Введение

В условиях динамичной цифровой трансформации экономики Республики Казахстан и развития новых финансовых инструментов особое значение приобретает модернизация сектора малого и среднего бизнеса (МСБ). Как подчеркивается в глобальных исследованиях по линии G20, традиционные модели банковского финансирования МСБ исчерпывают свой потенциал из-за информационных асимметрий, высоких рисков и жестких требований кредитных институтов к залоговому обеспечению [1, c. 24].

Возникает объективная необходимость перехода к гибким клиентоцентричным решениям. Целью данного исследования является разработка теоретико-методических подходов к проектированию инновационных продуктов для субъектов МСБ на основе трансформации цифровых бизнес-моделей и глубинного анализа клиентских данных. Научная новизна работы заключается в формировании интегрированной модели взаимодействия финансовых институтов и МСБ через призму цифрового профиля клиента, что позволяет минимизировать риски и повысить доступность финансирования. Теоретическая значимость работы определяется развитием концепции цифровых бизнес-моделей, а практическая — возможностью внедрения предложенных решений в практику банков второго уровня и финтех-платформ.

Обзор литературы

Исследование теоретических и практических аспектов цифровой трансформации предпринимательства показывает, что классические подходы к формированию бизнес-моделей претерпевают радикальные изменения под воздействием информационных технологий. Как отмечают А. Остервальдер и И. Пинье, архитектура современной бизнес-модели базируется на непрерывном создании ценности через цифровые каналы взаимодействия с клиентами [2, c. 41]. В контексте стратегического управления инновациями ключевое значение имеют работы Д. Тиса, который доказывает, что устойчивое конкурентное преобладание бизнеса в цифровую эпоху достигается не за счет владения традиционными активами, а через гибкость цифровой бизнес-архитектуры [3, c. 40].

Как отмечается в недавних исследованиях, эффективная цифровая трансформация сектора малого и среднего предпринимательства не сводится к внедрению изолированных ИТ-инструментов, а требует комплексной перестройки бизнес-модели, клиентских каналов и архитектуры работы с данными [4, c. 129]. Автор подчеркивает, что традиционные финансовые институты часто не способны удовлетворить потребности МСБ из-за жесткости скоринговых моделей. Решением этой проблемы становится переход к управлению на основе данных (data-driven approach) и глубокой клиентской аналитики [5, c. 24].

Тем не менее, несмотря на значительное количество работ по цифровой экономике, в академической литературе сохраняется дефицит исследований, объединяющих механику проектирования цифровых бизнес-моделей с алгоритмами создания настраиваемых финансовых продуктов для МСБ на основе их транзакционного профиля. Настоящее исследование направлено на восполнение данной лакуны. Эмпирический контекст развивающихся рынков, в частности Республики Казахстан, демонстрирует высокую динамику цифровизации финансовой среды. Согласно данным Национального банка Республики Казахстан и аналитическим отчетам Национальной платежной корпорации, цифровые каналы взаимодействия и удаленная идентификация (e-KYC) стали доминирующими стандартами банковского обслуживания, охватывающими свыше 80 % новых клиентских операций [6].

Методология и результаты исследования

В основе разработанного нами методического подхода к трансформации бизнес-моделей субъектов малого и среднего бизнеса — синтез концепции динамических способностей, архитектуры бизнес-моделей и принципов управления на основе данных (data-driven approach). Текущее исследование опирается на междисциплинарный подход, объединяющий следующие теоретико-методологические положения:

1. Концепция динамических способностей [3] используется для обоснования тезиса о том, что в условиях цифровой экономики конкурентное преимущество МСБ определяется не статичными активами, а способностью гибко перестраивать бизнес-архитектуру и операционные процессы под запросы клиентов.
2. Структурный шаблон бизнес-модели [2] применяется для проектирования ключевых блоков создания ценности, цифровых каналов взаимодействия и механизмов монетизации инновационных продуктов для предпринимательства.
3. Аналитический подход и работа с данными [5] задают рамку перехода от интуитивного принятия решений к системному использованию клиентской аналитики как ключевого фактора конкурентоспособности.

Как отмечается в актуальных исследованиях, эффективная цифровая трансформация МСБ не сводится к точечной покупке программного обеспечения, а представляет собой системную перестройку стратегии, структуры и бизнес-модели. В рамках данного исследования за основу принят трехэтапный подход к достижению цифровой зрелости:

1. Базовый этап: внедрение цифрового учета, электронных платежей, базовых инструментов электронной коммерции и первичных мер кибербезопасности.
2. Интеграционный этап: подключение облачных сервисов, CRM-систем и автоматизация потоков клиентских данных.
3. Продвинутый этап: применение предиктивной аналитики, алгоритмов искусственного интеллекта и глубокой клиентской аналитики для создания индивидуальных финансовых продуктов.

Глобальные барьеры и дефицит финансирования сектора МСБ требуют координации усилий институтов развития и кредитных организаций. Согласно стратегическим установкам международных институтов, развитие цифровых экосистем и альтернативного скоринга позволяет нивелировать информационные асимметрии, снизить операционные издержки банков и обеспечить инклюзивный рост предпринимательства [1]. Как подчеркивает Чжу Фан, цифровизация МСБ является не просто технологической инициативой, а глобальным фактором повышения производительности труда и устойчивого развития при условии гармонизации цифровой инфраструктуры, управленческих компетенций и систем управления рисками [4]. Высокая степень зрелости национальной финансовой инфраструктуры и уровень внедрения цифровых сервисов e-KYC в Казахстане обеспечивают необходимый технологический фундамент для реализации предложенного подхода [6].

На основе обобщения теоретических подходов [2; 3; 5] и эмпирических ограничений, выявленных в современных исследованиях [1; 4; 6], нами разработана концептуальная модель инновационного продукта для МСБ, интегрирующая непрерывный анализ цифровой активности клиентов. Предлагаемая модель решает главную проблему традиционного банкинга — информационную асимметрию и жесткость залоговых требований — за счет перехода от статической отчетности к динамическому профилированию бизнес-активности.

Структура архитектуры инновационного продукта такова: разработанный продукт представляет собой циклическую экосистемную модель, состоящую из четырех взаимосвязанных уровней.

1. Уровень 1: сбор и агрегация альтернативных данных (Data Layer). Вместо традиционной бумажной финансовой отчетности система собирает цифровой след предприятия в режиме реального времени: обороты по торговому эквайрингу (POS-терминалы), транзакции на различных не связанных площадках (маркетплейсах), логистические данные цепочек поставок, государственные налоговые поступления и данные цифровой инфраструктуры [6]. Это нивелирует барьеры, описанные в отчетах GPFI [1] и работах Чжу Фан [4].
2. Уровень 2: клиентская аналитика и поведенческое профилирование (Analytics Layer). На базе подходов к управлению данными (data-driven approach) формируется динамический профиль МСБ [5]. Алгоритмы выделяют паттерны сезонности спроса, скорость оборачиваемости капитала и стабильность денежных потоков (cash flow), что позволяет сегментировать клиентов не по отраслевому признаку, а по уровню цифровой зрелости и транзакционной активности.
3. Уровень 3: предиктивный скоринг и динамическая оценка рисков (Risk Assessment Layer). Используя концепцию динамических способностей [3], банк или финтех-платформа автоматизирует оценку вероятности дефолта (Probability of Default). Кредитное решение принимается не на основе оценки залога, а на основе прогноза будущих денежных потоков клиента, сформированных по данным его реальной цифровой активности.
4. Уровень 4: выпуск индивидуального финансового продукта (Product & Value Proposition Layer). В соответствии с логикой шаблона бизнес-моделей [2] ценностное предложение трансформируется во встроенный финансовый продукт (Embedded Finance) — например, динамическую возобновляемую кредитную линию, автоматически активирующуюся при кассовых разрывах, или кредитование под подтвержденные цифровые заказы.

Полученные результаты показывают, что внедрение предложенной модели меняет характер взаимодействия между финансовым институтом и субъектом МСБ:

1. время принятия кредитного решения сокращается с нескольких недель (при классическом сборе документов) до нескольких минут за счет полной автоматизации скоринга на основе цифрового следа;
2. банк получает возможность формировать гибкие, персонализированные продукты (например, кредитование под реальные обороты в электронной коммерции), что напрямую снижает уровень неработающих кредитов (NPL) и расширяет охват неохваченных сегментов малого бизнеса.

Таким образом, применение предложенной архитектуры позволяет доказать, что успешная трансформация бизнес-модели МСБ и обслуживающих его финансовых организаций возможна благодаря непрерывному анализу данных о поведении клиента.

Заключение

Проведенное нами исследование теоретических и практических аспектов цифровизации финансового сектора подтверждает, что традиционные модели банковского обслуживания и залогового финансирования малого и среднего предпринимательства исчерпывают свой потенциал в современной цифровой экономике. Информационная асимметрия, высокие операционные издержки и жесткие требования к залоговому обеспечению формируют устойчивый барьер для доступа МСБ к финансовым ресурсам.

В ходе исследования были получены следующие основные результаты:

1. Теоретическое обоснование: доказано, что трансформация бизнес-моделей МСБ и обслуживающих их финансовых институтов требует выхода за рамки базового внедрения отдельного программного обеспечения. В соответствии с концепцией динамических способностей [3] и принципами управления на основе данных [5] ключевым фактором конкурентоспособности является создание гибкой бизнес-архитектуры, ориентированной на непрерывный сбор и аналитическую обработку данных цифрового следа клиента.
2. Анализ этапов цифровой зрелости и эмпирического контекста: на материале данных о внедрении трехэтапной концепции цифровой трансформации [4] и оценки состояния цифровой финансовой инфраструктуры Казахстана [6] обосновано, что переход к инновационным продуктам возможен при интеграции развитых банковских платформ, удаленной идентификации (e-KYC) и последовательном прохождении предприятием этапов оцифровки учета, внедрения CRM-систем и предиктивной аналитики.
3. Авторская архитектура продукта: разработана циклическая модель инновационного финансового продукта для МСБ (Embedded Finance / динамические кредитные линии). Модель включает четыре взаимосвязанных уровня: сбор альтернативных данных, поведенческое профилирование, предиктивный скоринг на основе прогноза денежных потоков (cash flow) и автоматический выпуск индивидуального продукта. Данный подход нивелирует залоговые ограничения, снижает уровень неработающих кредитов (NPL) и сокращает время принятия решений до нескольких минут.

Практическая ценность работы заключается в возможности применения предложенной архитектуры коммерческими банками и финтех-платформами при разработке экосистемных продуктов для МСБ. В качестве перспективы будущих исследований сформированы следующие направления:

— разработка алгоритмов автоматизированной оценки цифровой зрелости субъектов МСБ на основе транзакционных данных;

— исследование механизмов снижения платформенных и киберрисков при внедрении встроенных финансовых продуктов в сегменте предпринимательства.

Литература:

1. Global Partnership for Financial Inclusion (GPFI). Action Plan for Micro, Small, and Medium Enterprise Financing // GPFI, 2024. — URL: https://www.ifc.org/content/dam/ifc/doc/2025/gpfi-action-plan-for-msme-financing.pdf (дата обращения: 03.11.2026).
2. Остервальдер, А. Построение бизнес-моделей: Настольная книга стратега и новатора / А. Остервальдер, И. Пинье. — М.: Альпина Паблишер, 2016. — 288 с.
3. Teece, D. J. Business models and dynamic capabilities // Long Range Planning. — 2018. — Vol. 51, № 1. — P. 40–49.
4. Чжу Фан. Трансформация малого и среднего бизнеса в условиях цифровой экономики // Central Asian Journal of Academic Research. — 2026. — Т. 4, № 9–2. — С. 129–132.
5. Davenport, T. H. Competing on Analytics: The New Science of Winning // T. H. Davenport, J. G. Harris. — 2nd ed. — Boston: Harvard Business Review Press, 2020. — 224 p.
6. Отчет о развитии национальной цифровой финансовой инфраструктуры // Национальная платежная корпорация Казахстана, 2025. — URL: https://npck.kz/wp-content/uploads/2025/02/annual-report-on-the- development-of-ndfi.pdf (дата обращения: 03.11.2026).