Детальная информация

Работа посвящена исследованию возможностей использования транзакционных данных как стратегического ресурса для создания цифровых аналитических сервисов и разработке проектной модели предиктивного сервиса управления расходами корпоративных клиентов. В ходе исследования решались следующие задачи: изучение теоретических основ применения предиктивной аналитики в цифровой бизнес-среде; анализ мирового опыта монетизации данных на базе предиктивной аналитики; исследование структуры и потенциала транзакционных данных процессинговой АО и выявление факторов, влияющих на потребление топлива корпоративными клиентами; разработка проектной модели цифрового предиктивного сервиса «FuelSave Analytics» и оценка его экономической эффективности. Работа выполнена на материалах АО «ТПК». Для прогнозирования использованы методы анализа временных рядов, модель SARIMA, методы теории вероятностей и математической статистики. На основе проведенного анализа разработана и апробирована проектная модель цифрового предиктивного сервиса «FuelSave Analytics», включающая инструменты прогнозирования потребления топлива, мониторинга аномальных транзакций и формирования управленческих рекомендаций. Выполненные расчеты показали экономическую целесообразность внедрения сервиса: NPV- 3,4 млн руб., DPP -2,2 года Для достижения полученных результатов в работе использовались следующие информационные технологии: MS Office, MS Excel, Mendeley, Zotero, e-Library, SSRN, RePEc и другие цифровые ресурсы.

The research is focused on exploring the potential of transactional data as a strategic resource for the creation of digital analytical services and on developing a project model for a predictive expense management service for corporate clients. The study addresses the following objectives: examining the theoretical framework for the application of predictive analytics in the digital business environment; analyzing international practices of data monetization based on predictive analytics; investigating the structure and potential of transactional data held by a processing company and identifying the key factors affecting fuel consumption by corporate clients; developing a project model for the digital predictive service «FuelSave Analytics» and evaluating its economic viability. The research is based on empirical data provided by JSC «TPC». The forecasting methodology employed time series analysis, the SARIMA model, as well as methods from probability theory and mathematical statistics. Based on the conducted analysis, a project model for the «FuelSave Analytics» digital predictive service was developed and validated, incorporating tools for fuel consumption forecasting, anomalous transaction monitoring, and the generation of management recommendations. The economic calculations confirm the feasibility of the service implementation: NPV – 3.4 million rubles, DPP – 2.2 years. The following information technologies were utilized to achieve the research outcomes: MS Office, MS Excel, Mendeley, Zotero, e-Library, SSRN, RePEc, and other digital resources.