Ошибка
  • Delete failed: '7a6998cfe84bd9b54ac1c5e054ba40ee.php_expire'
  • Delete failed: '7a6998cfe84bd9b54ac1c5e054ba40ee.php'
  • Delete failed: '75194f925d43a03ac302ec9d2e2c79c2.php_expire'
  • Delete failed: '75194f925d43a03ac302ec9d2e2c79c2.php'

Создать PDF Рекомендовать Распечатать

Роль искусственного интеллекта в обеспечении стратегической финансовой устойчивости корпораций

Инновации.Инвестиции | (120) УЭкС, 2/2019 Прочитано: 240 раз
(0 Голосов:)
  • Автор (авторы):
    Неупокоева Татьяна Энгельсовна, Семенов Вячеслав Валерьевич
  • Дата публикации:
    28.02.19
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    Санкт-Петербургский Государственный Экономический Университет

Роль искусственного интеллекта в обеспечении стратегической финансовой устойчивости корпораций 

The role of artificial intelligence in providing corporations' strategic financial sustainability

Неупокоева Татьяна Энгельсовна

Neupokoeva Tatiana Engelsovna

Кандидат экономических наук, доцент/доцент

Санкт-Петербургский Государственный Экономический Университет

t-neupokoeva2010@yandex.ru

Семенов Вячеслав Валерьевич

Semenov Vyacheslav Valerievich
Аспирант
Санкт-Петербургский Государственный Экономический Университет
Slava2338@yandex.ru

Аннотация   

В статье определено место искусственного интеллекта в структуре цифровой экономики и инновационного потенциала. Предложен алгоритм повышения уровня инновационной активности российских компаний. Рассмотрены области практического применения искусственного интеллекта российскими и зарубежными корпорациями, и выявлена его роль в обеспечении стратегической финансовой устойчивости.

Ключевые слова: цифровизация, инновационный потенциал, искусственный интеллект, нейронная сеть, финансовая устойчивость.

Abstract

In this research the place of artificial intelligence in the structure of the digital economy and innovative potential were defined. An algorithm was proposed for increasing the level of innovation activity of Russian companies. The fields of practical application of artificial intelligence by Russian and foreign corporations were considered, and its role in ensuring strategic financial stability was revealed.

Keywords: digitalization, innovative potential, artificial intelligence, neural network, financial stability.

Введение

В настоящее время доля цифровой экономики в объеме ВВП России оценивается официальной статистикой в 3%, в правительственных прогнозах эта цифра должна быть двузначной. Так, согласно Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 г., утвержденной Правительством РФ в 2008 г., ключевой целью является перевод российской экономики с экспортно-сырьевой на инновационную модель. Концепцией предусмотрено повышение доли инновационного сектора в валовом внутреннем продукте до 18% в 2020 г. [6].

Таким образом, риск нарастания технологического отставания является одним из серьезных вызовов, стоящим перед российской экономикой. Поэтому для достижения обозначенных национальных целей обороноспособности, желаемого уровня экономической и технологической независимости, повышения качества жизни населения сделана ставка на цифровую трансформацию экономики.

Основной раздел

Активно разворачивающаяся в 21 веке, цифровая трансформация предполагает решение фундаментального вопроса – ускоренного развития экономики и задает направление коренных структурных изменений. Поэтому управление трансформацией можно считать понятием тождественным управлению развитием экономики, и как любой процесс управления, оно требует изначально точной диагностики исходного состояния.

На текущий момент позиция российской экономики в процессе цифровизации по внешним оценкам в глобальном индексе инноваций, опубликованном в середине 2017 года Корнелльским университетом, Европейским институтом управления бизнесом и Всемирной организацией интеллектуальной собственности при ООН, представлена 45-м местом. Более высокое положение Россия занимает в рейтинге развития цифровой экономики (DigitalEvolutionIndex 2017), опубликованном Школой права и дипломатии имени Флетчера университета Тафтса (США), при поддержке транснациональной финансовой корпорации MasterCard – 39-е место, а по темпам развития – 5-е [4]. В ходе исследования, страны разделялись на четыре группы: “лидеры”, “перспективные”, “с замедляющимся темпом роста” и “проблемные”. По оценкам международных экспертов Россия отнесена ко второй группе - перспективных.

Зададимся вопросами. В чем же заключаются перспективы и каковы трудности экономики России в ходе цифровизации? Какие цифровые изменения сегодня можно считать наиболее и наименее вероятными в компаниях? В какой степени российские предприятия сегодня инновационно активны, и насколько они осознают свой инновационный потенциал?

Обобщив данные официальной статистики, аналитические материалы, характеризующие ход инновационного развития РФ, следует отметить, что наибольшее значение для повышения темпов экономического роста корпораций и долгосрочного развития экономики страны демонстрирует группа следующих, наиболее вероятных элементов цифровой экономики и опосредованных ею явлений:

1. Электронные торговые площадки в качестве основного инструмента приобретения товарно-материальных ценностей;

2. Киберугрозы: кибертерроризм, кибершпионаж, кибервойны, киберпреступность;

3. Высокоскоростные, широкополосные сети связи, доступные для использования предприятиям;

4. Аддитивное производство, 3D печать и сканирование объектов;

5. Современный интерфейс веб-сайта предприятия, применение технологий SEO-оптимизации;

6. Карты и стандартизированные регламенты основных процессов;

7. Новые производственные технологии;

8. Наличие современной корпоративной системы ERP;

9. Деградация естественного интеллекта: клиповое мышление, интеллектуальная зависимость от техники (аутсорсинг функции памяти гаджетам), стирание грани между действительностью и иллюзией, формирование неадекватного представления о мире, заимствование ценностей и потребностей из цифровых шаблонов;

10. Применение стандартизированных методов оценки научно-технологического задела предприятия.

Наименее вероятные в среднесрочной перспективе элементы цифровой экономики и опосредованные ею явления:

1. Квантовые технологии;

2. Разработки по усовершенствованию человека и управлению биологическими свойствами человека;

3. Технологии управления свойствами биообъектов;

4. Природоподобные технологии;

5. Технологии виртуальной и дополненной реальностей, нейротехнологии;

6. Применение “больших данных” и машинной аналитики (нейронных алгоритмов) в процессе принятия решений;

7. Искусственный, роевой интеллект, машинное обучение;

8. Доступность для сотрудников предприятия технологий типа “умный город” в месте локализации предприятия;

9. Центры коллективного пользования проекционными системами VR;

10.  Венчурное инвестирование и приобретение инновационных компаний, стартапов или команд [1, c.13].

Отвечая на вопрос – в какой степени российские предприятия сегодня инновационно активны – обратимся к данным Федеральной службы статистики за 2014-2017 годы. Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации в этот период невысок: 8,5% (2014 г.), 8,3% (2015 г.), 7,3% (2016 г.), 8,5% (2017 г.) [9]. Позиции наших высокотехнологичных компаний в мировом рейтинге и того скромнее, что подтверждается, в том числе, результатами исследования Forbes, который опубликовал рейтинг «100 самых инновационных компаний мира». Оценка производилась среди компаний с капитализацией не меньше 0 млрд, также компания должна была быть на бирже не менее 7 лет. Методика оценки инновационных компаний разработана Credit Suisse HOLT. Ключевой показатель оценки представляет собой коэффициент, который указывает на разницу между капитализацией актива и чистой приведенной стоимостью денежного потока. Чистая приведенная стоимость показывает величину средств, которую инвестор рассчитывает получить от проекта.

Согласно данному рейтингу тройку лидеров по инновационности в 2017 г. замкнули американские компании: Salesforce, (разработка программных продуктов для крупных корпораций); Tesla Motors (производство электромобилей); Amazon (крупнейшая электронная торговая площадка товаров и услуг массового спроса) [12].

Россия представлена в данном рейтинге двумя компаниями. Это ритейлер продуктов «Магнит», занимающий в списке 53-ю позицию, при этом опередив в своем секторе такие американские компании как Anheuser-Busch, Coca Cola, а также китайскую корпорацию-гигант Baidu. Продуктовый ритейлер попадает в список Forbes уже три год подряд. Еще одна российская компания «Норильский никель» расположилась на 63-ем месте. Компания попадала в рейтинг и ранее: в 2015 г. (23-е место), в 2016 г. (46-е).

В 2018 же году в рейтинг «100 самых инновационных компаний мира» Forbes включила только одну российскую компанию – «Норильский никель» ,замкнувший сотню [13].

Таким образом, можно говорить о том, что на текущий момент инновационная активность российских компаниях является недостаточно высокой, и им необходимо её наращивать, встраиваясь в инновационную стратегию страны. Для этого предприятиям следует осознать свой инновационный потенциал, а также выстроить как общую корпоративную (генеральную), так и функциональные стратегии (финансовую, инновационную и т.д.) в соответствии с развитием национальной экономики.

Инновационный потенциал структурно можно представить как совокупность трех взаимосвязанных элементов (ресурсы, инструменты, новации), определяющих степень готовности компании к эффективному освоению новых технологий с целью ускоренного развития.

Ресурсная составляющая инновационного потенциала включает в себя следующие взаимозависимые и связанные между собой компоненты: материально-технические (основные средства, сырьё, материалы, полуфабрикаты и т.д.), информационные (базы данных, модели, программы, проекты, алгоритмы, и т.д.), финансовые (источники денежных ресурсов), человеческие (проинвестированные предприятием производственные и общечеловеческие компетенции) и другие.

Второй составляющей инновационного потенциала являются инструменты (рычаги), обеспечивающие дееспособность и эффективность функционирования вышеназванных элементов, т.е. определяет способность предприятия на коммерческих основах привлекать ресурсы для инициирования, создания и распространения различных инноваций.

Третий элемент инновационного потенциала является результирующим, отражая конечный результат инновационного процесса – новацию. Он несёт в себе потенциальные возможности вывода предприятия на новый уровень функционирования. Поэтому важной задачей любого предприятия можно считать оптимизацию структуры инновационного потенциала, способную оказывать непосредственное влияние на его финансовую устойчивость, содействуя при этом экономическому росту отрасли и ускоренному развитию страны в целом.

По мнению большинства аналитиков и исследователей проблемы цифровой трансформации экономики существенную значимость для экономической эффективности и стратегического развития в долгосрочной перспективе при недостаточной компетенции и учета в документах стратегического управления имеет группа параметров внешней цифровой инфраструктуры (электронные торговые площадки, национальные компании-лидеры и исследовательские центры по межотраслевым технологиям). Сегодня даже в высокотехнологичных секторах российской экономики около 25% организаций не сформировали необходимые компетенции и имеют низкую готовность по этому показателю. При этом около 70% организаций не имеют представления о трансграничном характере конкуренции и лидерстве, прозрачности национальных границ для инновационных проектов и имеют низкую готовность к эффективному управлению в этих условиях [1, с. 15].

Из ранее упомянутого списка элементов цифровой экономики на современном этапе первоочередным является наличие современной корпоративной системы ERP, на втором месте находятся инструменты и технологии, основанные на искусственном интеллекте. И на сегодняшний день для того, чтобы успеть разработать и внедрить модели, превосходящие по всем критериям основных конкурентов, предприятиям необходимо осуществлять глубокие изменения системы управления и инвестировать большие объёмы средств, что подтверждается практикой высокотехнологичных мировых компаний-лидеров.

Так, ежегодно они тратят десятки миллиардов долларов на разработки в области искусственного интеллекта. И это приносит им свой результат. Ещё в 2013 году пятёрка крупнейших по капитализации компаний состояла из Apple ($416 млрд), Exxon ($404 млрд), BerkshireHathway ($257 млрд), PetroChina ($255 млрд), Walmart ($246 млрд). Однако, новые компании-платформы на сегодняшний день активно теснят транснациональные компании прошлого уклада. В результате, в 2018 году 5-ка крупнейших по капитализации компаний практически полностью обновилась: Apple ($851 млрд), Alphabet ($717 млрд), Microsoft ($703 млрд), Amazon ($701 млрд), Tencent ($508 млрд). При этом, если мировая экономика растет на 2,5-3% в среднем в год, то данные корпорации демонстрирую гораздо более впечатляющие среднегодовые темпы роста, варьирующиеся от 20% и до 60% [11].

Одним из основных инструментов искусственного интеллекта, имеющим потенциальные возможности успешного применения в корпорациях, является искусственная нейронная сеть. Это обусловлено, прежде всего, гибкостью её применения, а также высокими результатами, получаемыми с её помощью. Существует довольно обширное количество архитектур нейронных сетей. Наиболее часто используемая архитектура построения искусственной нейронной сети - перцептрон. Она предназначена для решения широкого круга задач (классификация, кластеризация, прогнозирование) и нашла свое применение в многочисленных областях.

На сегодняшний день есть много примеров успешного использования нейронных сетей. В частности, в нефтеперерабатывающей отрасли для целей автоматизации системы управления, чтобы уменьшить потери нефтеперерабатывающего производства и повысить экономические показатели [3, с.164]. Возможности нейронных сетей довольно обширны. Так, с их помощью компания может прогнозировать объёмы продаж,денежные потоки, другие финансовые показатели, риск банкротства, что является важным для контроля и обеспечения финансовой устойчивости компании. Это особенно актуально на современном этапе, когда 26,3% (в 2017 г.) российских компаний без учета субъектов малого предпринимательства заканчивает финансовый год с убытками [10].

Еще одним примером, показывающим важную роль искусственного интеллекта в обеспечении финансово устойчивого развития корпорации, является использование Сбербанком РФ внутренней модели, основанной на нейронной сети, по работе с исковыми заявлениями. Благодаря этому, Сбербанку удалось улучшить работу по подготовке исков, автоматизировать весь процесс, упростив и повысив качество его управления, оптимизировать затраты (существенное сокращение персонала) и увеличить прибыль [7].

Кроме того, многие компании используют искусственный интеллект для создания новых технологий как элементов в производимом продукте, повышая тем самым свое конкурентное преимущество и финансовую устойчивость.

Пример применения другой архитектуры нейронной сети - свёрточной - сводится к технологии распознавания изображения. Её используют, в частности, в распознавании лица при фотографировании, или же в уже загруженной фотографии в какую-либо социальную сеть. В целом же, нейронные сети, да и вообще методы искусственного интеллекта, могут найти свое применение почти во всех сферах и отраслях.

Еще одним опытом применения может служить компания Solido Design Automation Inc. (приобретена корпорацией Siemens). Основанные на принципах машинного обучения продукты данной компании используются производителями полупроводниковых изделий во всем мире, помогая им проектировать, проверять и изготавливать конкурентоспособные изделия. Эти системы успешно решают самые сложные задачи проектирования и контроля интегральных микросхем, применяемых в автомобилестроении, телекоммуникациях, компьютерной технике, сетях и центрах обработки данных, в технологиях Интернета вещей. Их внедрение позволяет отказаться от длительных и трудоёмких аналитических методов, приводит к существенному сокращению затрат времени и ресурсов.

Другим примером является объединение усилий компании Siemens и корпорации Infolytica в сфере автоматизированного проектирования электродвигателей, генераторов и других электромеханических устройств. В результате этой сделки в линейке продуктов Siemens появились решения для численного моделирования низкочастотных электромагнитных явлений, а корпорации Infolytica облегчен доступ к новым технологиям, ресурсам и рынкам сбыта [8, с.3].

Приводя успешные примеры цифровизации экономики, нельзя не остановиться на рисках, генерируемых этим процессом. Это возникающие киберугрозы, деградация естественного интеллекта, массовые сокращения персонала, с чем уже сталкиваются зарубежные и российские компании. Так, в исследовании FreyandOsborne (2013) высказывалось мнение, что 47% всех рабочих мест может быть автоматизировано в течение следующих 20 лет [5, с.37]. И действительно, в российской корпорации Сбербанк в 2017 году в результате внедрения нейронной сети для работы с исковыми заявлениями было сокращено 450 человек [7].

Заключение

Подводя итог, можно утверждать, что цифровая трансформация не является "просто новым языком общения", а представляет собой направление человеческой эволюции, которое может иметь как развивающий характер, открывая возможности компаниям, государствам и человечеству в целом для перехода в качественно более высокое состояние, если осознаются и учитываются все риски, связанные с этим процессом, так и вести к регрессу, если эти риски будут проигнорированы.

Также следует еще раз констатировать факт низкой осведомленности большинства российских компаний о сути цифровой проблематики в отношении почти всех её элементов. Их практическое приготовление к переходу к цифровой экономике должно начинаться с осознания ими инновационного потенциала для его дальнейшей оптимизации и реализации в соответствии с разработанной стратегией с целью повышения финансовой устойчивости и обеспечения роста на долгосрочную перспективу. Эти действия можно считать алгоритмом по повышению уровня инновационной активности российских компаний. Осознанию компаниями инновационного потенциала может содействовать его определение, данное в статье.

Однако несмотря на недостаточно высокую инновационную активность российских компаний на современном этапе, следует отметить немалое количество успешных примеров применения корпорациями различных элементов цифровой экономики, и, в частности, искусственного интеллекта, как инструмента цифровизации, имеющего высокие потенциальные возможности влияния на конкурентоспособность и рыночную стоимость корпораций.

Список литературы

1. Агеев А.И. Управление цифровым будущим // Мир новой экономики. 2018. №12(3). С.6-23.

2. Войко Д.В. Финансовая стратегия устойчивого развития инновационных предприятий // Вестник университета. 2016. №5. С.156-162.

3. Краснов А.Н., Шарифуллин А.А. Разработка системы управления по показателям качества на основе нейронных сетей установки висбрекинга нефтеперерабатывающего завода // Гипотеза. 2018. №3 (4). С. 164-175.

4. Chakravorti B., Chaturvedi R.S. (2017). Digital Planet 2017: How Competitiveness And Trust In Digital Economies Vary Across The World. The Fletcher School, Tufts University, July 2017, 70 p.

5. Frey, C.B. & Osborne, M.A. (2013). The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? Published by the Oxford Martin Programme on Technology and Employment, 72 p.

6. Дворкович: доля цифровой экономики в ВВП России составляет 3%, должна быть двузначной // ТАСС. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://tass.ru/ekonomika/5052170 (Дата обращения: 08.02.2019).

7. Демченко Н. Герман Греф посоветовал юристам «забыть профессию». [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.rbc.ru/business/23/07/2017/5974b7a69a79477896b6708d (Дата обращения: 10.02.2019).

8. Дигитализация – основа цифровой экономики // PLM Эксперт. Апрель 2018. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://vbm.ru/upload/events_files/PLM-Expert-April-2018_tcm802-260591.pdf (Дата обращения:10.02.2019).

9. Федеральная служба государственной статистики. Официальная статистика/Наука, инновации и информационное общество/Наука и инновации [Электронный ресурс]. – Режим доступа:  http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/science_and_innovations/science/ (Дата обращения: 09.02.2019).

10. Федеральная служба государственной статистики. Официальная статистика/Финансы/Финансы организаций [Электронный ресурс]. – Режим доступа:  http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/finance (Дата обращения: 09.02.2019).

11. Шумский С. Искусственный интеллект: вызовы и угрозы России. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://russiancouncil.ru/analytics-and-comments/analytics/iskusstvennyy-intellekt-vyzovy-i-ugrozy-rossii/ (Дата обращения: 10.02.2019).

12. Forbes. «Магнит» и «Норникель» вошли в список самых инновационных компаний мира по версии Forbes [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.forbes.ru/tehnologii/348915-magnit-i-nornikel-voshli-v-reyting-forbes-100-samyh-innovacionnyh-kompaniy-mira (Дата обращения: 08.02.2019).

13. Forbes. The World's Most Innovative Companies.[Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.forbes.com/innovative-companies/list/#tab:rank (Дата обращения: 08.02.2019).

References

1. Ageev A.I Managing the Digital Future // World of new economy. 2018. №12(3). P.6-23.

2. Voyko D.V. Financial strategy of sustainable development of innovative enterprises // University Bulletin. 2016. №5. P.156-162.

3. Krasnov A.N., Sharifullin A.A. Development of a quality management system based on neural networks of the oil refinery visbreaking plant // Hypothesis. 2018. №3 (4). P. 164-175.

4. Chakravorti B., Chaturvedi R.S. (2017). Digital Planet 2017: How Competitiveness And Trust In Digital Economies Vary Across The World. The Fletcher School, Tufts University, July 2017, 70 p.

5. Frey, C.B. & Osborne, M.A. (2013). The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? Published by the Oxford Martin Programme on Technology and Employment, 72 p.

6. Dvorkovich: The share of the digital economy in Russia's GDP is 3%, should be double-digit // TASS [Electronic resource]. – URL:  http://tass.ru/ekonomika/5052170 (Application date: 08.02.2019).

7. Demchenko N. German Gref advised lawyers to “forget the profession”. [Electronic resource]. – URL: http://www.rbc.ru/business/23/07/2017/5974b7a69a79477896b6708d (Application date: 10.02.2019).

8. Digitalization is the basis of digital economy // PLM Expert. April 2018. [Electronic resource]. – URL: https://vbm.ru/upload/events_files/PLM-Expert-April-2018_tcm802-260591.pdf (Application date:10.02.2019).

9. Federal State Statistics Service. Official Statistics / Science, Innovation and Information Society / Science and Innovation [Electronic resource]. – URL:  http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/science_and_innovations/science/ (Application date: 09.02.2019).

10. Federal State Statistics Service. Official statistics / Finance / Finance organizations [Electronic resource]. – URL:  http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/finance (Application date: 09.02.2019).

11. Shumskiy S. Artificial intelligence: challenges and threats to Russia. [Electronic resource]. – URL: http://russiancouncil.ru/analytics-and-comments/analytics/iskusstvennyy-intellekt-vyzovy-i-ugrozy-rossii/ (Application date: 10.02.2019).

12. Forbes. "Magnet" and "Norilsk Nickel" entered the list of the most innovative companies in the world according to Forbes [Electronic resource]. – URL:  https://www.forbes.ru/tehnologii/348915-magnit-i-nornikel-voshli-v-reyting-forbes-100-samyh-innovacionnyh-kompaniy-mira (Application date: 08.02.2019).

13. Forbes. The World's Most Innovative Companies.[Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.forbes.com/innovative-companies/list/#tab:rank (Applicationdate: 08.02.2019).

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016
(95) УЭкС, 1/2017
(96) УЭкС, 2/2017
(97) УЭкС, 3/2017
(98) УЭкС, 4/2017
(99) УЭкС, 5/2017
(100) УЭкС, 6/2017
(101) УЭкС, 7/2017
(102) УЭкС, 8/2017
(103) УЭкС, 9/2017
(104) УЭкС, 10/2017
(105) УЭкС, 11/2017
(106) УЭкС, 12/2017
(107) УЭкС, 1/2018
(108) УЭкС, 2/2018
(109) УЭкС, 3/2018
(110) УЭкС, 4/2018
(111) УЭкС, 5/2018
(112) УЭкС, 6/2018
(113) УЭкС, 7/2018
(114) УЭкС, 8/2018
(115) УЭкС, 9/2018
(116) УЭкС, 10/2018
(117) УЭкС, 11/2018
(118) УЭкС, 12/2018
(119) УЭкС, 1/2019
(120) УЭкС, 2/2019

 Федеральная служба по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций

№ регистрации СМИ ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.       ISSN: 1999-4516