РОЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ В УПРАВЛЕНИИ РИСКАМИ: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ КРИЗИСНЫХ СИТУАЦИЙ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 004

Федотов И.С.

студент 4 курса Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)

РОЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ В УПРАВЛЕНИИ РИСКАМИ: ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЕ КРИЗИСНЫХ СИТУАЦИЙ

Аннотация: в статье обсуждается роль интеллектуальных систем в управлении рисками, с акцентом на их способность прогнозировать и предотвращать кризисные ситуации. Описаны примеры использования таких систем в финансовом секторе, промышленности и кибербезопасности, а также преимущества автоматизации принятия решений в кризисных ситуациях.

Ключевые слова: интеллектуальные системы, управление рисками, прогнозирование, предотвращение кризисов, автоматизация.

Управление рисками играет ключевую роль в обеспечении стабильности и устойчивости организаций, особенно в условиях быстро меняющегося внешнего окружения. Современные интеллектуальные системы, основанные на методах машинного обучения и искусственного интеллекта, позволяют автоматизировать процессы прогнозирования и предотвращения кризисных ситуаций. Эти системы анализируют большие объемы данных, выявляют потенциальные риски и предлагают оптимальные стратегии для их минимизации. В данной статье рассматривается роль интеллектуальных систем в управлении рисками и их значение для предотвращения кризисов.

Интеллектуальные системы способны анализировать большие объемы структурированных и неструктурированных данных, что значительно улучшает качество прогнозирования рисков. В финансовом секторе, например, системы на

основе машинного обучения могут прогнозировать колебания рынка, определять возможные риски и давать рекомендации по их снижению. Алгоритмы, обученные на исторических данных, могут выявлять закономерности, которые не всегда очевидны для аналитиков, и предоставлять точные прогнозы на основе текущих данных [1].

Прогнозирование кредитных рисков — один из ключевых примеров использования интеллектуальных систем. С помощью анализа большого количества факторов, таких как финансовая история заемщиков, макроэкономические условия и поведение на рынке, системы способны оценивать кредитоспособность клиентов и предотвращать потенциальные дефолты. Это значительно снижает риски для финансовых учреждений и улучшает качество обслуживания клиентов [2].

В промышленности интеллектуальные системы используются для прогнозирования отказов оборудования и аварийных ситуаций. Анализ данных с датчиков, мониторинг состояния машин и использование моделей машинного обучения позволяют предсказывать вероятные поломки и заранее планировать профилактическое обслуживание. Это помогает избегать простоев и уменьшать затраты на ремонт [3].

Автоматизация процессов принятия решений в кризисных ситуациях позволяет сократить время реакции на возникающие угрозы. Например, в случае природных катастроф интеллектуальные системы могут оперативно анализировать информацию о погодных условиях, состоянии инфраструктуры и предложить меры для минимизации ущерба, такие как эвакуация населения или усиление защиты объектов.

Интеллектуальные системы играют важную роль в управлении рисками, обеспечивая точное прогнозирование и эффективное предотвращение кризисных ситуаций. Они позволяют автоматизировать сложные процессы анализа и принятия решений, что способствует повышению устойчивости и стабильности организаций. В будущем развитие таких систем будет

продолжаться, открывая новые возможности для управления рисками и предотвращения кризисов.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Модельные риски в финансовой сфере в условиях использования искусственного интеллекта и машинного обучения [Электронный ресурс] - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modelnye-riski-v-finansovoy-sfere-v-usloviyah-ispolzovaniya-iskusstvennogo-intellekta-i-mashinnogo-obucheniya;

2. Интеллектуальные системы принятия решений в банковском процессе кредитования [Электронный ресурс] - URL: https://1economic.ru/lib/114250;

3. Как автоматизация и математика делают производство более безопасным [Электронный ресурс] - URL: https: //wsem. ru/publications/kak_avtomatizatsiya_i_matematika_delayut_proizvodst vo_bolee_bezopasnym_23 834/

Fedotov I.S.

Northern (Arctic) Federal University (Arkhangelsk, Russia)

ROLE OF INTELLIGENT SYSTEMS IN RISK MANAGEMENT: FORECASTING AND CRISIS PREVENTION

Abstract: the article discusses the role of intelligent systems in risk management, focusing on their ability to predict and prevent crises. Examples of such systems applications in finance, industry, and cybersecurity are described, along with the benefits of automating decision-making in crisis situations.

Keywords: intelligent systems, risk management, forecasting, crisis prevention, automation.