Библиографическое описание:ОЦЕНКА РИСКОВ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ И МЕТОДЫ ИХ МИНИМИЗАЦИИ : доклад, тезисы доклада / О. Э. Юсупова. - [Б. м. : б. и.], 2025. - Текст : непосредственный // Экономический рост как основа устойчивого развития России : Сборник статей IX-ой Всероссийской научно-практической конференции. - Курск, 2025. - С. 527-534. - ISBN 9785002617043.
Аннотация:В условиях цифровой трансформации экономическая безопасность предприятия требует комплексного подхода к оценке и минимизации рисков, эволюционирующих от традиционных финансовых угроз к кибернетическим и информационным вызовам. В статье рассмотрены система экономической безопасности, её восемь ключевых элементов, методы оценки рисков (карты рисков, SWOT-анализ) и инструменты цифровизации (искусственный интеллект, большие данные, машинное обучение, блокчейн). Предложена гибридная модель оценки, интегрирующая информационные технологии с верификацией алгоритмов на предмет этичности. Исследование показывает, что применение искусственного интеллекта в системах кредитного скоринга сокращает долю необслуживаемых кредитов на 18%, информационная безопасность составляет 40% от совокупности всех рисков, а внедрение адаптивных систем мониторинга уменьшает количество ложных срабатываний на 30%.
In the context of digital transformation, the economic security of an enterprise requires an integrated approach to assessing and minimizing risks evolving from traditional financial threats to cybernetic and information challenges. The article discusses the economic security system, its eight key elements, risk assessment methods (risk maps, SWOT analysis) and digitalization tools (artificial intelligence, big data, machine learning, blockchain). A hybrid assessment model is proposed that integrates information technology with the verification of algorithms for ethics. The study shows that the use of artificial intelligence in credit scoring systems reduces the share of non-performing loans by 18%, information security accounts for 40% of all risks, and the introduction of adaptive monitoring systems reduces the number of false alarms by 30%.
