Практическая работа на тему "Практикум | Цифровизация активов и альтернативные источники инвестиций | 8 семестр | Синергия [ID 57011]"

Практикум по предмету: Цифровизация активов и альтернативные источники инвестиций. 8 семестр
Работа выполнена на хорошо.
Вам останется только внести свои ФИО и номер группы, роспись.
Если вы хотите уникальную работу (под себя), можете дать мне индивидуальный заказ в моём профиле.

Описание работы

1. Доклад-презентация и дискуссия: Основные направления регуляторной политики для развития цифровой экономики

2. Доклад-презентация и дискуссия: Интеграция криптовалют в мировую финансовую систему в качестве финансовых инструментов

3. Доклад-презентация и дискуссия: Проблемы эмиссии, ценности и инфляции криптовалют

4. Доклад-презентация и дискуссия: История появления и развития ICO

5. Доклад-презентация и дискуссия: Проблемы привлечения частных инвестиций в развитие цифровой экономики

6. Доклад-презентация и дискуссия: Банки нового поколения (необанки) как новая модель банковской деятельности в условиях цифровой экономики

7. Задание № 2. Цифровая трансформация бизнеса как необходимость
Задание № 2. Цифровая трансформация бизнеса как необходимость
Чтобы сохранить конкурентоспособность, компаниям нужно перестать экспериментировать с цифровыми технологиями и перейти к полностью цифровому бизнесу» – подобные утверждения бизнесмены и менеджеры встречают едва ли не ежедневно. Цифровая трансформация все чаще рассматривается как ключ к стратегическому успеху в любой сфере коммерческой деятельности. Многочисленные поставщики технологий и бизнес-консультанты ищут способы донести эту точку зрения не только до функциональных специалистов, но и топ-менеджеров компаний. И не без основания.
Новые бизнес-модели, возникшие под влиянием цифровых технологий в течение последних двух десятков лет, привели к «творческому разрушению» деятельности целых отраслей. Из более чем 38 500 книжных магазинов, существовавших в США в 2004 году, к 2012 году закрылись свыше 10 000 . Если в середине 80-х годов XX века в США действовало более 46 000 агентств по продаже авиабилетов, то к настоящему времени осталось лишь 13 000 из них. В туристической отрасли в 2000 году было занято 124 000 человек, а к 2012 году эта цифра уменьшилась до 64 000. Количество банковских отделений, достигшее в США в 2009 году пика в 35,5 единицы на 100 000 человек взрослого населения, к 2014 году снизилось примерно до 32. Похожая динамика отмечается во всех экономически развитых странах мира, а также на большинстве быстроразвивающихся рынков.
Корпоративный мир не оставил эти сигналы без внимания. В мире не осталось, наверное, ни одной компании, в которой за последние несколько лет не был бы запущен крупный проект «цифровой инициативы», инициированный высшим руководством. Тем не менее, практика менеджмента изобилует провальными попытками «перехода на цифру». Известно достаточно историй неудачного внедрения цифровых систем, по мнению многих шансы на успех составляют 50:50, а то и 20:80, что превращает трансформационные проекты в своего рода «корпоративную рулетку». Одна из возможных причин состоит в чрезвычайно быстром развитии цифровых технологий и изменении их влияния на бизнес, в результате чего цифровая трансформация компании в определенной отрасли превращается в быстро движущуюся мишень. Успешные случаи и бенчмарки устаревают почти в тот же момент, как о них становится известно.
В таких условиях постановка четких целей и определение плана действий по их достижению становятся непростой задачей, и её решение имеет первостепенное значение. Сделав ставку на неверный пример, можно столкнуться с губительными последствиями для бизнеса. Возможно, первой, но определенно не последней компанией, испытавшей это на своем опыте, стала Time Warner, предпринявшая в 2000 году попытку слияния с AOL.
Вопросы:
Какие причины приводят к провалу попыток компаний реализовать проекты «цифровой инициативы»? Попытайтесь найти и привести примеры подобных фиаско.
Какие преимущества с точки зрения конкурентоспособности компаний даёт им успешная цифровая трансформация их бизнеса? Попытайтесь найти и привести примеры подобного позитивного опыта.

8. Задание № 4. Стимулирование цифровой экономики в Китае
Какие факты подтверждают лидирующие позиции Китая в развитии цифровой экономики?
Каков вклад конкретных китайских компаний-новаторов в развитие цифровой экономики в стране?
Какие стимулирующие меры китайского правительства способствуют опережающему развитию цифровой экономики в данной стране?

9. Контрольная работа:
Задание № 1.
Проведите и представьте SWOT-анализ российского финтех-рынка, на основе чего сделайте выводы, касающиеся имеющихся преимуществ и возможностей дальнейшего развития российской финтех-индустрии, наряду с анализом основных угроз и слабых сторон:
Задание № 2.
Как показывает практика, успешные финтех-компании во всем мире отталкиваются от бизнес-моделей, которые функционируют в условиях недостатка финансирования, используют сильные стороны существующей в стране экосистемы (например, нанимают высококлассных технических специалистов, ищут партнерства с финансовыми корпорациями и т. д.) и
капитализируют недостатки существующих игроков без прямой конкуренции с ними. По мнению экспертов, практически единственный возможный путь развития российского самостоятельного стартапа сегодня – это бутстрэппинг (bootstrapping), что означает развитие собственного небольшого бизнеса с ноля без привлечения инвестиций либо при минимальном участии внешнего капитала. Основной акцент ставится на продукт или услугу, востребованную на рынке – нужно найти незанятую нишу (даже микронишу), чтобы избежать большой конкуренции. Иными словами, финтех-стартап должен развиваться, рассчитывая преимущественно на собственные ресурсы, а получение контрактов с крупными корпоративными заказчиками – чуть ли не единственный возможный источник финансирования для финтехпроекта. Как вы оцениваете целесообразность использования бутстрэппинг как модели развития в отечественных условиях? Сравните данный вариант с привлечением внешних инвестиций в стартап через краудфандинг.
Задание № 3.
Сегодня практически все «традиционные» финансовые компании мира уже осознали, что использование новых технологий – обязательное условие выживания в условиях жесткой технологической конкуренции. Некоторые организации также используют инновации в целях
продвижения и поддержания имиджа технологичной современной компании. Большинство действующих финансовых организаций (банки, платежные системы, страховые компании и др.) отреагировали на финтех-вызов посредством приобретения одного или нескольких перспективных стартапов, сотрудничества с ними или создания собственного финтехподразделения в рамках основного бизнеса. Что касается сотрудничества с финтех-игроками, то, по экспертным оценкам:
- американские банки (например, JP Morgan, Goldman Sachs) предпочитают активно инвестировать в стартапы, открывать интерфейсы программирования приложения API и платформы для сторонних разработчиков;
- европейские банки (например, ING, UniСredit) также
нацелены активно развивать финтех-направление, но пока сфокусированы больше на развитии «собственной стратегии»;
- азиатские (Maybank, UOB), австралийские (KIWI, ANZ) и африканские (Africa's First National bank) банки менее активны с точки зрения партнерских взаимоотношений и склонны самостоятельно разрабатывать технологичные решения.
В целом, по оценкам PwC, в мире количество таких партнерств будет увеличиваться. Кроме того, в финансовых организациях развивается такое направление, как финтех-разведка.
Как вы полагаете, какие из перечисленных стратегий наиболее применимы для российских банков и почему?

10. Ситуационный практикум 1. Технологии Big Data
Задание № 1. Технологии Big Data
Анализируя большие данные Интернет-запросов, исследователи обнаружили странный феномен. Уже несколько лет всплеск поисковых запросов Google по таким терминам, как лечение гриппа, симптомы гриппа и т.п. на несколько недель предваряет начало стремительного нарастания эпидемии гриппа. Эта закономерность уже сегодня используется для проведения превентивных мер по предотвращению во многих штатах эпидемии гриппа, подготовке врачей, освобождению лечебных коек и т.п. Следует отметить, что используемая до этого информация, поступающая от участковых врачей и пунктов неотложной помощи, как правило, отставала от реальной картины.
Специалисты Федеральной резервной системы (ФРС) выяснили, что статистика поисковых запросов Google относительно покупки домов является более надежным источником для определения тенденций в увеличении или уменьшении объемов продаж недвижимости и динамики жилищного строительства, чем прогнозы наиболее известных экономистов.
По мнению участников Всемирного экономического форума 2012 года в Давосе, те, кто оседлает тему интеллектуального анализа больших данных, станут хозяевами информационного пространства. Этой теме был посвящен специальный доклад на Форуме «Большие данные – большое влияние». Ключевой вывод доклада – цифровые активы становятся не менее значимым экономическим активом, чем золото или валюта.
Исследования, проведенные профессором Бринйолфсоном и двумя его коллегами, показали, что анализ и прогнозирование на основе больших данных берется на вооружение корпоративной Америкой. Они изучили 179 крупных компаний и обнаружили, что те из них, кто взял в последние год-полтора на вооружение интеллектуальный анализ больших данных получил немедленное улучшение экономических показателей на 5-6%. С учетом оборота и размеров этих компаний, это очень много и показывает сумасшедшую рентабельность вложений в интеллектуальный анализ больших данных. И если сегодня, пока, как показывают исследования агентства Wikibon research, 14 компаний не получают должной отдачи от инвестиций в технологии Big Data и от каждого вложенного доллара пока возвращается половина, то в следующие 3-5 лет ситуация кардинально изменится, и ROI составит не менее 3,5 долларов на один доллар инвестиций.
Вопросы:
1. Как государственные органы власти в России могут использовать технологии Big Data в интересах граждан? Приведите примеры.
2. Как Вы считаете, стоит ли тратить бюджетные средства на разработки систем Big Data?

11. Тест:
1. Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» рассчитана на период до …
• 2035 года
• 2050 года
• 2030 года
• 2025 года
2. Специфические технологии распределенной обработки огромных объемов данных, которые не удается обработать как единый набор данных обычными методами, - это …
а) технология big data
б) технология блокчейн
в) квантовая технология
г) технология Интернета вещей
3. ZigBee – это стандарт технологии …
а) big data
б) блокчейн
в) беспроводной связи
г) виртуальной реальности
4. Обработка поступающей информации по блокам и специальные процедуры кодирования каждого блока (хешировании) таким образом, что уже закодированную и сохраненную информацию нельзя подменить и скорректировать, - это …
а) технология big data
б) технология блокчейн
в) квантовая технология
г) технология «Интернета вещей»
5. Тест на соответствие. Каждому из приведенных терминов и понятий, отмеченных цифрами, найдите соответствующее положение как определение, обозначенное буквой:
6. Тест на соответствие и установление последовательности. Проранжируйте этапы жизненного цикла инновационной компании (отметьте последовательность цифрами) и каждому из приведенных этапов подберите группу соответствующих источников финансирования, обозначенную буквой:
Термин Определение
Early stage А. бизнес-ангелы, бизнес-инкубаторы, гранты, средства вузов
Start up Б. 3F (средства автора, друзей и родственников), гранты, средства вузов
Seed В. банки, фондовые рынки
Expansion Г. венчурные фонды, компании венчурного капитала
7. Тест на установление последовательности. Установите верную последовательность этапов цикла венчурного инвестирования:
- Подбор компании
- Создание фонда
- Постинвестиционное управление
- Инвестирование
- Управление выходом
8. Тест на соответствие. Каждому из приведенных терминов и понятий, отмеченных цифрами, найдите соответствующее положение как определение, обозначенное буквой:
9. Тест на установление последовательности. Установите верную последовательность этапов организации ICO-проекта:
- выпуск программного продукта ICO-проекта
- публичная фаза сбора средств (crowd-sale)
- формулировка идеи проекта (создание черновика white paper)
- запуск готовой версии программного продукта
- создание команды проекта
- дальнейшая проработка white paper и дорожной карты
- листинг токена на биржах
- выбор юридического адреса проекта и юрисдикции для размещения юридического лица
- актуализация white paper
- закрытая фаза сбора средств (предпродажа - presale)
- продвижение идеи ICO, в том числе формирование маркетингового плана
- тестирование программного продукта

12. Тестовое задание:
1. Что произошло в результате третьей промышленной революции?
1) Глобализация всех процессов в экономике;
2) Переход к индустриальному обществу;
3) Переход от аналоговых технологий к цифровым;
4) Международное разделение труда;
5) Увеличение скорости и объемов производства
2. Совокупность подходов, инструментов и методов, предназначенных для обработки структурированных и неструктурированных данных в целях получения воспринимаемых человеком результатов, это …
А. Big Data
Б. Data Science
В. Дата-центр
Г. Центр обработки данных
3. Научная сфера деятельности, которая подразумевает сбор, обработку и анализ структурированных и неструктурированных данных, называется:
А. Big Data
Б. Data Science
В. Дата-центр
Г. Центр обработки данных
4. Главными источниками больших данных являются
А. интернет вещей (IoT) и подключенные к нему устройства;
Б. соцсети, блоги и СМИ;
В. данные компаний: транзакции, заказы товаров и услуг, поездки на такси и каршеринге, профили клиентов;
Г. показания приборов: метеорологические станции, измерители состава воздуха и водоемов, данные со спутников;
Д. все перечисленные.
5. Характеристики Big Data
А) Объем от 150 Гб, способ хранения – децентрализованный, взаимосвязь данных – слабая
Б) Объем от 150 Гб, способ хранения – централизованный, взаимосвязь данных – сильная
В) Объем от 150 Гб в сутки, способ хранения – децентрализованный, взаимосвязь данных – слабая, данные неструктурированы
Г) Объем от 150 Гб в сутки, способ хранения – централизованный, взаимосвязь данных – сильная, данные структурированы
Описание
6. Технологии, используемые для сбора и обработки Больших Данных, можно разделить на группы:
А. Программное обеспечение; Оборудование; Сервисные услуги.
Б. Объем данных; скорость накопления; разнообразие типов данных.
В. Способ хранения; структурированность; взаимосвязь данных.
Г. интернет-документы; блоги и социальные сети; аудио/видео источники.
7. когнитивные технологии — информационные технологии, специально ориентированные на развитие интеллектуальных способностей человека; развивают воображение и ассоциативное мышление человека.
А) облачные технологии
Б) технологии больших данных
В) когнитивные технологии
Г) технологии блокчейн
8. Вставьте словосочетание, определяющее современную бизнес-модель.
9. Вставьте словосочетание в определение.
....- хозяйственная деятельность, в которой ключевым фактором производства являются данные в цифровом виде, обработка больших объемов и использование результатов анализа которых по сравнению с традиционными формами хозяйствования позволяют существенно повысить эффективность различных видов производства, технологий, оборудования, хранения, продажи, доставки товаров и услуг.
10. Вставьте пропущенное слово.