ESG-управление в Волгоградской области с опорой на искусственный интеллект и большие данные

Готовая работа не предполагает план (Содержание)

Весь текст будет доступен после покупки

Готовая работа не предполагает вступление

Весь текст будет доступен после покупки

больших данных [9; 10], опирающаяся на передовую телекоммуникационную инфраструктуру [11] и высокоэффективные стимулы инновационной активности в деловой среде хозяйственной системы [12]. Тем не менее, в прошлой научной литературе не конкретизирован вклад автоматизации управленческих процессов на базе искусственного интеллекта и больших данных в наращение результативности ESG-менеджмента, что образует пробел в литературе.
Заполнить установленный пробел в литературе стремится проводимое в этой статье исследование, исследовательский вопрос которого звучит следующим образом: «Как распространение технологий искусственного интеллекта и Больших данных влияет на ESG-управление экономикой и устойчивое развитие в Волгоградской области (наряду с остальными регионами Юга России)?».
С опорой на [4-8] выдвигается гипотеза о том, что в Волгоградской области (наряду с остальными регионами Юга России) распространение технологий искусственного интеллекта и Больших данных поддерживает ESG-управление экономикой и устойчивое развитие. Научно-исследовательская задача этой работы состоит в определении перспективы совершенствования ESG-управления устойчивым развитием экономики Волгоградской области с опорой на искусственный интеллект и большие данные.
Эмпирическую базу проводимого исследования составили материалы статистики Сбера и ВЭБ.РФ (ESG-индекс городов и регионов России [2]) и НИУ ВШЭ [16] за 2025 г. (по итогам 2024 г.), приведенные в табл. 1.
Таблица 1. ESG-управление экономикой и распространенность искусственного интеллекта и больших данных в регионах Юга России в 2025 г.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Закон Волгоградской Области от 28 декабря 2021 года N 134-ОД «О Стратегии социально-экономического развития Волгоградской области до 2030 года» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/578044892 (дата обращения: 06.02.2026).
2. ESG-индекс городов и регионов – 2024 [Электронный ресурс]. – Сбер и ВЭБ.РФ. – Режим доступа: https://устойчивые-территории.города.рф/region34 (дата обращения: 06.02.2026).
3. Радюкова, Я.Ю. К вопросу о детерминантах и угрозах глобализации / Я.Ю. Радюкова, Т.М. Кожевникова // Российское предпринимательство. – 2014. – № 6 (252). – С. 103-112.
4. Климова, Д.Н. Импортозамещающая стратегия: основные модели и возможности реализации в России / Д.Н. Климова, А.В, Саяпин // Социально-экономические явления и процессы. – 2018. – Т. 13. – № 2. – С. 78-84.
5. Саяпин, А.В. Российская модернизация в единстве инвестиционного и инновационного процессов / А.В. Саяпин, А.А. Бурмистрова // Социально-экономические явления и процессы. – 2017. – Т. 12. № 6. – С. 288-293.
6. Галкина, Е.Е. Выполнение требований ESG-ответственности посредством внедрения на предприятии интегрированной системы менеджмента / Е.Е. Галкина, А.Е. Сорокин // АСТИН. 2025. – № 5. – С. 72-75.
7. Левченко, Е.В. Модель учета ESG-факторов в системе менеджмента качества компании / Е.В. Левченко, А.А. Левченко, И.В. Манахова, А.Р. Есина // Актуальные проблемы экономики и менеджмента. – 2025. – № 1 (45). – С. 91-101.
8. Алексашина Т.В. Современные исследования в области цифровой зрелости кадровых бизнес-процессов в поддержку корпоративной цифровой трансформации / Т.В. Алексашина, В.И. Смагина, В.В. Смагина // Научные труды Вольного экономического общества России. – 2020. – Т. 224. – № 4. – С. 86-102. DOI:10.38197/2072-2060-2020-224-4-86-102
9. Шалаев, А.А. Сравнительный анализ применения искусственного интеллекта в менеджменте в российских компаниях / А.А. Шалаев // Вестник Академии знаний. – 2025. – № 2 (67). – С. 1195-1199.

Весь текст будет доступен после покупки