Use of artificial intelligence technologies in risk management of manufacturing entities
DOI:
https://doi.org/10.25806/mevriz-524Keywords:
risk management, industrial entrepreneurship, analysis, assessment, artificial intelligence systems, neural networkAbstract
This article substantiates the feasibility and conditions for using neural networks for risk management in small and medium-sized industrial enterprises as a preventative measure in crisis management. Financially and economically stable or quasi-stable conditions are considered as the basic business conditions for the most effective use of neural networks in decision-making under risk and multifactor constraints. The proposed conceptual approach to risk management in industrial entrepreneurship includes a mechanism for implementing «augmented intelligence».
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: ООО "Финпресс".
Условия использования. Полные тексты статей, опубликованных в журнале, распространяются по подписке. Все права защищены. Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU: https://elibrary.ru/contents.asp?titleid=9628
References
2. Повышаем эффективность дискретных производств с помощью цифровой системы. zyfra.com/product/dispatcher/ (дата обращения: 10.02.2026).
3. Цифровая помощь производству. Официальный сайт компании К2 ТЕХ. k2.tech/solution/digital-manufacturing-solutions/ (дата обращения: 08.02.2023).
4. Ряховская А.Н., Хейфец П.И., Зарецкий В.А. Особенности антикризисного управления на современном этапе развития экономики // Финансовый менеджмент. – 2025. – №
4. – С. 113–119.
5. Антикризисное управление: теория и практика / под ред. А.Н. Ряховской. – М.: КноРус, 2022. – 378 с.
6. Искусственный интеллект (рынок России) [Электронный ресурс] // TAdviser.ru. URL: tadviser.ru/index.php/ Статья: Искусственный_интеллект_ (рынок_России) (дата обращения: 14.02.2026).
7. Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) [Электронный ресурс] // TAdviser.ru. URL: tadviser.ru/index.php/Продукт: Искусственный_интеллект_ (ИИ,_Artificial_intelligence,_AI) (дата обращения: 14.02.2026).
8. Указ Президента РФ от 18.06.2024 № 529 «Об утверждении приоритетных направлений научно-технологического развития и перечня важнейших наукоемких технологий». consultant.ru/document/cons_doc_LAW_478980/ (дата обращения: 14.02.2026).
9. Приказ Минэкономразвития России от 29.06.2021 № 392 «Об утверждении критериев определения принадлежности проектов к проектам в сфере искусственного интеллекта» (Зарегистрировано в Минюсте России 28.07.2021 № 64430). consultant.ru/document/cons_doc_LAW_391797/ (дата обращения: 14.02.2026).
10. Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 (ред. от 15.02.2024) «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года»). consultant.ru/document/cons_doc_LAW_335184/ (дата обращения: 14.02.2026).
