В ПГУПС прошёл международный симпозиум по цифровой трансформации учётных и финансовых процессов
Международный симпозиум «Цифровая парадигма информационно-аналитического обеспечения учетных и финансовых процессов в отраслевых экономиках» состоялся в университете на прошлой неделе. Мероприятие проходило в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030», организатором которой выступила кафедра «Учет и бизнес-анализ».
В приветственном слове декан факультета «Экономика и менеджмент» Александр Кабанов подчеркнул, что основная цель симпозиума состояла в укреплении и расширении научно-практических связей с представителями бизнес-сообщества и другими университетами, а также в апробации научных идей и актуальных предложений участников конференции.
В ходе дискуссии обсудили вопросы теории и практики информационно-аналитического обеспечения управления стратегиями устойчивого развития промышленно-транспортного комплекса в условиях цифровизации, модели цифровизации финансового механизма и мониторинга результативности корпоративной политики достижимого роста, а также технологии бизнес-инжиниринга сложных систем.
Особую значимость для участников имели выступления работодателей, которые поделились практическим опытом и обозначили актуальные запросы бизнеса к подготовке молодых специалистов. АО «Кэпт» представило требования к компетенциям будущих аудиторов в условиях цифровой трансформации, ООО «ИТ в СЗ» продемонстрировало кейсы внедрения бизнес-инжиниринга, а Октябрьская дирекция по энергообеспечению показала взаимосвязь стратегического планирования и учётно-аналитического обеспечения. Выступления позволили студентам и молодым учёным лучше понять реальные задачи отрасли и определили направления для совместных исследований.
Также следует отметить активное участие студентов ПГУПС, которые представили более 15 докладов по самым актуальным темам: внедрению ИИ-агентов на железнодорожном транспорте, обязательному электронному документообороту в грузовой логистике с 2026 года, экономике IT-проектов в условиях высокой ключевой ставки, сравнительному анализу стратегий монетизации Big Data и другим.