• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Книги
  • Внедрение информационных технологий и искусственного интеллекта в практику корпоративного управления: количественное исследование
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
19 августа 2026 г.
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Внедрение информационных технологий и искусственного интеллекта в практику корпоративного управления: количественное исследование

Национальный совет по корпоративному управлению, 2023.
Янковский Р. М.

Цель исследования — изучить состояние и тенденции цифровизации корпоративного управления в России, включая внедрение искусственного интеллекта (ИИ). Для достижения этой цели были проанализированы данные 36 крупнейших российских компаний и банков. С помощью анкетирования были получены данные, которые были проанализированы количественными методами. 

Результаты исследования показали, что практически все крупные компании уже внедрили цифровые процедуры в корпоративное управление. Особенно высокий уровень цифровизации наблюдается в топливной промышленности, финансовом секторе, телекоммуникациях и транспорте. Наиболее цифровизированными процедурами является проведение собраний и заседаний органов управления, включая подготовку и проведение собраний акционеров. Компании также активно работают над цифровизацией отчетности и обработки инсайдерской информации.

Главными препятствиями для внедрения цифровых технологий в корпоративное управление являются их недостаточная эффективность, а также сопротивление изменениям со стороны руководства и заинтересованных сторон. При этом большинство компаний пока не использует технологии искусственного интеллекта для улучшения корпоративного управления или только рассматривает их применение.

Научное направление: Экономика и менеджмент Социология (включая демографию и антропологию) Компьютерные науки
Язык: русский
Демонстрационный файл
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: корпоративное управлениеискусственный интеллектцифровизацияцифровизация бизнеса
Внедрение информационных технологий и искусственного интеллекта в практику корпоративного управления: количественное исследование
Похожие публикации
From concern to practice: Routinization of pro-environmental behaviour among Russian youth
Лебедева Д. Р., Journal of Consumer Culture 2026
Добавлено: 24 августа 2026 г.
VOLATILITY FORECASTING FROM ECONOMETRICS TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A FOUR-STAGE REVIEW OF THE EVIDENCE PIPELINE FROM FORECAST ACCURACY TO PORTFOLIO PERFORMANCE
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430
A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...
Добавлено: 23 августа 2026 г.
Gender, performance, and prize money: a study of pay discrimination against female teams in eSports
Паршаков П. А., Humanities and Social Sciences Communications 2026 Vol. 13 No. 1 P. 1–7
Добавлено: 22 августа 2026 г.
Пересмотры ВВП: данные и оценка статистических свойств
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Экономический журнал Высшей школы экономики 2021 Т. 25 № 1 С. 65–101
В основе принятия своевременных экономико-политических решений и бизнес-планирования лежит мониторинг текущей ситуации и прогнозирование путей развития экономической активности, базу которых составляют официальные статистические оценки значений различных показателей. В этой связи переоценка данных и прогнозы, основанные на более ранних либо поздних оценках, потенциально могут повлечь за собой совершенно различные экономико-политические решения. Согласно официальной методике Росстата, публикуется ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - май 2022 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2022 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - май 2021 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - ноябрь 2020 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 1 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Повышение качества прогнозирования простейшими методами комбинирования отдельных прогнозов
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Прикладная эконометрика 2024 Т. 74 № 2 С. 78–103
Комбинирование прогнозов считается наиболее простым способом улучшения каче‑ ства прогнозирования по сравнению с индивидуальными моделями. В данной работе проверяются возможности простейших методов комбинирования, таких как простое среднее и оценки на основе среднеквадратической ошибки прогнозов предыдущих пери‑ одов, для улучшения качественных характеристик краткосрочных прогнозов пяти по‑ казателей цен на ресурсы (нефть и металлы). В основе работы ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Анализ качества методов корректировки и комбинирования прогнозов внешнеторговых показателей
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Вестник Евразийской науки 2025 Т. 17 № 6
В работе исследуются возможности использования простых процедур корректировки и объединения прогнозов. Мы оцениваем влияние применения этих процедур (методов простой корректировки, простых и регрессионных методов комбинирования) на качество прогнозов показателей российского экспорта во все страны и импорта из всех стран. В общей сложности мы использовали четыре метода корректировки, 9 методов простого комбинирования и семь регрессионных методов. ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
From data to knowledge: artificial intelligence methods for studying comorbidity in electronic health records
Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)
CEUR-WS.org, 2026.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
MM-PSYCHE: Multimodal Multitask Psychological Characteristic Estimation Through Cross-Domain Semi-Supervised Learning
Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Коряковская Д. О. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 124759–124778
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Similar outputs, different positions: convergence and divergence in research activity of public and private universities in EU candidate countries
Матвеева Н. Н., Yudkevich M., Higher Education 2026 P. 1–20
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Финансирование проектов «Пояс и Путь» и «Север Юг»: сравнительный анализ
Бирюкова О. В., Барзунов Д. А., Паутов А. В., Проблемы Дальнего Востока 2026 № 4
Фор­ми­ро­ва­ние но­вых тран­с­кон­ти­нен­таль­ных тран­с­порт­ных ар­те­рий уси­ли­ва­ет гео­эко­но­ми­че­с­кую кон­ку­рен­цию в Ев­ра­зии и тре­бу­ет вы­ра­бот­ки ус­той­чи­вых мо­де­лей ин­ве­сти­ци­он­но­го со­т­руд­ни­че­ст­ва. Ки­тай­ская ини­ци­а­ти­ва «По­яс и Путь» и Ме­ж­ду­на­род­ный Тран­с­порт­ный Ко­ри­дор «Се­вер-Юг» пред­ста­в­ля­ют со­бой раз­ли­ч­ные ин­сти­ту­ци­о­наль­ные кон­ст­рук­ции фи­нан­си­ро­ва­ния ин­ф­ра­стру­к­ту­ры, от­ли­ча­ю­щи­е­ся ис­то­ч­ни­ка­ми ка­пи­та­ла, сте­пе­нью цен­т­ра­ли­за­ции и ме­ха­низ­ма­ми рас­пре­де­ле­ния ри­с­ков. Цель ста­тьи за­клю­ча­ет­ся в срав­не­нии мо­де­ли фи­нан­си­ро­ва­ния двух про­ек­тов, оцен­ке их вза­и­мо­до­по­л­ня­е­мо­сти ...
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Proceedings of the 1st Workshop on Linguistic Analysis for Health (HeaLing 2026)
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Hypergraphs from multivariate connectivity: caCOH-based EEG/MEG representation
Власенко Д. В., Саранская И. М., Захаров Д. Г., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–16
Гиперграфы предоставляют естественную систему для представления нейрофизиологических взаимодействий, распределённых по наборам датчиков. Ключевой методический вопрос заключается в том, каким образом следует определять гиперрёбра на основе частотно-разрешающих данных электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии (ЭЭГ/МЭГ). Мы предлагаем стратегию построения гиперграфа, в которой гиперрёбра получаются из канонической когерентности (caCOH) — расширения когерентности, которое оценивает степень связи между многомерными пространствами сигналов. Насколько ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
La universidad de quinta generación Un paradigma centrado en la persona
Гаете С. М., Navarra: Eunsa, 2026.
«На пути к университету пятого поколения (5GU)» — это работа, в которой предлагается трансформационная модель управления для высших учебных заведений, способная ответить на вызовы в области устойчивого развития, цифровой рефлексии и совместного творчества с участием различных заинтересованных сторон. Начиная с исторического обзора — от «Университета 1.0», ориентированного на сохранение знаний, до «Университета 5.0», — в ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Which Model Families Pay? Econometric, Gradient Boosting and Recurrent Neural Network Volatility Forecasts in Active Trading Strategies on the Russian Stock Market
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 17s P. 533–549
Добавлено: 18 августа 2026 г.
География населения: Учебник для вузов
Алексеев А. И., Горохов С. А., Дмитриев Р. В. и др., Аспект Пресс, 2026.
Содержание учебника соответствует структуре учебного курса «География населения с основами демографии». В учебнике освещены следующие базовые темы: история географии населения, переписи населения, естественное воспроизводство, рынок труда, расовая и этническая структура. Завершают учебник главы, посвященные расселению. Во всех разделах учебника значительное место отведено теоретическим вопросам и понятийнотерминологическому аппарату. Учебник предназначен для преподавателей и студентов высших учебных ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Cambodia's Policy on the Artificial Intelligence: Determinants, Directions, Interim Outcomes
Канаев Е. А., Southeast Asia: Actual Problems of Development 2026 Vol. 1 No. 1(70) P. 153–163
Цель статьи состоит в определении степени успеха, достигнутого Камбоджой в развитии своей экосистемы искусственного интеллекта (ИИ), рассматриваемого сквозь призму ее состояния ее нецифровых активов как результата экономической модернизации, а также ее цифровых проектов и инициатив. Представив специфику камбоджийской парадигмы экономической модернизации и дав оценку достигнутым к настоящему времени результатам, статья анализирует основные проекты и инициативы ...
Добавлено: 30 июля 2026 г.
ASEAN and the Resolution of the South China Sea Issue: Assessing Digital Limitations
Канаев Е. А., Southeast Asia: Actual Problems of Development 2026 Vol. 2 No. 2(71) P. 11–22
В фокусе внимания автора статьи находится усиливающаяся цифровая составляющая в эволюции проблемы Южно-Китайского моря в контексте изменения подхода АСЕАН к углубляющимся противоречиям и ее политики в цифровом пространстве. Проведя обзор политики АСЕАН в отношении проблемы Южно-Китайского моря, автор переходит к рассмотрению цифровой повестки многосторонних диалоговых форматов АСЕАН и далее – к зарождающемуся цифровому компоненту проблемы ...
Добавлено: 30 июля 2026 г.
Ответственность за вред, причиненный с использованием технологии искусственного интеллекта: проблемы и перспективы европейской гармонизации
Иноземцев М. И., Степанов С. К., Закон 2026 № 7 С. 193–203
2022 год в Европе был ознаменован подготовкой проекта директивы об ответственности за вред, причиненный с использованием искусственного интеллекта. Основная особенность проекта в том, что в нем предлагается применять режим виновной ответственности за вред, причиненный с помощью искусственного интеллекта. Кроме того, обозначен ряд практических мер, на первый взгляд призванных облегчить положение потерпевшего: раскрытие доказательств, а также ...
Добавлено: 27 июля 2026 г.
Оптимизация управления предприятий добывающих отраслей промышленности в условиях цифровизации
Вагин С. Г., Вестник МИРБИС 2025 № 2 С. 6–18
Конкурентоспособность предприятий, функционирующих в отрасли горной промышленности, определяется совокупностью факторов: производительностью, качеством выпускаемой продукции, инновационно-технологическим обеспечением, а также оптимизированной системой управления операционными и производственными процессами, которая отвечает современным вызовам экономики и экспортного взаимодействия на международном рынке. Горная отрасль, как одна из самых старейших, оказывает огромное влияние на развитие промышленности в России, однако сложные производственные процессы ...
Добавлено: 7 июля 2026 г.
Проникновение искусственного интеллекта в жизненный цикл разработки программного обеспечения: эмпирический анализ рынка труда
Стоянова О. В., Окусков И. С., Бизнес-информатика 2026 Т. 20 № 2 С. 81–93
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в информационные технологии трансформирует требования к компетенциям специалистов, однако проникновение ИИ-компетенций на ранние этапы жизненного цикла программного обеспечения (Software Development Life Cycle, SDLC) – анализ требований и планирование – остаётся недостаточно изученным. Существующие работы опираются на статические модели компетенций без эмпирической валидации либо анализируют рынок труда на агрегированном уровне профессий, не ...
Добавлено: 5 июля 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору