84
В структуре расходов большая часть затрат будет отнесена
на заработную плату и как следствие на отчисления с нее во внебюджетные
фонды. Эту обусловлено тем, что ключевым ресурсом выступает персонал
организации. Также большую долю будут занимать расходы на аренду
оборудования, приобретение программного обеспечения для разработки.
Прочие виды производственных расходов будут незначительны. В области
маркетинга значительные расходы будут направлены на проведение
маркетинговых исследований, так как информация по потребителям
и конкурентам в настоящий момент достаточно скудная. Также большие
расходы планируются на реализацию рекламной компании, так как барьеры
входа на российский рынок достаточно высокие. Выход на региональный
рынок (Вологодская область) будет менее сложен, так как уже проведены
предварительные переговоры с потенциальными клиентами (расчетно-
кассовые центры) и от них получена заинтересованность во внедрении.
Основными ресурсами выступают интеллектуальные, поэтому будет
уделено особое внимание их защите с юридической стороны. Также базовым
ресурсом выступает персонал, а в частности команда проекта, так как она
обладает всеми необходимыми компетенциями. Основным ресурсом,
который будет помогать продвигать продукт на рынок, является технология,
а в перспективе планируется эту задачу «передать» на сформированный
бренд. Для разработки базовыми будут являться финансовые ресурсы,
так как предусмотрен значительный объем НИОКР. При этом финансовые
ресурсы будут привлекаться в значительном размере из внебюджетных
источников. [69]
Основной поток поступления дохода – доход от разовых сделок,
в том числе от продажи лицензионных ключей для активации и продления
подписки определенной редакции системы (при самостоятельном поиске
клиентов и посредством участия в государственных закупках).
Механизм ценообразования – свободный, то есть цены
устанавливаются в зависимости от условий рынка (договоры,
85
государственные контракты). При этом следует отметить, что цена будет
значительно ниже, чем у конкурентов.
Ценностное предложение – потребители получают новый продукт
(мультиагентная интеллектуальная система контекстно-зависимого анализа
контрагентов) с расширенным функционалом по сопоставимой
с конкурентами цене.
Реализация продукции планируется с первого этапа (планируемая
выручка – 2,1 млн. руб.). Ожидаемое общее плановое поступление
финансовых средств за второй этап от реализации программного
обеспечения и услуг должно составить порядка 10,6 млн. рублей.
На третий год планируется реализация разработанных подсистем,
будут активно начаты продажи по модели SaaS. Планируется заключать
договоры на поставку конечного решения - мультиагентная
интеллектуальная система контекстно-зависимого анализа контрагентов.
Также планируется заключать договоры на интеграцию и поддержку,
сопутствующие услуги. В конце третьего года планируется принимать
активное участие в тендерах на закупку программных решений по анализу
контрагентов. Ожидаемое общее плановое поступление финансовых средств
за третий этап от реализации программного обеспечения и услуг должно
составить порядка 15,8 млн. рублей.
В результате реализации настоящего проекта в рамках
дополнительного канала планируется распространять специализированную
редакцию нашего решения как модуль для ЦМС «1С-Битрикс» через
площадку компании 1С (1С-Битрикс Маркетлейс), что позволить применять
его в любых веб-проектах, выполненных на основе «1С-Битрикс», а также
повысит его привлекательность при продажах на российском рынке. [51]
Особенно это актуально для редакций «1С-Битрикс», которые
подразумевают ведение торговли и прием заказов от большого числа
контрагентов, такие как «1С-Битрикс: Управление сайтом - Малый бизнес»
и «1С-Битрикс: Управление сайтом - Бизнес». Нами уже изучен вопрос
86
получения статуса партнера и регистрации как разработчика и поставщика
отраслевых решений на площадке «1С-Битрикс Маркетлейс».
В первую очередь мы будет продвигать продукт среди организаций,
выразивших заинтересованность в нашем проекте, а также их партнеров. [52]
СПАРК имеет другой сегмент рынка – крупные организации, поэтому
конкурентной борьбы здесь не предвидится [53]. Другие конкуренты
предлагают информационные системы с формальным анализом, поэтому
наша интеллектуальная система будет выступать для них серьезным
конкурентом. В связи с этим целесообразно сконцентрироваться на активной
презентации возможностей нашей системы потенциальным потребителям.
Планируется стимулирование продаж по следующим направлениям:
1. Проведение бизнес-встреч с руководителями коммерческих предприятий
и государственных учреждений в целевом сегменте.
2. Участие в профильных выставках, конференциях: Промтехэкспо – 2018
(г. Омск), itCOM. Информационные технологии. Телекоммуникации -
2018 (г. Красноярск), Всё для бизнеса. Банки. Госконтракт - 2018
(г. Челябинск).
3. Публикации по тематике разработанного решения в профильных
журналах, подготовка рекламных буклетов и листовок.
4. Осуществление регулярной рекламной рассылки на электронные адреса
потенциальных клиентов.
5. Размещение контекстно-зависимой рекламы в Интернет с выводом
на специализированную под сегмент потенциального заказчика лендинг-
страницу.
Все эти мероприятия направлены на достижение максимального охвата
потенциальных покупателей и концентрируют внимание на тех методах
продаж, которые позволяют более рационально и эффективно довести
продукцию до потребителя.
Концентрированный маркетинг выгоден для малых компаний,
способен обеспечить высокую долю на целевом рынке (рыночной нише),
87
может дать хороший старт только начинающемуся бизнесу, с которого
компания может расти дальше, захватывая новые рыночные сегменты.
Среди каналов продаж можно выделить:
1. Прямые продажи (в первое время является наиболее эффективным
каналом продаж, способом создания нужного потребителю функционала
системы и инструментом выстраивания эффективной бизнес-модели).
В дальнейшем планируется вхождение в состав ИТ-кластера Вологодской
области и использование открывающихся возможностей и преимуществ.
2. Онлайн-продажи через сайт. Для этого потребуется проведение
мероприятий по продвижению сайта в Интернете. [56]
3. Продажи через сеть партнеров, в виде крупных поставщиков
программного обеспечения, их дилерам и представителям. Необходимо
убедить данных партнеров в эффективности системы и интересе
к ней со стороны рынка.
В качестве способов стимулирования продаж планируется заключение
договоров с крупными производителями/интеграторами программного
обеспечения, имеющими собственные сети клиентов в сфере автоматизации
бизнес-процессов с целью продажи нашего продукта. Планируется
кооперация по сбыту продукции с ИТ-кластером Вологодской области
«Изумрудная долина» и общероссийской общественной организацией малого
и среднего предпринимательства «ОПОРА России».
88
Заключение
В результате выполненного диссертационного исследования
выполнено проектирование и произведена разработка алгоритмического
и программного обеспечения подсистемы агрегации данных по контрагентам
из внешних и внутренних по отношению к компании-пользователю
источников и подсистемы кластеризации первого и второго уровней
с заданным набором общих и индивидуальных нечетких продукционных
правил с соответствующими коэффициентами истинности. Поставленная
цель исследования была полностью достигнута и получен научно-
практический результат.
Для достижения поставленной цели был решен определенный круг
задач, а именно:
1. Произведено исследование рынка программного обеспечения
по аналитике контрагентов.
2. Выявлены конкурентные преимущества и недостатки имеющихся
аналогов.
3. Рассмотрены основы построения систем проверки контрагентов
и их правовое обеспечение.
4. Предложен новый подход к построению системы анализа контрагентов
с использованием механизма нечеткой логики.
5. Описан план реализации проекта.
В результате решения задач получены основные научно-технические
результаты работы:
1. Многоагентная модель интеллектуальной системы контекстно-зависимого
анализа контрагентов на основе технологии блокчейн.
2. Методы и система правил по организации цепочки блоков транзакций
в рамках технологии блокчейн для организации распределенного
защищенного хранения всех изменений по методикам анализа контрагента
(функциям, коэффициентам и т.п.), а также данных о самом контрагенте
89
(как из внешних, так и из внутренних по отношению к компании-
пользователю легитимных источников).
3. Метод классификации данных по отраслям контрагентов с применением
адаптивных коэффициентов истинности и нестрогих правил.
4. Метод контекстно-зависимого анализа контрагентов на основе
количественных и качественных данных.
В итоге произведено исследование автоматизированного процесса
анализа контрагента на основе количественных и качественных данных,
в том числе, произведены исследования модели формирования цепочки
значений наборов данных о контрагентах, моделей источников открытых
данных, моделей взаимодействия субъектов-акторов между собой, процессов
классификации и систематизация данных и информационных ресурсов.
Выполнены все сопутствующие аналитические работы – от анализа рынка и
законодательства, до построения плана защиты интеллектуальной
собственности и построения плана продаж.
В результате работы успешно произведено построение мультиагентной
интеллектуальной системы контекстно-зависимого анализа контрагентов
на основе технологии блокчейн для мониторинга состояния контрагента
в контексте анализа коммерческих рисков и управления дебиторской
задолженностью.
90
Список использованной литературы
1. Методические указания по подготовке и выполнению лабораторных
работ по дисциплине «Бизнес-аналитика» – Московский
технологический университет – Москва, 2016.
2. Отчет по результатам проведения 12-го ежегодного опроса предприятий
экспортной индустрии разработки программного обеспечения (ПО) в
России – НП РУССОФТ – Москва, 2015.
3. Отчет «Российский рынок BI 2016» – TAdviser – Москва, 2017.
4. Национальные интересы: приоритеты и безопасность – научно-
практический и теоретический журнал № 13/24 – Москва, 2010.
5. БИЗНЕС. ОБРАЗОВАНИЕ. ПРАВО. Вестник Волгоградского института
бизнеса № 4 (37) – ЧОУ ВО «ВИБ» – Волгоград, 2016.
6. Как уберечь себя от недобросовестных контрагентов: необходимые
документы и полезные сервисы – Межрайонная ИФНС России № 3 по
Тверской области – Тверь, 2015.
7. Информационные технологии и математические методы в экономике и
управлении (ИТиММ-2017): сборник научных статей по материалам VII
Международная научно-практическая конференция имени А. И. Китова
– ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г. В. Плеханова» – Москва, 2017.
8. Ющук Е.Л. Конкурентная разведка: источники информации и
организация работы с ними – Известия УрГЭУ №5(31) – Ростов, 2010.
9. Отрах В.В., Суконщиков А.А., Бахтенко Е.А. Система кластерного
анализа для выделения групп дебиторов в составе мультиагентной
интеллектуальной системы поддержки принятия решений по
оперативному рисковому ранжированию контрагентов // Тенденции
развития науки и образования: сборник научных трудов по материалам
XXII международной научной конференции, часть 1. – Самара: Изд-во
НИЦ «Л-Журнал», 2017.
10. Отрах В.В., Суконщиков А.А., Кочкин Д.В., Бахтенко Е.А. Система
нечеткого вывода в составе мультиагентной интеллектуальной системы
91
поддержки принятия решений по оперативному рисковому
ранжированию контрагентов // Тенденции развития науки и
образования: сборник научных трудов по материалам XXII
международной научной конференции, часть 1. – Самара: Изд-во НИЦ
«Л-Журнал», 2017.
11. Отрах В.В., Суконщиков А.А., Наимов А.Н., Бахтенко Е.А. Актуальные
легитимные источники данных для построения мультиагентной
интеллектуальной системы поддержки принятия решений по
оперативному рисковому ранжированию контрагентов // Тенденции
развития науки и образования: сборник научных трудов по материалам
XXII международной научной конференции, часть 1. – Самара: Изд-во
НИЦ «Л-Журнал», 2017.
12. Отрах В.В., Суконщиков А.А., Наимов А.Н., Бахтенко Е.А. Вопросы
информационной логистики при построении мультиагентной
интеллектуальной системы поддержки принятия решений по
оперативному рисковому ранжированию контрагентов // Тенденции
развития науки и образования: сборник научных трудов по материалам
XXII международной научной конференции, часть 1. – Самара: Изд-во
НИЦ «Л-Журнал», 2017.
13. Александр С.А. Социально-экономическая статистика. Учебник. 2-е
издание – Государственный университет управления – Москва, 2017.
14. Дубровин А.Д. Интеллектуальные информационные системы: Учебное
пособие для студентов факультета МИСИТ Московского
государственного университета культуры и искусств, обучающихся по
специальности 080801 - Прикладная информатика (в менеджменте) /
Науч. ред. О.В. Шлыкова. - М.: МГУКИ, 2008.
15. Коробова И.Л., Артемов Г.В. Принятие решений в системах,
основанных на знаниях: Учебное пособие. - Тамбов: ТГТУ, 2005. - 80 с.
16. Мокрозуб В.Г. Графовые структуры и реляционные базы данных в
автоматизированных интеллектуальных информационных системах. -
92
М.: Издательский дом "Спектр", 2011. - 108 с. ISBN/ISSN:978-5-904270-
89-6
17. Мокрозуб В.Г. Разработка интеллектуальных информационных систем
автоматизированного проектирования технологического оборудования:
учебное пособие. - Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. - 80 с.
18. Подольский В.Е. Методы искусственного интеллекта для синтеза
проектных решений: Учебное пособие. - Тамбов: Издательство ТГТУ,
2010. - 80 с.
19. Ярушкина Н.Г. Прикладные интеллектуальные системы, основанные
на мягких вычислениях. - Ульяновск: УлГТУ, 2004. - 139 с.
20. Коробова И.Л., Артемов Г.В. Принятие решений в системах,
основанных на знаниях: Учебное пособие. - Тамбов: ТГТУ, 2005. - 80 с.
21. Подольский В.Е. Методы искусственного интеллекта для синтеза
проектных решений: Учебное пособие. - Тамбов: Издательство ТГТУ,
2010. - 80 с.
22. Телков А.Ю. Экспертные системы: Учебное пособие. - Воронеж: ИПЦ
ВГУ, 2007. - 83 с.
23. Дульзон A. A. Управление проектами: учебное пособие / А. А.
Дульзон; Национальный исследовательский Томский политехнический
университет. - 3-е изд., перераб. и доп. - Toмск : Изд-во Томского
политехнического университета, 2010. - 334 с.
24. Новиков Д.А. Управление проектами: организационные механизмы. -
М.: ПМСОФТ, 2007. - 140 с.
25. Золотов С.Ю. Проектирование информационных систем: учебное
пособие. – Томск: Эль Контент, 2013. – 88 с. (Глава 4. Объектно-
ориентированный подход к проектированию информационных систем,
с.67-73)
26. Ехлаков Ю.П. XML. Введение в программную инженерию: учебное
пособие. – Томск: Эль Контент,2011.