Финансови инструменти и бизнес модели за внедряване на интелигентни транспортни системи
Автор: Христина Николова
Резюме
Статията представя бизнес и икономическите проблеми, свързани с въвеждането на интелигентните транспортни системи, и дискутира аспектите на тяхното развитие и на рамката за създаване на бизнес модели за внедряването им. Идентифицирани са потенциалните заинтересовани страни и са анализирани техните интереси по отношение на внедряването на ИТС проекти. Предложена е рамка за прилагането на бизнес модели в областта на ИТС, която съдържа пет основни елемента, а именно: продукти и услуги, управление на инфраструктурата, взаимоотношения с клиентите, финансови аспекти и доверие на заинтересованите страни. Систематизирани са е-бизнес модели, които са приложими и за нашата страна по отношение на различните области на внедряване на ИТС. Очертани са нуждите от по-нататъшни изследвания на най-подходящите бизнес модели, които следва да бъдат съсредоточени в събирането и обработването на първични данни от бизнеса и социалните групи, които могат да предоставят информация чрез анкети, интервюта и симулации.
Financial Instruments and Business Models for Intelligent Transport Systems Deployment
The article addresses the business and economic issues related to the deployment of intelligent transport systems. It discusses their development aspects and the framework for business-models suitable for their deployment. The potential stakeholders are identified and their interests in ITS projects implementation are analyzed. A framework for business-models application is concluded in the article. It consists of five main elements, as follows: products and services, infrastructure management, customers’ relations, financial aspects and stakeholders trust. Based on this framework, an appropriate e-business models for different priority areas of ITS deployment are systematized. The necessity of further study on the feasible business models are outlined and expedient approaches for economic research such as data gathering and processing through questionnaires, interviews and simulation modelling are concluded.