Ученые НИУ ВШЭ впервые дали юридическое определение цифровой экосистеме

Цифровые экосистемы за последние годы превратились из технологической инновации в фундаментальный институт современной экономики. По последней оценке НИУ ВШЭ, их вклад в российскую экономику составляет 8,5% ВВП. Однако ни одна юрисдикция не имеет легального определения того, что такое цифровая экосистема. Ученые НИУ ВШЭ закрыли этот пробел, впервые предложив соответствующую правовую концепцию. Статья «Цифровая экосистема как новое экономическое явление и правовая концепция» опубликована в BRICS Law Journal.
Авторы исследования Ярослав Кузьминов, Алексей Кошель, Екатерина Кручинская и Саламбек Домбаев впервые сформулировали пять операциональных признаков цифровой экосистемы, пригодных для юридического закрепления. Это использование технологий и алгоритмов; наличие двух и более продуктовых групп (услуг); множественность юридических лиц, действующих как группа компаний или договорные партнерства; единая консолидированная база данных пользователей; формирование дополнительной потребительской ценности от нахождения внутри экосистемы.
Эти пять признаков определяют ключевые ценности, которые экосистема создает и присваивает: технологии, обеспечивающие бесшовное взаимодействие; данные, формирующие основу для анализа поведения пользователей; упрощение пользовательского поведения и потребительского выбора как результат работы первых двух.
На этом основании предлагается определение, которым можно оперировать в правовом поле: цифровая экосистема — это цифровая платформа или совокупность технологически и организационно связанных цифровых платформ, позволяющая пользователям получать дополнительную потребительскую ценность при приобретении товаров, работ или услуг внутри экосистемы с использованием консолидированной базы данных, технологических и организационных решений.
Организационные решения включают единую систему аутентификации и единую систему бонусов и предпочтений, технологические — алгоритмы, обеспечивающие простоту выбора и сокращение времени или издержек на покупку по сравнению с приобретением тех же товаров или услуг вне экосистемы.
По своей экономической природе экосистема выполняет инфраструктурную функцию: она предоставляет участникам доступ к общей базе данных, унифицированным интерфейсам и стандартизированным правилам взаимодействия, что радикально снижает транзакционные издержки и создает сетевые эффекты для всех участников. Это определение впервые проводит четкую границу между экосистемой и смежными феноменами: сложная цифровая платформа представляет собой технологическую агрегацию сервисов, управляемую, как правило, единым юридическим лицом, тогда как экосистема предполагает множество юридически или организационно обособленных субъектов — групп компаний или договорных партнерств, действующих на основе общей инфраструктуры. Это различие имеет прямое практическое значение для определения субъекта ответственности, применимого налогового режима и антимонопольного контроля.
В российской практике, где экосистемы часто строятся вокруг банков, это различие приобретает особый вес. Через один контур проходят товарные и финансовые потоки, а персональные данные смешиваются с банковской тайной, и регулятор должен понимать, с кем именно он имеет дело в каждом конкретном случае.

Авторы отмечают, что российский опыт становится значимым материалом для международной дискуссии: сращивание финансовой и нефинансовой деятельности через единую базу данных создает эффект, которого нет в западных моделях, и требует отдельного правового осмысления.
В исследовании также показано, что остается и ряд нерешенных проблем, главная из которых — права на данные. С учетом того, что это основная ценность цифровой экосистемы, вопрос должен решаться в конструктивном и поступательном диалоге между цифровыми экосистемами и регулятором. Сначала надлежит установить, какую ценность для пользователей несет то, что платформа является источником рекомендаций, и только потом открывать дискуссию о том, как работать с данными платформ.
На основе предложенных определений и концептуальных различений авторы выделяют пять направлений, в которых необходимо развитие правового регулирования: адаптация конкурентного права к специфике конкуренции внутри экосистем и между ними; пересмотр правил защиты прав потребителей с учетом сложных транзакционных моделей; разработка механизмов защиты информации и персональных данных при их консолидации и трансграничной передаче; формирование гибких налоговых режимов, учитывающих уникальную структуру доходов и расходов экосистем; адаптация правил интеллектуальной собственности и рекламного регулирования к динамичной среде алгоритмического распространения контента и персонализированной рекламы.
Предложенное определение и система признаков создают основу для перехода от качественных описаний экосистем к юридически значимым критериям, которые могут быть использованы в правоприменительной практике. Это не означает, что все регуляторные проблемы решены. Напротив, авторы подчеркивают, что предстоит большая работа по адаптации отраслевого законодательства, но теперь она может вестись на основе четкого понимания того, что именно подлежит регулированию.
Вам также может быть интересно:
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.


