Peer-reviewed scientific journal Cold Science №7/2024

Cold Science is a peer-reviewed scientific journal that is an excellent choice for specialists in related fields, candidates and doctors of science, and researchers.
The journal is published monthly.
The information presented in the journal is published in its original form. Spelling and punctuation are preserved as submitted by the authors. The authors are responsible for the content of their materials.
Articles are indexed in e-LIBRARY, Google Scholar, and CyberLeninka.
The electronic version of the journal is available on the website of the Cold Science Publishing House – https://coldsciencepublisher.com

2. Рецензируемый научный журнал
ХОЛОДНАЯ НАУКА


№7, Июль, 2024





Москва

3. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 1







Холодная наука – рецензируемый научный журнал, который станет
отличным выбором для специалистов в профильных отраслях, кандидатов
и докторов наук, ученых.
Периодичность выхода журнала – ежемесячно.
Информация, представленная в журнале, опубликована в авторском
варианте. Орфография и пунктуация сохранены. Ответственность за
информацию несут авторы материалов.
Статьи размещаются на сайтах е -LIBRARY, Google Scholar и
КиберЛенинка.
Электронная версия журнала доступна на сайте научного издательства
“Холодная наука” – https://coldscience.ru/

4. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 2
Редакционная коллегия
Барбашов Николай Николаевич
Кандидат технических наук, доцент

Медведева Елена Александровна
Доктор медицинских наук, доцент
Болдина Ольга Борисовна
Кандидат технических наук, доцент

Романишина Татьяна Сергеевна
Доктор экономических наук, доцент
Буйвол Полина Александровна
Кандидат технических наук, доцент

Смирнов Александр Петрович
Кандидат технических наук, доцент
Капралова Дарья Олеговна
Кандидат биологических наук, доцент

Хачатуров-Тавризян Александр
Евгеньевич
Доктор химических наук, профессор

5. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 3

Содержание

СЕКЦИЯ – ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ .......................................................................................... 4
AI-ENABLED SALES FORECASTING: TECHNIQUES AND BEST PRACTICES FOR IMPROVED
ACCURACY ................................................................................................................................................. 4
BUKHTUEVA IRINA
ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ: МЕЖДУНАРОДНЫЕ СТАНДАРТЫ И
СОВРЕМЕННЫЕ ВЫЗОВЫ .................................................................................................................... 14
ВОЛКОВ ДМИТРИЙ АЛЕКСЕЕВИЧ
ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В БИЗНЕСЕ ............ 20
КУЗНЕЦОВА ЕЛЕНА СЕРГЕЕВНА
СЕКЦИЯ – МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ................................................ 25
ECONOMIC ASPECTS OF BIG DATA: ANALYSIS OF DATA PRIVACY PROTECTION METHODS
..................................................................................................................................................................... 25
BUSHUEV STANISLAV
ЭФФЕКТИВНЫЕ СТРАТЕГИИ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ И КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ В
ЗДРАВООХРАНЕНИИ ............................................................................................................................. 36
АНДРЕЕВ ИВАН НИКОЛАЕВИЧ
ЦИФРОВИЗАЦИЯ И ЕЁ ВЛИЯНИЕ НА ФИНАНСОВЫЕ УСЛУГИ И НАЛОГОВУЮ
ОПТИМИЗАЦИЮ .................................................................................................................................... 42
АНДРЕЕВ ИВАН НИКОЛАЕВИЧ
СЕКЦИЯ – ЭКОЛОГИЯ И УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ ......................................................... 47
ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ И ЭКОНОМИЧЕСКАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ В УСЛОВИЯХ УРБАНИЗАЦИИ И
ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА ....................................................................................................................... 47
СТАРОСЕЛЬЦЕВ ДЕНИС АНДРЕЕВИЧ
СЕКЦИЯ – ПСИХОЛОГИЯ .......................................................................................................... 52
ВЛИЯНИЕ ПРОГРАММ БЛАГОПОЛУЧИЯ И ПСИХИЧЕСКОГО ЗДОРОВЬЯ СОТРУДНИКОВ
НА КОРПОРАТИВНУЮ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ..................................................................................... 52
КАЗАКОВА МАРИЯ ЕВГЕНЬЕВНА

6. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 4
СЕКЦИЯ – ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

UDK 004.8
Bukhtueva Irina
bachelor’s degree, Lomonosov Moscow State University
Russian Federation, Moscow

AI-ENABLED SALES FORECASTING: TECHNIQUES AND BEST
PRACTICES FOR IMPROVED ACCURACY
Abstract: The article examines sales forecasting methodologies utilizing artificial
intelligence (AI). Various AI techniques, such as machine learning, deep learning, and
natural language processing, are analyzed. Their effectiveness in refining sales
forecasts is assessed. A comparison of these advanced methods with traditional
approaches is conducted to identify complex patterns and respond to changing market
dynamics. Sales forecasting with AI is studied using examples from companies like
Accenture, Boston Consulting Group, and Deloitte. It is emphasized that overcoming
existing challenges in AI implementation is linked to the development of technologies
such as blockchain and explainable AI. The research underscores the significant impact
of AI in the field of sales forecasting.
Keywords: Artificial Intelligence, sales forecasting, machine learning, deep
learning, natural language processing, model transparency, data integrity.

INTRODUCTION
In today's competitive business environment, accurate sales forecasting is
important for effective decision-making and strategic planning. Traditional sales
forecasting methods, which often rely on historical data and statistical techniques, face
significant limitations in their ability to handle large volumes of data, capture complex
patterns, and adapt to rapidly changing market conditions.
Artificial Intelligence (AI)-enabled sales forecasting leverages advanced
algorithms and machine learning (ML) techniques to analyze vast amounts of data,
identify hidden patterns, and generate precise predictions. These AI techniques surpass
traditional methods in their ability to process diverse data sources, including customer
behavior, market trends, and economic indicators, thereby providing a more holistic
and dynamic approach to forecasting.

7. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 5
The primary objective of this article is to explore the various AI techniques
employed in sales forecasting, evaluate their effectiveness, and outline best practices
for their implementation.
MAIN PART. OVERVIEW OF SALES FORECASTING
Sales forecasting is an essential component of business strategy, enabling
companies to efficiently allocate resources and make informed decisions. Traditional
forecasting methods have been the backbone of this process for decades. These
techniques primarily include qualitative approaches, such as expert judgment and the
Delphi method, and quantitative techniques, such as time series analysis and causal
models.
Qualitative approaches rely heavily on the intuition and experience of
specialists. The Delphi method, for instance, involves gathering and synthesizing the
opinions of multiple experts to reach a consensus forecast. While these approaches can
be useful in scenarios where historical data is sparse or non-existent, they are inherently
subjective and can be influenced by individual biases.
Quantitative techniques, in contrast, use mathematical models to analyze
historical sales data and identify trends and patterns. Time series analysis, including
methods like moving averages and exponential smoothing, extrapolates past sales
trends into the future. Causal models, such as regression analysis, attempt to establish
relationships between sales and various independent variables, including economic
indicators, marketing efforts, and seasonal effects [1]. These methods are generally
more objective than qualitative techniques and can handle large datasets more
effectively.
These traditional forecasting approaches are not without their challenges and
limitations. One significant drawback is their reliance on historical data, which may
not always be a reliable predictor of future sales, especially in rapidly changing
markets. Traditional methods often struggle to capture the complexities and nuances
of modern market dynamics, such as sudden shifts in consumer preferences, emerging
technologies, and global economic fluctuations.

8. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 6
Another challenge is the limited ability of conventional methods to integrate
and process diverse data sources. In today's data-rich environment, sales forecasts
can benefit from analyzing various types of information, including social media trends,
customer feedback, and macroeconomic indicators. Traditional models, with their
relatively simplistic frameworks, often lack the capacity to synthesize these diverse
datasets effectively.
Conventional techniques can be time-consuming and labor-intensive. The need
for continuous manual adjustments and updates to the models can be a significant drain
on resources. This inefficiency is further exacerbated when dealing with high-
dimensional data, where traditional methods may become impractical or infeasible.
The accuracy of traditional sales forecasts can be compromised by unforeseen
external factors, such as economic downturns, natural disasters, or geopolitical events.
These factors are difficult to predict and incorporate into conventional forecasting
models, leading to potential discrepancies between forecasted and actual sales.
The emergence of AI-enabled techniques offers promising solutions to these
challenges, providing more accurate and adaptable forecasting capabilities that can
better meet the needs of today's dynamic business environment.
AI TECHNIQUES IN SALES FORECASTING
The global market size for AI in retail was valued at 9,97 billion dollars in 2023,
grew to 11,83 billion dollars in 2024, and is projected to reach approximately 54,92
billion dollars by 2033, with an average annual growth rate of 18,6% from 2024 to
2033 (fig.1).

Figure 1. Global AI market in retail, billon dollars [2]

9. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 7
The field of sales forecasting has been revolutionized by AI, which introduces
sophisticated algorithms capable of analyzing vast amounts of data, uncovering hidden
patterns, and making highly accurate predictions. These AI techniques leverage various
branches of ML, deep learning (DL), and natural language processing (NLP) to
enhance the precision and reliability of sales forecasts (table 1).
Table 1. AI techniques in sales forecasting [3, 4]
AI technique Description Applications in sales
forecasting
Machine learning
Supervised learning Algorithms trained on labeled
data to predict outcomes
Predicting sales trends based
on historical data
Unsupervised learning It identify patterns in data without
labeled outcomes
Segmenting customers based
on purchasing behavior
Reinforcement learning Algorithms that learn optimal
actions through trial and error
Optimizing pricing strategies
Deep learning
Neural networks Computational models inspired
by the human brain
Recognizing complex patterns
in sales data
Convolutional neural
networks (CNN)
Neural networks particularly
effective in processing visual data
Analyzing visual trends and
product images
Recurrent neural networks
(RNN)
It specialized for sequential data Forecasting sales by analyzing
time series data
Natural language processing
Sentiment analysis Technique to analyze opinions
and emotions in text data
Gauging customer sentiment
from social media and reviews
Text mining Extracting useful information
from text
Analyzing market trends from
news articles and reports

From the author's perspective, the incorporation of AI techniques in sales
forecasting offers a multifaceted approach that markedly improves the precision of
predictions. Each technique provides unique benefits, ranging from the utilization of
historical data and the segmentation of customer groups to the optimization of strategic
decisions and the analysis of market sentiment. This extensive application of AI
methodologies not only mitigates the shortcomings of conventional forecasting
approaches but also endows businesses with powerful tools to effectively manage the
intricacies of contemporary markets.
MODEL SELECTION AND EVALUATION
The process of model selection entails considering various criteria to identify the
most suitable algorithm for a given forecasting task. This careful evaluation ensures

10. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 8
the chosen model aligns with the specific data characteristics and business
requirements, maximizing forecasting accuracy and efficiency.
• The nature of the data: different models are optimal for specific types of data.
For instance, time series models such as RNN are ideally suited for sequential data,
whereas CNNs are more appropriate for visual data analysis.
• The complexity of the model: simpler models, such as linear regression, may be
preferred for their interpretability and ease of implementation. In contrast, more
complex models, such as DL networks, may offer superior accuracy at the expense of
increased computational resources and complexity.
• Scalability is essential in dynamic business environments, where the model must
accommodate growing datasets and evolving market conditions.
• The ease of integration with existing systems and the availability of
computational resources must be considered, as models requiring extensive
computational power may not be feasible for all organizations.
• The ability to interpret model outputs is crucial for practical decision-making.
Although black-box models, such as deep neural networks, can provide high accuracy,
their lack of interpretability can be a disadvantage in situations where understanding
the decision-making process is critical.
The performance evaluation of forecasting models necessitates the use of various
metrics. Common evaluation metrics include Mean Absolute Error (MAE), Mean
Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE). These metrics provide
insights into the average magnitude of errors in the predictions, with lower values
indicating superior model performance. To enhance the robustness and generalizability
of forecasting models, cross-validation is employed [5]. Cross-validation involves
partitioning the dataset into multiple subsets, training the model on some subsets while
validating it on the remaining ones. This process is repeated multiple times to ensure
consistent model performance across different data partitions.
By carefully considering criteria for model selection, employing robust evaluation
metrics, and utilizing cross-validation and model tuning techniques, businesses can

11. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 9
leverage AI to significantly enhance their sales forecasting capabilities and make more
informed strategic decisions.
CASE STUDIES OF SUCCESSFUL AI -ENABLED SALES FORECASTING
The implementation of AI-enabled sales forecasting techniques has demonstrated
substantial benefits across various industries. By leveraging advanced algorithms and
ML models, organizations have achieved remarkable improvements in accuracy and
efficiency.
Accenture, a global professional services company, has developed predictive
models that analyze historical sales data, customer interactions, and market trends. This
approach allows the company to provide its clients with highly accurate sales forecasts,
enabling more informed decisions and strategic planning. Accenture's AI-powered
model predicts the likelihood of success in any deal at any stage of the sales cycle. The
forecasts are based on past similar deals that were either successful or unsuccessful.
The AI model achieves 97% accuracy and delivers predictions in less than three
seconds [6].
Accenture's first-quarter fiscal year 2024 performance showcased strong bookings
of 18,4 billion dollars and a 12% increase, emphasizing the robustness of their strategic
priorities. This reflects the company’s capability to leverage advanced analytics and AI
to drive business performance across various sectors [7].
Boston Consulting Group (BCG) has integrated AI-driven sales forecasting into
its consulting practices to offer clients enhanced predictive insights. BCG utilizes
sophisticated ML models to process large datasets, including historical sales figures,
economic indicators, and consumer behavior patterns. These models enable BCG to
provide precise sales forecasts that help clients anticipate market shifts and adjust their
strategies accordingly. One of the company's projects involves developing an
integrated suite of analytics, marketing, and sales capabilities to attract customers in a
more targeted, personalized manner based on data. Over 15 months, a client in the
biopharmaceutical sector increased their annual sales by 45 million dollars and doubled
their sales conversion rate [8]. In 2023, BCG's revenue reached 12,3 dollars billion, a

12. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 10
5% increase from the previous period. Consulting clients on AI has been a primary
focus for BCG since 2015 [9].
Deloitte, one of the Big Four accounting firms, has adopted AI-powered sales
forecasting to enhance its advisory services. Utilizing advanced DL techniques and
natural language processing, Deloitte has developed sophisticated models that analyze
large volumes of structured and unstructured data. These models enable clients to
predict future sales trends more accurately, accounting for various market dynamics
and consumer sentiment. Deloitte leverages the SAP® Business Technology Platform,
which integrates analytics, database management, and intelligent technologies, further
strengthening its forecasting capabilities and providing valuable business insights [10].
To elevate its expertise in AI, Deloitte is training over 120,000 professionals
through the Deloitte AI Academy™ and investing over 2 billion dollars in global
technology learning and development initiatives. These efforts aim to enhance skills in
AI and other areas, ensuring that the workforce is well-equipped to leverage cutting-
edge technologies.
CHALLENGES AND FUTURE DIRECTIONS
Despite the significant advancements in AI-enabled sales forecasting, several
challenges persist that need to be addressed to fully harness the potential of these
technologies (table 2).
Table 2. Challenges in AI-enabled sales forecasting [11, 12]
Challenge Description Potential solutions
Data quality and
diversity
Reliance on high -quality,
comprehensive datasets from disparate
sources and varying quality
Implementing robust data
cleaning and integration
processes
Model complexity
and interpretability
Advanced models often function as
black boxes, making their decision-
making processes difficult to understand
Developing hybrid models that
balance accuracy with
interpretability
Data privacy and
security
Concerns regarding compliance with
data protection regulations such as
GDPR and CCPA
Utilizing privacy-preserving
techniques and secure data
handling protocols
Stakeholder trust Difficulty in gaining trust due to the lack
of transparency in AI models
Advancing explainable AI (XAI)
techniques to provide clear and
understandable model outputs

13. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 11
From the author's perspective, overcoming these challenges is crucial for the
successful deployment of AI-enabled sales forecasting. Future advancements in this
area should explore several promising directions to address these obstacles and further
improve forecasting capabilities.
One innovative approach is the incorporation of blockchain technology, which
can enhance data security and transparency by ensuring that the data used in forecasting
is tamper-proof and traceable [13]. This integration can mitigate some privacy and
security issues associated with large-scale data usage. The creation of hybrid models
that merge the strengths of different AI techniques can achieve a balance between
accuracy and interpretability. For example, combining ML with rule-based systems can
yield more reliable forecasts while maintaining transparency and comprehensibility in
the decision-making process.
Continuous advancements in natural language processing (NLP) can also
significantly enhance sales forecasting capabilities. By better understanding and
analyzing textual data from social media, customer reviews, and market reports, NLP
can provide deeper insights into market sentiment and emerging trends, leading to more
accurate and timely forecasts. The ongoing development of explainable AI (XAI)
techniques aims to make AI models more transparent and interpretable, providing clear
explanations for their predictions. This development will help build trust among
stakeholders and facilitate the adoption of AI technologies in sales forecasting.
CONCLUSION
By leveraging advanced ML algorithms, deep learning models, and natural
language processing techniques, businesses can examine extensive datasets, uncover
intricate patterns, and generate accurate forecasts that exceed the capabilities of
traditional methods. The integration of various data sources, including customer
behavior, market trends, and economic indicators, into AI models enables a more
comprehensive and dynamic forecasting process. Evidence from industry leaders such
as Accenture, BCG, and Deloitte highlight the considerable benefits of AI-driven sales
forecasting, such as improved decision-making, efficient resource allocation, and
strategic insight. AI-enabled sales forecasting holds significant potential to transform

14. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 12
business strategies, providing a robust framework for addressing the complexities of
contemporary markets.
REFERENCES
1. Shiman X. U. Comparison of Sales Prediction in Conventional Insights
and Machine Learning Perspective // Psychology. 2023. Т. 13. №. 3. С. 146-154.
2. Artificial Intelligence in retail market size and growth / Precedence
Research // URL: https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-in-
retail-market (date of application: 15.05.2024)
3. Gupta A., Agarwal P. Enhancing Sales Forecasting Accuracy through
Integrated Enterprise Resource Planning and Customer Relationship Management
using Artificial Intelligence // 2024 3rd International Conference on Artificial
Intelligence for Internet of Things (AIIoT). – IEEE, 2024. С. 1-6.
4. Ogarkov A. Application of big data analytics to improve business
customer service // Innovacionnaya nauka. 2024. №7-1. P. 61-65.
5. Sharma K. K., Tomar M., Tadimarri A. AI-driven marketing:
Transforming sales processes for success in the digital age // Journal of Knowledge
Learning and Science Technology ISSN: 2959-6386 (online). 2023. Т. 2. № 2. С. 250-
260.
6. Converting sales opportunities into customers / Accenture // URL:
https://www.accenture.com/us-en/case-studies/about/empowering-enterprise-
insights(date of application: 22.05.2024)
7. Q1 FY24 Performance / Accenture // URL:
https://newsroom.accenture.com/content/1QFY24-
Earnings/1qfy24earningsinfographic.pdf (date of application: 24.05.2024)
8. Digital Sales / BCG // URL: https://www.bcg.com/capabilities/marketing-
sales/digital-sales (date of application: 01.06.2024)
9. BCG delivers 20th consecutive year of growth / BCG // URL:
https://www.bcg.com/press/15april2024-bcg-delivers-20th-consecutive-year-growth
(date of application: 03.06.2024)

15. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 13
10. Deloitte Expands SAP® business technology platform with generative AI
to deliver services and solutions focused on outcomes and client value / Deloitte //
URL: https://www.deloitte.com/global/en/about/press-room/deloitte-expands-sap-
business-technology-platform-with-generative-ai.html (date of application:
05.06.2024)
11. Allioui H. et al. Unleashing the potential of AI: Investigating cutting-edge
technologies that are transforming businesses // International Journal of Computer
Engineering and Data Science (IJCEDS). 2023. Т. 3. № 2. С. 1-12.
12. Bobunov A. Development of test automation methodologies in the
financial sector: a comparative analysis of approaches in the USA, Europe, and Asia //
Cold Science. 2024. № 2/2024. P. 61-70.
13. Stepanov M. The application of machine learning for optimizing
maintenance processes and energy management of electric drives // Cold Science.
2024. №2/2024. P. 22-30.

16. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 14
УДК 004.056
Волков Дмитрий Алексеевич
бакалавр, Дальневосточный федеральный университет
Россия, Владивосток

ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ: МЕЖДУНАРОДНЫЕ
СТАНДАРТЫ И СОВРЕМЕННЫЕ ВЫЗОВЫ
Аннотация: Статья посвящена анализу международных стандартов и
современных вызовов в области информационной безопасности.
Рассматриваются ключевые аспекты разработки и внедрения стандартов ИБ,
инновационные подходы к защите информации, а также роль образования и
подготовки кадров в обеспечении информационной безопасности. Особое
внимание уделяется актуальным угрозам и стратегиям защиты данных.
Ключевые слова: Информационная безопасность, международные
стандарты, кибербезопасность, блокчейн, искусственный интеллект, подготовка
кадров.

Volkov Dmitry
bachelor’s degree, Far Eastern Federal University
Russian Federation, Vladivostok

INFORMATION SECURITY: INTERNATIONAL STANDARDS AND
MODERN CHALLENGES
Abstract: The article analyzes international standards and modern challenges in
the field of information security. It examines key aspects of the development and
implementation of IS standards, innovative approaches to information protection, and
the role of education and training in ensuring information security. Particular attention
is paid to current threats and data protection strategies.
Keywords: Information security, international standards, cybersecurity,
blockchain, artificial intelligence, training.

ВВЕДЕНИЕ
Информационная безопасность (ИБ) представляет собой совокупность мер
и практик, направленных на защиту информации и информационных систем от
несанкционированного доступа, использования, раскрытия, модификации или
уничтожения. В современном мире, где цифровизация охватывает все аспекты
жизни, обеспечение информационной безопасности становится критически
важным для организаций всех уровней. В условиях глобализации и роста

17. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 15
киберугроз, международные стандарты и эффективные стратегии защиты
играют ключевую роль в обеспечении безопасности данных и систем.
Целью данного исследования является анализ международных стандартов и
современных вызовов в области ИБ, рассмотрение инновационных подходов к
защите информации и обсуждение роли образования и подготовки кадров в
обеспечении ИБ. В статье будут рассмотрены различные аспекты разработки и
внедрения стандартов ИБ, а также ключевые угрозы и стратегии защиты в
условиях современных вызовов.
МЕЖДУНАРОДНЫЕ СТАНДАРТЫ И СОВРЕМЕННЫЕ ВЫЗОВЫ ИБ
ИННОВАЦИИ В ОБЛАСТИ ИБ
Международные стандарты играют важную роль в формировании
эффективных практик информационной безопасности. Одним из основных
международных стандартов является ISO/IEC 27001, который предоставляет
требования к созданию, внедрению, сопровождению и постоянному улучшению
системы управления информационной безопасностью (СУИБ). Влияние
международного законодательства на практики ИБ можно наблюдать на примере
внедрения этих стандартов в различных отраслях, что способствует повышению
уровня защиты данных и снижению рисков [1].
Разработка и применение стандартов и методик для аудита систем ИБ
являются важными шагами на пути к обеспечению безопасности. Методики,
разработанные на базе международных стандартов, позволяют проводить
эффективные аудиты и выявлять уязвимости в информационных системах.
Например, использование кейс-стади для анализа и внедрения стандартов
помогает организациям адаптировать лучшие практики к своим специфическим
потребностям и условиям [2].
Современные вызовы в области ИБ включают в себя новые типы
киберугроз, которые постоянно эволюционируют. Одним из таких вызовов
является кибербезопасность беспилотных авиационных систем. Развитие этой
технологии открывает новые возможности, но также создает и значительные
риски, связанные с потенциальными кибератаками на такие системы. Анализ

18. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 16
современных угроз и разработка стратегий защиты становятся критически
важными для предотвращения инцидентов и минимизации их последствий [3].
Перспективы развития информационной безопасности включают в себя
анализ глобальных вызовов и разработку стратегий защиты. Глобализация и
взаимосвязь информационных систем требуют координированных усилий на
международном уровне для эффективного противодействия киберугрозам. В
этом контексте международное сотрудничество и обмен информацией
становятся ключевыми элементами успешных стратегий защиты [4].
Современные технологические инновации играют важную роль в
улучшении информационной безопасности. Блокчейн-технологии, обеспечивая
децентрализованное хранение данных, делают систему практически неуязвимой
для атак на центральную точку. Примером успешного применения блокчейна в
финансовом секторе является система Ripple, которая используется для
управления межбанковскими переводами, обеспечивая высокую степень
безопасности и прозрачности транзакций [3].
Применение блокчейн-технологий в финансовых системах также включает
использование смарт-контрактов, которые автоматически выполняют условия
сделки, уменьшая риск мошенничества и ошибок. Например, Ethereum
предоставляет платформу для создания и исполнения смарт-контрактов, что
позволяет автоматизировать многие финансовые процессы и улучшить их
безопасность.
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение становятся все более
популярными для обнаружения и предотвращения кибератак. Системы, такие
как Watson for Cyber Security от IBM, используют машинное обучение для
анализа больших объемов данных и выявления аномалий, которые могут
свидетельствовать о кибератаках [5]. Это значительно улучшает способность
финансовых учреждений реагировать на угрозы и защищать данные клиентов.
Другое перспективное направление – это использование технологии
распределенного реестра (distributed ledger technology, DLT) для управления
доступом к финансовым данным. Платформа Guardtime применяет DLT для

19. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 17
обеспечения безопасности данных, гарантируя их неизменность и доступность
только для авторизованных пользователей. Это особенно важно для
предотвращения несанкционированного доступа и модификации данных.
Эти инновационные технологии предлагают эффективные решения для
обеспечения безопасности данных в финансовом секторе. Их применение
позволяет существенно повысить уровень защиты информации, минимизировать
риски утечек и атак, а также улучшить общую надежность и доверие к
финансовым информационным системам.
РОЛЬ ОБРАЗОВАНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ В ИБ
ВЫВОДЫ
Подготовка квалифицированных специалистов в области информационной
безопасности является ключевым фактором в обеспечении надежной защиты
данных и систем. В условиях стремительного развития технологий и увеличения
объема киберугроз, необходимость подготовки специалистов становится все
более актуальной. Образовательные программы и сертификации, такие как
Certified Information Systems Security Professional (CISSP) и Certified Information
Security Manager (CISM), играют важную роль в подготовке профессионалов
высокого уровня.
Программы обучения и сертификации предоставляют необходимые знания
и навыки для эффективного управления информационной безопасностью. Эти
программы охватывают широкий спектр тем, включая управление рисками,
разработку и внедрение политик безопасности, а также проведение аудитов и
оценку уязвимостей. Например, программы обучения по стандарту ISO/IEC
27001 помогают специалистам понимать требования стандарта и применять их
на практике [1].
Однако, несмотря на наличие множества программ и сертификаций,
подготовка кадров сталкивается с рядом проблем. Одна из ключевых проблем –
это недостаток практического опыта у выпускников. Для решения этой
проблемы важно развивать программы стажировок и партнерства между

20. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 18
образовательными учреждениями и предприятиями, что позволит студентам
получить практический опыт работы в области ИБ.
Также важно отметить роль непрерывного образования и
профессионального развития в области информационной безопасности.
Постоянное обновление знаний и навыков позволяет специалистам быть в курсе
новых угроз и технологий, а также эффективно реагировать на возникающие
вызовы. Компании должны поддерживать своих сотрудников в этом
направлении, предоставляя возможности для обучения и сертификации.
Таким образом, подготовка квалифицированных специалистов и
непрерывное образование играют ключевую роль в обеспечении
информационной безопасности. Совместные усилия образовательных
учреждений и предприятий могут существенно повысить уровень подготовки
кадров и способствовать развитию эффективных стратегий защиты информации.
ВЫВОДЫ
В этой статье были рассмотрены международные стандарты и актуальные
вызовы в сфере информационной безопасности. Мы проанализировали
существующие методики и технологии, а также привели примеры успешного
внедрения цифровых решений в различных отраслях. Были выделены ключевые
риски и угрозы в области информационной безопасности, а также предложены
рекомендации по их снижению.
Важность представленных данных заключается в их потенциале для
улучшения финансовых услуг и повышения уровня безопасности в различных
секторах. Цифровизация открывает уникальные возможности для развития
финансовых услуг и налоговой оптимизации, но также требует внедрения
надежных мер по защите данных и постоянного мониторинга киберугроз.
В заключение, можно отметить, что для дальнейшего совершенствования
стратегий цифровизации и кибербезопасности необходимо продолжать
исследования и разработки в этой области. В условиях быстрого развития
технологий крайне важно оставаться в курсе новых угроз и адаптировать методы

21. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 19
защиты, чтобы обеспечить безопасность и эффективность финансовых и других
услуг в будущем.
ЛИТЕРАТУРА
1. Полякова Т. А., Шинкарецкая Г. Г. Проблемы формирования
системы международной информационной безопасности в условиях
трансформации права и новых вызовов и угроз // Право и государство: теория и
практика. 2020. № 10(190). С. 138-142.
2. Хаджаев С. И. У. Актуальность проблемы защиты информационных
систем малого и среднего бизнеса от кибератак // Al-Farg’oniy avlodlari. 2023. Т.
1. № 4. С. 212-217.
3. Исрафилов А. Современные вызовы в области кибербезопасности
беспилотных авиационных систем // Universum: технические науки: электрон.
научн. журн. 2024. 2(119).
4. Яковишин А., Кузнецов И., Дроздов И., Письменский Д.
Перспективы развития информационной безопасности: глобальные вызовы и
стратегии защиты // Информационные ресурсы России. 2024. № 2(197). С. 93–
103.
5. Сагадеев Г. И. Информационная безопасность территориально
распределенной корпоративной сети передачи данных // Современные
тенденции развития науки и мирового сообщества в эпоху цифровизации. 2023.
С. 156-162.

22. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 20
УДК 004.8
Кузнецова Елена Сергеевна
бакалавр, индивидуальный исследователь

ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИСКУССТВЕННЫЙ
ИНТЕЛЛЕКТ В БИЗНЕСЕ
Аннотация: Статья посвящена анализу инновационных технологий и
искусственного интеллекта (ИИ) в бизнесе. Рассматриваются способы
применения ИИ для повышения корпоративной эффективности, внедрение
инновационных технологий в различных отраслях, перспективы их развития, а
также проблемы и вызовы, связанные с внедрением. Особое внимание уделено
персонализации предложений и улучшению производительности с помощью
ИИ.
Ключевые слова: Инновационные технологии, искусственный интеллект,
бизнес, корпоративная эффективность, персонализация, производительность.

Kuznetsova Elena
bachelor’s degree, individual researcher

INNOVATIVE TECHNOLOGIES AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN
BUSINESS
Abstract: The article analyzes innovative technologies and artificial intelligence
(AI) in business. It examines ways AI is used to improve corporate efficiency, the
implementation of innovative technologies in various industries, their development
prospects, and the associated problems and challenges. Particular attention is given to
the personalization of offers and productivity improvement through AI.
Keywords: Innovative technologies, artificial intelligence, business, corporate
efficiency, personalization, productivity.

ВВЕДЕНИЕ
Инновационные технологии и искусственный интеллект (ИИ) являются
двигателями современной экономики, обеспечивая новые возможности для
бизнеса и способствуя его росту. Внедрение ИИ и других технологических
инноваций позволяет компаниям оптимизировать процес сы, улучшать
продуктивность и персонализировать предложения для клиентов. В условиях
растущей конкуренции и быстро меняющихся рыночных условий,
использование передовых технологий становится неотъемлемой частью

23. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 21
стратегий успешных компаний. Целью данного исследования является анализ
применения ИИ и инновационных технологий в бизнесе, их влияния на
корпоративную эффективность, а также обсуждение перспектив и вызовов
внедрения этих технологий.
ПРИМЕНЕНИЕ ИИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КОРПОРАТИВНОЙ
ЭФФЕКТИВНОСТИ
ИИ играет ключевую роль в повышении корпоративной эффективности,
предлагая решения, которые улучшают производительность и снижают затраты.
Внедрение ИИ-технологий позволяет автоматизировать рутинные задачи,
анализировать большие объемы данных и принимать обоснованные решения на
основе аналитики.
Анализ различных решений ИИ, используемых для повышения
корпоративной эффективности, показывает, что эти технологии помогают
оптимизировать бизнес-процессы и улучшить управление ресурсами. Примеры
успешного применения ИИ включают системы для анализа данных и
прогнозирования, которые позволяют компаниям лучше понимать потребности
своих клиентов и оперативно реагировать на изменения рынка [1].
Персонализация предложений с помощью ИИ является еще одним важным
аспектом, который способствует повышению клиентской лояльности и
увеличению продаж. В оптовой торговле обувью использование ИИ для анализа
предпочтений клиентов и создания персонализированных предложений привело
к значительному росту продаж и улучшению клиентского опыта [2].
Влияние ИИ на производительность компаний также выражается в
способности технологии анализировать рабочие процессы и выявлять узкие
места, которые снижают эффективность. Использование таких инструментов,
как Hibernate Cache, позволяет оптимизировать производительность, улучшая
работу с данными и сокращая время выполнения задач [3].
ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В РАЗЛИЧНЫХ ОТРАСЛЯХ
Инновационные технологии находят широкое применение в различных
отраслях, включая рынок недвижимости. Анализ рынка краткосрочной аренды

24. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 22
недвижимости показывает, что внедрение инновационных технологий
способствует улучшению управления объектами недвижимости, снижению
операционных затрат и повышению уровня удовлетворенности клиентов [4].
Применение инновационных технологий также играет важную роль в
улучшении операционной эффективности. Например, использование передовых
решений для управления данными и автоматизации процессов позволяет
компаниям снизить затраты и повысить продуктивность. В условиях растущей
конкуренции компании, которые успешно внедряют инновационные
технологии, получают значительное конкурентное преимущество.
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИИ И ИННОВАЦИОННЫХ
ТЕХНОЛОГИЙ В БИЗНЕСЕ
Перспективы развития ИИ и инновационных технологий в бизнесе
включают дальнейшее улучшение алгоритмов машинного обучения, развитие
методов обработки больших данных и интеграцию ИИ в повседневные бизнес-
процессы. Будущие направления развития также охватывают создание более
сложных и адаптивных систем, которые могут самостоятельно обучаться и
совершенствоваться.
Технологические тренды, такие как использование блокчейна для
обеспечения безопасности данных и автоматизации транзакций, а также
развитие интернета вещей (IoT) для создания умных бизнес-решений, открывают
новые возможности для бизнеса. Эти инновации позволяют компаниям более
эффективно управлять ресурсами, улучшать взаимодействие с клиентами и
создавать новые бизнес-модели.
ПРОБЛЕМЫ И ВЫЗОВЫ ВНЕДРЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ
ТЕХНОЛОГИЙ
Несмотря на значительные преимущества, внедрение ИИ и инновационных
технологий сопряжено с рядом проблем и вызовов. Основные проблемы
включают высокие первоначальные затраты на внедрение технологий,
сложности в интеграции с существующими системами и необхо димость
подготовки квалифицированных кадров.

25. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 23
Одной из ключевых проблем является недостаток практического опыта у
специалистов, занимающихся внедрением ИИ и других инновационных
технологий. Для решения этой проблемы важно развивать программы
стажировок и партнерства между образовательными учреждениями и
предприятиями, что позволит студентам получить практический опыт работы в
области ИИ и технологий [1].
Другой важный вызов – это необходимость обеспечения безопасности
данных и защиты конфиденциальной информации. Внедрение новых технологий
часто сопряжено с рисками утечек данных и кибератак, что требует разработки
надежных стратегий кибербезопасности и постоянного мониторинга угроз [5].
ВЫВОДЫ
В данной статье рассмотрены применение ИИ и инновационных технологий
в бизнесе, их влияние на корпоративную эффективность и перспективы
развития. Были приведены примеры успешного внедрения технологий в
различных отраслях, а также обсуждены основные проблемы и вызовы, с
которыми сталкиваются компании при внедрении инноваций.
Значимость представленных данных заключается в их потенциале для
улучшения бизнес-процессов и повышения конкурентоспособности компаний. В
условиях быстрого развития технологий и изменяющихся рыночных условий,
использование передовых решений становится ключевым фактором успеха. Для
дальнейшего совершенствования стратегий внедрения ИИ и инновационных
технологий важно продолжать исследования и разработки в этой области, а
также уделять внимание подготовке квалифицированных специалистов,
способных эффективно использовать эти технологии.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бухтуева И. А., Соловьев К. А., Можаровский Е. А., Хатьянов С. А.,
Косторева А. С. Обзор решений искусственного интеллекта для повышения
корпоративной эффективности // Экономика и управление: проблемы, решения.
2024. № 7. Т. 1. С. 177–185.

26. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 24
2. Бойко С. В. Использование искусственного интеллекта для
персонализации предложений в оптовой торговле обувью // Universum:
экономика и юриспруденция. 2024. № 3(113).
3. Березовская Н. О. Анализ рынка краткосрочной аренды
недвижимости: влияние экономических факторов и внедрение инновационных
технологий // Вестник науки. 2024. № 4(73).
4. Малыхин Н. И. Оптимизация производительности с помощью
Hibernate Cache: стратегии, преимущества и проблемы // Актуальные
исследования. 2021. № 31(58). doi: 10.5281/zenodo.11193274.
5. Намиот Д. Е., Ильюшин Е. А., Чижов И. В. Искусственный интеллект
и кибербезопасность // International Journal of Open Information Technologies.
2022. Т. 10. № 9. С. 135-147.

27. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 25
СЕКЦИЯ – МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

UDK 004.6:338
Bushuev Stanislav
specialist’s degree, South-Russian State University of Economics and Service
Russian Federation, Shakhty

ECONOMIC ASPECTS OF BIG DATA: ANALYSIS OF DATA PRIVACY
PROTECTION METHODS
Abstract: The article examines the economic aspects of Big Data, with a
particular focus on data privacy protection methods. The economic benefits and market
trends driven by the use of Big Data are analyzed. The privacy challenges associated
with Big Data are identified. Encryption, data anonymization, access control, data
masking, differential privacy, and blockchain technology are considered as effective
data privacy protection methods. The economic implications of implementing robust
data privacy measures are analyzed, emphasizing the importance of maintaining
consumer trust and compliance with privacy regulations.
Keywords: Big Data, data privacy, encryption, data anonymization, access
control, differential privacy, blockchain technology.

INTRODUCTION
Big Data has profoundly impacted the contemporary economic landscape,
reshaping business operations and organizational strategies. This term encompasses the
extensive datasets generated from diverse sources, including social media platforms,
financial transactions, and Internet of Things (IoT) devices. Through advanced
analytics, it can reveal significant patterns, trends, and correlations, thus driving
innovations and improving decision-making processes across various industries.
Despite the economic benefits, the use of Big Data raises serious concerns about
privacy. Such information often contains personal data, which, if inadequately
protected, can lead to significant financial losses, legal consequences, and a decline in
consumer trust.
This article aims to investigate the economic aspects of Big Data with a particular
focus on data privacy protection methods. It will analyze the economic benefits and

28. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 26
market trends driven by Big Data, identify the privacy challenges inherent in its use,
and examine various techniques employed to protect sensitive information.
MAIN PART. ECONOMIC ASPECTS OF BIG DATA
Big Data analytics represents a transformative force in contemporary economic
systems, offering substantial benefits across various sectors. The capacity to process
and analyze extensive datasets enables businesses to derive valuable insights, optimize
operations, and foster innovation.
• Big Data enables organizations to make more informed decisions by analyzing
vast amounts of data to identify trends and patterns.
• Businesses can streamline operations and reduce costs through data-driven
process optimizations.
• Data insights drive innovation, leading to the development of new products and
services tailored to market needs.
• Predictive analytics helps in identifying potential risks and implementing
strategies to mitigate them.
• Companies can better understand customer behavior and preferences, allowing
for more targeted marketing and improved customer satisfaction.
The economic benefits of Big Data are underscored by notable market growth and
investment trends observed in recent years. The Big Data market size in 2023 was
estimated at USD 217.2 billion (fig. 1).

Figure 1. Projected Big Data market size from 2023 to 2030, billion dollars [1]
This growth is fueled by substantial investments from both public and private
sectors, emphasizing the strategic importance of Big Data in driving economic

29. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 27
progress. The impact of Big Data analytics extends across various industries, each
harnessing its potential to address unique challenges and opportunities [2]. In the
healthcare sector, Big Data enables precision medicine by analyzing patient data to
tailor treatments and improve outcomes. Financial institutions utilize Big Data to detect
fraud, assess risk, and streamline operations, thereby enhancing financial stability and
security [3]. In the retail industry, Big Data analytics facilitates personalized customer
experiences, inventory management, and supply chain optimization. The transportation
and logistics sector benefits from Big Data through route optimization, predictive
maintenance, and enhanced operational efficiency.
The significant benefits of Big Data analytics, coupled with robust market growth
and targeted investments, underscore its pivotal role in modern economies. Across
diverse industries, Big Data continues to drive innovation, improve efficiency, and
create new economic opportunities, solidifying its position as a critical asset in the
digital age.
PRIVACY ISSUES IN BIG DATA
Data privacy is the protection of personal information from unauthorized access
and misuse. As organizations increasingly utilize large datasets for analytics and
decision-making, the likelihood of privacy breaches escalates [4]. Understanding the
various data protection issues is important for developing effective risk mitigation
strategies. These challenges can be categorized into several key areas, as illustrated in
table 1.
Table 1. Types of data privacy issues [5]
Type of issue Description Examples Potential impact
Data breaches Unauthorized access to
sensitive information,
leading to exposure.
Hacking, insider
threats
Financial loss,
reputational damage
Data misuse Inappropriate use of
information beyond agreed
purposes, violating user
consent.
Data selling,
unauthorized sharing
Legal consequences,
loss of consumer trust
Re-identification
risks
Potential to re-identify
individuals from
anonymized datasets
through advanced
techniques.

Data matching,
linkage attacks
Privacy invasion, legal
issues

30. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 28
Insufficient
anonymization
Poor anonymization
processes that fail to
adequately protect
individual identities.
Weak
pseudonymization,
poor techniques
Increased risk of re-
identification
Inadequate
security measures
Weak security protocols
that lead to vulnerabilities
in data protection.
Outdated software,
lack of encryption
Data theft,
unauthorized access
Regulatory non-
compliance
Failure to adhere to data
protection laws and
regulations, leading to
legal penalties.
Ignoring GDPR,
CCPA violations
Hefty fines,
operational
disruptions

The regulatory landscape for data privacy in the USA is characterized by a
complex mix of federal and state laws designed to protect personal information and
ensure organizational adherence to specific data protection standards. One of the most
significant pieces of legislation in this regard is the California Consumer Privacy Act
(CCPA), which came into effect on January 1, 2020. The CCPA grants California
residents several rights regarding their personal data, including the right to know what
personal data is being collected about them, how it is used, and to whom it is disclosed.
Additionally, it includes the right to delete their personal data held by a business,
subject to certain exceptions, the right to opt-out of the sale of their personal data to
third parties, and the right to receive equal service and pricing even if they exercise
their privacy rights.
In addition to the CCPA, other federal laws contribute to the data privacy
regulatory framework in the USA These include the Health Insurance Portability and
Accountability Act (HIPAA), which protects medical information by establishing
national standards for electronic health care transactions and data privacy. The Gramm-
Leach-Bliley Act (GLBA) requires financial institutions to explain their information-
sharing practices to their customers and to safeguard sensitive data. The Children's
Online Privacy Protection Act (COPPA) imposes certain requirements on operators of
websites or online services directed at children under 13 years of age, and on operators
of other websites or online services that have actual knowledge that they are collecting
personal information from a child under 13 years of age [6].

31. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 29
Compliance with these regulations is important for organizations to avoid legal
repercussions and maintain consumer trust. Non-compliance can result in substantial
fines, legal action, and damage to an organization's reputation. Therefore, businesses
must stay informed about the evolving regulatory landscape and ensure their data
protection practices meet or exceed the required standards.
METHODS OF DATA PRIVACY PROTECTION
Effective data privacy protection involves a combination of technical measures,
organizational policies, and compliance with regulatory frameworks.
Encryption is one of the fundamental techniques used to protect data privacy. It
involves converting plain text data into an unreadable format using cryptographic
algorithms, which can only be deciphered by authorized parties possessing the
decryption key. There are two primary types of encryptions: symmetric, where the
same key is used for both encryption and decryption, and asymmetric, which uses a
pair of public and private keys. Encryption is widely used to secure data in transit and
at rest, ensuring that even if the data is intercepted or accessed without authorization,
it remains unintelligible and secure.
Data anonymization refers to the process of modifying data in such a way that
the individuals whom the data describe remain anonymous. This involves removing or
altering personally identifiable information such as names, addresses, and social
security numbers. Techniques for data anonymization include data masking,
generalization, and k-anonymity. By anonymizing data, organizations can share and
analyze datasets without compromising individual privacy, reducing the risk of re-
identification and ensuring compliance with privacy regulations.
Access controls are important for limiting data access to authorized individuals
only. This method includes the implementation of authentication and authorization
mechanisms to verify the identity of users and control their access to sensitive data.
Authentication processes can involve passwords, biometrics, and multi-factor
authentication, while authorization determines the level of access granted to
authenticated users. Role-based access control (RBAC) is a widely used model that

32. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 30
assigns permissions based on the user’s role within the organization, ensuring that users
can only access data necessary for their specific job functions.
Data masking involves the obfuscation of specific data within a database to
prevent unauthorized access while maintaining the usability of the data for testing or
analysis purposes. This technique replaces actual data with fictional data that retains
the same structure and format, ensuring that sensitive information is not exposed. Data
masking is particularly useful in non-production environments, such as during software
development and testing, where the use of real data could lead to privacy violations [7].
Differential privacy is an advanced technique designed to provide strong privacy
guarantees when analyzing large datasets. It works by introducing controlled random
noise to the data or the results of queries, thereby preventing the identification of
individual data entries. The degree of noise added is calibrated to ensure that the overall
statistical properties of the dataset remain useful while protecting individual privacy.
Differential privacy is particularly valuable in scenarios where datasets are shared or
published for research and analysis purposes, as it allows for meaningful insights
without compromising privacy.
Blockchain technology offers a decentralized approach to data privacy
protection. It uses cryptographic techniques to secure data across a distributed ledger,
ensuring that all transactions are transparent, tamper-proof, and verifiable. Each block
in the blockchain contains a cryptographic hash of the previous block, a timestamp,
and transaction data, making it extremely difficult for malicious actors to alter
information without detection [8]. Blockchain can enhance data privacy by providing
secure and transparent mechanisms for data sharing, authentication, and audit trails,
particularly in sectors such as finance, healthcare, and supply chain management.
Regular audits and monitoring are essential for maintaining data privacy.
Audits involve systematic examinations of data practices and compliance with privacy
policies and regulations. This process helps identify vulnerabilities, ensure adherence
to best practices, and mitigate risks associated with data handling. Continuous
monitoring involves real-time surveillance of data access and usage patterns to detect
and respond to suspicious activities promptly. Implementing automated monitoring

33. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 31
tools and conducting regular security assessments are critical components of an
effective data privacy protection strategy.
Different methods of data privacy protection offer varying levels of security,
applicability, and costs associated with their implementation. Organizations must
carefully evaluate these factors to choose the most suitable methods for their specific
needs (table 2).
Table 2. Comparative analysis of data privacy methods [9]
Method Advantages Limitations Economic implications
Encryption Protects data at rest
and in transit
Key management
challenges, performance
overhead
High implementation and
maintenance costs
Data
anonymization
Allows data sharing
without
compromising
privacy
Vulnerable to re-
identification
techniques
Reduces regulatory risks,
significant initial setup costs
Access controls Limits data exposure
to authorized
personnel
Requires diligent
management and
updates
Moderate implementation
and management costs
Data masking Protects data in non-
production
environments
Does not protect
production data
Lower costs, primarily
benefits development and
testing
Differential
privacy
Strong privacy
guarantees
Complex to implement,
may reduce data
accuracy
Significant investment,
protects against breach costs
Blockchain
technology
Ensures data
integrity, transparent
and tamper-proof
Resource-intensive, not
suitable for all
applications
High initial setup and
operational costs, reduces
verification costs
Regular audits
and monitoring
Proactive threat
identification
Continuous effort and
investment
Prevents costly breaches and
compliance violations

According to the author, data privacy protection in the realm of Big Data is
important, as the consequences of failing to safeguard sensitive information can be
severe and far-reaching. Inadequate data privacy measures can lead to significant
financial losses, legal penalties, and long-term damage to an organization's reputation.
The erosion of consumer trust resulting from data breaches can negatively impact
customer retention and brand loyalty, further affecting the economic stability of the
organization.

34. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 32
ECONOMIC IMPLICATIONS OF DATA PRIVACY PROTECTION
Investing in data privacy protection can yield significant economic benefits by
mitigating risks and enhancing consumer trust. Google has successfully implemented
various data privacy protection methods, including encryption, data anonymization,
and differential privacy. Encryption is used extensively to protect data both at rest and
in transit, ensuring that sensitive information remains secure from unauthorized access.
Google employs Advanced Encryption Standard (AES) with 256-bit keys for its
services, providing a high level of security. Google uses data anonymization techniques
to ensure that personal data cannot be linked back to individual users [10]. This is
particularly evident in Google’s use of differential privacy in its data collection
processes, where noise is added to datasets to prevent re-identification of users. These
measures have not only safeguarded user data but also enhanced Google’s reputation
as a trusted service provider, thereby maintaining consumer trust and compliance with
regulatory standards.
Apple is another company that has effectively implemented comprehensive data
privacy protection measures. Apple’s approach includes end-to-end encryption for
services like iMessage and FaceTime, which ensures that only the communicating
users can access the content of their messages. Apple uses secure enclave technology
to protect biometric data, such as fingerprints and facial recognition information, stored
on its devices [11]. This technology isolates sensitive data from the main operating
system, providing an additional layer of security. Apple also employs stringent data
anonymization practices, ensuring that user data collected for analytics is de-identified
and cannot be traced back to individual users. These privacy measures have contributed
significantly to Apple’s brand image as a company committed to user privacy, thereby
fostering customer loyalty and enhancing market competitiveness.
T-Mobile, one of the largest telecommunications companies in the USA,
experienced two significant data breaches in 2023, leading to substantial economic and
reputational consequences. The most recent breach, affecting 836 customers, involved
unauthorized access to sensitive information, including full names, contact details,
account numbers, associated phone numbers, T-Mobile account PINs, social security

35. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 33
numbers, government IDs, and dates of birth. Upon discovering the breach, T-Mobile
reset the affected account PINs and offered two years of free identity protection
services through TransUnion’s myTrueIdentity.
This breach followed an earlier incident in January 2023, which compromised the
data of approximately 37 million customers. Hackers exploited vulnerabilities in one
of T-Mobile’s API interfaces, which had been accessible without proper authorization
since 2022. The exposed data included names, home addresses, emails, phone numbers,
dates of birth, T-Mobile account numbers, and service plan details for both postpaid
and prepaid customers. The cumulative impact of these breaches underscores the
critical need for robust data privacy measures.
The economic implications for T-Mobile have been significant. The company has
faced direct costs related to breach notification, customer support, and free identity
protection services. T-Mobile’s reputation has suffered, potentially affecting customer
retention and acquisition. Historically, T-Mobile has been subject to multiple breaches
since 2015, resulting in financial penalties and settlements. The company paid a $25
million fine to the FCC and agreed to a $500 million settlement for a class-action
lawsuit. T-Mobile incurred further costs by paying $270,000 to hackers to prevent the
publication of stolen data, though a subsequent $200,000 ransom payment attempt
failed, as the hackers continued to leak and sell the data [12].
These incidents highlight the severe economic risks associated with inadequate
data privacy protections. Beyond immediate financial losses, breaches can lead to long-
term reputational damage and erosion of consumer trust, significantly impacting a
company's market position and financial stability. Investing in comprehensive data
privacy measures is crucial for mitigating such risks and ensuring sustainable business
operations in the era of Big Data.
CONCLUSION
The analysis of economic aspects related to Big Data highlights the complex
balance between leveraging its potential and ensuring privacy. The proliferation of Big
Data has revolutionized various industries, providing information that drives
innovation, optimizes operations, and enhances decision-making processes. Effective

36. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 34
protection methods are necessary not only for regulatory compliance but also for
maintaining consumer trust and preventing substantial financial and reputational
losses. The implementation of advanced techniques such as encryption, data
anonymization, differential privacy, and blockchain technology, combined with
stringent organizational policies and continuous monitoring, can mitigate the risks
associated with data breaches and misuse.
REFERENCES
1. Big Data Market: Global Industry Analysis and Forecast (2024-2030) /
Maximize Market Research // URL:
https://www.maximizemarketresearch.com/market-report/global-big-data-
market/66349/ (date of application: 15.06.2024)
2. Ajala O. A. et al. Reviewing advancements in privacy-enhancing
technologies for big data analytics in an era of increased surveillance //World Journal
of Advanced Engineering Technology and Sciences. 2024. Т. 11. №. 1. С. 294-300.
3. Bobunov A. Approaches to monitoring and logging in automated testing
of financial applications // Sciences of Europe. 2024. # 142. P. 62-66.
4. Farayola O. A., Olorunfemi O. L., Shoetan P. O. Data privacy and security
in it: a review of techniques and challenges //Computer Science & IT Research Journal.
2024. Т. 5. №. 3. С. 606-615.
5. Nayak B. S., Walton N. The future of platforms, big data and new forms
of capital accumulation //Information Technology & People. 2024. Т. 37. №. 2. С. 662-
676.
6. Ehimuan B. et al. Global data privacy laws: A critical review of
technology's impact on user rights //World Journal of Advanced Research and
Reviews. 2024. Т. 21. №. 2. С. 1058-1070.
7. Pshychenko D. The impact of digital transformation on the economic
efficiency of enterprises // Cold Science. 2024. № 6. P. 82-91.
8. Guo S. et al. Blockchain-assisted privacy-preserving data computing
architecture for Web3 // IEEE Communications Magazine. 2023. Т. 61. №. 8. С. 28-
34.

37. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 35
9. Udeh C. A. et al. Big data analytics: a review of its transformative role in
modern business intelligence // Computer Science & IT Research Journal. 2024. Т. 5.
№. 1. С. 219-236.
10. Default encryption at rest / Google // URL:
https://cloud.google.com/docs/security/encryption/default-
encryption#:~:text=Encryption%20at%20rest%20is%20encryption,encryption%20co
nsistently%20across%20Google%20Cloud (date of application: 15.06.2024)
11. Privacy / Apple // URL: https://www.apple.com/privacy/features/ (date of
application: 20.06.2024)
12. T-Mobile Consumer Sample / T -Mobile // URL:
https://www.documentcloud.org/documents/23793945-t-mobile-consumer-sample-
february-march-data-breach/ (date of application: 25.06.2024)

38. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 36
УДК 004.056:614
Андреев Иван Николаевич
аспирант, Московский государственный университет
имени М.В. Ломоносова
Россия, Москва

ЭФФЕКТИВНЫЕ СТРАТЕГИИ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ И
КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ
Аннотация: Статья рассматривает стратегии цифровой трансформации и
кибербезопасности в здравоохранении. Особое внимание уделяется
использованию электронных медицинских записей, телемедицине и
инновационным технологиям, таким как блокчейн и искусственный интеллект,
для повышения безопасности данных. Примеры успешного внедрения цифровых
технологий и рекомендации по их использованию обсуждаются для улучшения
качества медицинских услуг и защиты информации.
Ключевые слова: Цифровая трансформация, здравоохранение,
кибербезопасность, электронные медицинские записи, блокчейн, искусственный
интеллект.

Andreev Ivan
graduate student, Lomonosov Moscow State University
Russian Federation, Moscow

EFFECTIVE STRATEGIES FOR DIGITAL TRANSFORMATION AND
CYBERSECURITY IN HEALTHCARE
Abstract: The article examines strategies for digital transformation and
cybersecurity in healthcare. It focuses on the use of electronic medical records,
telemedicine, and innovative technologies such as blockchain and artificial intelligence
to enhance data security. Examples of successful digital technology implementations
and recommendations for their use are discussed to improve the quality of medical
services and information protection.
Keywords: Digital transformation, healthcare, cybersecurity, electronic medical
records, blockchain, artificial intelligence.

ВВЕДЕНИЕ
Цифровая трансформация (ЦТ) представляет собой процесс интеграции
цифровых технологий во все аспекты работы организаций, кардинально изменяя
их функционирование и предоставление услуг. В сфере здравоохранения этот
процесс особенно важен, так как он позволяет значительно улучшить качество

39. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 37
медицинских услуг, повысить доступность медицинской помощи и
оптимизировать управление ресурсами. Цифровые технологии, такие как
электронные медицинские записи, телемедицина и мобильные приложения для
здоровья, становятся неотъемлемой частью современной медицины.
Актуальность данной темы обусловлена текущими вызовами, с которыми
сталкивается здравоохранение в условиях глобальной цифровизации. С одной
стороны, цифровые технологии открывают новые возможности для улучшения
медицинских услуг, с другой – создают новые риски в сфере кибербезопасности.
Нарушения в работе медицинских информационных систем могут иметь
серьезные последствия как для отдельных пациентов, так и для медицинских
учреждений в целом. Поэтому важно разработать и внедрить эффективные
стратегии для обеспечения безопасности данных в здравоохранении.
В условиях стремительного развития технологий и увеличения объемов
данных, которые обрабатываются медицинскими учреждениями, вопросы
информационной безопасности становятся критически важными. ЦТ
здравоохранения должна сопровождаться надежными мерами по защите данных,
чтобы обеспечить безопасность и доверие со стороны пациентов и медицинских
работников.
ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ
Выделяют несколько ключевых стратегий, которые включают
использование электронных медицинских записей, телемедицину и
автоматизацию административных процессов [1]. Эти стратегии позволяют
улучшить качество медицинских услуг, сократить время на обработку данных и
повысить удовлетворенность пациентов.
Примеры успешной реализации цифровых технологий в медицинских
учреждениях демонстрируют их эффективность. Внедрение электронных
медицинских записей значительно ускорило процесс диагностики и лечения
пациентов, а использование телемедицины расширило доступ к медицинской
помощи для жителей отдаленных районов [2]. Подчеркивают важность
привлечения и удержания клиентов через цифровые каналы, такие как

40. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 38
мобильные приложения и онлайн-консультации, что позволяет повысить
лояльность пациентов и улучшить взаимодействие с ними [1].
Защита электронных медицинских данных является ключевым аспектом
кибербезопасности в здравоохранении. Предлагается использовать методы
шифрования данных, аутентификацию пользователей и мониторинг сетевой
активности для обеспечения безопасности медицинских информационных
систем [3]. Анализ основных киберугроз показывает, что наиболее
распространенными атаками являются фишинг, взломы и вирусные атаки,
которые могут привести к утечке конфиденциальной информации и нарушению
работы систем.
Международное законодательство также играет важную роль в
формировании практик информационной безопасности в здравоохранении.
Указывается, что соблюдение международных стандартов и нормативных актов
способствует повышению уровня защиты данных и уменьшению рисков [4].
ИННОВАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ К ОБЕСПЕЧЕНИЮ БЕЗОПАСНОСТИ
ДАННЫХ
Современные технологии, такие как блокчейн, предлагают новые
возможности для обеспечения безопасности данных в мессенджерах и других
цифровых платформах. Использование блокчейн-технологий для повышения
приватности и безопасности является перспективным направлением, особенно
важным в контексте обмена медицинскими данными. Блокчейн обеспечивает
децентрализованное хранение данных, что делает его практически неуязвимым
для атак, направленных на одну центральную точку хранения.
Применение блокчейн-технологий в мессенджерах позволяет обеспечить
высокую степень защиты сообщений. Например, при обмене медицинскими
данными между пациентами и врачами, блокчейн может гарантировать, что
данные не будут изменены или удалены без соответствующей записи в цепочке
блоков. Это особенно актуально в случаях, когда требуется подтверждение
подлинности данных и их неизменности.

41. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 39
В здравоохранении блокчейн используется для создания электронных
медицинских записей, которые защищены от несанкционированного доступа и
модификации. Например, система MedRec, разработанная в MIT, применяет
блокчейн для управления медицинскими записями пациентов. Это позволяет
пациентам и врачам контролировать доступ к данным, обеспечивая прозрачность
и безопасность [5].
Перспективы развития информационной безопасности в здравоохранении
включают анализ глобальных вызовов и разработку стратегий защиты
информации. Основные направления развития и применения инновационных
технологий для усиления кибербезопасности обсуждаются с учетом возможных
угроз и способов их предотвращения. Например, использование искусственного
интеллекта (ИИ) и машинного обучения для обнаружения и предотвращения
кибератак становится все более популярным. ИИ может анализировать большие
объемы данных и выявлять аномалии, которые могут свидетельствовать о
кибератаках [6].
Одним из примеров применения ИИ в здравоохранении является система
Watson for Cyber Security от IBM, которая использует технологии машинного
обучения для анализа и выявления киберугроз. Эта система может
автоматически идентифицировать подозрительную активность и предлагать
меры для предотвращения атак, что значительно улучшает защиту медицинских
данных.
Другое перспективное направление – это использование технологии
распределенного реестра для управления доступом к медицинским данным. Эта
технология позволяет создавать безопасные и прозрачные системы управления
данными, где каждая транзакция записывается и проверяется. Например,
платформа Guardtime использует распределенный реестр для обеспечения
безопасности медицинских данных, гарантируя их неизменность и доступность
только для авторизованных пользователей.
Таким образом, современные инновационные подходы, такие как блокчейн,
ИИ и распределенные реестры, предлагают эффективные решения для

42. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 40
обеспечения безопасности данных в здравоохранении. Их применение позволяет
существенно повысить уровень защиты медицинской информации,
минимизировать риски утечек и атак, а также улучшить общую надежность и
доверие к медицинским информационным системам [7].
ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ И БУДУЩИЕ НАПРАВЛЕНИЯ
ИССЛЕДОВАНИЙ
Практические советы для медицинских учреждений включают
рекомендации по внедрению цифровых технологий и усилению
кибербезопасности. Рекомендуется использовать комплексный подход,
включающий технические и организационные меры, обучение персонала и
постоянный мониторинг безопасности систем. Особое внимание следует уделить
защите конфиденциальной информации и соблюдению законодательных норм.
Будущие направления исследований должны быть направлены на изучение
новых угроз и разработку инновационных методов защиты данных. Необходимы
дальнейшие исследования в области применения ИИ и машинного обучения для
обеспечения безопасности информационных систем в здравоохранении. Также
важно продолжить изучение влияния цифровых технологий на качество
медицинских услуг и разработку стратегий для оптимизации их использования.
ВЫВОДЫ
В данной статье рассмотрены ключевые стратегии ЦТ и кибербезопасности
в здравоохранении. Был проведен анализ существующих методик и технологий,
а также обсуждены примеры успешного внедрения цифровых решений в
медицинских учреждениях. Выделены основные риски и угрозы в сфере
информационной безопасности и п редложены рекомендации по их
минимизации.
Значимость полученных данных заключается в их потенциале для
улучшения медицинских услуг и повышения уровня безопасности в
здравоохранении. ЦТ предоставляет уникальные возможности для развития
медицины, однако требует внедрения надежных мер по защите данных и
постоянного мониторинга киберугроз.

43. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 41
ЛИТЕРАТУРА
1. Козлова М. Д. Стратегии эффективного привлечения и удержания
клиентов в медицинском бизнесе // Наукосфера. №1(1). 2024.
2. Огарков А. И. Разработка и реализация стратегий цифровой
трансформации в здравоохранении // Наукосфера. 2024. № 5(1). С. 54-59.
3. Прончев Г. Б. О проблемах информационной безопасности
использования информационно-коммуникационных технологий и
искусственного интеллекта в цифровом здравоохранении // Социально-
гуманитарные знания. 2022. № 2. С. 100-107.
4. Яковишин А. Д. Влияние международного законодательства на
практики ИБ // Тенденции развития науки и образования. №11. С. 155-158. 2024
г.
5. Ибрагимова З. М., Батчаева З. Б., Ткаченко А. Л. Информационная
безопасность как элемент экономической безопасности // Инженерный вестник
Дона. 2022. № 11(95). С. 26-33.
6. Грепан В. Н. Методы обеспечения приватности и безопасности в
мессенджерах с помощью блокчейн-технологий // Холодная наука. 2024. № 6. С.
4-14.
7. Коробкова О. К. Информационная безопасность услуг сферы
здравоохранения в условиях цифровой экономики: проблемные вопросы //
Экономика и предпринимательство. 2020. № 8. С. 1110-1113.

44. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 42
УДК 004.056:336.7
Андреев Иван Николаевич
аспирант, Московский государственный университет имени М.В.
Ломоносова
Россия, Москва

ЦИФРОВИЗАЦИЯ И ЕЁ ВЛИЯНИЕ НА ФИНАНСОВЫЕ УСЛУГИ И
НАЛОГОВУЮ ОПТИМИЗАЦИЮ
Аннотация: Статья рассматривает влияние цифровизации на финансовые
услуги и налоговую оптимизацию. Описаны ключевые аспекты использования
цифровых технологий, таких как блокчейн и искусственный интеллект, для
повышения эффективности и безопасности финансовых операций. Приведены
примеры успешного внедрения цифровых решений и обсуждаются правовые
аспекты и регулирование цифровых финансовых услуг.
Ключевые слова: Цифровизация, финансовые услуги, налоговая
оптимизация, блокчейн, искусственный интеллект, кибербезопасность.

Andreev Ivan
graduate student, Lomonosov Moscow State University
Russian Federation, Moscow

DIGITALIZATION AND ITS IMPACT ON FINANCIAL SERVICES AND
TAX OPTIMIZATION
Abstract: The article examines the impact of digitalization on financial services
and tax optimization. It describes key aspects of using digital technologies such as
blockchain and artificial intelligence to improve the efficiency and security of financial
operations. Examples of successful digital solutions implementation are provided, and
the legal aspects and regulation of digital financial services are discussed.
Keywords: Digitalization, financial services, tax optimization, blockchain,
artificial intelligence, cybersecurity.

ВВЕДЕНИЕ
Цифровизация представляет собой внедрение цифровых технологий в
различные аспекты деятельности организаций и предприятий. В последние годы
этот процесс стал ключевым фактором трансформации финансового сектора.
Цифровизация охватывает широкий спектр технологий, включая блокчейн,
искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления. Эти
технологии не только повышают эффективность финансовых операций, но и

45. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 43
открывают новые возможности для предоставления услуг и взаимодействия с
клиентами.
Цели данного исследования включают выявление ключевых аспектов
цифровизации финансовых услуг, анализ ее влияния на кредитование и
налоговую оптимизацию, а также определение перспектив и направлений
дальнейших исследований в этой области. Важно понимать, как технологии
могут быть использованы для улучшения финансовых услуг и какие меры
необходимо принять для защиты информации в цифровую эпоху.
ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ
Цифровизация в финансовом секторе включает использование различных
технологий для повышения эффективности и качества услуг. Одним из
ключевых направлений является внедрение электронных медицинских записей,
телемедицины и автоматизация административных процессов. Выделяют
несколько стратегий, которые включают использование блокчейн-технологий
для повышения надежности и безопасности финансовых транзакций [1]. Эти
стратегии позволяют улучшить качество финансовых услуг, сократить время на
обработку данных и повысить удовлетворенность клиентов.
Примеры успешной реализации цифровых технологий в финансовых
учреждениях демонстрируют их эффективность. Внедрение электронных
записей значительно ускорило процесс обработки финансовых операций, а
использование блокчейна расширило возможности для безопасного обмена
данными [2]. Подчеркивают важность привлечения и удержания клиентов через
цифровые каналы, такие как мобильные приложения и онлайн-банкинг, что
позволяет повысить лояльность клиентов и улучшить взаимодействие с ними.
Защита данных является ключевым аспектом кибербезопасности в
финансовом секторе. Предлагается использовать методы шифрования данных,
аутентификацию пользователей и мониторинг сетевой активности для
обеспечения безопасности финансовых информационных систем [3]. Анализ
основных киберугроз показывает, что наиболее распространенными атаками

46. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 44
являются фишинг, взломы и вирусные атаки, которые могут привести к утечке
конфиденциальной информации и нарушению работы систем.
Международное законодательство также играет важную роль в
формировании практик информационной безопасности в финансовом секторе.
Указывается, что соблюдение международных стандартов и нормативных актов
способствует повышению уровня защиты данных и уменьшению рисков [4].
ИННОВАЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ В ЦИФРОВЫХ ФИНАНСОВЫХ
УСЛУГАХ
Современные технологии, такие как блокчейн, предлагают новые
возможности для обеспечения безопасности данных в финансовых платформах.
Блокчейн-технологии, обеспечивая децентрализованное хранение данных,
делают систему практически неуязвимой для атак на центральную точку.
Примером успешного применения блокчейна в финансовом секторе является
система Ripple, которая используется для управления межбанковскими
переводами, обеспечивая высокую степень безопасности и прозрачности
транзакций [3].
Применение блокчейн-технологий в финансовых системах также включает
использование смарт-контрактов, которые автоматически выполняют условия
сделки, уменьшая риск мошенничества и ошибок. Например, Ethereum
предоставляет платформу для создания и исполнения смарт-контрактов, что
позволяет автоматизировать многие финансовые процессы и улучшить их
безопасность.
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение становятся все более
популярными для обнаружения и предотвращения кибератак. Системы, такие
как Watson for Cyber Security от IBM, используют машинное обучение для
анализа больших объемов данных и выявления аномалий, которые могут
свидетельствовать о кибератаках [2]. Это значительно улучшает способность
финансовых учреждений реагировать на угрозы и защищать данные клиентов.
Эти инновационные технологии предлагают эффективные решения для
обеспечения безопасности данных в финансовом секторе. Их применение

47. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 45
позволяет существенно повысить уровень защиты информации, минимизировать
риски утечек и атак, а также улучшить общую надежность и доверие к
финансовым информационным системам.
РЕГУЛИРОВАНИЕ И ПРАВОВЫЕ АСПЕКТЫ ЦИФРОВИЗАЦИИ
ВЫВОДЫ
Регулирование и правовые аспекты играют ключевую роль в успешной
цифровизации финансовых услуг. Международное законодательство, такое как
GDPR в Европе, устанавливает строгие требования к защите персональных
данных, что помогает финансовым учреждениям минимизировать риски и
обеспечивать высокий уровень безопасности. Соблюдение этих стандартов
способствует защите данных клиентов и снижению вероятности кибератак.
На национальном уровне также существуют различные программы и
инициативы, поддерживающие цифровизацию в финансовом секторе. Например,
в России реализуется национальная программа «Цифровая экономика», которая
включает меры поддержки цифровизации финансовых услуг и повышения
кибербезопасности. Эти программы направлены на развитие цифровой
инфраструктуры, обучение специалистов и создание благоприятных условий для
внедрения инновационных технологий.
Кроме того, правовые аспекты цифровизации включают вопросы защиты
конфиденциальности информации. Финансовые учреждения должны соблюдать
законы о защите данных, чтобы обеспечивать безопасность и доверие клиентов.
Например, законы о защите данных регулируют сбор, хранение и обработку
персональных данных, устанавливая строгие требования к защите информации.
Цифровые технологии могут использоваться для улучшения мониторинга и
анализа финансовых транзакций, что помогает выявлять подозрительные
операции и предотвращать финансовые преступления. Например, технологии
ИИ и машинного обучения могут анализировать транзакции в реальном времени
и идентифицировать подозрительные активности.

48. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 46
ВЫВОДЫ
В данной статье рассмотрены ключевые стратегии цифровизации и
кибербезопасности в финансовом секторе и их влияние на налоговую
оптимизацию. Был проведен анализ существующих методик и технологий, а
также обсуждены примеры успешного внедрения цифровых решени й в
финансовых учреждениях. Выделены основные риски и угрозы в сфере
информационной безопасности и предложены рекомендации по их
минимизации.
Значимость полученных данных заключается в их потенциале для
улучшения финансовых услуг и повышения уровня безопасности в финансовом
секторе. Цифровизация предоставляет уникальные возможности для развития
финансовых услуг и налоговой оптимизации, однако требует внедрения
надежных мер по защите данных и постоянного мониторинга киберугроз.
ЛИТЕРАТУРА
1. Захаров А. Д. Оптимизация уплаты кредитов как метод снижения
административной нагрузки на налоговые органы // Научный сетевой журнал
«Столыпинский Вестник». 2024. №1/2024.
2. Котенко И. В., Левшун Д. А. Методы интеллектуального анализа
системных событий для обнаружения многошаговых кибератак: использование
методов машинного обучения //Искусственный интеллект и принятие решений.
2023. № 3. С. 3.
3. Грепан В. Н. Анализ и эффективность применения кодов коррекции
ошибок в блокчейне // Вестник науки. 2024. №7(76). Т. 3. С. 253–262.
4. Исрафилов А. Кибербезопасность в государственных структурах:
стратегии защиты от кибератак // Дневник науки. 2024. №5.
5. Украинцева Д. А., Грызунов В. В. Методы обнаружения кибератак с
помощью машинного обучения // Инновационное развитие информационных
систем и технологий в гидрометеорологии. 2022. С. 92-96.

49. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 47
СЕКЦИЯ – ЭКОЛОГИЯ И УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ

УДК 332.1
Старосельцев Денис Андреевич
доцент, Казанский (Приволжский) федеральный университет
Россия, Казань

ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ И ЭКОНОМИЧЕСКАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ В
УСЛОВИЯХ УРБАНИЗАЦИИ И ИЗМЕНЕНИЯ КЛИМАТА
Аннотация: Статья рассматривает вопросы экологической и
экономической устойчивости в условиях урбанизации и изменения климата.
Анализируются инновационные подходы к озеленению городов, методы
оптимизации использования ресурсов и стратегии устойчивого развития. Особое
внимание уделено роли общественного участия и образования в продвижении
устойчивого развития и повышении качества жизни городских жителей.
Ключевые слова: Экологическая устойчивость, экономическая
устойчивость, урбанизация, изменение климата, устойчивое развитие,
общественное участие.

Staroseltcev Denis
Associate Professor, Kazan (Volga Region) Federal University
Russian Federation, Kazan

ECOLOGICAL AND ECONOMIC SUSTAINABILITY IN THE CONTEXT
OF URBANIZATION AND CLIMATE CHANGE
Abstract: The article addresses issues of ecological and economic sustainability
in the context of urbanization and climate change. It analyzes innovative approaches
to urban greening, methods for optimizing resource use, and sustainable development
strategies. Particular attention is given to the role of public participation and education
in promoting sustainable development and improving the quality of urban life.
Keywords: Ecological sustainability, economic sustainability, urbanization,
climate change, sustainable development, public participation.

ВВЕДЕНИЕ
Экологическая и экономическая устойчивость являются ключевыми
аспектами современного развития городов в условиях урбанизации и изменения
климата. Устойчивое развитие предполагает баланс между экономическими
потребностями и экологическими ограничениями, что особенно важно в

50. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 48
городских агломерациях, где концентрируются основные ресурсы и население.
В последние годы на первый план выходит необходимость адаптации городов к
изменяющимся климатическим условиям, а также создание таких условий,
которые будут способствовать сохранению экосистем и повышению качества
жизни городских жителей.
ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ . ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ В
УСЛОВИЯХ УРБАНИЗАЦИИ
Экологическая устойчивость в городах требует внедрения инновационных
подходов к озеленению и управлению природными ресурсами. Одним из таких
подходов является проектирование терапевтических садов на урбанизированных
территориях. Терапевтические сады способствуют улучшению
психоэмоционального состояния жителей, увеличению биологического
разнообразия и созданию благоприятной микроклиматической среды [1]. Эти
сады являются важным элементом городской инфраструктуры, обеспечивая
зеленые зоны, которые способствуют физическому и психологическому
здоровью населения.
Еще одним важным аспектом экологической устойчивости является очистка
водоемов от водорослей и других загрязнителей. Разработанные устройства для
очистки водоемов позволяют эффективно поддерживать качество водных
ресурсов в городах. Эти устройства играют ключевую роль в обеспечении
экологического баланса и предотвращении деградации водных экосистем [2].
Внедрение таких технологий способствует созданию устойчивых водных
систем, которые являются жизненно важными для городской экологии.
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ В УСЛОВИЯХ ИЗМЕНЕНИЯ
КЛИМАТА
Изменение климата оказывает значительное влияние на экономическую
устойчивость городов, требуя адаптации различных систем управления
ресурсами. Одним из примеров является оптимизация работы холодильного
оборудования, что позволяет значительно снизить энергозатраты и повысить
экономическую эффективность в условиях повышенных температур [3]. Такие

51. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 49
меры не только способствуют снижению воздействия на окружающую среду, но
и обеспечивают экономические выгоды за счет сокращения расходов на
электроэнергию.
Экономическая устойчивость также включает в себя разработку и
внедрение стратегий устойчивого развития городов, которые сочетают в себе
экономическую выгоду и экологическую ответственность. Анализ подходов к
устойчивому развитию городов показывает, что интеграция экологических мер
в экономические процессы может привести к значительным улучшениям в обоих
направлениях [4]. Примеры успешного внедрения таких стратегий включают
развитие зеленой инфраструктуры, повышение энергоэффективности зданий и
использование возобновляемых источников энергии.
ИННОВАЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ К УСТОЙЧИВОМУ РАЗВИТИЮ
Инновационные подходы играют ключевую роль в достижении
устойчивого развития городов. Внедрение новых технологий и методов
управления ресурсами позволяет создавать более устойчивые и эффективные
системы. Например, использование передовых решений для управления
данными и автоматизации процессов может значительно повысить
продуктивность и снизить затраты.
Кроме того, инновационные технологии в области очистки воды и
управления отходами способствуют сохранению экосистем и улучшению
качества жизни городских жителей. Примеры успешного внедрения таких
технологий в различных городах показывают их потенциал для достижения
устойчивого развития [5].
РОЛЬ ОБЩЕСТВЕННОГО УЧАСТИЯ И ОБРАЗОВАНИЯ
Общественное участие и образование играют важную роль в продвижении
устойчивого развития. Вовлечение населения в проекты по устойчивому
развитию позволяет не только улучшить качество этих проектов, но и повысить
осведомленность и ответственность граждан. Образовательные программы и
инициативы, направленные на повышение осведомленности о важности

52. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 50
экологической и экономической устойчивости, способствуют формированию
ответственного отношения к ресурсам и окружающей среде.
Программы обучения и повышения квалификации, направленные на
подготовку специалистов в области устойчивого развития, также имеют большое
значение. Эти программы помогают создавать кадровую базу, способную
эффективно реализовывать проекты по устойчивому развитию и адаптации к
изменениям климата.
ВЫВОДЫ
В данной статье рассмотрены ключевые аспекты экологической и
экономической устойчивости в условиях урбанизации и изменения климата.
Были проанализированы инновационные подходы к озеленению городов,
методы оптимизации использования ресурсов и стратегии устойчивого развития.
Важность общественного участия и образования в продвижении устойчивого
развития также была подчеркнута.
Представленные данные показывают, что интеграция экологических и
экономических мер в городское управление может значительно улучшить
качество жизни городских жителей и обеспечить долгосрочную устойчивость
городов. Для дальнейшего совершенствования стратегий устойчивого развития
необходимо продолжать исследования и разработки в этой области, а также
активно привлекать общественность и обучать специалистов.
ЛИТЕРАТУРА
1. Котлярова Е. В., Волохова Е. А. Приемы проектирования
терапевтических садов на урбанизированных территориях // Состояние и
перспективы развития агропромышленного комплекса. 2023. С. 172-176.
2. Петрашкевич В. В., Михеев П. А., Бенин Д. М., Петрашкевич А. В.,
Смирнов А. П., Исмаил Х. Устройство для очистки водоемов от водорослей: N
2021132822: заявл. 11.11.2021: опубликовано 05.04.2022, Бюл. № 10 / заявитель
РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева. — 5 с.: ил.

53. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 51
3. Константинов Д. С. Оптимизация работы холодильного
оборудования в условиях изменения климата // Современные научные
исследования и инновации. 2023. № 12.
4. Смирнов А. П., Константинов Д. С., Новиков В. О., Тимашпольский
А. М. Устойчивое развитие городов: экономические и экологические
перспективы // Первый экономический журнал. 2024. № 5(347). С. 69-78.
5. Бурматова О. П. Концепция устойчивого развития умного города:
экологический аспект //Всероссийский экономический журнал ЭКО. 2021.
№ 6(564). С. 139-160.

54. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 52
СЕКЦИЯ – ПСИХОЛОГИЯ

УДК 331.108
Казакова Мария Евгеньевна
старший преподаватель, Уральский федеральный университет имени
первого Президента России Б.Н. Ельцина
Россия, Екатеринбург

ВЛИЯНИЕ ПРОГРАММ БЛАГОПОЛУЧИЯ И ПСИХИЧЕСКОГО
ЗДОРОВЬЯ СОТРУДНИКОВ НА КОРПОРАТИВНУЮ
ЭФФЕКТИВНОСТЬ
Аннотация: Статья рассматривает влияние программ благополучия и
психического здоровья сотрудников на корпоративную эффективность.
Анализируются программы благополучия, их влияние на производительность
труда и корпоративную прибыль. Особое внимание уделяется роли городской
среды и инфраструктуры в поддержке благополучия сотрудников. Приведены
примеры успешных программ и предложены стратегии по внедрению и оценке
их эффективности.
Ключевые слова: Программы благополучия сотрудников, психическое
здоровье, корпоративная эффективность, городская среда, инфраструктура.

Kazakova Mariia
Senior Lecturer, Ural Federal University named after the first President of
Russia B.N. Yeltsin
Russian Federation, Yekaterinburg

THE IMPACT OF EMPLOYEE WELLNESS AND MENTAL HEALTH
PROGRAMS ON CORPORATE EFFICIENCY
Abstract: The article examines the impact of employee wellness and mental
health programs on corporate efficiency. It analyzes wellness programs and their
effects on productivity and corporate profitability. Special attention is given to the role
of urban environment and infrastructure in supporting employee well-being.
Successful program examples and strategies for implementation and evaluation are
provided.
Keywords: Employee wellness programs, mental health, corporate efficiency,
urban environment, infrastructure.

55. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 53
ВВЕДЕНИЕ
В условиях современной экономики все больше компаний осознают
важность программ благополучия, направленных на поддержку психического
здоровья сотрудников. Успех и устойчивость бизнеса все больше зависят от
уровня удовлетворенности и здоровья работников. Психическое здоровье
сотрудников напрямую влияет на их продуктивность, что, в свою очередь,
отражается на общей корпоративной эффективности. В данной статье
рассматриваются программы благополучия и их влияние на корпоративную
прибыль, производительность труда, а также роль городской среды и
инфраструктуры в поддержке благополучия сотрудников. Особое внимание
уделяется стратегическим рекомендациям по разработке и внедрению таких
программ.
СВЯЗЬ ПРОГРАММ БЛАГОПОЛУЧИЯ С КОРПОРАТИВНОЙ
ПРИБЫЛЬЮ
Программы благополучия сотрудников становятся неотъемлемой частью
корпоративной культуры многих успешных компаний. Эти программы
включают в себя широкий спектр мероприятий, направленных на улучшение
психического здоровья работников, таких как психологическая поддержка,
стресс-менеджмент, физическая активность и здоровое питание. Исследования
показывают, что такие программы положительно влияют на корпоративную
прибыль. Компании, инвестирующие в благополучие сотрудников, наблюдают
снижение уровня текучести кадров, уменьшение числа больничных листов и
повышение общей продуктивности [1].
Влияние программ благополучия на корпоративную прибыль объясняется
несколькими факторами. Во-первых, улучшение психического здоровья
сотрудников приводит к снижению уровня стресса и увеличению мотивации, что
напрямую отражается на их производительности. Во-вторых, такие программы
способствуют созданию позитивной рабочей атмосферы, что повышает уровень
удовлетворенности сотрудников и их лояльность к компании [1].

56. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 54
ВЛИЯНИЕ ПСИХИЧЕСКОГО ЗДОРОВЬЯ НА
ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ ТРУДА
Психическое здоровье сотрудников является ключевым фактором,
определяющим их производительность. Состояние психического здоровья
влияет на концентрацию, способность к решению проблем и взаимодействие с
коллегами. Работники, испытывающие психологические проблемы, часто
сталкиваются с трудностями в выполнении своих обязанностей, что приводит к
снижению их эффективности.
Анализ показывает, что поддержка психического здоровья сотрудников
может значительно повысить их производительность. Внедрение программ,
направленных на поддержку психического здоровья, таких как тренинги по
управлению стрессом и консультации психологов, способствует улучшению
рабочей атмосферы и повышению уровня удовлетворенности сотрудников.
Примеры успешных программ показывают, что такие меры могут существенно
снизить количество больничных листов и улучшить общую корпоративную
культуру [2].
Одним из ярких примеров является программа «Wellness Works» компании
Johnson & Johnson, которая включает широкий спектр мероприятий,
направленных на поддержку психического здоровья сотрудников. Программа
охватывает такие аспекты, как управление стрессом, поддержка физической
активности, питание и сон. Кроме того, сотрудники имеют доступ к
консультациям психологов и могут участвовать в тренингах по развитию
эмоционального интеллекта. Результаты внедрения программы показали
значительное снижение уровня стресса среди работников, улучшение их
продуктивности и снижение числа больничных листов.
Еще один успешный пример - программа «Thrive» компании Google,
которая фокусируется на создании благоприятной рабочей среды и поддержке
психического здоровья сотрудников. Программа включает в себя инициативы по
обеспечению сбалансированной работы и отдыха, поддержку физической
активности, а также доступ к психологическим консультациям и ресурсам по

57. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 55
управлению стрессом. Благодаря программе «Thrive» Google удалось создать
более здоровую и продуктивную рабочую среду, что положительно сказалось на
общей корпоративной культуре и уровне удовлетворенности сотрудников.
РОЛЬ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ И ИНФРАСТРУКТУРЫ В ПОДДЕРЖКЕ
БЛАГОПОЛУЧИЯ СОТРУДНИКОВ
Городская среда и инфраструктура играют важную роль в поддержке
благополучия сотрудников. Создание комфортных условий для жизни и работы
является важным фактором, влияющим на психическое и физическое здоровье
горожан. Одним из примеров таких мер является п роектирование
терапевтических садов на урбанизированных территориях. Эти сады
способствуют улучшению психоэмоционального состояния жителей,
увеличению биологического разнообразия и созданию благоприятной
микроклиматической среды [3].
Кроме того, улучшение городской инфраструктуры, например
совершенствование транспортных систем, также влияет на благополучие
сотрудников. Удобный и надежный транспорт позволяет снизить уровень
стресса, связанного с ежедневными поездками на работу, и способствует
улучшению общего качества жизни. Примеры улучшения трамвайного
сообщения в Калининграде показывают, что такие меры могут значительно
повысить удовлетворенность горожан и способствовать улучшению
туристической привлекательности города [4].
СТРАТЕГИИ И РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ВНЕДРЕНИЮ ПРОГРАММ
БЛАГОПОЛУЧИЯ
Для успешного внедрения программ благополучия в компании необходимо
следовать определенным стратегиям и рекомендациям. Во-первых, важно
проводить регулярные оценки потребностей сотрудников, чтобы разрабатывать
программы, которые действительно отвечают их запросам. Во-вторых, компании
должны интегрировать программы благополучия в свою корпоративную
культуру, чтобы они стали неотъемлемой частью рабочего процесса.

58. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 56
Эффективное внедрение программ благополучия также требует участия
руководства и поддержки со стороны всех уровней организации. Обучение
менеджеров и сотрудников основам психического здоровья и способам
поддержки друг друга способствует созданию благоприятной рабочей
атмосферы. Мониторинг и оценка эффективности программ благополучия
позволяют своевременно вносить необходимые изменения и улучшения,
обеспечивая их максимальную результативность [5].
ВЫВОДЫ
В данной статье рассмотрены ключевые аспекты влияния программ
благополучия и психического здоровья сотрудников на корпоративную
эффективность. Были проанализированы взаимосвязи между программами
благополучия и корпоративной прибылью, а также влияние психического
здоровья на производительность труда. Обсуждены роль городской среды и
инфраструктуры в поддержке благополучия сотрудников и предоставлены
рекомендации по разработке и внедрению эффективных программ
благополучия.
Результаты исследований показывают, что интеграция программ
благополучия в корпоративную культуру может существенно повысить уровень
удовлетворенности сотрудников, их производительность и, как следствие,
общую корпоративную прибыль. Для дальнейшего соверше нствования
стратегий внедрения программ благополучия необходимо продолжать
исследования в этой области и активно привлекать общественность и
специалистов к разработке и реализации таких программ.
ЛИТЕРАТУРА
1. Назарова Е.К. Связь между программами благополучия сотрудников в
области психического здоровья и корпоративной прибылью // Вестник науки.
2024. № 6(75). Т. 4. С. 995–1004.
2. Коновалова В. Г. Психическое здоровье на рабочих местах: новый
уровень проблем и их решения // Управление персоналом и интеллектуальными
ресурсами в России. 2022. Т. 11. № 6. С. 5-13.

59. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 57
3. Красильникова Э. Э., Журавлева И. В., Заика И. А. Создание лечебного
и терапевтического ландшафтов: опыт проектирования // Вестник Российского
университета дружбы народов. Серия: Агрономия и животноводство. 2021. Т. 16.
№ 3. С. 238-254.
4. Орехов С. Ю., Часовский В. И. Совершенствование трамвайного
сообщения в городе Калининграде как фактор улучшения туристской
дестинации // Современные проблемы сервиса и туризма. 2023. Т. 17. №. 2. С.
130-144.
5. Казначеева С. Н., Бичева И. Б., Казначеев Д. А. Роль программ well-
being в повышении эффективности работы с кадрами // Инновационная
экономика: перспективы развития и совершенствования. 2021. № 5(55). С. 64-69.

60. ХОЛОДНАЯ НАУКА №7/2024
ISSN 3034-2627 https://coldscience.ru 58

Здесь может быть размещена Ваша реклама, по всем вопросам:
[email protected]