Використання штучних нейронних мереж в системі ризик-менеджменту підприємства

Анотація. Статтю присвячено вивченню можливостей та перспектив використання штучних нейронних мереж в системі ризик-менеджменту підприємства. Розглянуті перепони ефективного використання інструментів ризик-менеджменту у діяльності підприємств через об’єктивні та субєктівні чинники. В рамках дослідження ризик розглядається як можлива небажана подія, яка переводить об’єкт управління у небажаний стан. Спираючись на базові поняття та характеристики функціонування штучних нейронних мереж і постулати економічної теорії автор робить висновки щодо можливостей, переваг та проблем різних аспектів застовування моделей штучних нейронних мереж при прийнятті управлінських рішень щодо оцінки ризиків та зменшення їх негативних наслідків. У статті розглянуто особливості ризикових ситуацій при прийнятті управлінських рішень в інтенціональній, експектаційній, когнітивній та функціональній підсистемах управління ризиками. Виділено принципи, дотримання яких необхідне для коректного використання штучних нейронних мереж у підготовці управлінських рішень та накопиченні інформації про рівень потенційного ризику. Доведено, що використання моделей штучних нейронних мереж дозволять перейти від традиційного реактивного менеджменту у відповідь на ризикові події до проактивного, який передбачає управлінські впливи на причини виникнення ризиків і опосередковано на негативні події та їх наслідки.  З’ясовано, що у разі занадто високої швидкості зовнішніх змін і низькому темпі пристосування до них, можуть наступити несприятливі наслідки для підприємства у вигляді дестабілізації його діяльності. Висновком з цього є те, що використання штучної нейронної мережі в системі управління рівнем ризику сприятиме подоланню фрагментарності даних, які є у розпорядженні підприємства, що, в свою чергу, буде підвищувати швидкість процесів прийняття управлінських рішень. Використання штучних нейронних мереж надає підприємствам певні переваги з точки зору управління економічними ризиками через підвищення точності та зниження  суб’єктивності управлінських рішень, більш детальне вивчення процесів та ситуацій з використанням різноманітних методів аналізу та великої кількісті алгоритмів. Ключові слова: штучні нейронні мережі, підприємство, управлінські рішення, ризик.