Причины интеграции в международном бизнесе, горизонтальная и вертикальная интеграции

Билет к экзамену по предмету

«Теория и практика международного бизнеса»

Г.

Билет № 22

Причины интеграции в международном бизнесе, горизонтальная и вертикальная интеграции.

 

О: Интеграция – сплочение, объединение, слияние в единое целое.

Признаки:

ü взаимопроникновение и переплетение национальных производственных процессов;

ü структурные изменения в экономике стран-участниц;

ü необходимость и целенаправленное регулирование интеграционных процессов.

 

Виды:

1. Горизонтальная - в этом случае объединяются объекты (например, страны), которые имеют такие признаки:

· находятся на одном уровне развития,

· могут осуществлять взаимовыгодное сотрудничество

· возможно не объединение, поглощение

Примеры:

ü Горизонтально интегрированные ТНК — управляют подразделениями, расположенными в различных странах, производящих одинаковые или подобные товары.

ü Амазон - Изначально на сайте продавались только книги, позднее, покупая/поглощая меньшие фирмы и компании расширяла свой ассортимент.

ü Активы компании СУАЛ («Сибирско-Уральская Алюминиевая компания») были объединены с активами РУСАЛ («Русский алюминий»)

ü Объединение автомобильных компаний компаний Daimler и Benz, затем покупка Crysler концерном Daimler-Benz

 

2. Вертикальная – объединение объектов (например, производственных компаний), связанных между собой объективной технологической зависимостью.

Пример:

ü холдинговая структура ОАО «Лукойл». В единой системе «завязаны» множество предприятий, обеспечивающие следующий цикл: добыча нефти, ее транспортировка, переработка, реализация топлива.

ü Фирма по производству автомобилей имеет сталелитейный завод, который производит для нее детали

 

 

Причины интеграции в международном бизнесе - создание взаимовыгодных экономических отношений, снижение издержек, выход на новые рынки сбыта, доступ к более дешевым факторам производства.

Виды объединений предприятий:

Картель -  представляет собой объединение, как правило, предприятий одной отрасли, предполагающее совместную коммерческую деятельность, т.е. регулирование сбыта с помощью установленных квот, товарных цен, условий реализации

Концерн - объединение самостоятельных предприятий, связанных посредством системы участия, персональных уний, патентно-лицензионных соглашений, финансирования, тесного производственного сотрудничества

Холдинг - «держательская» (материнская, головная) компания, которая, обладая контрольным пакетом акций предприятий, объединенных в единую структуру, обеспечивает управление ими и контроль над их деятельностью

Синдикат - разновидность картельного соглашения, которое предполагает сбыт продукции его участников через единый сбытовой орган, создаваемый в форме акционерного общества или общества с ограниченной ответственностью. Участники синдиката, как и картеля, сохраняют свою юридическую и коммерческую самостоятельность, а иногда и собственную сбытовую сеть, которая тесно связана с синдикатской сбытовой конторой или обществом. Форма синдиката наиболее распространена в отраслях с массовой однородной продукцией: горнодобывающей, металлургической, химической.

Трест -  различные предприятия, ранее принадлежащие разным предпринимателям, сливаются в единый производственный комплекс, теряя свою юридическую и хозяйственную самостоятельность. В тресте объединяются все стороны хозяйственной деятельности предприятий, а не одна какая-нибудь сторона, как в картеле или синдикате

2. Сравнение понятий "большие данные", искусственный интеллект     "Интернет вещей".

К категории Большие данные (Big Data) относится информация, которую уже невозможно обрабатывать традиционными способами.

Большая часть представлена в формате, плохо соответствующем традиционному структурированному формату, — это веб-журналы, видеозаписи, текстовые документы, машинный код или, например, геопространственные данные. Всё это хранится во множестве разнообразных хранилищ, иногда даже за пределами организаций. В результате корпорации могут иметь доступ к огромному объему своих данных и не иметь необходимых инструментов, чтобы установить взаимосвязи между этими данными и сделать на их основе значимые выводы.

При работе с большими данными результат получается в процессе их очистки путём последовательного моделирования: сначала выдвигается гипотеза, строится статистическая, визуальная или семантическая модель, на ее основании проверяется верность выдвинутой гипотезы и затем выдвигается следующая.

Пример: сети магазинов Target с помощью глубинного анализа данных и собственной системы прогнозирования удается с высокой точностью определить — беременна женщина или нет. За каждым клиентом закрепляется ID, который в свою очередь привязан к кредитке, имени или электронной почте. Идентификатор служит своеобразной корзиной покупок, где хранится информация обо всем, что когда-либо человек приобрел.

Анализ данных также применяется для улучшения ряда аспектов жизнедеятельности городов и стран. Например, зная точно, как и когда использовать технологии Big Data, можно оптимизировать потоки транспорта. Для этого берется в расчет передвижение автомобилей в режиме онлайн, анализируются социальные медиа и метеорологические данные.

Искусственный интеллект (artificial intelligence) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека; наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.

Например, в Сбербанке на смену обычным банкоматам приходят банкоматы с функцией распознавания лиц, работу которой возьмет на себя как раз ИИ. От владельцев карты или счета требуется лишь одно посещение офиса банка для занесения в базу его фотографии, после чего он сможет пользоваться банкоматом даже без карты и без ввода PIN-кода.

Интернет вещей (internet of things) — концепция вычислительной сети физических предметов («вещей»), оснащённых встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой

Они взаимодействуют друг с другом посредством коммуникационных сетей (инфракрасных, беспроводных, силовых и слаботочных сетей) и обеспечивают полностью автоматическое выполнение процессов (включают кофеварку, изменяют освещённость, напоминают о приёме лекарств, поддерживают температуру, обеспечивают полив сада, позволяют сберегать энергию и управлять её потреблением)

Пример:

Японский робот, приучающий к порядку в рабочей зоне. Сканирует предметы на столе, ненужные сталкивает, нужные/полезные группирует на столе.

«Умная» кормушка, чтобы удаленно кормить домашних питомцев через приложение в смартфоне.

«Умные» примерочные в Mango