ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

В современных обстоятельствах хозяйствования значимое влияние на экономические процессы любого государства имеет финансовый сектор. По этой причине усиливается роль анализа деятельности коммерческих банков, в частности, системы экономической безопасности. Огромное количество кредитных учреждений формируют отделения по исследованию и управлению рисками, при этом за пределами внимания специалистов остаются некоторые нюансы анализа текущего состояния системы экономической безопасности банков. Возникает потребность в комплексном подходе и в продуманной тактике для повышения уровня экономической безопасности кредитных учреждений. В научной статье рассматриваются ключевые методы оценки экономической безопасности: количественный анализ текущих показателей, ранжирование на основе пресс-рейтинга, авторские методики. Выявлены основные недостатки существующих подходов, а также определена система показателей экономической безопасности на примере кредитной организации. Цель – реализация и построение нейросетевой модели, позволяющей прогнозировать значения уровня экономической безопасности. Метод или методология проведения работы. Для реализации поставленной цели были использованы общенаучные методы (анализ, синтез, индукция, дедукция, обобщение), а также методы нейросетевого моделирования. Результаты. В научной статье рассматриваются ключевые методы оценки экономической безопасности: количественный анализ текущих показателей, ранжирование на основе пресс-рейтинга, авторские методики. Выявлены основные недостатки существующих подходов, а также определена система показателей экономической безопасности на примере кредитной организации. Область применения результатов. Реализация нейросетевой модели (на примере ПАО Сбербанк) позволяет прогнозировать итоговые значения целевой функции и аппроксимировать нелинейные входные данные. Моделирование уровня экономической безопасности дает возможность выявить существующие проблемы, предупредить негативные последствия необоснованных управленческих решений.