Details

Актуальность темы обусловлена ростом международной академической мобильности, который кратно увеличивает нагрузку на миграционные службы вузов. Преобладание ручных операций и фрагментированность данных создают высокие риски миграционных нарушений и профессионального выгорания персонала. Применение концепции цифрового двойника для автоматизации рутины и поддержки принятия решений сотрудниками является критически важным для обеспечения операционной эффективности и юридического комплаенса. Предмет исследования -процессы оформления, учета и сопровождения иностранных студентов, а также модель цифрового двойника сотрудника миграционной службы как инструмента оптимизации административных операций.Цель работы -разработать модель цифрового двойника для сотрудника миграционной службы университета и оценить его экономическую эффективность.Методология исследования включает системный и процессный анализ, моделирование бизнес-процессов «AS-IS / TO-BE», экспертные интервью, а также методы инвестиционного проектирования (NPV, IRR, DPP) с применением модели CAPM для обоснования ставки дисконтирования.Результаты ВКР. Проведен анализ деятельности миграционной службы СПбПУ, выявивший критические операционные проблемы: время обработки кейса 20–40 минут, доля ручных операций 60–70%. Спроектирована архитектура гибридного цифрового двойника, включающего модули единого источника данных, интеллектуального мониторинга визовых сроков, AI-консультанта и системы документооборота. Выполнен расчет экономической эффективности: CAPEX —5,65 млн руб., чистый годовой денежный поток —3 млн руб., ставка дисконтирования по CAPM —15,4%. NPV проекта составил 4 312 100 руб., IRR —41,8%, дисконтированный срок окупаемости —2,41 года. Область применения -административные подразделения вузов, миграционные службы образовательных организаций, подразделения по работе с иностранными студентами.Выводы. Разработанный цифровой двойник экономически обоснован и готов к внедрению в ИТ-инфраструктуру СПбПУ. Проект обеспечивает сокращение времени обработки кейсов на 60–70%, минимизацию рисков миграционных нарушений и формирование измеримого экономического эффекта. Результаты обладают тиражируемым характером и могут быть масштабированы на иные вузы Российской Федерации.

The growth of international academic mobility significantly increases the workload of university migration services. The prevalence of manual operations and fragmented data creates high risks of migration violations and staff burnout. Applying the digital twin concept to automate routine tasks and support employee decision-making is critical for ensuring operational efficiency and legal compliance. Subject of the research - the processes of registration, processing and support of international students, as well as the digital twin model of a migration service employee as a tool for optimizing administrative operations. Purpose of the study- to develop a digital twin model for a migration service employee and assess its economic efficiency. Research methodology includes system and process analysis, «AS-IS / TO-BE» business process modeling, expert interviews, and investment project evaluation methods (NPV, IRR, DPP) using the CAPM model to justify the discount rate. Results of the study. The analysis of the SPbPU migration service revealed critical operational problems (case processing time of 20–40 minutes, 60–70% manual operations). The architecture of a hybrid digital twin was designed, including SSOT, visa lifecycle monitoring, AI consultation hub, and document intelligence modules. Economic assessment: CAPEX — 5.65 million RUB, NCF — 3 million RUB, CAPM discount rate — 15.4%. NPV equals 4.31 million RUB, IRR — 41.8%, DPP — 2.41 years. Scope of application — administrative departments of universities, migration services of educational institutions, international student support units. Conclusions. The developed digital twin is economically feasible and ready for implementation in SPbPUs IT infrastructure. The project ensures a 60–70% reduction in case processing time, minimization of migration violation risks, and measurable economic benefits. The results are scalable and can be applied to other higher education institutions of the Russian Federation.