ЭКОНОМИКА ЦИФРОВОЙ МАРКИРОВКИ DATA MATRIX В ЕАЭС: АДАПТАЦИЯ ИМПОРТЕРОВ И ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ К УПРАВЛЕНИЮ ДАННЫМИ, ЗАТРАТАМИ И ИНЦИДЕНТАМИ

Целью статьи является обоснование экономико-организационной модели адаптации бизнес-процессов импортеров и производителей к цифровой маркировке товаров кодами Data Matrix в ЕАЭС, ориентированной на управление данными, затратами и инцидентами маркировки. Проблема исследования обусловлена тем, что в практике хозяйствующих субъектов маркировка нередко рассматривается преимущественно как техническая процедура нанесения кода, тогда как существенная часть экономических потерь связана с ошибками мастер-данных, неполнотой событийных данных, недостаточной согласованностью интеграций, слабостью контрольных процедур и несистемным управлением инцидентами маркировки. Исходная гипотеза исследования состоит в том, что снижение издержек и рисков маркировки достигается не столько за счет выбора носителя идентификации, сколько за счет настройки взаимосвязанных контуров данных и контрольных точек жизненного цикла кода. Научная новизна заключается в представлении цифровой маркировки как трехконтурной системы управления данными, включающей контур мастер-данных, контур событийных данных и регуляторный контур. Методологическую основу исследования составили процессный подход, риск-ориентированный анализ, сравнительный анализ технологий идентификации, элементы управленческого учета и модельная апробация расчета полной стоимости комплаенса. В результате описан жизненный цикл кода Data Matrix с контрольными точками, предложены KPI экономики маркировки, сформирована процессная матрица «операция — данные — событие — документ — контроль — риск», а также приведен расчетный пример влияния инцидентов на полную стоимость комплаенса. Практическая значимость исследования состоит в возможности применения предложенной модели при внедрении маркировки, внутреннем аудите процессов, обучении персонала и разработке регламентов. Перспективы дальнейших исследований связаны с отраслевой детализацией модели, разработкой типовых профилей затрат и инцидентов для отдельных товарных групп, а также апробацией предложенных KPI на данных конкретных предприятий.