Научные конференции

Информация о материале

Опубликовано: 01 августа 2025

Просмотров: 50

Kalandarxonov S.O. 

Kalandarxonov Saidabrorxon Olimxon ugli - Applicant, TASHKENT STATE UNIVERSITY OF ECONOMICS, TASHKENT, REPUBLIC OF UZBEKISTAN

Abstract: the article explores the transformation of banking credit operations under the conditions of financial system digitalization, focusing on global trends and the specific context of Uzbekistan. The study highlights the growing importance of digital financial instruments (online lending, AI-based scoring, fintech ecosystems) in enhancing credit accessibility, reducing transaction costs, and promoting financial inclusion. Special attention is given to the analysis of Uzbekistan's banking sector digitalization from 2019 to 2024, including the rise of neobanks, increased share of online loans, and challenges related to regulation, cybersecurity, and interest rates. The paper presents forecasts up to 2030, covering scenarios such as digital lending evolution, CBDC implementation, open banking, and emerging technologies. The conclusion emphasizes the need for a comprehensive approach to digital transformation involving infrastructure development, consumer education, and regulatory adaptation.

Keywords: digitalization, online lending, fintech, digital finance, artificial intelligence, neobanks, financial inclusion, credit policy.

Каландархонов С.О. 

Каландархонов Саидаброрхон Олимхон угли - Соискатель, Ташкентского государственного экономического университета, Ташкент, Республика Узбекистан

Аннотация: в статье рассматривается трансформация кредитной деятельности банков в условиях цифровизации финансовой системы, с акцентом на международные тренды и особенности развития в Республике Узбекистан. Исследование обосновывает актуальность цифровых финансовых инструментов (онлайн-кредитование, ИИ-скоринг, финтех-экосистемы) для повышения доступности кредитов, снижения издержек и расширения финансовой инклюзии. Особое внимание уделено анализу темпов цифровизации банковской системы Узбекистана в 2019–2024 гг., росту необанков, увеличению доли онлайн-займов и вызовам, связанным с регулированием, информационной безопасностью и процентными ставками. Представлены прогнозы до 2030 года, включая сценарии развития цифрового кредитования, внедрение CBDC, открытого банкинга и новых технологий. Сделан вывод о необходимости комплексного подхода к цифровой трансформации, включая развитие инфраструктуры, просвещение потребителей и нормативную адаптацию.

Ключевые слова: цифровизация, онлайн-кредитование, финтех, цифровые финансы, искусственный интеллект, необанки, финансовая инклюзия, кредитная политика.

Список литературы / Reference

1. Указ Президента Республики Узбекистан от 12.05.2020 № ПФ–5992 «О Стратегии реформирования банковской системы Республики Узбекистан на 2020–2025 годы» // https://lex.uz/docs/4832581
2. Центральный банк Республики Узбекистан. Обзор развития дистанционного банкинга // https://cbu.uz
3. Fintech and digital transformation in credit markets // https://bis.org
4. Banking 2030: Reinventing Credit through Technology // https://deloitte.com
5. Global Digital Lending Market Report, 2024 // https://globaldata.com
6. Digital Financial Services and Financial Inclusion // https://imf.org
7. Digital Financial Services and the Pandemic: Opportunities and Risks for Emerging and Developing Economies // https://imf.org
8. The Future of Digital Banking // https://assets.kpmg.com
9. Neobank Growth Statistics 2023 // https://unit21.ai
10. The Global Fintech Landscape // https://www3.weforum.org
11. World Bank. Digital Financial Inclusion and the SDGs // https://documents1.worldbank.org
12. World Bank. Responsible Financial Inclusion – Global Principles and Frameworks // https://worldbank.org
13. World Bank. Uzbekistan Economic Update. Spring 2024 // https://worldbank.org
14. World Bank Group. Supporting SMEs in Uzbekistan: Financial Sector Deepening and Credit Access // https://documents1.worldbank.org

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Ссылка для цитирования  Kalandarxonov S.O.  TRANSFORMATION OF BANKING CREDIT OPERATIONS IN THE CONTEXT OF FINANCIAL SYSTEM DIGITALIZATION [ТРАНСФОРМАЦИЯ КРЕДИТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БАНКОВ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ ФИНАНСОВОЙ СИСТЕМЫ] //  CVII International Scientific and Practical Conference «International Scientific Review of the Problems and Prospects of Modern Science and Education Свободное цитирование при указании авторства: https://scientific-conference.com/grafik.html (USA, Boton -  August, 2025). с. {см. сборник}

Информация о материале

Опубликовано: 02 мая 2025

Просмотров: 112

Shilikov D.A., Zhu S.

Shilikov Daniil Anatolyevich - Master's student,

Zhu Xun - Doctor of Philosophy, Associate Professor,

JIANGSU UNIVERSITY,

ZHENJIANG, PEOPLE'S REPUBLIC OF CHINA

Abstrct: the leadership of LFP batteries was achieved in 2023, mainly due to the preferences of Chinese battery and electric vehicle manufacturers, primarily BYD, which provides 50% of the total demand for LFP batteries. LFP batteries are unique in that they use iron and phosphorus, which are less expensive and more common than nickel, manganese, and cobalt found in other battery chemicals. The growing demand for batteries creates an increased demand for key metals for their production.

 Keywords: LFP batteries, iron and phosphorus, nickel, manganese and cobalt, increased demand, key metals.

Шиликов Д.А., Чжу С.

 Шиликов Даниил Анатольевич - магистрант,

Чжу Сюнь - Доктор философии, доцент,

Университет Цзянсу,

г. Чжэньцзян, Китайская Народная Республика

Аннотация: лидерство LFP батарей было достигнуто в 2023 году, в основном благодаря предпочтениям китайских производителей аккумуляторов и электромобилей, в первую очередь компанией BYD, которая обеспечивает 50% всего спроса на батареи LFP. Аккумуляторы LFP уникальны тем, что в них используется железо и фосфор, которые менее дороги и более распространены, чем никель, марганец и кобальт, содержащиеся в других химических элементах аккумуляторов. Растущий спрос на аккумуляторы создает повышенный спрос на ключевые металлы для их производств.

Ключевые слова: аккумуляторы LFP, железо и фосфор, никель, марганец и кобальт, повышенный спрос, ключевые металлы.

 Список литературы / References

1. Gül T., Fernandez Pales A. Connelly E. и др. Global EV Outlook 2023. IEA. 2023. https://iea.blob.core.windows.net/assets/dacf14d2-eabc-498a-8263-9f97fd5dc327/GEVO2023.pdf
2. Garside M. Mine production of lithium worldwide from 2010 to 2022. Statista. 2023. https://www.statista.com/statistics/606684/world-production-of-lithium/
3. Garside M. Global nickel production volume from mines 2010-2022. Statista. 2023. https://www.statista.com/statistics/260748/mine-production-of-nickel-since-2006/
4. Garside M. Production volume of cobalt from mines worldwide from 2010 to 2022. Statista. 2023. https://www.statista.com/statistics/339759/global-cobalt-mine-production/#:~:text=In%202022%2C%20the%20total%20worldwide,in%20the%20period%20of%20consideration.
5. Kane M. EV Battery Market: LFP Chemistry Reached 31% Share In September. InsideEVs. 2022. https://insideevs.com/news/628303/ev-battery-lfp-share-september2022/
6. Wang B. CATL Will Mass Produce Sodium-Ion Batteries in 2023’. Next Big Future. 2022. https://nextbigfuture.com/2022/10/catl-will-mass-produce-sodium-ion-batteries-in-2023.html
7. TWI-Global. What are technology readiness levels (TRL)? TWI-Global. 2023. https://www.twi-global.com/technical-knowledge/faqs/technology-readiness-levels
8. Zhang B. CATL, BYD's sodium-ion batteries both to be in mass production within this year, report says. CnEVPost. 2023. https://cnevpost.com/2023/04/20/catl-byd-sodium-ion-batteries-mass-production-this-year-report/
9. Sommerville R., Zhu P., Ali Rajaeifar M. and others. A qualitative assessment of lithium ion battery recycling processes // Resources, Conservation and Recycling. 2021. Vol. 165. 105219. DOI: 10.1016 j.resconrec. 2020. 105219. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0921344920305358?via%3Dihub

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Ссылка для цитирования Shilikov D.A., Zhu S. SHORTAGE OF KEY METALS WITH GROWING DEMAND FOR ELECTRIC VEHICLE BATTERIES [РАСТУЩИЙ СПРОС НА АККУМУЛЯТОРЫ СОЗДАЕТ ПОВЫШЕННЫЙ СПРОС НА КЛЮЧЕВЫЕ МЕТАЛЛЫ ДЛЯ ИХ ПРОИЗВОДСТВ] //  CV International Scientific and Practical Conference «International Scientific Review of the Problems and Prospects of Modern Science and Education Свободное цитирование при указании авторства: https://scientific-conference.com/grafik.html (USA, Boton -  May, 2025). с. {см. сборник}

Информация о материале

Опубликовано: 11 октября 2024

Просмотров: 255

Yakimenko D.D. 

 Yakimenko Diana Dmitrievna –student, GRADUATE SCHOOL OF INDUSTRIAL MANAGEMENT, ST. PETERSBURG POLYTECHNIC UNIVERSITY OF PETER THE GREAT, ST. PETERSBURG

Abstract: The article systematizes knowledge about predictive and generative types of artificial intelligence, as well as provides recommendations on their use in various sectors of the economy. This goal is achieved by clarifying the concept of "Artificial intelligence" and identifying the advantages of this technology, conducting a comparative analysis of generative and predictive artificial intelligence, determining the possibilities of their use depending on the branch of the economy and developing a list of recommendations on the use of these technologies in various sectors of the economy.

Keywords: artificial intelligence, economic sectors, generative artificial intelligence, predictive artificial intelligence, predictive analytics.

Якименко Д.Д. 

 Якименко Диана Дмитриевна – студент,  Высшая школа производственного менеджмента, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, г. Санкт-Петербург

Аннотация: в статье производится систематизация знаний о предиктивном и генеративном типе искусственного интеллекта, а также даются рекомендации по их использованию в разных отраслях экономики. Данная цель достигается за счёт уточнения понятия «Искусственный интеллект» и выявления преимуществ данной технологии, проведения сравнительного анализа генеративного и предиктивного искусственного интеллекта, определения возможностей их использования в зависимости от отрасли экономики и разработке списка рекомендаций по использованию данных технологий в различных отраслях экономики.

Ключевые слова: искусственный интеллект, отрасли экономики, генеративный искусственный интеллект, предиктивный искусственный интеллект, предиктивная аналитика.

References / Список литературы 

1. Якименко Д.Д. Интеллектуальный подход к повышению эффективности бизнес-процессов в нефтегазовом секторе: внедрение системы KPI с использованием искусственного интеллекта / Д. Д. Якименко // Новые технологии - нефтегазовому региону: Материалы Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. В 2-х томах, Тюмень, 21–24 мая 2024 года. – Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2024. – С. 241-244.
2. Якименко Д.Д. Использование искусственного интеллекта в оценке проектных рисков / Д.Д. Якименко, С.В. Пупенцова // УПРАВЛЕНИЕ АКТИВАМИ - 2023: Бизнес-модели в эпоху изменения делового климата. – Москва: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем рынка Российской академии наук, 2023. – С. 96-101.
3. Beyer T.R. The challenges of generative artificial intelligence: an american perspective / T.R. Beyer // Cross - Cultural Studies: Education and Science. – 2023. – Vol. 8, No. 3. – P. 6-14. – DOI 10.24412/2470-1262-2023-3-6-14.
4. Bushuev S. Application of AI for monitoring and optimizing IT infrastructure: economic prospects for implementing predictive analytics in enterprise operations / S. Bushuev // International Journal of Humanities and Natural Sciences. – 2024. – No. 8-3(95). – P. 125-129. – DOI 10.24412/2500-1000-2024-8-3-125-129.
5. Генеративный и предиктивный ИИ: различия и перспективы объединения // itWeek URL: https://www.itweek.ru/ai/article/detail.php?ID=226709 (дата обращения: 30.09.2024).

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Ссылка для цитирования Yakimenko D.D. THE POSSIBILITIES OF USING GENERATIVE AND PREDICTIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE, DEPENDING ON THE SECTOR OF THE ECONOMY [ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ГЕНЕРАТИВНОГО И ПРЕДИКТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ] //  XCVIII International Scientific and Practical Conference «International Scientific Review of the Problems and Prospects of Modern Science and Education Свободное цитирование при указании авторства: https://scientific-conference.com/grafik.html (Boston, USA -  October, 2024). с. {см. сборник}

Информация о материале

Опубликовано: 30 июля 2023

Просмотров: 448

Yesikova T.N. (Russian Federation)

Yesikova Tatyana Nikolaevna - PhD in Economics, Associate Professor,

THE INSTITUTE OF ECONOMICS AND INDUSTRIAL ENGINEERING

SIBERIAN BRANCH OF THE RUSSIAN ACADEMY OF SCIENCES,

NOVOSIBIRSK

Abstract: transport problems of the Far East are analyzed from the position of transport discrimination of the population

Keywords: transport discrimination, analysis, population, Far East, inaccessible regions

Есикова Т.Н. (Российская Федерация)

Есикова Татьяна Николаевна - кандидат экономических наук, доцент,

Институт экономики и организации промышленного производства Сибирского отделения Российской академии наук,

г. Новосибирск

Аннотация: анализируются транспортные проблемы Дальнего Востока с позиции транспортной дискриминации населения.

Ключевые слова: транспортная дискриминация, анализ, население, Дальний Восток, труднодоступные регионы.

References

1. Amelin К. [и др.]. Development of applications for mobile intelligent systems on the platform Intel Atom/– St. Petersburg: publishing house ВВМ, 2012. – 2018 p.
2. Vince D. Application of a multi-agent model of an operational control system for high-performance computing systems to study the effectiveness of various control algorithms/ Vins D.V., Glinsky B.M. // Problems of optimization of complex systems: Proceedings of the 12th International Asian School-Seminar, Novosibirsk, December 12–16, 2016,– p. 109-117.
3. Gamma E. Methods of object-oriented design. Design patterns / E. Gamma, R. Helm, R.Johnson, D.Vlissides - St. Petersburg: Peter, 2016. - 366 p.
4. Zaitsev I. Multi-agent systems in modeling socio-economic relations (research of behavior and verification of properties using Markov chains): specialty 05.13.10 "Management in social and economic systems" : abstract of the dissertation for the degree of candidate of technical sciences / Zaitsev Ivan Dmitrievich. - Novosibirsk, 2014. - 16 p.
5. Yesikova T. Analysis of transport discrimination of the population of regions in assessing the options for the backbone transport network of Asian Russia // Economics of Siberia in the context of global challenges of the XXI century. - 2018. - pp. 117-128.
6. Konyavsky V. Application of multi-agent systems and evolutionary-simulation methodology for managing large-scale systems / Konyavsky V.A., Ross G.V. // Management of the development of large-scale systems mlsd'2016: Proceedings of the Ninth International Conference: in 2- x volumes, Moscow, October 03–05, 2016 / Under the general editorship of S.N. Vasilyeva, A.D. Tsvirkun. - Moscow: Trapez, 2016. - pp. 199-200.
7. Kopeliovich D. Principles of constructing automated monitoring systems for socio-economic objects / D. I. Kopeliovich, O. N. Yurkova // Bulletin of the Astrakhan State Technical University. Series: Management, Computer Engineering and Informatics. - 2015. - No. 1. - pp. 98-104.
8. Parondzharov S. Multi-agent systems. Interaction. / S. Parondzharov - St. Petersburg:LAP Lambert Academic Publishing, 2012. - 200 с.
9. Yurasov V. Multi-agent systems of the regional logistics system / V. A. Yurasov // Scientific notes of the Russian State Social University. - 2010. - No. 8 (84). - pp. 143-153.
10. Piątkowski B. Comparison of traffic assignment in VISUM and transport simulation in MATSIM / B. Piątkowski, M. Maciejewski // Transport Problems. – 2013. – Vol. 8, No. 2. – pp. 113-120.
11. Sandita A. Developing A Multi-Agent System in JADE for Information Management in Educational Competence Domains. / A.V. Sandita, C.I. Popirlan //Procedia Economics and Finance, 2015. Vol. 23. pp. 478-486. doi:10.1016/S2212-5671(15)00404-9.

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Ссылка для цитирования Yesikova T.N.  MULTI-AGENT SYSTEMS FOR THE ANALYSIS OF TRANSPORT DISCRIMINATION OF THE POPULATION OF THE FAR EAST [МУЛЬТИАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА ТРАНСПОРТНОЙ ДИСКРИМИНАЦИИ НАСЕЛЕНИЯ ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА] // XС International Scientific and Practical Conference «International Scientific Review of the Problems and Prospects of Modern Science and Education Свободное цитирование при указании авторства:https://scientific-conference.com/grafik.html (Boston, USA -  Jule, 2023). с. {см. сборник}