не менее, а иногда и более значимыми оказываются скрытые и эксплуатационные расходы. Именно для комплексной оценки всех затрат были разработаны такие подходы, как Совокупная стоимость владения (TCO) и Быстрое экономическое обоснование (REJ).

1. Совокупная стоимость владения (Total Cost of Ownership, TCO):
Метод TCO дает исчерпывающую оценку всех затрат, связанных с ИТ-активом (например, автоматизированной системой), на протяжении всего его жизненного цикла, а не только на этапе приобретения. TCO не является показателем эффективности в привычном смысле (он не показывает доходы), а скорее представляет собой детализированную «расходную часть» уравнения инвестиций.

• Что включает TCO:
  • Прямые затраты:
    • Стоимость приобретения лицензий на ПО и оборудования.
    • Затраты на внедрение (услуги консультантов, интеграторов).
    • Стоимость разработки (если система создается с нуля).
  • Косвенные/эксплуатационные затраты:
    • Затраты на поддержку и обслуживание (техническая поддержка, обновление ПО).
    • Стоимость обучения персонала.
    • Затраты на администрирование системы.
    • Стоимость электроэнергии, аренды серверов, сетевой инфраструктуры.
    • Затраты на безопасность данных и резервное копирование.
    • Потери от простоев системы.
    • Скрытые затраты, такие как премии и дополнительные выплаты сотрудникам, замещающимся в ходе автоматизации, выход из строя или необходимость срочного ремонта оборудования, обновление и доработка программных решений вследствие ошибок или изменения бизнес-требований.
• Значение TCO: Помогает выявить текущие и будущие проблемы, связанные с затратами, и принять обоснованные решения не только о покупке, но и о долгосрочной эксплуатации системы. Без глубокого анализа TCO многие ИТ-проекты могут оказаться гораздо дороже, чем предполагалось изначально.

2. Быстрое экономическое обоснование (Rapid Economic Justification, REJ):
Метод REJ конкретизирует и расширяет модель TCO, превращая ее из чисто расходного анализа в инструмент стратегического обоснования инвестиций в ИТ. Его ключевое отличие — установление соответствия между расходами на ИТ и приоритетами бизнеса. REJ фокусируется не только на затратах, но и на выгодах, рисках и стратегическом влиянии ИТ-проекта.

• Основные этапы REJ:
  1. Привязка целей ИТ-проектов к бизнес-целям: Четкое определение, как именно внедрение автоматизированной системы будет способствовать достижению стратегических целей компании (например, повышение удовлетворенности клиентов, сокращение времени выхода на рынок, снижение операционных расходов).
  2. Выбор решений: Анализ альтернативных ИТ-решений и их соответствия бизнес-требованиям.
  3. Оценка затрат и выгод: Детальный расчет не только совокупной стоимости владения (TCO), но и всех ожидаемых выгод — как измеримых (сокращение трудозатрат, увеличение продаж), так и неизмеримых (улучшение принятия решений, повышение конкурентоспособности).
  4. Выявление рисков: Идентификация потенциальных рисков, связанных с внедрением и эксплуатацией системы, и разработка планов по их минимизации.
  5. Расчет финансовых показателей: Использование традиционных финансовых показателей (NPV, ROI, IRR) для количественного обоснования проекта.
• Преимущества REJ:
  • Комплексный подход: Объединяет технические, финансовые и стратегические аспекты.
  • Прозрачност��: Четко связывает ИТ-инвестиции с бизнес-результатами.
  • Управление рисками: Интегрирует оценку рисков в процесс обоснования.
  • Принятие решений: Предоставляет руководителям полную картину для принятия стратегических решений.

Таким образом, TCO дает детальное понимание всех затрат, а REJ, опираясь на эти данные, расширяет анализ до полноценного бизнес-обоснования, показывая не только «сколько это стоит», но и «какую ценность это принесет бизнесу» и «какие риски мы принимаем». Эти методы являются незаменимыми инструментами для ответственного управления ИТ-инвестициями.

Анализ чувствительности и сценарное планирование

В мире инвестиций, особенно в сфере информационных технологий, будущее редко бывает абсолютно предсказуемым. Цены на оборудование могут измениться, сроки внедрения затянуться, а ожидаемые выгоды – оказаться ниже прогнозируемых. В таких условиях традиционные методы оценки эффективности (NPV, ROI) могут дать лишь усредненную картину, не учитывающую неопределенность. Именно здесь на помощь приходят анализ чувствительности и сценарное планирование – мощные инструменты для оценки устойчивости проекта к изменениям внешних и внутренних факторов.

1. Анализ чувствительности:
Этот метод позволяет оценить, как изменения одного или нескольких ключевых параметров проекта повлияют на его финансовые показатели, прежде всего на ROI (рентабельность инвестиций) или NPV. Цель — выявить наиболее критичные переменные, которые при малейших колебаниях способны существенно изменить результат проекта.

• Принцип работы:
  1. Определяются ключевые параметры, влияющие на эффективность ИТ-проекта (например, стоимость лицензий, затраты на внедрение, годовой экономический эффект от сокращения ошибок, рост производительности труда, срок окупаемости).
  2. Для каждого параметра задается диапазон возможных изменений (например, ±5%, ±10%, ±15%).
  3. Пересчитываются значения ROI/NPV при изменении каждого параметра по очереди, оставляя остальные параметры неизменными.
  4. Результаты визуализируются (например, в виде «паутинной» диаграммы или графика), что позволяет наглядно определить, какие параметры оказывают наибольшее влияние.
• Пример: Если ROI проекта по автоматизации расчетов очень чувствителен к изменению количества обрабатываемых транзакций, это указывает на то, что необходимо уделить особое внимание прогнозированию объемов данных или рассмотреть альтернативные решения, менее зависимые от масштаба.
• Значение: Анализ чувствительности помогает понять риски проекта, выделить «болевые точки» и сосредоточить усилия на управлении теми факторами, которые наиболее сильно влияют на успех.

2. Сценарное планирование:
В отличие от анализа чувствительности, который фокусируется на одном изменяющемся параметре, сценарное планирование позволяет оценить эффективность проекта в условиях одновременного изменения нескольких факторов. Этот метод призван помочь в принятии решений в условиях высокой неопределенности, предлагая рассмотреть проект с разных точек зрения.

• Принцип работы:
  1. Разрабатываются несколько реалистичных сценариев развития событий. Традиционно выделяют три основных сценария:
     • Оптимистичный сценарий: Предполагает наиболее благоприятное развитие событий (например, минимальные затраты, максимальный экономический эффект, быстрое внедрение).
     • Пессимистичный сценарий: Исходит из наихудшего развития событий (например, превышение бюджета, задержки внедрения, меньший, чем ожидалось, эффект, появление непредвиденных рисков).
     • Наиболее вероятный (базовый) сценарий: Основывается на наиболее реалистичных предположениях и прогнозах.
  2. Для каждого сценария определяются соответствующие значения всех ключевых параметров проекта.
  3. Производится расчет финансовых показателей (ROI, NPV, IRR) для каждого сценария.
  4. Анализируются полученные результаты, чтобы понять диапазон возможных исходов и оценить устойчивость проекта.
• Пример: При внедрении системы электронного документооборота (СЭД) для автоматизации расчетов:
  • Оптимистичный сценарий: Быстрое обучение персонала, минимальные доработки, максимальное снижение затрат на бумагу и время обработки документов.
  • Пессимистичный сценарий: Сопротивление персонала, существенные доработки, проблемы с интеграцией, небольшой экономический эффект из-за неполного использования функционала.
  • Базовый сценарий: Умеренные затраты, планомерное внедрение, ожидаемый экономический эффект.
• Значение: Сценарное планирование позволяет руководству не только понять потенциал проекта, но и подготовиться к возможным негативным событиям, разработав меры по их предотвращению или смягчению. Это повышает уверенность в принимаемых решениях и снижает общие риски инвестиций.

В совокупности, анализ чувствительности и сценарное планирование представляют собой неотъемлемую часть комплексной экономической оценки эффективности ИТ-проектов. Они позволяют глубже понять природу рисков, принимать более обоснованные решения и управлять неопределенностью, что является залогом успешного внедрения автоматизированных систем.

Потенциальные риски внедрения автоматизированных систем и стратегии их минимизации

Внедрение любой новой технологии, особенно такой сложной и масштабной, как автоматизированная система управления, неизбежно сопряжено с рисками. Эти риски могут проявляться как на этапе проектирования и реализации, так и в процессе эксплуатации, затрагивая финансовые, операционные и даже социальные аспекты деятельности предприятия. Понимание их природы и разработка эффективных стратегий минимизации — ключевой элемент успешного проекта.

Классификация рисков внедрения автоматизированных систем

Внедрение автоматизированных систем — это не только путь к повышению эффективности, но и область, сопряженная с многочисленными рисками. Игнорирование или недооценка этих рисков может привести к перерасходу бюджета, срыву сроков, снижению ожидаемой отдачи или даже к полному провалу проекта. Для эффективного управления необходимо четко классифицировать потенциальные угрозы.

Внедрение автоматизированных систем сопряжено с множеством финансовых рисков, таких как риски реальных инвестиций, риски упущенной выгоды, валютные риски и другие. Однако список потенциальных опасностей гораздо шире.

1. Финансовые риски:
Эти риски напрямую связаны с денежными потерями или неэффективным использованием средств.

• Риски реальных инвестиций: Перерасход бюджета на приобретение оборудования, лицензий, услуг по внедрению и настройке. Недостаточно точная первоначальная оценка стоимости может привести к тому, что проект станет неподъемным.
• Риски упущенной выгоды: Если внедрение затягивается или система работает неэффективно, компания может потерять потенциальный доход, который могла бы получить благодаря автоматизации. Например, задержка в запуске автоматизированной системы расчетов может привести к несвоевременному выставлению счетов и, как следствие, к более длительному поступлению платежей.
• Валютные риски: Актуальны при закупке импортного оборудования или программного обеспечения, стоимость которых может измениться из-за колебаний валютных курсов.
• «Тайные расходы»: Это затраты, которые часто не учитываются при первоначальном планировании, но могут существенно увеличить общую стоимость владения (TCO):
  • Премии и дополнительные выплаты сотрудникам: Особенно актуально для тех, кто замещается в ходе автоматизации, но продолжает выполнять часть функций или занимается переобучением.
  • Расходы на обучение и адаптацию персонала: Недостаточное обучение может привести к низкой эффективности использования системы и дополнительным затратам на поддержку.
  • Выход из строя или необходимость срочного ремонта оборудования и программных компонентов: Непредвиденные поломки или сбои требуют дополнительных инвестиций и могут привести к простоям.
  • Обновление и доработка программных решений: Вследствие ошибок, изменения бизнес-требований или законодательства.
  • Потеря клиентской базы или снижение качества обслуживания: Из-за ошибок в работе автоматизированной системы, например, сбоев в обработке заказов или платежей.

2. Операционные риски:
Эти риски связаны с нарушением или снижением эффективности бизнес-процессов.

• Избыточная автоматизация: Попытка автоматизировать каждый аспект деятельности, включая те, которые лучше выполняются человеком или не приносят существенной выгоды от автоматизации. Это может привести к усложнению системы, увеличению затрат и снижению гибкости.
• Ошибочные метрики успеха: Неправильный выбор показателей для оценки эффективности может привести к тому, что проект будет считаться успешным, хотя на самом деле он не приносит реальной пользы бизнесу.
• Недооценка риска простоя системы: Любая система может выйти из строя. Недостаточное резервирование, отсутствие планов восстановления после сбоев (Disaster Recovery Plan) могут привести к критическим простоям, особенно в таких отраслях, как пищевая промышленность, где каждый час простоя — это прямые потери.
• Риски кибербезопасности: Внедрение информационных систем увеличивает «поверхность атаки» для злоумышленников. Утечки данных, хакерские атаки, вредоносное ПО могут привести к финансовым потерям, потере репутации и юридическим последствиям.
• Увеличение сложности проекта: Чем масштабнее и комплекснее система, тем больше точек отказа и тем выше вероятность возникновения непредвиденных проблем. Это приводит к увеличению числа и масштабов сопутствующих рисков.

3. Социальные риски:
Связаны с влиянием автоматизации на персонал и корпоративную культуру.

• Сопротивление изменениям: Сотрудники могут отказываться осваивать новые системы из-за страха потери работы, нежелания менять привычные процессы или недоверия к новым технологиям.
• Потеря рабочих мест: Автоматизация рутинных операций, безусловно, приводит к сокращению числа рабочих мест, требующих выполнения таких функций. Это поднимает этические и социальные вопросы, требующие внимательного подхода со стороны руководства.

Понимание состава этих рисков и их возможного влияния дает возможность осуществлять превентивные действия по их контролю и предотвращению денежных потерь предприятия, а также обеспечить более плавное и успешное внедрение автоматизированных систем.

Социальные аспекты автоматизации: влияние на занятость

На первый взгляд, автоматизация кажется однозначным благом: повышение эффективности, снижение затрат, ускорение процессов. Однако у этой медали есть и оборотная сторона, которая проявляется в серьезных социальных аспектах, прежде всего — во влиянии на занятость. Внедрение автоматизированных систем, особенно в масштабах предприятия или отрасли, неизбежно влечет за собой структурные изменения на рынке труда.

1. Риск потери рабочих мест:
Это, пожалуй, самый очевидный и болезненный социальный риск. Автоматизация в первую очередь нацелена на выполнение рутинных, повторяющихся операций, которые ранее выполнялись людьми. По оценкам ученых ВШЭ, 11,2% россиян могут потерять работу из-за автоматизации в профессиях, где доля рутинной работы превышает 70%. В целом, более 20 млн работников в России (45,5% среднесписочной численности) подвержены риску автоматизации. Например, в бухгалтерском учете, где большая часть операций носит стандартизированный характер, автоматизация расчетов может значительно сократить потребность в рядовых бухгалтерах. Аналогичные процессы происходят на производстве, в логистике и клиентском сервисе.

2. Изменение требований к квалификации:
Даже если рабочие места не исчезают полностью, изменяются требования к специалистам. Вместо выполнения рутинных операций от сотрудников требуется:

• Взаимодействие с автоматизированными системами: Настройка, мониторинг, анализ данных, устранение сбоев.
• Навыки анализа и принятия решений: Автоматизация освобождает время для более интеллектуальных задач.
• Межфункциональные компетенции: Способность работать на стыке различных функций и технологий.
• «Мягкие» навыки (soft skills): Коммуникация, креативность, критическое мышление, эмоциональный интеллект, которые пока сложно автоматизировать.

Внедрение цифровизации и автоматизации приводит к сокращению числа рабочих мест, требующих выполнения рутинных операций, в среднем на 15-20% за последние 5 лет. Это означает, что значительной части рабочей силы потребуется повышение или изменение их квалификации, переобучение или даже уход с рынка труда.

3. Социальная напряженность и сопротивление изменениям:
Угроза потери работы или необходимости переучиваться может вызвать серьезное сопротивление со стороны персонала. Сотрудники могут саботировать внедрение новых систем, скрывать ошибки, распространять негативную информацию.

• Пример: При внедрении системы электронного документооборота, бухгалтеры, привыкшие к бумажным документам, могут испытывать дискомфорт и сопротивление, если их не вовлекать в процесс и не показывать выгоды, что может замедлить или даже сорвать проект автоматизации.

4. Роль государства и бизнеса в адаптации:
Эти вызовы требуют активного участия как государства, так и бизнеса:

• Государство: Разработка программ переподготовки и повышения квалификации, создание стимулов для компаний, инвестирующих в обучение своих сотрудников, формирование новой системы образования, ориентированной на навыки будущего.
• Бизнес:
  • Ответственная политика по отношению к персоналу: Прозрачное информирование о планах автоматизации, переобучение сотрудников внутри компании, помощь в поиске новой работы.
  • Инвестиции в человеческий капитал: Создание программ корпоративного обучения, стимулирование развития новых компетенций.
  • Формирование новой корпоративной культуры: Ориентация на постоянное обучение, адаптацию к изменениям и сотрудничество с технологиями.

Таким образом, хотя автоматизация обещает значительные экономические выгоды, ее социальные последствия требуют внимательного анализа и проактивного управления. Успешное внедрение автоматизированных систем невозможно без учета человеческого фактора и инвестиций в развитие персонала, что является ключевым для минимизации социальных рисков.

Стратегии минимизации рисков

Успешное внедрение автоматизированных систем — это не только технический, но и управленческий вызов. Многообразие потенциальных рисков требует комплексного подхода и применения продуманных стратегий для их минимизации. Ниже представлены ключевые подходы, позволяющие снизить вероятность негативных последствий и обеспечить максимальную отдачу от инвестиций.

1. Пилотирование решений на ограниченных участках с измеримыми метриками:
Вместо того чтобы сразу внедрять систему на всем предприятии, целесообразно начать с пилотного проекта.

• Суть: Запуск новой системы или функционала на небольшом отделе, в одном филиале или для ограниченного круга пользователей.
• Преимущества: Позволяет выявить ошибки, недочеты и «узкие места» на ранних стадиях, когда их исправление обходится дешевле и не затрагивает критически важные процессы. Измеримые метрики (например, время обработки счета, количество ошибок, уровень удовлетворенности пользователей) помогают объективно оценить эффективность пилота.
• Пример: Внедрение автоматизированной системы расчетов сначала в одном отделе закупок, а затем, после успешного тестирования и доработок, масштабирование на всю компанию.

2. Поэтапная монетизация преимуществ:
Длительные проекты с отсроченным эффектом увеличивают риски. Разделение проекта на этапы с получением измеримых выгод на каждом из них позволяет:

• Быстрее получать отдачу: Демонстрировать ценность инвестиций, что повышает поддержку проекта со стороны руководства и сотрудников.
• Корректировать курс: Если на каком-то этапе выясняется, что ожидания не оправдываются, есть возможность пересмотреть стратегию без значительных потерь.
• Снижать финансовую нагрузку: Распределение инвестиций и получение частичной отдачи на ранних этапах улучшает финансовое планирование.

3. Стандартизация процессов перед автоматизацией:
Как уже отмечалось, автоматизация неоптимизированных процессов лишь закрепляет их неэффективность.

• Суть: Перед внедрением системы необходимо провести глубокий анализ и оптимизацию существующих бизнес-процессов (методы IDEF0, DFD, UML).
• Преимущества: Гарантирует, что автоматизируется наиболее эффективная и логичная последовательность действий, исключаются лишние шаги и дублирование функций. Это существенно снижает затраты на доработки и повышает удовлетворенность пользователей.

4. Выборочная автоматизация:
Не все процессы нуждаются в полной автоматизации.

• Суть: Определение, какие именно операции принесут наибольший эффект от автоматизации, а какие лучше оставить на ручном управлении или использовать полуавтоматические решения.
• Преимущества: Позволяет избежать избыточной автоматизации, которая может привести к усложнению системы, увеличению затрат и снижению гибкости. Фокусировка на наиболее критичных и рутинных задачах максимизирует ROI.

5. Внедрение концепции «безопасность через дизайн» (Security by Design):
Ключевым фактором успеха является внедрение концепции «безопасность через дизайн» на ранних этапах автоматизации, когда защитные механизмы интегрируются в архитектуру системы, а не добавляются постфактум.

• Суть: Проектирование системы с учетом требований кибербезопасности с самого начала, а не на завершающих стадиях. Это включает в себя защиту данных, контроль доступа, шифрование, аудит и другие меры.
• Преимущества: Обеспечивает высокий уровень защиты информации от угроз, минимизирует риски утечек данных и хакерских атак. Добавление безопасности «поверх» уже готовой системы всегда сложнее, дороже и менее эффективно.

6. Постоянный анализ рисков:
Карта рисков не статична, она трансформируется по мере реализации проекта.

• Суть: Анализ рисков следует проводить несколько раз в процессе реализации проекта: на этапе планирования, проектирования, внедрения и эксплуатации. Использование методов, таких как экспертные оценки и SWOT-анализ, на начальных этапах при недостаточном объеме исходной информации.
• Преимущества: Позволяет своевременно выявлять новые угрозы, оценивать эффективность принятых мер по минимизации рисков и корректировать стратегию.

7. Управление изменениями и обучение персонала:
Для снижения социального сопротивления и повышения эффективности использования системы необходимо:

• Коммуникация: Прозрачное информирование сотрудников о целях и преимуществах автоматизации.
• Обучение: Качественные программы обучения для всех категорий пользователей.
• Вовлечение: Привлечение ключевых пользователей к процессу проектирования и тестирования системы.

Понимание состава финансовых рисков при внедрении средств автоматизации дает возможность осуществлять превентивные действия по их контролю и предотвращению денежных потерь предприятия. Комплексное применение этих стратегий позволяет значительно снизить потенциальные угрозы и обеспечить успешную и экономически обоснованную реализацию проектов по автоматизации.

Перспективы развития и интеграции автоматизированных систем расчетов

Мир информационных технологий находится в постоянном движении, и автоматизированные системы расчетов не исключение. Они не только адаптируются к новым вызовам, но и активно формируют будущее финансовых операций. Ключевые перспективы связаны с глубокой интеграцией, использованием передовых технологий и адаптацией к динамике региональных рынков.

Интеграция с другими модулями ERP-систем и цифровыми технологиями

В современном бизнесе фрагментированные системы — это анахронизм. Эпоха, когда каждый отдел работал в своей отдельной программе, уходит в прошлое, уступая место интегрированным экосистемам. Перспективы развития автоматизированных систем расчетов неразрывно связаны с их глубокой интеграцией с другими модулями ERP-системы и новейшими цифровыми технологиями, что является ключом к повышению общей эффективности предприятия.

1. Интеграция с модулями ERP-системы:
ERP-системы, такие как «1С:ERP Управление предприятием 2», предоставляют комплексный набор модулей, охватывающих практически все аспекты деятельности предприятия:

• Управление закупками: Автоматизированные системы расчетов интегрируются с модулем закупок для автоматического формирования платежных поручений на основе подтвержденных заказов и полученных счетов от поставщиков. Это исключает ручной ввод, уменьшает ошибки и ускоряет процесс оплаты.
• Управление складом: Синхронизация данных о поступлении товаров на склад с информацией о счетах к оплате позволяет автоматически проверять соответствие инициировать платежи. Для пищевой промышленности это критично для оптимизации запасов скоропортящейся продукции.
• Управление производством: Финансовые расчеты тесно связаны с производственным планированием, так как необходимы для закупки сырья и комплектующих. Интеграция обеспечивает непрерывность производственного процесса.
• Управление персоналом и расчет заработной платы: Интеграция с модулями HR и расчета зарплаты обеспечивает своевременное проведение расчетов с сотрудниками и соответствующее отражение в финансовом отчетности.
• Финансы и бюджетирование: Модули расчетов являются центральным элементом финансового управления, предоставляя данные для формирования бюджетов, анализа денежных потоков и контроля за дебиторской/кредиторской задолженностью.

Такая глубокая интеграция позволяет объединить работу разных отделов в одном информационном пространстве, обеспечивая стандартизацию и прозрачность бизнес-процессов. Компании сообщают о снижении операционных затрат на 15-20% в первый год после внедрения автоматизации за счет сокращения времени на выполнение рутинных задач и минимизации человеческих ошибок. Автоматизация также способствует повышению производительности оборудования.

2. Интеграция с новейшими цифровыми технологиями:

• Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML): ИИ и ML интегрируются в системы расчетов для прогнозной аналитики. Они могут предсказывать вероятность просрочки платежей клиентами, оптимизировать сроки оплаты поставщикам для максимизации скидок, выявлять мошеннические операции и автоматизировать сверку счетов. Например, ИИ может анализировать паттерны транзакций для выявления аномалий, указывающих на потенциальное мошенничество.
• Роботизация процессов (RPA): RPA-боты могут автоматизировать рутинные, повторяющиеся задачи, такие как ввод данных из счетов, сверка информации между различными системами, отправка напоминаний о платежах. Эти «программные роботы» работают на уровне пользовательского интерфейса, имитируя действия человека, что позволяет быстро автоматизировать процессы без глубокой интеграции с внутренним кодом систем. RPA часто интегрируется в BPM-системы (Business Process Management Systems) для комплексного управления процессами.
• Блокчейн: Технологии распределенного реестра могут обеспечить беспрецедентный уровень прозрачности, безопасности и неизменности в финансовых транзакциях. Умные контракты на основе блокчейна могут автоматически исполняться при выполнении определенных условий (например, автоматическая оплата поставщику после подтверждения получения товара), что значительно ускоряет и удешевляет взаиморасчеты.
• Облачные технологии: Переход к облачным решениям для автоматизированных систем расчетов обеспечивает гибкость, масштабируемость и снижение затрат на инфраструктуру. Облачные сервисы позволяют получать доступ к системам из любой точки мира, что особенно актуально для компаний с распределенной структурой или удаленными сотрудниками.
• Мобильные технологии: Развитие мобильных приложений позволяет руководителям и менеджерам получать доступ к данным о финансовых потоках и управлять расчетами «на ходу», оперативно принимать решения и контролировать ситуацию.

Архитектура современных АСУ ТП, обычно строящаяся по трехуровневому принципу (датчики, контроллеры, верхний уровень управления), служит основой для интеграции с ERP-системами. Для информационной связи всех подсистем используются промышленные сети, обеспечивающие надежный и быстрый обмен данными между производством и управленческими модулями.

Таким образом, будущее автоматизированных систем расчетов — это не отдельные программы, а часть сложной, интеллектуальной и взаимосвязанной экосистемы предприятия. Интеграция с другими модулями ERP и передовыми цифровыми технологиями позволяет не просто автоматизировать отдельные операции, но и трансформировать всю бизнес-модель, обеспечивая беспрецедентный уровень эффективности, контроля и стратегического преимущества.

Российский рынок автоматизации: тренды и прогнозы

Российский рынок автоматизации бизнес-процессов переживает период активного роста и трансформации. Эта динамика обусловлена не только общемировыми трендами цифровизации, но и специфическими внутренними факторами, такими как необходимость сокращения издержек, повышения операционной эффективности в условиях экономической нестабильности и, что особенно важно в последние годы, усиление курса на импортозамещение.

Ключевые тренды и прогнозы:

1. Активный рост рынка BPM и RPA:

• BPM (Business Process Management): Российский рынок BPM растет на 20% в год в рублях. Это свидетельствует о растущем понимании предприятиями важности управления и оптимизации своих бизнес-процессов как основы для любой автоматизации. Спрос на BPM растет во всех отраслях, особенно в ИТ, телекоммуникациях и финансовом секторе, где 70% компаний надеются повысить качество обслуживания клиентов и производительность, а также сократить расходы.
• RPA (Robotic Process Automation): Объем рынка RPA, по прогнозам, увеличится на 15-20% к концу 2024 года, достигнув 21-24 млрд рублей. RPA-технологии позволяют быстро автоматизировать рутинные, повторяющиеся задачи без глубокой интеграции с существующими ИТ-системами, что делает их привлекательными для быстрого получения эффекта.

2. Цифровая трансформация как движущая сила:

• По данным исследования Blue Prism, 94% российских руководителей рассматривают автоматизацию как движущую силу цифровой трансформации. Это подчеркивает стратегическое значение автоматизации для развития бизнеса в России. Компании активно инвестируют в технологии, чтобы оставаться конкурентоспособными.

3. Импортозамещение и развитие отечественных решений:

• Усиление курса на импортозамещение стимулирует развитие российских программных продуктов и платформ. Отечественные ERP-системы (например, 1С), системы документооборота и RPA-платформы активно совершенствуются и занимают все большую долю рынка. Это создает новые возможности для российских разработчиков и интеграторов.
• Общий объем российского рынка промышленной автоматизации может удвоиться, а электронной коммерции — утроиться к 2030 году, что свидетельствует о значительном потенциале роста.

4. Развитие облачных и Low-code/No-code решений:

• Эти технологии значительно упрощают разработку и внедрение автоматизированных систем, делая их доступными для среднего и малого бизнеса. Low-code/No-code платформы позволяют создавать приложения и автоматизировать процессы с минимальным использованием ручного кодирования, сокращая время и стоимость разработки.
• Облачные сервисы предоставляют гибкую и масштабируемую инфраструктуру, снижая барьеры входа для компаний, не имеющих больших ИТ-бюджетов.

5. Спрос на автоматизацию в финансовом секторе:

• Российский рынок ПО для финансового сектора рос в среднем на 12,8% в год в 2019–2022 гг., достигнув в 2022 году 28 млрд рублей. Прогнозируется, что он будет ежегодно расти на 13,5% и достигнет 59,5 млрд рублей к 2028 году. Это говорит о высокой потребности финансовых организаций в автоматизации для повышения скорости обслуживания, точности операций и снижения рисков.

6. Фокус на сокращении административных задач:

• 59% респондентов в России считают, что слишком много времени тратится на административные задачи. Это является мощным стимулом для внедрения автоматизации, которая призвана освободить сотрудников от рутины и позволить им сосредоточиться на более стратегических и творческих задачах.

Общий вывод:
Российский рынок автоматизации находится в фазе активного роста, обусловленного необходимостью сокращения издержек, повышения операционной эффективности и импортозамещения. Компании активно инвестируют в новые технологии, такие как BPM, RPA, ИИ и ML, а также используют облачные и Low-code/No-code решения для ускорения цифровой трансформации. Эти тенденции создают благоприятную среду для дальнейшего развития и интеграции автоматизированных систем расчетов, способствуя повышению конкурентоспособности российских предприятий.

Нормативно-правовая база Российской Федерации, регулирующая электронный документооборот

В эпоху цифровизации, когда бизнес-процессы все больше переводятся в электронный формат, нормативно-правовое регулирование электронного документооборота (ЭДО) становится краеугольным камнем для обеспечения юридической значимости и безопасности автоматизированных систем расчетов. В российском законодательстве отсутствует единый закон об электронном документообороте, но этот процесс регулируется различными нормативно-правовыми актами, которые в совокупности создают правовую основу для ЭДО.

Ключевые нормативно-правовые акты:

1. Федеральный закон № 63-ФЗ «Об электронной подписи» от 06.04.2011 г.:

• Это фундаментальный закон, который регулирует отношения, связанные с использованием электронных подписей (ЭП). Он определяет виды электронных подписей (простая, усиленная неквалифицированная, усиленная квалифицированная), условия их признания равнозначными собственноручной подписи, а также требования к средствам электронной подписи и удостоверяющим центрам.
• Значение для автоматизации расчетов: Именно ЭП придает цифровым документам (счетам, актам, договорам, накладным) юридическую силу, позволяя обмениваться ими в электронном виде с поставщиками и покупателями без необходимости дублирования на бумаге. Усиленная квалифицированная электронная подпись (УКЭП) обязательна для использования в государственном и муниципальном ЭДО, а также в ряде коммерческих операций, требующих максимального уровня юридической значимости.

2. Федеральный закон № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» от 27.07.2006 г.:

• Устанавливает правовые основы регулирования отношений в сфере информации, информационных технологий и защиты информации. Определяет понятия информационных систем, информационных технологий, электронных документов, а также принципы их создания, использования и защиты.
• Значение для автоматизации расчетов: Обеспечивает общие принципы работы с электронными данными, в том числе финансовыми, и требования к их безопасности, что критически важно для надежности автоматизированных систем.

3. Федеральный закон № 402-ФЗ «О бухгалтерском учете» от 06.12.2011 г.:

• Один из важнейших законов для автоматизации финансовых расчетов. Статья 9 этого закона определяет, что первичные учетные документы могут составляться и оформляться как на бумажном носителе, так и в виде электронных документов с обязательным использованием электронной подписи.
• Значение для автоматизации расчетов: Прямо разрешает ведение бухгалтерского учета на основе электронных первичных документов, что является основой для полностью безбумажного ЭДО с контрагентами. Это значительно упрощает и ускоряет процесс, сокращает затраты на печать и хранение.

4. Налоговый кодекс Российской Федерации (НК РФ) (часть первая от 31.07.1998 г. № 146-ФЗ, часть вторая от 05.08.2000 г. № 117-ФЗ):

• Статьи 93 и 169 НК РФ: Допускают истребование документов налоговыми органами в электронной форме и разрешают оформлять счета-фактуры в электронном виде. Постановление Правительства РФ № 1137 от 26.12.2011 г. регламентирует порядок выставления и получения счетов-фактур в электронном виде по телекоммуникационным каналам связи.
• Значение для автоматизации расчетов: Позволяет компаниям взаимодействовать с налоговыми органами в электронном формате, подавать декларации и отчетность, а также обмениваться юридически значимыми документами, такими как счета-фактуры, напрямую из автоматизированных систем.

5. Гражданский кодекс Российской Федерации (ГК РФ) (часть первая от 30.11.1994 г. № 51-ФЗ):

• Статьи 160 и 434 ГК РФ: Предусматривают возможность заключения договоров в электронном виде и признание их юридической силы при соблюдении определенных условий, включая использование ЭП.
• Значение для автоматизации расчетов: Расширяет возможности для заключения и исполнения договоров с поставщиками и покупателями полностью в электронном формате, что упрощает и ускоряет весь цикл сделки.

Таким образом, несмотря на отсутствие единого «закона об ЭДО», существующая нормативно-правовая база РФ достаточно полно регулирует использование электронных документов и подписей, создавая благоприятные условия для развития и внедрения автоматизированных систем расчетов. Для предприятий, внедряющих такие системы, критически важно обеспечить их соответствие всем требованиям этих законов, чтобы гарантировать юридическую значимость и безопасность своих финансовых операций.

Заключение

Цифровая трансформация, о которой так много говорят, — это не далекая перспектива, а уже реальность, проникающая в каждый аспект бизнеса. В контексте коммерческого предприятия, и особенно в такой чувствительной и динамичной отрасли, как пищевая промышленность, автоматизация расчетов с поставщиками и покупателями перестала быть просто конкурентным преимуществом, превратившись в стратегическую необходимость. Наше исследование, глубоко погружаясь в эту тему, позволило не только обозначить, но и детально раскрыть множество граней этого процесса.

В ходе работы были раскрыты фундаментальные понятия, лежащие в основе автоматизации и управления финансовыми потоками. Мы определили АСУ ТП как основу для комплексной автоматизации, ERP и CRM как системообразующие элементы современного предприятия, а дебиторскую и кредиторскую задолженность — как критически важные объекты управления.

Был проведен всесторонний анализ современных подходов и технологий. Мы увидели, как IoT, ИИ, машинное обучение, компьютерное зрение и робототехника переосмысливают пищевую промышленность, обеспечивая прослеживаемость, сокращение отходов и повышение гигиены. Рассмотрели широкий спектр программных продуктов — от глобальных ERP-гигантов до специализированных решений, таких как AP Automation и отечественных 1С-систем, подчеркнув их функциональные возможности для управления взаиморасчетами. Особое внимание уделено роли мобильных технологий и прогнозной аналитики, которые позволяют предвидеть финансовые потоки и принимать решения «на ходу».

Значительный акцент сделан на методологиях проектирования и внедрения информационных систем. Мы детально рассмотрели стадии жизненного цикла ИС и их влияние на успешность проекта, а также изучили применимость методологий функционального (IDEF0, DFD) и объектно-ориентированного (UML) моделирования. Была подчеркнута критическая важность предварительной оптимизации бизнес-процессов как фундамента для эффективной автоматизации.

Анализ влияния автоматизации на повышение эффективности и снижение рисков показал, как системы обеспечивают беспрецедентную прозрачность, точность и оперативность финансовых операций, значительно сокращая ошибки и время на подготовку отчетности. Мы увидели, как автоматизация минимизирует риски просрочек дебиторской задолженности, предотвращает мошенничество и оптимизирует управление кредиторской задолженностью, обеспечивая стабильность денежных потоков.

В вопросах экономической оценки эффективности внедрения автоматизированных систем были рассмотрены традиционные методы (NPV, IRR, PP, ROI), а также более комплексные подходы, такие как TCO и REJ, которые позволяют учесть все затраты и привязать ИТ-инвестиции к стратегическим бизнес-целям. Анализ чувствительности и сценарное планирование подчеркнули важность учета неопределенности и готовности к различным вариантам развития событий.

Отдельное внимание было уделено потенциальным рискам, включая «тайные расходы», операционные угрозы и, что особенно важно, социальные аспекты, связанные с потерей рабочих мест из-за автоматизации. Предложенные стратегии минимизации рисков — пилотирование, поэтапная монетизация, стандартизация процессов, выборочная автоматизация и концепция «безопасность через дизайн» — формируют надежную основу для управления этими вызовами.

Наконец, были очерчены перспективы развития и интеграции автоматизированных систем расчетов. Будущее за глубокой интеграцией с другими модулями ERP-систем и цифровыми технологиями (ИИ, ML, RPA, блокчейн), а также за адаптацией к динамично развивающемуся российскому рынку автоматизации, где тренды на импортозамещение и облачные решения играют ключевую роль. Детальное изучение нормативно-правовой базы РФ по электронному документообороту завершило картину, подчеркнув юридические основы для такой трансформации.

Практические рекомендации для предприятий:

1. Начните с аудита процессов: Перед любой автоматизацией критически важно провести глубокий анализ и оптимизацию существующих бизнес-процессов. Не автоматизируйте хаос.
2. Выбирайте интегрированные решения: Отдавайте предпочтение ERP-системам или решениям, которые легко интегрируются друг с другом, чтобы избежать создания «информационных островов».
3. Инвестируйте в обучение персонала: Успех автоматизации напрямую зависит от готовности и способности сотрудников работать с новыми системами. Программы переподготовки и повышения квалификации обязательны.
4. Планируйте и контролируйте риски: Используйте методы анализа чувствительности и сценарного планирования. Не забывайте о «тайных расходах» и социальной ответственности.
5. Используйте современные инструменты: Активно внедряйте прогнозную аналитику, мобильные технологии и RPA для максимизации эффекта.
6. Будьте в курсе законодательства: Регулярно отслеживайте изменения в нормативно-правовой базе, регулирующей ЭДО и электронную подпись.

Направления дальнейших исследований:

• Более глубокий анализ влияния автоматизации на конкретные финансовые показатели в предприятиях пищевой промышленности с использованием реальных кейс-стади и детализированных финансовых моделей.
• Исследование адаптации блокчейн-технологий для обеспечения прослеживаемости и автоматизации расчетов в пищевой отрасли.
• Разработка комплексной методики оценки социальных последствий автоматизации и программ адаптации персонала для российских реалий.
• Анализ эффективности внедрения Low-code/No-code решений для автоматизации расчетов в малом и среднем бизнесе.

Таким образом, автоматизированные системы управления технологическими процессами, расширяя свои функции до автоматизации финансовых расчетов, являются мощным драйвером роста для коммерческих предприятий. Их грамотное внедрение, основанное на глубоком анализе, стратегическом планировании и внимании к деталям, является залогом не только экономической эффективности, но и устойчивого развития в эпоху цифровой экономики.

Список использованной литературы

1. Бармен, С. Разработка правил информационной безопасности : пер. с англ. – М. : Вильямс, 2012. – 208 с.
2. Бляхман, Л. С. Введение в менеджмент : учеб. пособие / Л. С. Бляхман, В. П. Галенко, А. В. Минкин. – СПб. : СПбУЭФ, 2013.
3. Бурков, В. Н. Моделирование экономических механизмов обеспечения безопасности / В. Н. Бурков, А. В. Щепкин // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. – 2012. – № 6. – С. 55-68.
4. Вендров, А. М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем : учебник. – М. : Финансы и статистика, 2012.
5. Вишняков, Я. Д. Оценка и анализ финансовых рисков предприятия в условиях априорно враждебной среды бизнеса / Я. Д. Вишняков, А. В. Колосов, В. Л. Шемякин // Менеджмент в России и за рубежом. – 2012. – № 3.
6. Вишняков, Я. Д. Управление обеспечением безопасности предприятий: экономические подходы / Я. Д. Вишняков, С. А. Харченко // Менеджмент в России и за рубежом. – 2012. – № 5.
7. Гавриш, В. А. Практическое пособие по защите коммерческой тайны. – Симферополь : Таврида, 2012. – 112 с.
8. Галатенко, В. А. Основы информационной безопасности : курс лекций, учеб. пособие / В. А. Галатенко ; под ред. чл.-корр. РАН В. Б. Бетелина. – 2-е изд., испр. – М. : ИНТУИТ.РУ «Интернет-университет Информационных Технологий», 2014. – 264 с.
9. Герасименко, В. А. Основы защиты информации / В. А. Герасименко, А. А. Малюк. – М., 2013. – 538 с.
10. Гурвиц, Г. А. MSAccess 2012. Разработка приложений на реальном примере. – М. : БХВ-Петербург, 2012. – 497 с.
11. Еслямов, С. Г. О некоторых проблемах компьютеризации учебного процесса и информатизации образования / С. Г. Еслямов // Высшая школа Украины. – К., 2012. – № 5.
12. Зайцев, А. П. Технические средства и методы защиты информации : учебник для вузов / А. П. Зайцев, А. А. Шелупанов, Р. В. Мещеряков [и др.] ; под ред. А. П. Зайцева, А. А. Шелупанова. – М. : Машиностроение, 2012. – 508 с.
13. Информационная безопасность современного коммерческого предприятия : монография. – Старый Оскол : ТНТ, 2014. – 448 с.
14. Малюк, А. А. Информационная безопасность: концептуальные и методологические основы защиты информации : учеб. пособие для вузов. – М. : Горячая линия – Телеком, 2014. – 280 с.
15. Касимов, Я. Х. Информационные технологии в управлении образованием / Я. Х. Касимов // Высшая школа Украины. – К., 2012. – № 9.
16. Клейнер, Г. Б. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность / Г. Б. Клейнер, В. Л. Тамбовцев, Р. М. Качалов. – М. : Экономика, 2013. – 288 с.
17. Козлов, С. Б. Предпринимательство и безопасность / С. Б. Козлов, Е. В. Иванов. – М., 2014.
18. Коршунов, С. В. Структура научно-образовательных порталов // Тезисы докладов Всероссийской конференции «Современная образовательная среда». – М. : ВВЦ, 2012.
19. Костиков, Ю. В. Автоматизация управления учебным процессом / Ю. В. Костиков // Высшая школа Украины. – К., 2013. – № 8.
20. Костров, А. В. Корпоративная безопасность / А. В. Костров, А. А. Ткачев [и др.]. – М. : ВИНИТИ, 2014.
21. Мазеркин, Д. Защита коммерческой тайны на предприятиях различных форм собственности / Д. Мазеркин // Частный сыск и охрана. – 2014.
22. Мельников, В. П. Информационная безопасность и защита информации : учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / В. П. Мельников, С. А. Клейменов, А. М. Петраков ; под ред. С. А. Клеменова. – 3-е изд., стер. – М. : Академия, 2014. – 336 с.
23. Организация и современные методы защиты информации : информ.-справ. пособие. – М. : Безопасность, 2014. – 440 с.
24. Поликарпова, О. Н. Законодательные основы защиты прав и интересов работника и работодателя в процессе обеспечения информационной безопасности предприятия, 2014.
25. Рудинский, И. Д. Технология проектирования автоматизированных систем : учеб. пособие. – М. : Горячая линия – Телеком, 2013. – 304 с.
26. Сердюков, В. С. Инженерно-техническая защита информации : метод. указания по выполнению выпускной работы / В. С. Сердюков, С. В. Пономаренко. – Белгород : Кооперативное образование, 2013. – 88 с.
27. Торокин, А. А. Основы инженерно-технической защиты информации. – М., 2012. – 143 с.
28. Учегаров, Е. В. Научная организация труда, 2014.
29. Фатрелл, Р. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат / Р. Фатрелл, Д. Шафер, Л. Шафер. – М. : Вильямс, 2013.
30. Финкельштейн, С. Ошибки топ-менеджеров ведущих корпораций: Анализ и практические выводы. – М. : Финансы и статистика, 2014.
31. Фридман, А. Л. Основы объектно-ориентированной разработки программных систем. – М. : Финансы и статистика, 2013.
32. Халяпин, Д. Б. Основы защиты информации / Д. Б. Халяпин, В. И. Ярочкин. – М. : ИПКИР, 2012.
33. Шаньгин, В. Ф. Информационная безопасность компьютерных систем и сетей : учеб. пособие. – М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2014. – 416 с.
34. Шиверский, А. А. Защита информации: проблемы теории и практика. – М. : Юрист, 2008.
35. Яблонский, В. Б. Информационное обеспечение системы управления образованием / В. Б. Яблонский // Высшая школа Украины. – К., 2012. – № 12.
36. Ярочкин, В. И. Информационная безопасность : учебник для студентов вузов. – М., 2012. – 640 с.
37. Ярочкин, В. И. Информационная безопасность : учеб. пособие для вузов. – 2-е изд. – М. : Академический Проект, Гаудеамус, 2014. – 544 с.
38. Автоматизация пищевой промышленности: современные решения для эффективности и качества. – URL: https://adeptik.ru/avtomatizatsiya-pishchevoj-promyshlennosti/ (дата обращения: 12.10.2025).
39. Автоматизация расчетов. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%90%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D1%80%D0%B0%D1%81%D1%87%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B2 (дата обращения: 12.10.2025).
40. Автоматизация расчетов в компании. – URL: https://controleng.ru/avtomatizatsiya/avtomatizatsiya-raschetov-v-kompanii/ (дата обращения: 12.10.2025).
41. Автоматизация торговли. 8 лучших программ для управления торговлей. – URL: https://vc.ru/u/1529452-servisy-na-vc-ru/916262-avtomatizaciya-torgovli-8-luchshih-programm-dlya-upravleniya-torgovley (дата обращения: 12.10.2025).
42. АНАЛИЗ ВОЗМОЖНЫХ РИСКОВ В ПРОЕКТЕ ВНЕДРЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ Н. – URL: http://elib.bsu.by/bitstream/123456789/223788/1/%D0%90%D0%9D%D0%90%D0%9B%D0%98%D0%97%20%D0%92%D0%9E%D0%97%D0%9C%D0%9E%D0%96%D0%9D%D0%AB%D0%A5%20%D0%A0%D0%98%D0%A1%D0%9A%D0%9E%D0%92%20%D0%92%20%D0%9F%D0%A0%D0%9E%D0%95%D0%9A%D0%A2%D0%95%20%D0%92%D0%9D%D0%95%D0%94%D0%A0%D0%95%D0%9D%D0%98%D0%AF.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
43. Бизнес-образование в экономике знаний. Исследование методических подходов к оценке эффективности ИТ-проектов на предприятиях. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-metodicheskih-podhodov-k-otsenke-effektivnosti-it-proektov-na-predpriyatiyah (дата обращения: 12.10.2025).
44. Возможности ERP-системы. – URL: https://infosoft.ru/articles/vozmozhnosti-erp-sistemy/ (дата обращения: 12.10.2025).
45. Дебиторская задолженность. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B5%D0%B1%D0%B8%D1%82%D0%BE%D1%80%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%BE%D0%BB%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C (дата обращения: 12.10.2025).
46. Дебиторская задолженность: какая бывает и как ей управляют. – URL: https://skillbox.ru/media/finance/debitorskaya-zadolzhennost/ (дата обращения: 12.10.2025).
47. Дебиторская задолженность: что это, виды, как образуется — как управлять и снизить дебиторку. – URL: https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-debitorskaya-zadolzhennost/ (дата обращения: 12.10.2025).
48. Жизненный цикл информационных систем. – URL: https://www.panor.ru/articles/zhiznennyy-tsikl-informatsionnykh-sistem-10645.html (дата обращения: 12.10.2025).
49. Жизненный цикл информационной системы. – URL: https://inf.econf.rae.ru/pdf/2012/03/2418.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
50. Жизненный цикл информационной системы : текст научной статьи по специальности — КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/zhiznennyy-tsikl-informatsionnoy-sistemy (дата обращения: 12.10.2025).
51. Законы об ЭДО в РФ — электронный документооборот. – URL: https://nopaper.ru/baza-znanij/zakony-ob-edo-v-rf (дата обращения: 12.10.2025).
52. Законы об электронном документообороте (ЭДО) в РФ. – URL: https://astral.ru/articles/edo/11499/ (дата обращения: 12.10.2025).
53. Законы об электронном документообороте (ЭДО): что нужно знать?. – URL: https://esphere.ru/blog/zakony-ob-elektronnom-dokumentoborote-chto-nuzhno-znat (дата обращения: 12.10.2025).
54. Законодательство об электронном документообороте: последние изменения в нормативно правовых актах — EnDocs. – URL: https://endocs.ru/blog/zakonodatelstvo-ob-elektronnom-dokumentooborote-poslednie-izmeneniya-v-normativno-pravovykh-aktakh (дата обращения: 12.10.2025).
55. Зумеры будут счастливы от взаимодействия с идеальным банком будущего. – URL: https://it-channel.news/analytics/zumery-budut-schastlivy-ot-vzaimodeystviya-s-idealnym-bankom-budushchego.html (дата обращения: 12.10.2025).
56. Информационные технологии в пищевой промышленности. – URL: https://karmagroup.ru/solutions/otraslevye_resheniya/pischevaya_promyshlennost/ (дата обращения: 12.10.2025).
57. Как оценивать эффективность ИТ?. – URL: https://www.osp.ru/os/2004/06/179261 (дата обращения: 12.10.2025).
58. Какова эффективность и польза от автоматизации счетов?. – URL: https://itrack.ru/blog/kakova-effektivnost-i-polza-ot-avtomatizacii-schetov/ (дата обращения: 12.10.2025).
59. Кейсы внедрения X24:ERP — автоматизация, сокращение затрат, рост выручки. – URL: https://x24.by/cases/ (дата обращения: 12.10.2025).
60. Кейсы применения RPA. – URL: https://robin.ru/cases/ (дата обращения: 12.10.2025).
61. Краткий анализ рынка Автоматизации в РФ 2024. – URL: https://vc.ru/u/2397092-ilya-belov/1032174-kratkiy-analiz-rynka-avtomatizacii-v-rf-2024 (дата обращения: 12.10.2025).
62. Краткий обзор программ и сервисов 1С для автоматизации бухгалтерии (бухучета). – URL: https://buh.ru/articles/58013/ (дата обращения: 12.10.2025).
63. Краткий путеводитель по методологиям и нотациям описания и моделирования бизнес-процессов. Часть 2. – URL: https://infostart.ru/public/1460517/ (дата обращения: 12.10.2025).
64. Кредиторская задолженность. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BE%D1%80%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%BE%D0%BB%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C (дата обращения: 12.10.2025).
65. Кредиторская задолженность — что это простыми словами, учет, виды и списание. – URL: https://moneymakerfactory.ru/spravochnik/kreditorskaya-zadolzhennost/ (дата обращения: 12.10.2025).
66. Кредиторская задолженность как определяется и что относится к понятию. – URL: https://seeneco.com/blog/kreditorskaya-zadolzhennost-kak-opredelyaetsya-i-chto-otnositsya-k-ponyatiyu/ (дата обращения: 12.10.2025).
67. Лекция 2. Жизненный цикл информационных систем. – URL: https://vuz.econ.msu.ru/file/download/43111 (дата обращения: 12.10.2025).
68. Лекция № 3 модели жизненного цикла информационных систем. – URL: https://study.urfu.ru/Aid/Publication/11388/1/Lekciya_3.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
69. Лучшие бухгалтерские программы в 2023 году — подробный обзор. – URL: https://1ab.ru/blog/luchshie-bukhgalterskie-programmy/ (дата обращения: 12.10.2025).
70. Лучшие программы — аналоги продуктов 1С для бизнеса. – URL: https://online-kassa.ru/blog/luchshie-programmy-analogi-produktov-1s-dlya-biznesa/ (дата обращения: 12.10.2025).
71. Лучшие программы для ведения бизнеса, автоматизации и управления. – URL: https://e.kontur.ru/articles/1230-luchshie-programmy-dlya-vedeniya-biznesa-avtomatizatsii-i-upravleniya (дата обращения: 12.10.2025).
72. Методики IDEF. – URL: https://www.studmed.ru/view/metodiki-idef_d1f618a8047.html (дата обращения: 12.10.2025).
73. Методологии и методы моделирования бизнес-процессов. – URL: https://proz.ru/article/191295 (дата обращения: 12.10.2025).
74. Методологии проектирования информационных систем. – URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/2301/592/lecture/13963 (дата обращения: 12.10.2025).
75. Методологии расчета ROI для IT-проектов с отсроченным экономическим эффектом. – URL: https://www.it-world.ru/it-news/it/171549/ (дата обращения: 12.10.2025).
76. Методы оценки экономической эффективности проекта. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-ekonomicheskoy-effektivnosti-proekta (дата обращения: 12.10.2025).
77. Методы оптимизации бизнес-процессов: полный обзор. – URL: https://yaroslavchernykh.ru/blog/process-optimization-methods (дата обращения: 12.10.2025).
78. Минимизация рисков при внедрении ИИ-автоматизации. – URL: https://nfp.ru/blog/minimizatsiya-riskov-pri-vnedrenii-ii-avtomatizatsii/ (дата обращения: 12.10.2025).
79. Моделирование бизнеса — IDEF, UML, ARIS. – URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/31/31/lecture/770 (дата обращения: 12.10.2025).
80. НЕОБХОДИМОСТЬ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДЕБИТОРСКОЙ И КРЕДИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ В ОРГАНИЗАЦИЯХ ТОРГОВЛИ : текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/neobhodimost-informatsionnogo-obespecheniya-sistemy-upravleniya-debitorskoy-i-kreditorskoy-zadolzhennosti-v-organizatsiyah (дата обращения: 12.10.2025).
81. Нормативно-правовая база электронного документооборота в России. – URL: https://www.nb-audit.ru/news/normativno-pravovaya-baza-elektronnogo-dokumentooborota-v-rossii/ (дата обращения: 12.10.2025).
82. Обзор бухгалтерских программ, используемых в России. – URL: https://1c-wiseadvice.ru/articles/buhgalterskie-programmy-ispolzuemye-v-rossii-obzor/ (дата обращения: 12.10.2025).
83. Обзор российского рынка ПО и автоматизации бизнес-процессов для финансового сектора. – URL: https://strategy.ru/research/obzor-rossijskogo-rynka-po-i-avtomatizaczii-biznes-proczessov-dlya-finansovogo-sektora/ (дата обращения: 12.10.2025).
84. ОБЗОР РОССИЙСКИХ ПРОГРАММ АВТОМАТИЗАЦИИ БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА : текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-rossiyskih-programm-avtomatizatsii-buhgalterskogo-ucheta (дата обращения: 12.10.2025).
85. Оптимизация бизнес-процессов: 6 ключевых методов и этапы. – URL: https://elma365.ru/blog/optimizatsiya-biznes-protsessov-metody-etapy-instrumenty/ (дата обращения: 12.10.2025).
86. Оптимизация бизнес-процессов при внедрении информационных систем: правила и технологии. – URL: https://infostart.ru/public/2026362/ (дата обращения: 12.10.2025).
87. Оценка рисков внедрения автоматизированной системы управления тепло. – URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/107062/1/978-5-7996-3398-3_2021_044.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
88. Потенциальные риски и проблемы автоматизации в IT. – URL: https://sky.pro/media/potencialnye-riski-i-problemy-avtomatizacii-v-it/ (дата обращения: 12.10.2025).
89. Пример Deployment UML диаграммы. – URL: https://www.it-academy.by/upload/iblock/c32/c32cf93b89b4f009b02fb96f9ef032d8.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
90. Примеры автоматизации предприятий и бизнес-процессов, выполненные ГК «Хомнет. – URL: https://homnet.ru/company/cases/ (дата обращения: 12.10.2025).
91. ПРОГРАММНО-АППАРАТНАЯ ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ. – URL: https://www.hse.ru/data/2011/02/04/1208945207/PZ-1_10.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
92. Российскому бизнесу не обойтись без автоматизации бизнес-процессов. – URL: https://www.comnews.ru/content/209971/2020-07-10/rossiyskomu-biznesu-ne-oboytis-bez-avtomatizacii-biznes-processov (дата обращения: 12.10.2025).
93. Российский рынок BPM ждет волна слияний и поглощений. Обзор. – URL: https://www.cnews.ru/reviews/rynok_bpm_2023/articles/rossijskij_rynok_bpm_zhdet (дата обращения: 12.10.2025).
94. Статья: Автоматизированная система управления технологическими процессами. – URL: https://www.pro-kks.ru/articles/avtomatizirovannaya-sistema-upravleniya-tehnologicheskimi-protsessami.html (дата обращения: 12.10.2025).
95. Терминология, функции, состав и классификация АСУ ТП. – URL: https://ritm-it.com/terminologiya-funktsii-sostav-i-klassifikatsiya-asu-tp/ (дата обращения: 12.10.2025).
96. ТОП-7. Самые популярные в 2025 году бухгалтерские программы для малого бизнеса и предпринимателей. – URL: https://www.info-b.ru/articles/top-7-samye-populyarnye-v-2025-godu-bukhgalterskie-programmy-dlya-malogo-biznesa-i-predprinimateley/ (дата обращения: 12.10.2025).
97. Управление дебиторской и кредиторской задолженностью: как снизить риски. – URL: https://finmetrica.ru/blog/upravlenie-debitorskoy-i-kreditorskoy-zadolzhennostyu/ (дата обращения: 12.10.2025).
98. Управление дебиторской задолженностью: методы, этапы, алгоритм. – URL: https://fintablo.ru/blog/upravlenie-debitorskoj-zadolzhennostyu (дата обращения: 12.10.2025).
99. Финансовые риски инвестиционных проектов по автоматизации предприятия : текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/finansovye-riski-investitsionnyh-proektov-po-avtomatizatsii-predpriyatiya (дата обращения: 12.10.2025).
100. Что такое АСУ ТП?. – URL: https://optimatic.ru/poleznoe/chto-takoe-asu-tp/ (дата обращения: 12.10.2025).
101. Что такое АСУ ТП: что такое, основные принципы и преимущества. – URL: https://skyeng.ru/articles/asu-tp-chto-takoe-osnovnye-principy-i-preimushchestva/ (дата обращения: 12.10.2025).
102. Что такое автоматизация учетных процессов в компании?. – URL: https://sbs.zp.ua/avtomatizatsiya-ucheta (дата обращения: 12.10.2025).
103. Что такое CRM?. – URL: https://www.sap.com/cis/insights/what-is-crm.html (дата обращения: 12.10.2025).
104. Что такое CRM-система простыми словами. – URL: https://www.komus.ru/articles/it/crm-sistema-chto-eto-takoe-prostymi-slovami/ (дата обращения: 12.10.2025).
105. Что такое CRM-система: 5 основных функций и принципы работы. – URL: https://elma365.ru/blog/chto-takoe-crm-sistema/ (дата обращения: 12.10.2025).
106. Что такое CRM-система: что это такое и как сделать правильный выбор. – URL: https://www.megaplan.ru/blog/crm-sistemy/ (дата обращения: 12.10.2025).
107. Что такое дебиторская задолженность. – URL: https://focus.kontur.ru/articles/chto-takoe-debitorskaya-zadolzhennost (дата обращения: 12.10.2025).
108. Что такое дебиторская задолженность : словарь бизнес-терминов от Деловой среды. – URL: https://www.dasreda.ru/blog/chto-takoe-debitorskaya-zadolzhennost/ (дата обращения: 12.10.2025).
109. Что такое ERP-система и в чем ее польза для бизнеса. – URL: https://leverx.ru/blog/chto-takoe-erp-sistema-i-v-chem-ee-polza-dlya-biznesa/ (дата обращения: 12.10.2025).
110. Что такое ERP-система простыми словами: расшифровка понятия, примеры и классификация программы для управления предприятия. – URL: https://kleverens.ru/blog/chto-takoe-erp-sistema/ (дата обращения: 12.10.2025).
111. Что такое ERP-система, как работает и зачем нужна. – URL: https://www.moysklad.ru/poleznoe/chto-takoe-erp-sistema/ (дата обращения: 12.10.2025).
112. Что такое кредиторская задолженность. – URL: https://www.emagia.com/ru/glossary/accounts-payable-definition/ (дата обращения: 12.10.2025).
113. 1С:ERP Управление предприятием 2. – URL: https://www.da1c.ru/1c-erp (дата обращения: 12.10.2025).
114. «1С:ERP» и «1С:CRM»: функциональные возможности и сравнительный анализ конфигураций. – URL: https://habr.com/ru/companies/rightscan/articles/498458/ (дата обращения: 12.10.2025).
115. 4 кейса автоматизации торгового бизнеса. – URL: https://interlogika.ru/blog/4-keysa-avtomatizacii-torgovogo-biznesa/ (дата обращения: 12.10.2025).
116. 3 кейса успешной автоматизации в российских компаниях. – URL: https://dzen.ru/a/Zg25_l2mS2k4mS5v (дата обращения: 12.10.2025).
117. АСУ ТП — типовая структура. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%90%D0%A1%D0%A3_%D0%A2%D0%9F_-_%D1%82%D0%B8%D0%BF%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0 (дата обращения: 12.10.2025).
118. Автоматизация предприятий пищевой промышленности. – URL: https://assino.com/solutions/avtomatizatsiya-predpriyatij-pishchevoj-promyshlennosti/ (дата обращения: 12.10.2025).
119. Автоматизация пищевой промышленности. – URL: https://dinord.ru/avtomatizatsiya-pishchevoj-promyshlennosti/ (дата обращения: 12.10.2025).
120. Автоматизация расчетов. – URL: https://usu.kz/avtomatizatsiya-raschetov.html (дата обращения: 12.10.2025).
121. CRM-системы: что это, характеристики, задачи — как выбрать СРМ-систему управления клиентами для бизнеса и внедрить в работу. – URL: https://rusencom.ru/articles/crm-sistemy-chto-eto-harakteristiki-zadachi-kak-vybrat-srm-sistemu-upravleniya-klientami-dlya-biznesa-i-vnedrit-v-rabotu/ (дата обращения: 12.10.2025).
122. ERP. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ERP (дата обращения: 12.10.2025).
123. ERP-системы — что это такое и зачем эти программы нужны. – URL: https://www.megaplan.ru/blog/erp-sistemy/ (дата обращения: 12.10.2025).
124. МЕТОДЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-proektirovaniya-informatsionnyh-sistem (дата обращения: 12.10.2025).
125. Business Process Management System, BPM. Управление бизнес-процессами, рынок России. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:Business_Process_Management_System,_%D0%91%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81%D1%8B_(%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8) (дата обращения: 12.10.2025).
126. Антикризисный анализ дебиторской и кредиторской задолженности учреждения в «1С:Бухгалтерии государственного учреждения 8» (ред.2). – URL: https://buh.ru/articles/80261/ (дата обращения: 12.10.2025).
127. Обзор программ для автоматизации расчетов с поставщиками и подрядчиками. – URL: https://diplom-it.ru/obzor-programm-dlya-avtomatizacii-raschetov-s-postavshhikami-i-podryadchikami (дата обращения: 12.10.2025).
128. ТОП-15 Украинских программ для учета товаров и продаж. – URL: https://hugeprofit.ua/blog/top-programm-dlya-ucheta-tovarov-i-prodazh/ (дата обращения: 12.10.2025).