Аннотация: В статье авторы пытаются обобщить основные теоретические положения и ключевые характеристики по объекту исследования, выявленные у отдельных исследователей, и проследить, как эти параметры проявляются в современной практике Казахстана. Актуальность данной темы заключается в том, что в современных условиях высокая конкурентоспособность стран, а также компаний обеспечивается в современном мире степенью и скоростью развития в них креативной экономики. Целью данного исследования является изучение предпосылок и основных характеристик креативной экономики, вариантов наименования экономики с аналогичными характеристиками, а также анализ институциональных факторов, способствующих ее развитию, и современного состояния креативной экономики в Республике Казахстан. Результатом работы стали некоторые тематическо-теоретические обобщения, разработанные визуализированные материалы, выявленные новые термины, сформулированные некоторыми авторами, а также характеристики отечественных и зарубежных специалистов об уровне и перспективах развития креативных экономики и индустрий в современном Казахстане.

Аннотация: Пандемия короновируса стала новым вызовом как для отдельных стран, так и для глобальной экономики в целом. Условия нестабильности заставили регулирующие органы оперативно принять пакет ответных мер для смягчения экономических последствий. Цель данной статьи – проанализировать фискальные меры стран в период развития пандемии COVID-19. Использованы методы сравнительного анализа, критического и системного подхода к изучению информации. Отмечено, что реакция фискальной политики на формирующуюся кризисную ситуацию была оперативной и шла в тандеме с денежно-кредитной политикой. Страны с развитой экономикой развернули более масштабные бюджетно-налоговые меры, чем страны с формирующимися рынками. Выявлены особенности данной тенденции: развивающиеся страны имеют более узкое фискальное пространство, по сравнению с развитыми странами. В дополнение для них ужесточились условия финансирования в связи с панедмическим шоком, что также сдерживает их фискальные меры.

Аннотация: В статье рассматриваются актуальные проблемы управления и исполнения местных бюджетов в 2020
году. Ситуация, сложившаяся в связи с распространением пандемии коронавируса, внесла большие коррективы в работу финансовых органов. Экономика городского округа столкнулась со значительным снижением деловой активности. Для достижения сбалансированности показателей бюджета на уровне муниципального образования были сделаны шаги, направленные на финансовую поддержку организаций, относящихся к реальному сектору экономики. В статье описывается ситуация оптимизации бюджетных средств для обеспечения сбалансированности бюджета. Потребовалось сокращение непервоочередных расходов, что негативно отразилось на отраслях, завязанных на бюджет. Реализация принятых решений по оптимизации расходов носила многовекторный характер. Применялись меры по поддержанию сбалансированности местного бюджета, покрытию кассовых разрывов и поиска новых поступлений. Обращено внимание на такие аспекты, как бесперебойность работы, перевод сотрудников на дистанционный формат. В короткие сроки были переведены специалисты на дистанционные рабочие места, решены вопросы взаимодействия в этих условиях, а также определено взаимодействие со специалистами из вышестоящих структур. Рассмотрен опыт внедрения программного обеспечения и новых технологий для исполнения бюджета в новых условиях. Единый подход к автоматизации процедуры исполнения бюджета во всех муниципальных образованиях Московской области помог справиться со сложностями работы в пандемию. Все участники бюджетного процесса, а именно финансовые органы, главные распорядители и получатели бюджетных средств, работают на одном программном продукте. Изначально внедрение единого программного обеспечения не ставило целью перевести сотрудников финансового органа на дистанционный формат. Оно обеспечивало доступность для отдельных рабочих мест, а также разграниченность доступа к данным и функциям. Опыт городского округа Щелково показал положительный пример решения сложных экономических ситуаций.

Аннотация: В рамках настоящего исследования в качестве основных барьеров при внедрении инноваций определено отсутствие системного подхода в работе с инновациями, сложность трансформации компании, бюрократизированность процессов, длительные сроки принятия решений. По мнению авторов, причина кроется в отсутствии новых компетенций коммерциализации продуктов как в научном сообществе и предпринимательской среде, так и среди крупных компаний. За последние несколько десятилетий многие российские компании не успели перестроиться на новые механизмы взаимодействия и продолжают использовать устаревшие методы управления, внутренние ресурсы и собственную научно-исследовательскую базу. В данной статье представлена актуальная модель, которая при использовании стратегического подхода позволит российским компаниям стать более открытыми к инновациям, изменить свою структуру управления и более эффективно внедрять новые технологии и решения за счет различных инструментов, получивших широкое применение в России и мире в последние годы.

Аннотация: В данной статье рассмотрено развитие FinTech и Big Data в финансовой сфере. Выявлено, что финансовая индустрия стремительно движется к оптимизации на основе данных, а организации должны своевременно реагировать на эти изменения. Финансовые и банковские услуги становятся более доступными, влияние технологических инноваций весьма разнообразно. Выявлены проблемы больших данных в финансах. Стимул для инвестирования и внедрения инструментов и методов анализа данных огромен, и предприятиям необходимо будет адаптироваться, внедрять инновации и разрабатывать стратегии для развивающегося цифрового рынка. Большие данные характеризуются следующим: основным объемом данных, скоростью, с которой они обрабатываются, и широким спектром данных. Аналитика данных расширилась до технологических областей машинного обучения и искусственного интеллекта. Наряду с развитием компьютерных методов анализа данных анализ опирается на традиционные статистические методы. В конечном счете, методы анализа данных применяются в организации двояко; анализ больших данных обрабатывается посредством потоковой передачи данных по мере их появления, а затем выполняется пакетный анализ данных по мере их создания – для поиска поведенческих моделей и тенденций. По мере увеличения генерации данных будут развиваться различные методы, которые управляют этим. По мере того, как данные становятся более проницательными по своей скорости, масштабу и глубине, они больше стимулируют инновации. По статистике, доходы мирового рынка больших данных для программного обеспечения и услуг возрастут с 42 до 103 млрд USD к 2027 году.