SUSTAINABLE BUSINESS MANAGEMENT IN RUSSIA IN THE CONTEXT OF DIGITAL TRANSFORMATION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND BIG DATA
DOI:
https://doi.org/10.25806/fm-2352Статья поступила в редакцию: 18.12.2025
Статья принята к публикации: 12.02.2026
Статья опубликована: 16.02.2026
Keywords:
management automation, business resilience, ESG risks, digital transformation, sanctions controlAbstract
The objective of this article is to develop an approach to sustainable business management in Russia in the context of digital transformation using artificial intelligence and big data. To quantitatively measure the contribution of management automation tools to business risk mitigation and ESG outcomes, a regression analysis is used to determine the relationship between these outcomes and the prevalence of big data and artificial intelligence. The empirical experience of 15 national economies globally leading in smart business automation in 2025 is summarized. Ultimately, an econometric model is developed that mathematically describes the contribution of digital management transformation to sustainable business development and demonstrates the benefits of artificial intelligence and big data as tools for automating management operations to reduce business risks and promote ESG progress. Proposals have been made to optimize business management in Russia, including benchmarks for increasing the use of big data and artificial intelligence in management. Implementation of these proposals will provide comprehensive benefits for the sustainable development of Russian businesses, including increased adaptability to sanctions risks, increased corporate social and environmental responsibility, stronger market presence, and stabilization and improvement of the financial and economic situation during the Decade of Science and Technology in Russia (until 2031).
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Алибеков Ш.И., Морунов В.В., Бичурин А.А. Конфиденциальность учетно-экономической и контрольной информации как инструмент обеспечения экономической безопасности // Управленческий учет. 2024. № 2. С. 19-24. DOI: 10.25806/uu2202419-24 EDN: IKUYIK.
Замалов А.Р. Финансовые факторы принятия инвестиционных решений и система финтех-менеджмента в управлении портфелем цифровых финансовых активов в России на основе показателей устойчивого развития // Финансовый менеджмент. 2025. № 9. С. 93-102. EDN: XCSCLA.
Индикаторы цифровой экономики – 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/1026726402.pdf (дата обращения: 22.11.2025).
Кузьмина Л.П., Кудрявцева А.И. Искусственный интеллект как современный инструмент принятия управленческих решений в менеджменте // Финансовый менеджмент. 2025. № 6. С. 269-275. EDN: DELDQY.
Кириченко О.С., Наумов А.К., Джалалов Р.Г., Трушина М.А. Адаптация методов управления проектами в условиях санкционного давления: инструменты и модели для устойчивого развития промышленности // Финансовый менеджмент. 2025. № 8. С. 343-351. EDN: XYSZUB.
Лукашевская Д.С. Использование больших данных в менеджменте: трансформация управленческих практик // Интернаука. 2024. № 26-2 (343). С. 55-57. EDN: FBPBPQ.
Понуров Р.В. Характерные особенности применения искусственного интеллекта в менеджменте российских компаний // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 7. № 6 (159). С. 217-229. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.06.07.026 EDN: VFRJKB.
Попкова Е.Г. Духовность в реалиях цифровизации общества в эпоху развития интеллектуальных машин // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экономика. 2024. Т. 32. № 1. С. 170-186. DOI: 10.22363/2313-2329-2024-32-1-170-186 EDN: RSTYOQ.
Пронин А.Ю., Афанасьев А.С. Совершенствование механизмов менеджмента высокотехнологичного предприятия в контексте цифровой трансформации // Естественно-гуманитарные исследования. 2024. № 3 (53). С. 575-578. EDN: ZLKJPZ.
Сметанин А.С., Морозова И.А., Сметанина А.И. ESG-управление бизнесом на принципах социальной и экологической ответственности в поддержку инклюзивности общества и устойчивости экономики // Человек. Общество. Инклюзия. 2023. № 4 (56). С. 82-89. EDN: ETSIEM.
Сметанина А.И. Гипотеза виртуализации предпринимательской деятельности // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2015. № 2. С. 43-51. EDN: TXKZRP.
ESG risk index. [Электронный ресурс]. URL: https://risk-indexes.com/esg-index/ (дата обращения: 22.11.2025).
Management practices index. [Электронный ресурс]. URL: https://data.worldbank.org/indicator/IC.MNG.IND (дата обращения: 22.11.2025).
