По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 65.011.42:334.021 DOI:10.33920/nik-04-2501-10

Формирование интеллектуальной системы управления рисками: аналитический обзор исследований

Холопова Мария Алексеевна магистрант 2 курса, кафедра экономики и управления бизнес-процессами ФГАОУ ВО «Сибирский федеральный университет». Россия, 660041, г. Красноярск, Свободный пр., д. 82А. Е-mail: m.kholopova.job@gmail.com

Вопросы повышения технологичности процесса управления рисками организации на сегодняшний день остаются актуальными. Современные технологии искусственного интеллекта, машинного обучения и предиктивной аналитики позволяют достигать высоких результатов по эффективной организации и результативности функционирования системы риск-менеджмента, в первую очередь, за счет формирования комплексных интеллектуальных систем управления рисками. Однако в научной среде проблема формирования интеллектуальных систем риск-менеджмента на сегодняшний день раскрыта недостаточно. Цель исследования состояла в выявления перспективных авторских методик и рекомендаций, направленных на формирование интеллектуальных основ управления.

Литература:

1. Розенберг, И. Н. Интеллектуальное управление // Современные технологии управления. — 2017. — №4 (76). — Ст. 7608

2. Станкевич, Л. А. Интеллектуальные системы и технологии: учебник и практикум для вузов. — М.: Юрайт, 2023. — 495 с.

3. Урумбаева, О. Б., Шалаев, Т. А., Шикульская, О. М. Концепция интеллектуального управления энергосетью // Инженерно-строительный вестник Прикаспия. — 2020. — №3 (33). — С. 69–74

4. Курбанов, Ж. Ф., Тошбоев, З. Б. У, Хокимжонов, М. Ю. У. Автоматизация и интеллектуальное управление сортировочными процессами // Universum: технические науки. — 2023. — №4-3 (109). — С. 5–8

5. Воронов, А. А. Интеллектуальные информационные системы в управлении экономическими и правовыми институтами // Инновационная наука. — 2023. — №3-1. — С. 54–57

6. Яковлев, В. Л., Осипова, И. А. Переходные процессы при отработке угольного месторождения в свете интеллектуального управления // Известия УГГУ. — 2020. — №4 (60). — С. 166–172

7. Башилов, А. М., Королев, В. А. Системно-развивающееся и интеллектуально-прогрессирующее управление агротехноценозами // Вестник НГИЭИ. — 2021. — №10 (125). — С. 36–45

8. Кулиев, Э. В., Цырульникова, Э. С., Кулиева, Н. В., Марков, В. В. Интеллектуальная система управления знаниями в процессах обучения // Известия ЮФУ. Технические науки. — 2019. — №4 (206). — С. 81–89

9. Ульянов, С. В., Рябов, Н. В. Квантовый генетический алгоритм в задачах моделирования интеллектуального управления и суперкомпьютинг // Программные продукты и системы. — 2019. — №2. — С. 181–189

1. Rosenberg, I. N. (2017). Intellektual’noe upravlenie [Intellectual management]. Sovremennye tekhnologii upravleniia [Modern management technologies]. No. 4 (76), art. 7608. (In Russian)

2. Stankevich, L. A. (2023). Intelligent systems and technologies: textbook and workshop for universities. — Moscow: Yurait, 495 p. (In Russian)

3. Urumbayeva, O. B., Shalaev, T. A., Shikulskaya, O. M. (2020). Konceptsiia intellektualnogo upravlenia energosetiu [The concept of intelligent power grid management]. Inzhenerno-stroitelnii vestnik Prikaspiia [Engineering and Construction Bulletin of the Caspian Region]. No. 3 (33), pp. 69–74. (In Russian)

4. Kurbanov, Zh. F., Toshboev, Z. B. U., Khokimzhonov, M. Yu. U. (2023). Avtomatizatsia I intellektualnoe upravlenie sortirovochnimi protsessami [Automation and intelligent control of sorting processes]. Universum: technicheskie nauki [Universum: technical sciences]. No. 4-3 (109), pp. 5–8. (In Russian)

5. Voronov, A. A. (2023). Intellektualnie informatsionnie sistemi v upravlenii ekonomicheskimi i pravovimi institutami [Intelligent information systems in the management of economic and legal institutions]. Innovatsionnaia nauka [Innovative Science]. No.3-1, pp. 54–57. (In Russian)

6. Yakovlev, V. L., Osipova, I. A. (2020). Perehodnie protsessi pri otrabotke ugolnogo mestorozhdeniia v svete intellektualnogo upravlenia [Transients in the development of a coal deposit in the light of intelligent management]. Izvestiya UGGU [News of UGGU]. No. 4 (60), pp. 166–172. (In Russian)

7. Bashilov, A. M., Korolev, V. A. (2021). Sistemno-razvivayusheesia i intellektualno-progressiruyushee upravlenie agrotechnotsenozami [Systemically developing and intellectually progressive management of agrotechnological cenoses]. Vestnik NGIEI [Bulletin of NGIEI]. No. 10 (125), pp. 36–45. (In Russian)

8. Kuliev, E. V., Tsyrulnikova, E. S., Kulieva, N. V., Markov, V. V. (2019). Intellektualnaia sistema upravlenia znaniami v protsessah obuchenia [Intelligent knowledge management system in learning processes]. Izvesyiya UFU. Technicheskie nauki [Izvestiya SFU. Technical sciences]. No. 4 (206), pp. 81–89. (In Russian)

9. Ulyanov, S. V., Ryabov, N. V. (2019). Kvantovyi geneticheskii algoritm v zadachakh modelirovaniia intellektual’nogo upravleniia i superkomp’iuting [A quantum genetic algorithm in the tasks of modeling intelligent control and supercomputing]. Programmnye produkty i sistemy [Software Products and Systems]. No. 2, pp. 181–189. (In Russian)

Дата поступления рукописи в редакцию: 03.03.2025

Дата принятия рукописи в печать: 22.04.2025

В рамках исследования был проведен обзорный анализ 28 тематических научных работ, посвященных вопросу формирования интеллектуальных систем управления рисками, отечественных и зарубежных авторов: И.Н. Розенберга, Л.А. Станкевич, О.Б. Урумбаевой, Н.С. Якубовой, У. Аббасса, З. Бакрауй, А. Баина, Л. Хузана, Х. Юкана и др.Для проведения исследования были определены следующие гипотезы, подлежащие подтверждению или опровержению по результатам проведенного анализа:

— современные авторские концепции интеллектуального управления рисками основаны на системном подходе и интеллектуальное управление как систему, агрегирующую совокупность субъектов и объектов управления, а также процессов, возникающих между ними;

— современные авторские концепции интеллектуального управления рисками в достаточной степени детализации описывают процессуальные аспекты формирования и интеграции в деятельность организации интеллектуальных систем управления рисками (ИСУР) и раскрывают методический аппарат для идентификации, оценки и прогнозирования рисков;

— современные авторские концепции интеллектуального управления рисками однозначно определяют спектр и механизмы использования информации, полученной при использовании ИСУР, в целях управления рисками организации.

Наиболее комплексное представление интеллектуального управления как системы прослеживается в публикациях И.Н. Розенберга [1], выделяющего три составляющие интеллектуального управления: семиотическое, когнитивное и информационное управление. Такой подход однозначно определяет ценность и роль как человека, так и цифровых технологий в системе интеллектуального управления, а также определяет их неотделимость. Несмотря на опережающие темпы развития технологий, в частности, искусственного интеллекта, полноценная интерпретация модели организации, ее внешней среды и поведенческих моделей без вовлечения человека, способного к осуществлению аналитических функций с использованием методов не только математического анализа, но также логико-дедуктивных моделей, невозможно.

Для Цитирования:
Холопова Мария Алексеевна, Формирование интеллектуальной системы управления рисками: аналитический обзор исследований. Общенаучный журнал. 2025;1.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: