Теоретико-игровые аспекты цифровой трансформации бизнеса

Глотов А.А.

Выпускник группы MBA CIO-58

Школа IT-менеджмента

РАНХиГС при Президенте РФ

Активное развитие цифровых технологий приводит к существенным преобразованиям в различных отраслях экономики: повышается интенсивность информационного взаимодействия между субъектами рынка, повышаются требования к скорости обработки информации (данных) и реакции на изменения. По сути, происходит значительное изменение существующих бизнес-моделей, которое может приводить к изменению баланса сил между различными компаниями, государством и обществом. Вышеобозначенные факторы ставят российский бизнес и органы государственного управления перед необходимостью преобразования и адаптации деловых процессов в части использования цифровых технологий.

В рамках данной работы предложена методика анализа существующей бизнес-модели организации с использованием аппарата теории игр, теории графов и теории управления, а также поиска вариантов смещения равновесного состояния с использованием цифровых технологий (в первую очередь – блокчейн и машинное обучение). Предложены подходы к разработке стратегии цифровой трансформации и монетизации данных с применением аппарата теории игр.

В работе предлагается использование описания бизнес-модели в графовой форме – совокупности отдельных слоев и связей между узлами графа в рамках цепочки формирования ценности. При этом отдельные слои (фактически это рыночные ниши) могут быть рассмотрены как типы игроков, обладающие своим набором стратегий. Существующий граф бизнес-модели с позиции теории игр является можно считать фактическим равновесным состоянием, при этом каждая организация стремится сместить это равновесие в нужном ему направлении. Государство рассматривается как один из игроков, реализующий концепцию управления цифровой экономикой, и оказывающий влияние на цифровую трансформацию бизнеса.

С теоретико-игровой позиции концепция цифровой экономики формирует фактически фокальную точку - равновесие в координационной игре, выбираемое всеми участниками взаимодействия на основе информации, лежащей вне взаимодействия как такового, а с позиции теории управления - концепция цифровой экономики является управлением бесструктурным способом.

Стратегия цифровой трансформации и монетизации данных компании в значительной степени обусловлены бизнес-стратегией компании и поддерживают реализацию основных стратегических инициатив бизнеса. Для определения ключевых направлении стратегии цифровой трансформации в работе предлагается использовать две концептуальные модели: модель полной функции анализа данных и модель цифровых слоев доставки информации потребителю.

Модель цифровых слоев - прикладная модель, построенная на основе ПФА с целью описания основных тенденций развития технологий в полной цепочке преобразования информации. Модель может быть использована при разработке стратегии цифровой трансформации компании и разработке продуктов на основе данных. Данная модель строится вдоль ключевой тенденции time-to-market (минимизации времени вывода продукта на рынок, или доставки продукта конечному потребителю, в т.ч. и внутри организации).

При этом предлагается рассмотреть цифровую стратегию компании формируется как система частных стратегии на каждом цифровом слое.

В рамках работы выделены так называемые мета-стратегии (стратегические пространства), которые в значительной степени определяют возможности развития организации в бизнес-модели. На уровне бизнес-стратегии выделены следующие мета-стратегии: повышение скорости реакции на сигналы рынка; рост в пределах цепочки создания ценности; выход в мета-позицию; создание новой цепочки создания ценности.

Мета-стратегии бизнеса поддерживаются на уровне цифровой стратегии: мета-стратегия полной функции анализа данных; частные стратегии применения цифровых технологий; создание цифровой экосистемы; разработка новых цифровых технологий и способов удовлетворения потребностей.

Цифровая стратегия поддерживается на уровне стратегии монетизации данных использованием следующих мета-стратегий: концентрация данных (внутридоменная или кросс-доменная); стратегия уникальных данных; интеграция информационных потоков бизнес-модели.

При этом следует отметить, что в рамках концепции цифровой экономики мета-стратегия повышения скорости реакции на сигналы рынка является отсекающей – т.е. неиспользование данной стратегии может привести к уходу игрока с рынка.

После завершения построения теоретико-игровой схемы бизнес-модели предлагается разработка сценариев смещения равновесного состояния в соответствии с целями бизнеса. Так для смещения равновесного состояния в целевое состояние должна быть разработана соответствующая цифровая стратегия как система решений. Для смещения равновесия могут быть использованы следующие способы:

1. Ввод нового игрока - ввод нового игрока приводит к изменению структуре связей в бизнес-модели, что неизменно приводит к изменению структуры выигрышей.
2. Декомпозиция (дробление) игрока - изменение структуры взаимоотношений с игроком, который начинает рассматриваться как некая совокупность игроков более мелкого порядка. Как правило подобный подход позволяет снизить общую маржинальность исходного игрока.
3. Изменение структуры платежей (выигрышей) одного или нескольких игроков.
4. Управление степенью информационной асимметрии - увеличение или снижение. В рамках данного случая считаем асимметрию фактором игры, о котором все игроки знают.
5. Изменение восприятия карты игры хотя бы одним из игроков - данный случай относится к вопросам информационной асимметрии, тем не менее его хотелось бы выделить отдельно, т.к. в данной ситуации мы будем рассматривать случай когда игрок не осознает, что его восприятие отличается от объективной карты игры.
6. Создание коалиций - объединение нескольких игроков в подграфе с целью решения общих тактических или стратегических задач.
7. Управление репутацией игроков.
8. Управление или изменение правил игры в целом - данный кейс по сути обобщает и интегрирует все предыдущие.

Реализация достигается использованием системы цифровых решений, при этом каждая из технологий обладает собственными теоретико-игровыми паттернами. Далее в работе рассмотрены теоретико-игровые паттерны (частные стратегии) применения отдельных цифровых технологий.

Для технологии блокчейн отмечены следующие особенности применения:

• разработка правил игры в рамках бизнес-модели (смарт-контракты);
• фиксация правил игры (минимизация возможности манипуляций игроками бизнес-модели);
• фиксация цифровой репутации игроков, что приводит к стремлению игроков к продолжении игры (экономических отношений);
• снижение уровня информационной асимметрии в рамках игры.

Для технологии машинного обучения и обработки Big data характерны следующие теоретико-игровые паттерны:

повышение скорости и точности просчета своих стратегий и стратегий других игроков (фактически повышение глубины рефлексии игры).

Наложение предложенных паттернов на теоретико-игровую схему бизнес-модели позволяет оценить целевое состояние бизнес-модели в результате реализации цифровой стратегии.

В завершение методологической части работы рассмотрено применение теоретико-игровых подходов к разработке стратегии монетизации данных.

В рамках цифровой экономики каждая организация накапливает данные, которые являются отражением бизнес-модели и цифровых технологий, обеспечивающих ее функционирование. Соответственно есть компании, обладающие схожими наборами данных, комплементарными (дополняющими друг друга) или уникальными. При этом необходимо отметить, что наибольший эффект от монетизации данных может быть достигнут при концентрации данных об определенных бизнес-объектах.

Таким образом, распределение данных на рынке можно рассмотреть также с теоретико-игровых позиций где каждая компания (игрок) стремится к максимизации выигрыша за счет монетизации данных. Одним из ключевых постулатов является тот момент, что данные о любом объекте рассредоточены между различными игроками на рынке и они стремятся к их концентрации для достижения собственных бизнес-целей. При этом есть два основных направления концентрации – концентрация в рамках одной прикладной модели (одинаковые данные, но различные экземпляры) или горизонтальная концентрация; и концентрация в рамках смежных бизнес-моделей (различная информация об одном бизнес-объекте) или вертикальная концентрация данных.

В заключительной части работы рассмотрена апробация предложенных подходов для разработки портфеля проектов в части цифровой трансформации и монетизации данных компании.