CC BY
32О возможностях когнитивного моделирования в задачах стратегического управления
Борисова Виктория Владимировна
к.э.н, доцент, заведующий кафедрой Государственного университета управления, vv_borisova@guu.ru
В статье рассматриваются вопросы применение аппарата когнитивного моделирования к решению задачи выбора конкурентной стратегии организации. Необходимость поиска новых методов и моделей для стратегического менеджмента обуславливается статичностью большинства имеющихся методик стратегического анализа, основанных на экспертных знаниях, и не переводящих их в плоскость количественных расчетов. Однако при подборе технологии моделирования для стратегического управления особую важность приобретает учет динамики развития оцениваемых ситуаций. При этом экспертный характер собираемой информации выступает внешним ограничением, но играющим определяющую роль при формировании информационной модели для анализа. Когнитивное моделирование как междисциплинарный подход к исследованию различных аспектов функционирования сложных социально-экономических систем, включающий в себя средства обработки экспертных знаний (когнитивную карту) и математический аппарат для решения проблемы динамического развития моделируемой ситуации (импульсную модель и ее расширения), является одним из перспективных инструментов стратегического управления. Исследованию возможности использования данного аппарата в стратегическом направлении, возможности его применения к выбору конкурентных стратегий в рамках стратегического ландшафта, описанию последовательности решения задачи выбора на основе когнитивного моделирования, практической реализации когнитивных технологий моделирования для задачи выбора стратегии металлургической компании по одному из компонентов его продуктового портфеля, а также обсуждению явственных достоинств и недостатков, посвящена данная статья.
Ключевые слова: NBIС-технологии, когнитивная модель, когнитивное моделирование, стратегический ландшафт, стратегическое управ-
1. Введение
Являясь трудно формализуемой областью, стратегическое управление, в определенной степени, испытывает недостаток в инструментах, позволяющих использовать системно-ориентированные прикладные методы и модели в анализе и разработке стратегических решений для социально-экономических объектов. Возрастающая сложность внешней среды, для работы с которой и предназначены методы стратегического управления, характеризующаяся повышенным уровнем риска и неопределённости, усугубляет данную ситуацию, а нестабильность и нелинейность ее поведения ставят вопросы о расширении ее методологической базы.
Как составная часть теории управления и менеджмента, относящихся к естественнонаучным дисциплинам, стратегическое управление подвержено влиянию процессам, происходящим в развитии науки и технологий на современном этапе. Переход к новому научно-технологическому укладу, базирующемуся на принципах ИБЮ-технологий, постулирующих конвергенцию четырех фундаментальных направлений (нанотехно-логии, биотехнологии, информационные технологии и когнитивные технологии) и определяющему над дисциплинарный характер такого симбиоза, трансформирует принципы управления социально-экономическими системами, вводя междисциплинарные технологии в базовые алгоритмы разработки управленческих решений на разных уровнях (от операционного до стратегического).
В наибольшей степени стратегическое управление подвержено влиянию информационной и когнитивной составляющих ИБЮ-технологий в рамках стремления современного менеджмента к приобретению статуса «цифрового». И если необходимость внедрения цифровых инструментов в практическую деятельность современных предприятий и организаций как фактора их конкурентоспособности и устойчивости функционирования во внешней среде признается, то осознание возможностей и преимуществ когнитивных технологий в управленческой деятельности, когнитивного моделирования как интеллектуального инструмента разработки и поддержки принятия стратегических решений, не является столь явственным.
Слабоструктурированность и слабоформализуемость, присутствующие в характере управленческих задач, решаемых стратегическим менеджментом, порождают ряд сложностей, свойственных методическому полю таких решений, и являющихся предпосылками к использованию когнитивных технологий в их разрешении. Обобщение научной литературы формирует следующие проблемные аспекты, возникающие в данных условиях:
- разнообразие существующих проблем, которые не просто параллельно существуют, но имеют характер много-слойности с пересечением;
- сложная структура связей в проблемных ситуациях, зачастую приводящая к неочевидности самих связей, и, как следствие, к возникновению трудностей их идентификации;
- ограниченность набора количественных данных при возрастающем объеме качественной информации;
X X
о
го А с.
X
го т
о
м о
м «
м см о см
о ш т
X
3
<
т О X X
- нелинейный характер выявленных связей, их постоянная изменчивость во временном периоде и зависимость от поведения внешней и внутренней среды;
- отсутствие готовых решений и необходимость поиска нестандартных подходов к разрешению проблемных ситуаций;
Необходимость максимального учета таких аспектов ограничивает подбор методологического аппарата для количественного моделирования задач стратегического управления. Качественное же моделирование обладает достаточным объемом методов и технологий для работы с экспертной информацией и позволяет принять во внимание человеческий фактор в виде профессионального опыта, способности к генерации новых знаний, восприятия складывающихся проблемных ситуаций с возможностями их объективной интерпретации и построения логических выводов при проведении аналитических исследований.
Синтез вышеобозначенных сторон моделирования наблюдается в когнитивном подходе. За количественное направление в научно-практическом инструментарии когнитивного моделирования отвечает теория графов, динамическое и имитационное моделирование [2]. За качественную сторону отвечают гуманитарные методы, учитывающие «когнитивные аспекты - восприятия, мышления, познания, объяснения и понимания» [3]. Междисциплинарное взаимодействие двух плоскостей предоставляет возможность работать с большим массивом данных, связей и взаимосвязей, присущих проблемным ситуациям стратегического характера; учитывать высокий динамизм изменений исследуемых процессов, протекающих в рамках стратегического управления, неполноту информации о их динамике, что позволяет аппарату когнитивного моделирования решать вопросы устойчивости, структурности, сценарного моделирования, научного предвидения и выбора решений в системе стратегического менеджмента.
Обсуждение областей применения когнитивного моделирования представлено в [2,3,5]. Большая часть имеющихся на сегодняшний день исследований посвящена системным и математическим характеристикам этого аппарата. Лишь ограниченный объем публикаций рассматривает практико-ориенти-рованное применением данного инструментария в стратегическом управлении.
Проведенный анализ выборки по запросу «когнитивные технологии» из 100 научных работ, размещенных в научной электронной среде eLibrary.ru с российским индексом научного цитирования (РИНЦ) за 2020-2022 гг., показал значительное разнообразие тематических направлений публикаций: техника и технологии, медицина, экологическая безопасность, общие вопросы управления и менеджмент, информационные технологии, инновации, финансы и бюджет, литература и лингвистика, социология, сценарные прогнозы, стратегическое управление, образование, безопасность и риски, музыка, экономика, управление персоналом (мотивация), математическое и имитационное моделирование, региональное управление.
Наибольшая доля научных статей приходится на вопросы применения когнитивных технологий в языкознании и литературе (21%). На втором месте - вопросы образования (12%) и на третьем месте - математическое и имитационное моделирование (8%). Общий объем публикаций, связанных с инновациями, прогнозами, региональным и стратегическим управлением составил 9%, однако большая часть таких работ касается не вопросов применения инструментария, а использования концепции когнитивности в экономических приложениях.
Среди работ, не вошедших в анализируемую выборку, следует отметить ряд научно-практических исследований, отражающих прикладной аспект использования когнитивных методов и моделей для решения управленческих задач, в том
числе в области формирования стратегий и сценариев развития объектов управления.
Научный и методологический аспект когнитивных технологий как технологий управления знаниями, использование их в динамическом анализе бизнес-стратегий предприятий в условиях неопределенности и нестабильности, обсуждается в работе [15].
Практические вопросы применения когнитивного подхода в стратегическом управлении, в части моделирования сценариев развития банковской сферы когнитивными инструментами представлены в [6]. Похожие исследования выполнены в работе [4], описывающие опыт использования инструментария когнитивного моделирования в сценарном анализе вариантов обеспечения конкурентоустойчивости Тюменской области, а также в работе [1] применительно к задаче оценки цифровой трансформации банковской деятельности и формирования возможных сценариев развития событий с учетом внешних рисков. Технология системного анализа на базе инструментов когнитивного моделирования, позволяющая проводить анализ различных тенденций развития социально-экономической системы для выбора вариантов стратегических решений, предложена в работе [5].
Отметим, что в целом небольшой объем имеющихся публикаций по тематике применения когнитивных технологий в стратегическом управлении свидетельствует о недостаточной распространенности данного инструментария, что дает поле для обсуждения вопросов его реализации в практике указанного направления.
2. Материалы и методы
Процесс когнитивного моделирования в расширенном виде содержит ряд этапов, включенных в циклическую последовательность: сбор первичной информации об исследуемом объекте; системное исследование ситуации или объекта; структурирование знаний о ситуации или объекте исследования; построение когнитивной модели; структурный анализ полученной когнитивной модели; проведение моделирования, основанного на целевом подходе; получение результатов на уровне модели; интерпретация результатов моделирования и получение новых знаний о динамике развития ситуации [12].
Для стратегического управления особый интерес представляет решение двух смежных задач: когнитивная структуризация знаний об исследуемом объекте и его внешней среде, т.е. формирование его информационного поля, и сценарное исследование тенденций развития ситуации вокруг исследуемого объекта (моделирование целевой динамики). Обе задачи имеют свою смысловую и практическую ценность, и могут решаться самостоятельно когнитивными технологиями.
В том случае, когда информационное поле формируется в рамках стратегического ландшафта как совокупности характеристик выбранного рынка, на котором функционирует организация, либо самой организации, как совокупности характеристик её стратегической позиции или положения в рыночном пространстве [11 ], вторая задача может быть сформирована в терминах выбора конкурентной стратегии для объекта.
Основу процесса исследования составляет когнитивная карта (модель) в виде ориентированного графа, вершины которого соответствуют факторам, влияющим на исследуемый объект или операции, а дуги, соединяющие факторы, показывают взаимосвязи между данными факторами, которые могут иметь различную силу и направление. Когнитивная модель строится на основе результатов когнитивной структуризации информационного поля поставленной задачи, выполняемой поэтапно.
Предлагается детализация процесса по 5 шагам.
На первом шаге проводится выделение базисных факторов, характеризующих стратегический ландшафт, и разделение их на целевые и управляющие. К целевым факторам относят факторы в наибольшей степени, характеризующие достижение поставленных стратегических целей. К управляющим факторам следует отнести факторы, чье изменение в зависимости от выбранной стратегии будет влиять на изменение целевых факторов. Количество выделенных факторов определяется размерностью решаемой задачи и может колебаться от 10 до 50 ед. Факторы могут быть абсолютными и относительными.
В работе [10] предлагаются два способа извлечения знаний для их структурирования и формализации в виде когнитивной карты: прямой и косвенный.
В рамках прямого подхода рассматривается получение информации от прямого взаимодействия со специалистами предметных областей путем проведения экспертных процедур в виде интервьюирования, мозгового штурма и прочих. Исследование вторичных источников (аналитических документов, расшифровок интервью, публикаций в СМИ, сети Интернет и прочих) является основой косвенного способа выделения базисных факторов. И в том, и в другом случае требуется проверка на валидность полученной информации как в части согласованности содержательного понимания выбранных факторов и их влияния на решаемую задачу стратегического управления, так и в части «уменьшение отрицательного искажающего эффекта при переводе первичных представлений в формализованную модель ситуации на языке формальной модели» [13].
Вторым шагом построения информационного поля является определение начальных тенденций изменения значений выявленных базисных факторов. Несмотря на экспертный характер данной процедуры формирование тенденций должно происходить на основании подробного анализа поведения каждого фактора на основе внутренних документов организации, годовых отчетов и поведения рынка. Ретроспективный период исследования должен составлять не менее 3-х лет.
Третьим шагом в построении информационного поля для когнитивного моделирования является идентификация направления изменения выделенных факторов, как управляющих, так и целевых. Оценка изменений выполняется экс-пертно, в соответствии с полученной на втором шаге информацией по базисным факторам по следующей шкале: (+) - фактор возрастает; (=) - фактор не меняется или имеет незначительные колебания; (-) - фактор убывает.
На четвёртом шаге выполнятся исследование взаимодействия выделенных факторов путем построения когнитивной модели в матричной и графовой форме.
Когнитивная карта взаимовлияния факторов матричной формы представления содержит экспертную информацию о прямых (+1) и обратных связях (-1) факторов, имеет размерность пхп, где п - количество выделенных базисных факторов. Заполнение матрицы осуществляется путем попарного сравнения факторов на основании экспертной информации о их взаимном влиянии. Установление взаимосвязей предполагает также, что влияние одного фактора на другой может проявляться в цепочках через другие факторы. Допускается факт наличия нескольких таких цепочек для пары факторов.
Графическое представление взаимосвязей строится на основе матричной формы. Разметка дуг графа соответствует направлению связи. Оценка значимости влияния выделенных факторов может быть выполнена на основе построчного суммирования выставленных баллов. Полученные итоговые суммы являются основой для выполнения ранжирования фак-
торов по убыванию суммы баллов, взятых по модулю - от более значимых к менее значимым, поскольку сама оценка значимости не имеет зависимости от своего направления.
На последнем этапе формирования информационного поля для когнитивной модели проводится установление весов важности (приоритетности) выбранных базисных факторов. Данная процедура может быть выполнена разными способами. Опуская вопросы сравнения способов проставления весов, отметим, что чаще всего для установления коэффициентов значимости применяется метод попарного сравнения, разработанный Т. Саати и его вариация, основанная на использовании свойства совместности матрицы в случае большого объема факторов [8].
Для решения второй задачи - сценарного исследования тенденций развития ситуации вокруг исследуемого объекта в постановке выбора конкурентной стратегии, последовательность действий может быть сформирована следующим образом.
На первом шаге с учетом информационного поля, характеризующего стратегический ландшафт, выполнятся подбор наиболее приемлемых стратегий для достижения поставленных целей.
На втором шаге проводится оценка изменений тенденций для выделенных факторов при следовании каждой из выделенных стратегий. Оценка выполняется в шкале: (+) - при реализации стратегии фактор имеет тенденцию к росту; (0) - реализация стратегии не изменит имеющуюся тенденцию по фактору или вызовет его незначительные колебания; (-) - при реализации стратегии фактор демонстрирует тенденцию к убыванию.
Отправной точкой оценивания является задание начальной тенденции, формирующей направление изменения значения каждого фактора. Отдельно отметим, что изменение стратегии затрагивает не все факторы, а лишь их часть. При этом изменение затронутых стратегией факторов также может повлиять на факторы, не зависящие от выбранной стратегии напрямую.
Далее, проводится балльное оценивание заданных изменений (третий шаг), в том числе и начальной тенденции, являющихся отправной точкой дальнейшего моделирования, в следующей шкале:
0,1; 0,2 (-0,1; -0,2) - очень слабо усиливает (ослабляет);
0,3; 0,4 (-0,3; -0,4) - слабо усиливает (ослабляет);
0,5; 0,6 (-0,5; -0,6) - умеренно усиливает (ослабляет);
0,7; 0,8 (-0,7; -0,8) - сильно усиливает (ослабляет);
0,9; 1 (-0,9; -1) - очень сильно усиливает (ослабляет);
В данной шкале также формируется матрица взаимного влияния факторов друг на друга.
На четвертом шаге для моделирования выбора стратегий на основе прогноза их развития, выполненного с учетом целевой динамики, применятся модель импульсного процесса, общее представление которой приведено в [14].
Каждая сформированная и представленная к выбору стратегия является последовательностью реализации импульсных процессов и описывается как «сценарий развития», отображающий заданные тенденции развития ситуаций в системе. При этом ситуация в импульсном моделировании представляется набором изменяющихся значений факторов и управляющих воздействий. Каждый сформированный сценарий реализует последовательный ответ на вопрос «Что будет, если...».
В матричном представлении математическая формализация импульсной модели имеет следующий вид [12]:
хЦ + 1 ) = (/+Л)*х(0 + В*и(0, (1)
X X
о
го А с.
X
го т
о
м о м
Сл>
fO
es
0 es
01
o
Ш
m
X
3
<
m O X X
где х(Ъ) - вектор тенденций изменения факторов х^ (!) в момент t (величина импульса в текущий период, определяющий такт моделирования);
А = Ца^Ц - матрица смежности когнитивной карты размером пх п пх п, где а.ц является оценкой влияния фактора на X], ( = 1 + п,] = 1 + п;
I - единичная матрица размера пх п, содержащая на главной диагонали единицы и представляющая множество вершин когнитивной карты;
х= (х0...,хп) - вектор факторов, тождественный вершинам когнитивной карты;
и = (и1,.,ип) - вектор управляющих внешних воздействий, через которые происходит влияние внешней среды на фактор х^;
В = ||Ьу|| - матрица размером п х т, в которой Ьу е {0,1}, 1 = 1 +п,} = 1 + т, единичные элементы матрицы соответствуют позиции приложения управляющих воздействий к факторам.
Для начальной тенденции полагается Ь = 0 и задаются начальные условия моделирования х(0) и и(0). Для стратегии саморазвития начальные тенденции сохраняются.
В каждом последующем шаге расчетов по формуле (1) происходит замена вектора на вектор х(Ъ + 1), полученный на предыдущем шаге.
Алгоритм расчетов по модели допускает корректировку вектора управляющих воздействий иЦ) в промежуточные моменты выбранного периода моделирования ье [0, ьд], где ^ -целевой горизонт. Корректировка производится в случае сильного отклонения (по мнению экспертов) полученного вектора х(Ъ + 1) от управляющих воздействий и(Ь).
Выбор оптимальной стратегии происходит на основе аддитивной свертки значений целевых факторов, взвешенных со своими весовыми коэффициентами.
3. Обсуждение результатов
В настоящей работе представлена реализация когнитивных технологий моделирования для задачи выбора стратегии металлургической компании по одному из компонентов его продуктового портфеля, проведенная в рамках. совместных исследований, выполненных автором и Никитиной А.Л. Выбранные стратегии (таблица 1) сформированы с учетом факторов, характеризующих стратегический ландшафт организации.
Таблица 1
их анализ обладает повышенной сложностью, и должно выполняться с привлечением компьютерных технологий.
Таблица 2
Вектор изменений целевых и управляющих факторов в различных
Обозначение Название стратегии
Si Стратегия лидерства по издержкам
S2 Стратегия оптимальных издержек
S3 Сфокусированная стратегия на базе низких издержек
S4 Стратегия интегрированного роста
S5 Стратегия обратной интеграции
S6 Стратегия диверсифицированного роста
№ п/п Факторы с о кати ил ио не ГС i «1 ьн S1 S2 S3 S4 S5 S6
i 2 е д лад ч а X
Целевые факторы
i Доля никелевого рынка Хя + + + - + + +
2 Объем продаж (в тоннах) - + + - + + +
3 Число клиентов на региональном рынке + + + - + + +
4 Число клиентов на международном рынке + + - + + +
5 EBITDA X1S - + + - + + +
6 ROCE (рентабельность задействованного капитала) х19 + + +
7 Акционерная стоимость компании Х22 + + +
8 Отдача на вложенный капитал Х17 + + + - - -
9 Высвобождение оборотного + +
капитала
10 Ценовая волатильность - - -
11 Экологические риски х7 + + - + + +
Управляющие факторы
1 Ассортимент выпускаемой никелевой продукции х3 + - - +
2 Эффективность СМК = - + +
3 Обеспеченность ресурсно-сырьевой базой х12 + - + + +
4 Объем запасов = - - +
5 Качество корпоративного управления х2 +
6 Объем инвестиций в цифро-визацию х14. + -
7 Объем инвестиций в основной капитал Х15 + - + - + + +
8 Квалификация персонала Xq + +
9 Развитие транспортной сети = - + +
10 Коммерческие риски х16 + - +
11 Эффективность производственных процессов Х13 + + +
Оценки влияния целевых и управляющих факторов для перечня стратегий, в том числе и их начальные тенденции представлены в таблице 2. Отдельно отметим, что изменение каждой стратегии затрагивает не весь список факторов, а лишь его часть, при чем данное изменение может оказывать влияние и на факторы, не зависящие напрямую от выбранной стратегии, согласно цепочке влияния, идентифицированной в рамках построенной когнитивной карты (рисунок 1). Направление влияния определяется на основании анализа знаков ребер фиксированной цепочки влияния. Выделение таких цепочек и
Источник: составлено автором совместно с Никитиной А.Л,
Расчет коэффициентов значимости выделенных факторов выполнен методом парных сравнений на основе учета свойства совместности матрицы.
На основании заданных начальных тенденций согласно импульсной модели проведено моделирование процесса развития каждой из выбранных стратегий в интервале прогнозирования ье [0,5] с шагом равным 1 году. Реализация модели выполнялась в рамках прямой задачи когнитивного моделирования, направленной на поиск целевых тенденций в конечной точке заданного интервала моделирования при неизменяемых тенденциях управляющих факторов, т.е. без выполнения их коррекций на промежуточных временных этапах расчета.
Итоговое представление тенденции х^(5) для целевых факторов в конечной точке прогнозирования по выбранным стратегиям отображено в таблице 3.
Выбор наиболее предпочтительной стратегии (стратегия диверсифицированного роста) проведен согласно введенной критериальной функции, построенной на целевых факторах и их взвешивающих коэффициентах.
Таблица 3
Конечные тенденции изменения целевых факторов
Фактор S1 S2 S4 S5 Sб Вес фактора
Х1 8,179 14,942 9,886 10,375 19,831 0,118
Х4 -88,243 -86,465 -85,954 -87,204 -86,404 0,039
Х5 -88,643 -86,865 -86,354 -87,604 -86,804 0,039
Хб -529,531 -559,013 -527,628 -538,660 -588,690 0,024
Х7 -244,374 -263,155 -246,659 -250,378 -284,093 0,039
Х8 87,644 97,867 87,678 91,304 105,136 0,118
Х17 141,753 147,994 140,159 143,676 151,498 0,039
Х18 152,016 158,493 150,209 153,977 162,153 0,118
Х19 99,511 101,254 97,654 99,730 102,478 0,039
Х20 57,013 60,226 57,106 58,216 62,631 0,024
Х22 145,151 161,668 148,297 151,246 172,162 0,039
D(s) 16,546 19,046 16,663 17,446 20,039
Источник: составлено автором совместно с Никитиной Е.Л.
Рис. 1. Граф влияния факторов (прямые связи отображены сплошной линией со стрелкой, обратные - пунктирной линией со стрелкой) Источник: составлено автором совместно с Никитиной А.Л.
4. Выводы.
Стратегическое управление тесно связано с системами поддержки принятия решений в организации и обладает обширным инструментарием для формирования и обоснования принимаемых стратегических решений. Преимущественно это методы, основанные на обработке экспертной информации (методы анализа внешней и внутренней среды и портфельные методы). Однако за рамками этих методов остаются процедуры выбора стратегий, делегируя реализацию данного механизма принимающим решения. Грамотный выбор и правильная реализация стратегий позволяют формировать, поддерживать и усиливать конкурентоспособность организации в долгосрочной перспективе. Однако формирование конкурентных стратегий проходит в поле стратегического ландшафта, являющегося средой развития организации, а среда, особенно внешняя, всегда динамична. Возможность и скорость адаптации к окружению являются одними из главных условий успешности организации и поддержания конкурентоспособности на рынке. В этих обстоятельствах выбор стратегии развития должен основываться не только на способности сохранять соот-
ветствие своих ресурсов и компетенций существующему окружению, но и на оценке тенденций, складывающихся во внешней среде. В данном контексте использование когнитивных технологий открывает значительные перспективы для процедуры выбора в части учета целевой динамики.
Несомненно и то, что в процессе когнитивного моделирования происходит переход от субъективных представлений и предпочтений, на основе которых выстраивается когнитивная карта и задаются начальные тенденции изменения базисных факторов, к более объективному представлению развития организации в рамках тех или иных стратегий, предъявленных к выбору. Положительным моментом такого перехода является возможность оценивания выбранных факторов и их взаимосвязей с помощью объемного расчета, что делает результат наиболее приближенным к реальному положению дел.
Однако, применение метода когнитивного моделирования в стратегическом управлении не свободно и от ряда недостатков. Основной точкой уязвимости является объем используемых переменных модели. Оценка стратегического ландшафта многогранна, набор базисных факторов может быть значи-
X X
о
го А с.
X
го т
о
м о
м «
СО CS
о
CS
о ш m
X
3
<
m О X X
тельным, при этом содержащим как количественные, так и качественные переменные. Составление модели всегда связано с упрощением реальной ситуации и охватить все факторы и связи между ними практически невозможно. При небольшом наборе факторов есть риск потери части взаимосвязей, что приведет к искажению результата. Чрезмерное увлечение детализацией модели приводит к усложнению самой модели и расчетов по ней; увеличению вероятности ошибки в полученных результатах из-за большего объема субъективного оценивания как ряда факторов, так и их взаимосвязей. Но как интеллектуальный инструмент разработки и поддержки принятия стратегических решений, когнитивное моделирование имеет выход на информационные технологии и прикладные компьютерные системы, связанные с интеллектуализацией обработки данных и знаний. При соответствующей методической проработке и развитии информационного сопровождения, стратегическое управление получит в свое распоряжение весьма мощный аппарат моделирования и выбора решений.
Литература
1. Бабикова А.В., Бабиков Н.М. Оценка цифровой трансформации в банковском секторе на основе когнитивного моделирования // Вопросы инновационной экономики. 2021. Том 11. № 1. С.299-314.
2. Горелова Г.В. О когнитивном моделировании сложных систем, инструментарий исследований // Известия ЮФУ. Технические науки. 2012, №6(131). С.236-240.
3. Горелова Г.В. О развитии когнитивного моделирования в исследованиях сложных систем // Управление в экономических и социальных системах». 2019. № 1(1). С.11-26.
4. Захарова Е.Н., Иванова М.В. Когнитивное моделирование процесса обеспечения региональной конкурентоустойчи-вости // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2022. Том 12. № 7А. С.55-64.
5. Маренко В.А. Технологии решения задач системного анализа с применением когнитивного подхода // Труды института системного анализа Российской академии наук. 2022. Т.72. №2. С.52-63.
6. Омельченко А.Н., Хрусталев О.Е. Когнитивное моделирование развития банковской системы Российской Федерации в условиях глобализации // Финансы и кредит. 2011. 40(473). С.48-58.
7. Подгорская С.В., Подвесовский А.Г., Исаев Р.А., Антонова Н.И. Построение нечетких когнитивных моделей социально-экономических систем на примере модели управления комплексным развитием сельских территорий // Бизнес-информатика. 2019. Т.13. №3. С.7-19.
8. Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. Изд.стерео-тип. URSS. 2021. 360с.
9. Третьякова Л.А,. Лаврикова Н.И. Формирование концепции когнитивных технологий управления инновациями в социально-экономических системах // Управленческий учет. 2022. №4. С.81-86.
10. Ходжкинсон Г., Мауле А., Баун Н. Каузальное когнитивное картирование в области организационной стратегии: сравнение альтернативных элиминационные процедуры // Организационные методы исследования. 2004. 7(1). С.3-26.
11. Шталь Т.В. Понятие стратегического ландшафта и его значение в формировании маркетинговой стратегии / Т. В. Шталь. — Текст : электронный // Руснаука: [сайт]. URL: http://www.rusnauka.com/15_DNI_2008/Economics/33647.doc.ht m (дата обращения: 06.03.2023).
12. Юдицкий С.А., Владиславлев П.Н. Предпроектное моделирование функционирования организационных. ООО Издательство «Научтехлитиздат». 1999. 120 с.
13. Avdeevaa Z., Kovrigaa S. The technology of the strategic goal-setting and monitoring of a system development on the basis of cognitive mapping. In book Procedia computer science. 5th International Conference on Information Technology and Quantitative Management, ITQM 2017. Vol. 122. pp. 977-984.
14. Casti, J. Connectivity, Complexity, and Catastrophe in Large-scale Systems. A Wiley — Interscience Publication International Institute for Applied Systems Analysis. J. WILEY and SONS. Chichester. New York. Brisbane.Toronto, 1979. P.203.
15. Karayev R.A., Mikailova R.N., Safarly I.I., Sadikhova N.Y., Imamverdiyeva X.F. (2018) Cognitive tools for dynamic analysis of enterprise business strategies. Business Informatics, no. 1 (43), pp. 7-16.
On the Possibilities (of Cognitive Modeling in Problems of Strategic
Management Borisova V.V.
State University of Management
JEL classification: B00, D20, E22, E44, L23, L51, L52, M11, M20, M30, Z33
The article deals with the application of cognitive modeling tools to solve the problem of choosing a competitive strategy for the organization. The need to find new methods and models for strategic management is due to the static nature of most of the existing methods of strategic analysis, based on expert knowledge, and not translating them into quantitative calculations. However, when choosing a modeling technology for strategic management, it is of particular importance to consider the dynamics of the development of the situations being assessed. At the same time, the expert nature of the collected information acts as an external limitation, but plays a decisive role in the formation of an information model for analysis. Cognitive modeling as an interdisciplinary approach to the study of various aspects of the functioning of complex socio-economic systems, which includes tools for processing expert knowledge (cognitive map) and mathematical apparatus for solving the problem of dynamic development of the simulated situation (impulse model and its extensions), is one of the promising tools of strategic management. The study of the possibility of using this apparatus in a strategic direction, the possibility of its application to the choice of competitive strategies within the strategic landscape, the description of the sequence of solving the choice problem based on cognitive modeling, the practical implementation of cognitive modeling technologies for the task of choosing a strategy for a metallurgical company for one of the components of its product portfolio, as well as a discussion of clear advantages and disadvantages, this article is devoted. Keywords: NBIC technologies, cognitive model, cognitive modeling, strategic
landscape, strategic management. References
1. Babikova A.V., Babikov N.M. Assessment of Digital Transformation in the Banking Sector Based on Cognitive Modeling // Issues of Innovative Economics.
2021. Volume 11. No. 1. pp. 299-314.
2. Gorelova G.V. On cognitive modeling of complex systems, research tools // Izvestiya SFedU. Technical science. 2012, No. 6(131). pp.236-240.
3. Gorelova G.V. On the development of cognitive modeling in the study of complex systems // Management in economic and social systems. 2019. No. 1 (1). pp. 11 -26.
4. Zakharova E.N., Ivanova M.V. Cognitive modeling of the process of ensuring regional competitiveness // Economics: yesterday, today, tomorrow. 2022. Volume 12. No. 7A. pp.55-64.
5. Marenko V.A. Technologies for solving problems of system analysis using the cognitive approach // Proceedings of the Institute of System Analysis of the Russian Academy of Sciences. 2022. V.72. No. 2. pp.52-63.
6. Omelchenko A.N., Khrustalev O.E. Cognitive modeling of the development of the banking system of the Russian Federation in the context of globalization // Finance and credit. 2011. 40(473). pp.48-58.
7. Podgorskaya S.V., Podvesovsky A.G., Isaev R.A., Antonova N.I. Construction of Fuzzy Cognitive Models of Socio-Economic Systems on the Example of a Management Model for the Integrated Development of Rural Territories // Business Informatics. 2019. V.13. No. 3. pp.7-19.
8. Saati T.L. Decision making under dependencies and feedbacks: Analytical networks. Per. from English. Publisher stereotype. URSS. 2021. 360 p.
9. Tretyakova L.A. Lavrikova N.I. Formation of the concept of cognitive technologies for managing innovations in socio-economic systems // Management Accounting.
2022. №4. pp.81-86.
10. Hodgkinson G., Maule A., Bown N. Causal cognitive mapping in the field of organizational strategy: comparison of alternative elimination procedures // Organizational research methods. 2004.7(1). pp.3-26.
11. Stahl T.V. The concept of a strategic landscape and its significance in the formation of a marketing strategy / T. V. Shtal. - Text: electronic // Rusnauka: [website]. URL: http://www.rusnauka.com/15_DNI_2008/Economics/33647.doc.htm (date of access: 03/06/2023).
12. Yuditsky S.A., Vladislavlev P.N. Pre-project modeling of organizational functioning. LLC Publishing house "Nauchtehlitizdat". 1999. 120 p.
13. Avdeevaa Z., Kovrigaa S. The technology of the strategic goal-setting and monitoring of a system development on the basis of cognitive mapping. In book Procedia computer science. 5th International Conference on Information Technology and Quantitative Management, ITQM 2017. Vol. 122. pp. 977-984.
14. Casti, J. Connectivity, Complexity, and Catastrophe in Large-scale Systems. A Wiley — Interscience Publication International Institute for Applied Systems Analysis. J. WILEY and SONS. Chichester. New York. Brisbane.Toronto, 1979. P.203.
15. Karayev R.A., Mikailova R.N., Safarly I.I., Sadikhova N.Y., Imamverdiyeva X.F. (2018) Cognitive tools for dynamic analysis of enterprise business strategies. Business Informatics, no. 1 (43), pp. 7-16.
