Пандемия COVID-19 оказала существенное влияние на экономику на всех уровнях, от глобальных рынков до микропредприятий. При этом пандемия и ее последствия оставили широкий цифровой след. Его изучение представляется чрезвычайно актуальным, так как подходы к анализу цифрового следа пандемии и использование его результатов для управления рисками могут быть успешно применены в случае возникновения аналогичных угроз. Актуальность проблемы признается и учеными-экономистами, которые отмечают существенное влияние пандемии на экономику и экономическую теорию в целом. Целью исследования является разработка подходов к оперативной количественной оценке влияния пандемии на университет на основе данных учетных финансовых систем, их апробация и генерация предложений по минимизации рисков финансово-хозяйственной деятельности. Научная гипотеза исследования состоит в том, что на основе анализа данных, передаваемых фонду социального страхования, о нетрудоспособности сотрудников может быть повышена эффективность управления рисками финансово-хозяйственной деятельности в условиях пандемии на уровне университета. Рост эффективности обеспечивается коррекцией планов по минимизации рисков с учетом неоднородности влияния пандемии на сотрудников в зависимости от возраста, гендера, принадлежности к категории персонала. Для интеграции и анализа данных авторами использовались подходы Data Science. На примере данных Уральского федерального университета показана информативность анализируемых данных и какие управленческие решения по минимизации рисков могут быть приняты на их основе. Предложен подход к количественному анализу воздействия пандемии на сотрудников юридического лица. Продемонстрирована эффективность применения дистанционного обучения для противодействия пандемии, уязвимость для пандемии отдельных категорий сотрудников, гендерная структура нетрудоспособности. Теоретическая значимость работы состоит в разработке подходов к использованию финансовой информации для совершенствования управления рисками. Полученная информация может быть применена на практике, в частности, для уточнения расчета резервов, совершенствование технических заданий при разработке информационных систем.
