Обучение студентов экономического направления подготовки работе в отечественных информационно-аналитических системах «СПАРК» и RU data

Актуальность данного исследования заключается в том, что с целью повышения как эффективности учебного процесса, так и качества выпускаемых вузами специалистов на примере занятий со студентами Финансового Университета при Правительстве РФ рассматривается один из вариантов практического обучения студентов вузов работе с рейтинговыми отечественными информационно-аналитическими системами СПАРК-Интерфакс (СПАРК) и RU Data. На примере организации занятий показана реальная выгода для работодателей связи обучения студентов с бизнес-процессами любой компании, независимо от её профиля работы.

Цель данного исследования – интенсифицировать, насколько возможно, глубину овладевания навыками профессиональных компетенций специалистов, выпускаемых учреждениями высшего образования, используя подход, базирующийся на решении в процессе обучения актуальных для бизнеса практических задач.

Методы исследования. Использование в образовательном процессе обучения навыкам работы с конкретными отечественными информационно-аналитическими системами при решении реальных задач для студентов направления подготовки «Бизнес-информатика» проводится на примерах работы с коммерческой версией системы СПАРК-Интерфакс и демонстрационной версии RU Data. В статье показано, какие возможности систем наиболее необходимы для данного направления подготовки и как, на базе их изучения, формируются профессиональные компетенции студентов в процессе проведения занятий по этим темам.

Научная новизна / теоретическая и/или практическая значимость. Система СПАРК («Система профессионального анализа рынка и компаний»), разработанная компанией АО «Интерфакс» на средства банков России, была выпущена в 2004 г. и с этого времени заняла лидерскую позицию среди систем, предназначенных для проверки контрагентов и предоставления аналитических отчётов о компаниях и банках России. Система интересна тем, что она аккумулирует сведения из всех доступных открытых источников и предоставляет подробную информацию о компаниях, включая финансовый анализ компаний, выявление рисков в их деятельности, обнаружение связей между компаниями и руководителями компаний, а также методическими приёмами, применяемыми при системном анализе проблемы или объекта. На современном этапе развития цифровых технологий у любой компании есть возможность на основе технологии открытого API встроить систему СПАРК в свой бизнес-процесс и в режиме реального времени получать данные о контрагентах, зарубежных юридических лицах и даже данные средств массовой информации для оперативного принятия решений. Что касается системы RU Data, руководитель этого проекта Евгений Прощин утверждает: «Участникам рынка в условиях возросшей волатильности важно постоянно оценивать кредитные и рыночные риски для своего портфеля финансовых инструментов, а также оперативно отслеживать изменения конъюнктуры рынка. Платформа RU Data даёт все эти возможности, а также позволяет оптимизировать портфель с учётом ликвидности, снизить операционный риск и высвободить капитал из-под регуляторной нагрузки. RU Data обеспечивает автоматизацию регуляторных и бизнес-требований к оценке и управлению финансовыми рисками портфелей ценных бумаг, отвечает потребностям различных подразделений институциональных клиентов – бэк-офиса, бухгалтерии, депозитария, риск-менеджмента».

Результаты исследования. Показана необходимость связи обучения с практической деятельностью на примере работы Департамента бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве РФ. Такая связь формирует дополнительные профессиональные компетенции студентов и повышение их конкурентоспособности на рынке труда.

Выводы. Для студентов экономических специальностей, тем более направления «Бизнес-информатика», изучение возможностей отечественных информационно-аналитических систем крайне актуально и позволяет не только сформировать, но и повысить уровень предусмотренных учебным планом компетенций (в частности, способность грамотно и профессионально использовать прикладное отечественное программное обеспечение при решении их профессиональных задач в реальных условиях рынка).

1. Аренков И.А. Клиентоориентированный подход к управлению бизнес–процессами в цифровой экономике // Научно–технические ведомости Санкт-Петербургского государственного педагогического университета. Экономические науки. 2017. Т. 10. № 6. С. 18–30.

2. Белухин В.В., Ефименко А.М. Подходы к оценке и методам управления финансовыми рисками // Modern Science. 2020. № 3–1. С. 48–51.

3. Голубева С.С. Анализ финансовых рисков российских предприятий // Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками. 2021. № 6. С. 190–194.

4. Москалева А.А. Особенности осуществления проверки контрагентов в разрезе формирования источниковой базы // Бюллетень науки и практики. 2019. Т.5. № 3. С. 339–344.

5. Нуретдинова Ю.В., Волкова А.Ю., Кудряшова Д.А. Исследование способов проверки контр-агентов на примере сопоставления сервисов «Seldon.Basis» и «СПАРК » для обеспечения экономической безопасности предприятия // Московский экономический журнал. 2019. № 12. С. 546–551.

6. Померанцева Н.А. Использование информационных сервисов и баз данных от информационных агентств в работе российских масс-медиа // Информация в современном мире: материалы Международной конференции, посвящённой 65-летию ВИНИТИ РА Н / Москва, 25–26 октября 2017 г. Москва: Всероссийский институт научной и технической информации РА Н, 2017. С. 233–239.

7. Приоритеты научно-технологического развития регионов: механизмы реализации: коллективная монография / Ю.Г. Лаврикова, В.С. Бочко, Е.А. Захарчук, В.Л. Берсенёв, М.И. Масленников, А.Ф. Суховей, И.В. Голова, В.В. Акбердина. Екатеринбург: Издательство Института экономики Уральского отделения РАН, 2020. 603 с.

8. Слободчикова К.В., Сажнева Л.П. Анализ и тенденции развития рынка информационно-аналитических систем Business Intelligence (BI) [Электронный ресурс] // Международный студенческий научный вестник. 2019. № 1. URL: https://scienceforum.ru/2019/article/2018014590 (дата обращения: 20.09.2023).

9. Таран И.Н. Импортозамещение как фактор развития экономики России на современном этапе // Молодой учёный. 2018. № 45 (231). С. 96–98.

10. Точилкина Т.Е. Практикум по моделированию и автоматизации исполнения бизнес-процессов. Москва: КноРус, 2021. 162 с.

11. Фролова В.Б. Практические аспекты применения информационных технологий в области управления финансами организаций // Двадцать третьи апрельские экономические чтения: материалы международной научно-практической конференции. Омск: Омский филиал Финансового университета при Правительстве РФ, 2019. С. 136–140.

12. Экономическая справедливость и безопасность экономических агентов: монография / В.И. Авдийский, В.М. Безденежных, В.Е. Лихтенштейн, Г.В. Росс. Москва: Финансы и статистика, 2021. 272 с.

13. Blöchliger H., Wildnerova L Productivity of the Russian firms: seven stylized facts // Journal of the new economic association. 2020. № 4. P. 217–228.

14. Guseva O.A., Stepanova A.N. Startups in Russia: ownership and performance // Journal of the new economic association. 2021. № 4. P. 67–97.

15. Plahotnikova M. Business processes reengineering in the digitally dependent sectors of economy (on the example of telecommunications companies) // Economic Chronicle-XXI. 2019. № 11-12. P. 146–154.