Особенности картографирования рисков на основе машинного обучения

Статья в сборнике трудов конференции
II Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Инновационные подходы к управлению в экономических, технических и правовых системах»
Creative commons logo
Опубликовано в:
II Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Инновационные подходы к управлению в экономических, технических и правовых системах»
Авторы:
Рыхтикова Н. А. 1 , Степанов Р. В. 2
Рубрика:
Информационные технологии в управлении бизнесом
Страницы:
295-299
Получена: 28.02.2025

Рейтинг:
Статья просмотрена:
226 раз
Размещено в:
РИНЦ
1 Московский областной филиал ФГБОУ ВО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ»
2 Российский фонд информационных технологий
Для цитирования:
Рыхтикова Н. А. Особенности картографирования рисков на основе машинного обучения: сборник трудов конференции. / Н. А. Рыхтикова, Р. В. Степанов // Инновационные подходы к управлению в экономических, технических и правовых системах : материалы Всерос. науч.-практич. конф. с междунар. участ (Москва, 25 март 2025 г.) / редкол.: Н. Л. Филатова [и др.] – Чебоксары: ИД «Среда», 2025. – С. 295-299. – ISBN 978-5-907965-42-3.

Аннотация

Принятие объективных и результативных управленческих решений должно основываться на учёте рисков, характерных для деятельности рассматриваемого экономического субъекта. Сложность идентификации и оценки рисков связана с необходимостью обработки большого объёма информации. На основе изучения основных задач картографирования рисков определены способы применения машинного обучения в рамках установленного целеполагания. Использование машинного обучения как инструмента картографирования рисков позволит оптимизировать процедуры определения видов и степени воздействия рисков, используемых при их картографировании.

Список литературы

  1. 1. Manuele F.A. (2016). Chapter 1: Risk Assessments: Their Significance and the Role of the Safety Professional. In Popov G, Lyon BK, Hollcraft B (eds.). Risk Assessment: A Practical Guide to Assessing Operational Risks. John Wiley & Sons. Pp. 1–22. ISBN 9781118911044 [Electronic resource]. – Access mode: https://fallingwaterdesignbuild.com/book/2838585/0fc1ca/risk-assessment-a-practical-guide-to-assessing-operational-risks.html?dsource=recommend (дата обращения: 10.01.2025).
  2. 2. Capgemini Research Institute. Reinventing Cybersecurity with Artificial Intelligence: The new frontier in digital security [Electronic resource]. – Access mode: https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2019/07/AI-in-Cybersecurity_Report_20190711_V06.pdf (дата обращения: 10.01.2025).
  3. 3. Thiel D., Fred van Raaij W. Artificial Intelligent Credit Risk Prediction: An Empirical Study of Analytical Artificial Intelligence Tools for Credit Risk Prediction in a Digital Era. Journal of Accounting and Finance. 2019. Vol. 19 (8) [Electronic resource]. – Access mode: https://www.articlegateway.com/index.php/JAF/article/view/2622 (дата обращения: 10.01.2025).
  4. 4. Рыхтикова Н.А. Эффективное управление рисками на основе корпоративных информационных систем / Н.А. Рыхтикова // Проблемы теории и практики управления. – 2014. – №9. – С. 124–129. – EDN SQLFTF

Комментарии(0)

При добавлении комментария укажите:
  • степень актуальности публикуемого материала;
  • общую оценку (оригинальность и актуальность темы, полнота, глубина, всесторонность раскрытия темы, логичность, связность, доказательность, структурная упорядоченность, характер и достоверность примеров, иллюстративного материала, убедительность выводов);
  • недостатки, недочеты;
  • вопросы и пожелания Автору.