Интеграция нечетких методов в стратегическое планирование и управление рисками нефтегазовых корпораций

Сайганов А.С.1
1 Санкт-Петербургский государственный экономический университет

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 14, Номер 1 (Январь-март 2024)

Цитировать:
Сайганов А.С. Интеграция нечетких методов в стратегическое планирование и управление рисками нефтегазовых корпораций // Вопросы инновационной экономики. – 2024. – Том 14. – № 1. – doi: 10.18334/vinec.14.1.120319.

Аннотация:
Данная работа представляет собой исследование интеграции нечетких методов в процесс стратегического и управленческого решения в нефтегазовой отрасли. Работа включает в себя пять этапов, начиная с формирования системы лингвистических переменных и разработки системы продукционных правил, и заканчивая анализом преимуществ и возможностей использования нечетких методов в нефтегазовых корпорациях. Новизной предложенного подхода является использование нечетких методов для учета неопределенности и размытости данных на всех этапах принятия стратегических и управленческих решений. Это позволяет более гибко учитывать разнообразные факторы и экспертные знания в процессе принятия решений. Исследование также подчеркивает важность интеграции инструментов DeepTech для усиления эффективности нечетких методов в современной нефтегазовой отрасли. В целом, данная работа представляет собой важный вклад в область стратегического и управленческого решения в нефтегазовой отрасли, обогащая методологический арсенал и способствуя повышению качества принимаемых решений и адаптивности к изменяющимся условиям рынка

Ключевые слова: нечеткие множества, стратегическое планирование, нефтегазовая корпорация, управление рисками, принятие решений



Введение

Актуальность исследования связана с необходимостью учета, анализа и прогноза возрастающего объема неструктурированной информации в стратегической системе управления нефтегазовой корпорации и многоярусном контуре принятия управленческих решений планового, организационного, координационного характера. Изменение закономерности развития, неравномерность распределения объективной информации в пуле свойств и характеристик изучаемого объекта управления – нефтегазовой корпорации – диктуют важность применения новых фундаментальных основ, принципов, моделей и инструментов планирования. Так с научной точки зрения – это проблема структурирования информации для моделирования процесса стратегического планирования при все возрастающей сложности изучаемых объектов управления и их экономических отношений, поиск и учет новых закономерностей их развития, выявление сопутствующих и антагонистических свойств и характеристик, а с практической точки зрения – это проблема смены аксиоматики измерения эффективности принимаемых плановых решений в силу наличия неполноты и искажения информации в хозяйственной деятельности нефтегазовой корпорации, динамизма изменения среды в системе стратегического управления.

Цель исследования – постановка задачи для формализации методики стратегического планирования нефтегазовых корпораций на основе аппарата нечетких множеств, позволяющей учитывать риски при принятии решений о реализации долгосрочных инвестиционных проектов и инициатив.

Методы исследования опираются на теорию систем и системного анализа, теорию управления и моделирования, логику, математику.

Результат исследования – комплекс методов и моделей для методики стратегического планирования нефтегазовых корпораций.

Новизна исследования состоит в интеграции методов нечетких множеств и мягких вычислений в систему стратегического планирования нефтегазовой корпорации, логико-лингвистических правил в организацию системы принятия поддержки решений для своевременной антиципации угроз возникновения стратегических проблемных ситуаций.

Стратегическое планирование является ключевым инструментом обеспечения эффективного функционирования и развития современных нефтегазовых корпораций. В условиях высокой волатильности цен на энергоресурсы, смены логистического плеча, изменчивости спроса и предложения, а также нарастающей конкуренции на мировом рынке, от качества стратегических решений зависят конкурентоспособность и финансовая устойчивость компаний [1, с. 30].

В последние годы наблюдается рост доступности и мощности вычислительных ресурсов, что существенно расширяет возможности применения нечетких методов в стратегическом планировании. Это открывает новые перспективы для более точного и оперативного анализа стратегий. Вместе с тем, процесс стратегического планирования сопряжен с значительной неопределенностью из-за сложности прогнозирования цены на нефть, курсов валют, будущего спроса на различные виды углеводородов. Это существенно затрудняет принятие оптимальных управленческих решений традиционными методами.

В связи с этим особую актуальность приобретает задача совершенствования инструментария стратегического планирования в нефтегазовых корпорациях [2]. Одним из перспективных направлений является применение нечетких множеств и нечеткой логики, позволяющих формализовать неопределенность и разработать эффективные модели поддержки принятия стратегических решений с учетом имеющихся рисков и возможных сценариев развития [3, с.199].

Таким образом, разработка методологии стратегического планирования для нефтегазовых компаний на базе аппарата нечетких множеств представляется весьма актуальным направлением научных исследований. Процесс стратегического и управленческого решения в нефтегазовой отрасли требует учета разнообразных факторов и неопределенности. Использование нечетких методов на этапах формирования системы лингвистических переменных и разработки системы продукционных правил позволяет более гибко моделировать и учитывать сложность предметной области [4, c. 108]. Механизм логического вывода, основанный на нечетких методах, позволяет принимать более обоснованные решения и оценивать целесообразность проектов с учетом размытой информации. Преимущества использования нечетких методов в нефтегазовых корпорациях включают в себя улучшенное качество принимаемых решений, увеличение гибкости и адаптивности к изменяющимся условиям рынка, а также более эффективное использование экспертных знаний. Интеграция инструментов DeepTech в применении нечетких методов усиливает их эффективность и делает их более актуальными для современных вызовов и требований нефтегазовой отрасли [5, с.720].

Применение нечетких множеств для решения задач стратегического планирования в последние годы привлекает пристальное внимание исследователей. Ряд авторов рассматривали использование нечеткой логики в различных аспектах стратегического менеджмента [6, с.208]. В.И.Мельников разработал подход к оценке реализуемости стратегии с помощью нечетких множеств [7, с.7-8]. В работе Н.А.Карповой предложена модель формулирования стратегии компании на основе нечеткого логического вывода с применением системы нечетких правил [8, с.9]. Ряд исследователей также изучали задачи выбора стратегических альтернатив и оценки степени достижения стратегических целей на базе аппарата нечетких множеств [9, с.72]. В работе Несветайлова В.Ф. обсуждается использование теории нечетких множеств для адекватного и оперативного отслеживания изменений в стратегической позиции и связанных с ними изменений стратегического потенциала [10, с.437]. В другом исследовании отмечается, что интерес к применению аппарата нечетких множеств в инвестиционном анализе и финансовом моделировании возрос в благодяря работам А.О. Недосекина [11, с.1516; 12]. В статье С.Ф. Молодецкой обобщён опыт применения нечетких множеств для оценки эффективности стратегического планирования и обсуждается применение нечетких множеств для анализа экономической безопасности [13, с. 51]. Приведенные исследования подчеркивают важность и эффективность применения нечетких множеств в стратегическом планировании и анализе рисков. Однако, стоит отметить, что область применения нечетких множеств в стратегическом планировании все еще активно развивается, и существует множество возможностей для дальнейших исследований. Заметим, что эволюция технологий и совместное использование нечетких методов и анализа больших данных становится все более актуальным для выявления тенденций, паттернов и факторов, влияющих на стратегические решения в нефтегазовой индустрии [14, c. 85]. Возможности применения машинного обучения в процессе стратегического планирования облегчают вопросы координации и стыковки планов [15, c. 50]. Интеграция методов машинного обучения с нечеткими методами может усилить аналитические способности в области стратегического планирования, позволяя прогнозировать результаты и оптимизировать стратегии [16, c. 411].

Таким образом, новизна и актуальность применения нечетких методов в стратегическом планировании нефтегазовой индустрии продолжают развиваться и предоставляют широкий спектр возможностей для будущих исследований и практического применения.

Главный момент при разработке методики стратегического планирования для нефтегазовых корпораций на основе аппарата нечетких множеств, — это интеграции инструментов, позволяющих формализовать неопределенности отрасли и учитывать основные риски при принятии решений о реализации долгосрочных инвестиционных проектов и инициатив.

Для достижения этого предполагается решить следующие задачи: провести анализ существующих подходов в области нечеткого моделирования и их применимости для стратегического планирования; определить ключевые факторы неопределенности, характерные для нефтегазового сектора; разработать архитектуру системы поддержки принятия решений на базе нечеткой логики; спроектировать блоки фаззификации входных данных, нечеткого логического вывода и дефаззификации; произвести апробацию методики на примере оценки целесообразности освоения новых месторождений с позиций экономической эффективности с учетом рыночной конъюнктуры и технологических рисков. Реализация поставленных задач позволит создать инструмент поддержки стратегических решений для нефтегазовых компаний, базирующийся на нечетких множествах и технологиях искусственного интеллекта [17]. Нечеткие множества — это расширение классической теории множеств, позволяющее описывать нечеткие понятия и оперировать неопределенной, неполной или неточной информацией [18, с.157].

Основным отличием нечетких множеств от классических является замена характеристической функции принадлежности элемента множеству на функцию принадлежности, принимающую любые значения в интервале [0,1]. Значение 1 означает полную принадлежность элемента множеству, 0 - полное несоответствие, промежуточные значения - частичную степень соответствия.

К основным свойствам нечетких множеств относят:

  • Отсутствие четких границ множества;
  • Возможность частичной принадлежности элементов множеству;
  • Наличие плавных переходов между полной принадлежностью и полным исключением;
  • Способность моделировать нечеткие, неточные понятия.
  • Учет этих свойств позволяет более адекватно формализовывать неопределенности реального мира по сравнению с традиционной теорией множеств.

    К основным операциям, определенным над нечеткими множествами, относятся операции объединения и пересечения с использованием специальных функций для нахождения значений функций принадлежности, дополнение нечеткого множества, позволяющее найти функцию принадлежности дополнительного множества, концентрация и растяжение нечеткого множества, изменяющие функции принадлежности и делающие множество более или менее "нечетким", сравнение нечетких множеств с вычислением степени их подобия или различия, α-уровневое сечение нечеткого множества, дающее возможность перехода от нечеткого представления к классическому множеству, а также нечеткий логический вывод на базе правил, позволяющий формально представлять знания и рассуждения в условиях неопределенности. Данные операции образуют математический аппарат теории нечетких множеств, применимый для решения практических задач. Основными методами принятия решений на базе теории нечетких множеств являются нечеткое моделирование, заключающееся в построении когнитивных карт, отражающих причинно-следственные связи между факторами проблемной ситуации; многокритериальная оптимизация с выбором альтернативы, максимально удовлетворяющей набору нечетких критериев; принятие решений на основе нечетких правил, связывающих лингвистические переменные входов и выходов для оценки вариантов; нечеткое математическое программирование с нахождением оптимального решения задачи с нечеткими коэффициентами и ограничениями; а также гибридные интеллектуальные методы, предполагающие комбинирование нечёткой логики с другими подходами, такими как нейронные сети и генетические алгоритмы. Применение данных методов дает возможность формализовать процесс принятия решений в условиях неопределённости.

    Основные направления стратегического развития нефтегазовых корпораций обычно включают разведку и освоение новых месторождений углеводородов с целью наращивания ресурсной базы и поддержания уровня добычи в долгосрочной перспективе, оптимизацию операционных затрат на добычу и переработку путем внедрения новых технологий и цифровизации, диверсификацию бизнеса, в том числе развитие альтернативной энергетики для снижения зависимости от колебаний конъюнктуры рынка углеводородов, реализацию крупных инфраструктурных проектов по транспортировке и переработке, обеспечивающих выход на новые перспективные рынки, а также повышение экологичности и безопасности производства в соответствии с растущими стандартами в данных областях.

    К основным факторам неопределенности, влияющим на принятие стратегических решений в нефтегазовых корпорациях, относятся колебания цен на нефть и газ на мировых рынках, сложность долгосрочного прогнозирования динамики которых обусловлена высокой волатильностью; изменение спроса и предложения, связанное с неопределенностью в оценках объемов потребления углеводородов в разных регионах; правовые и политические риски, такие как возможное ужесточение законодательства, введение санкций, изменение налоговой политики; технологические и операционные риски реализации проектов по разработке месторождений, строительству инфраструктуры; а также форс-мажорные обстоятельства природного и техногенного характера. Учет данных факторов крайне важен при разработке и оценке стратегических инициатив, инвестиционных проектов для принятия обоснованных решений в условиях неопределенности.

    На основе анализа исследовательских этапов в области стратегического и инвестиционного планирования деятельности нефтегазовых корпораций, представленных в таблице 1 ниже, мы выделили ключевые этапы и методы, используемые в этом процессе. Эти этапы включают в себя определение теоретической базы, анализ современных тенденций, и разработку системы стратегического планирования с учетом нечетких методов и моделей. Также внедрение и поддержание стандартов управления важным аспектом успешной практики в данной области.

    Таблица 1. Этапы, методы и стандарты управления в стратегическом и инвестиционном планировании нефтегазовых корпораций

    Этап моделирования
    Методы и модели
    Лучшие практики
    Разработка стандартов управления
    1. Определение теоретической базы стратегического планирования и инвестиционных решений
    1.1 Теоретическая аксиоматика стратегического планирования и необходимость ее дополнения для формирования инвестиционных решений в условиях неполноты информации и неопределенности. 1.2 Применение нечетких множеств и мягких вычислений для сетевых и сценарных условий формирования стратегии развития предприятия. 1.3 Разработка модели целенаправленного поведения нефтегазового предприятия и выявление проблем и направлений развития стратегического планирования инвестиционных возможностей и потребностей в деятельности нефтегазового предприятия.
    - Интеграция актуальных исследований и научных теорий в области стратегического планирования. - Внедрение современных информационно-коммуникативных технологий для сбора и анализа данных. - Постоянное обновление и адаптация методологии к изменяющимся условиям рынка.
    - Разработка стандартов управления стратегическим планированием и инвестиционными решениями с учетом требований и особенностей нефтегазовой корпорации. - Установление процедур и контроля для соблюдения стандартов.
    2. Анализ современных тенденций и технологий в нефтегазовой отрасли для инвестиционной деятельности
    2.1 Анализ тенденций развития нефтегазовой отрасли для реализации инвестиционной деятельности. 2.2 Оценка факторов и обстоятельств, влияющих на принятие плановых решений на отраслевом и корпоративном уровне и взаимосвязь с результатами деятельности. 2.3 Выявление закономерностей в сетевой модели процесса принятия решений при разработке сценариев разрешения проблемных ситуаций.
    - Постоянное мониторинг тенденций в отрасли и внешней среде. - Использование современных аналитических инструментов и технологий для обработки и анализа данных. - Активное взаимодействие с индустриальными экспертами и партнерами для обмена опытом и лучших практик.
    - Разработка стандартов управления анализом тенденций и факторов в нефтегазовой отрасли. - Установление процедур для внедрения и мониторинга современных технологий и лучших практик.
    3. Разработка системы стратегического планирования с использованием нечетких множеств и мягких вычислений
    3.1 Организационно-методическое обеспечение системы стратегического планирования, описание модели, переменных, логических правил, формализация параметров, ограничений и критериев с учетом нечетких величин. 3.2 Разработка сетевой модели процесса стратегического планирования с использованием экспертных оценок и выявленных закономерностей. 3.3 Разработка фреймового представления знаний о проблемных ситуациях и путях их разрешения по дугам сетевого графика для достижения стратегической цели. 3.4 Апробация и оценка результатов и сценариев.
    - Внедрение системы управления, основанной на нечетких множествах и мягких вычислениях, в процессы стратегического планирования. - Установление процедур для регулярного обновления моделей и методологии. - Постоянное обучение сотрудников и обмен опытом с другими компаниями в отрасли.
    - Разработка стандартов управления системой стратегического планирования с применением нечетких методов и моделей. - Установление процедур и контроля для соблюдения стандартов и обновления моделей.
    Авторская таблица

    Как показано в таблице 1. использование аппарата нечетких множеств при разработке моделей и систем поддержки принятия стратегических решений в нефтегазовых корпорациях имеет ряд ключевых преимуществ. В частности, появляется возможность формализовать присущие отрасли неопределенности и риски благодаря гибкому представлению лингвистических переменных и плавных границ нечетких множеств. Кроме того, данный подход позволяет учитывать в моделях экспертные знания специалистов компании посредством использования баз нечетких правил.

    Стандартизация и нормативное регулирование как управленческие приемы в процессе стратегического планирования существенно повышают меры ответственности при распределении ресурсов нефтегазовой корпорации. Как показано в таблице развитие стандартов и регулирований в области применения нечетких методов в стратегическом планировании может способствовать их более широкому использованию и обеспечить единые методологические подходы.

    Еще одним плюсом является повышение адекватности моделей за счет приближения к реальной логике принятия решений в компаниях отрасли. Применение нечеткой логики также снижает зависимость качества решений от точности входных данных, дает возможность агрегировать в экспертной модели как количественные, так и качественные показатели, получать обоснованные решения даже в условиях недостаточности или неточности используемых данных. Кроме прочего, использование данного аппарата повышает скорость и гибкость реагирования за счет сокращения времени на переоценку условий и принятие решения.

    Новизна подхода, представленного в данной таблице, заключается в интеграции нечетких методов и моделей в стратегическое и инвестиционное планирование нефтегазовых корпораций, а также в акценте на разработке и соблюдении стандартов управления, которые способствует более системному и эффективному подходу к управлению стратегическим планированием и инвестиционными решениями [19, c. 24]. Практическое применение этого подхода может помочь нефтегазовым корпорациям повысить конкурентоспособность, адаптироваться к быстро меняющимся рыночным условиям и улучшить качество принимаемых решений, однако для этого требуется интеграция интеллектуальных продуктов принятия и поддержки решений, инструментов искусственного интеллекта и DeepTech (таблица 2).

    Таблица 2. Интеграция нечетких методов в стратегическое и управленческое решение в нефтегазовой отрасли

    Этап
    Раздел
    Содержание
    Инструменты DeepTech
    Этап 1
    Формирование системы лингвистических переменных
    Формирование системы лингвистических переменных, описывающих факторы неопределенности и параметры оценки эффективности проектов. Для каждой лингвистической переменной определяется соответствующее терм-множество значений («высокий», «средний», «низкий» и т.п.) и формируются функции принадлежности в виде нечетких множеств на шкале исходных количественных значений.
    DeepTech-инструменты для анализа и обработки данных, например, TensorFlow, PyTorch
    Этап 2
    Разработка системы продукционных правил
    Разработка системы продукционных правил типа «ЕСЛИ-ТО», описывающих зависимость между входными и выходными лингвистическими переменными согласно экспертным знаниям в предметной области. Данные правила формируют базу знаний нечеткой модели.
    DeepTech-инструменты для построения и оптимизации алгоритмов машинного обучения, например, scikit-learn
    Этап 3
    Реализация механизма логического вывода
    Реализация механизма логического вывода, включая процедуры фаззификации входных данных, активизации подходящих правил из базы знаний, аккумуляции их выводов, дефаззификации на выходе для получения конкретного решения или оценки целесообразности проекта.
    DeepTech-инструменты для разработки и оптимизации алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта
    Этап 4
    Возможности и преимущества использования нечетких методов в нефтегазовых корпорациях
    Анализ возможностей и преимуществ использования нечетких методов при разработке моделей и систем поддержки принятия стратегических решений в нефтегазовых корпорациях.
    DeepTech-инструменты для анализа данных и моделирования, например, Jupyter Notebook
    Этап 5
    Заключение
    Подчеркивается важность использования инструментов DeepTech в разработке и применении нечетких методов для управленческих решений в нефтегазовой отрасли.
    DeepTech-инструменты для обработки данных и визуализации, например, Tableau
    Авторская таблица

    Как видно из таблицы 2, первым этапом построения модели является формирование системы лингвистических переменных, описывающих факторы неопределенности и параметры оценки эффективности проектов. Для каждой лингвистической переменной определяется соответствующее терм-множество значений («высокий», «средний», «низкий» и т.п.) и формируются функции принадлежности в виде нечетких множеств на шкале исходных количественных значений.

    Следующий шаг - разработка системы продукционных правил типа «ЕСЛИ-ТО», описывающих зависимость между входными и выходными лингвистическими переменными согласно экспертным знаниям в предметной области. Данные правила формируют базу знаний нечеткой модели.

    Завершающий этап - реализация c, включающего процедуры фаззификации входных данных, активизации подходящих правил из базы знаний, аккумуляции их выводов, дефаззификации на выходе для получения конкретного решения или оценки целесообразности проекта.

    Модель стратегического планирования для нефтегазовой корпорации с использованием нечетких методов может быть в общем виде представлена как:

    Входные данные:

    X1, X2, X3, ... Xn - Лингвистические переменные, описывающие факторы неопределенности и параметры оценки эффективности проектов.

    Преобразование входных данных:

    Фаззификация: Преобразование количественных значений в нечеткие множества с использованием функций принадлежности.

    База знаний:

    Правила: Система продукционных правил типа "ЕСЛИ-ТО", описывающая зависимость между входными и выходными лингвистическими переменными согласно экспертным знаниям.

    Логический вывод:

    Активизация правил: Определение активных правил на основе входных данных.

    Агрегация выводов: Совмещение выводов из активных правил.

    Дефаззификация: Преобразование нечетких выводов в конкретные стратегические решения или оценки целесообразности проекта.

    Выходные данные:

    Y1, Y2, Y3, ... Ym - Результаты стратегического планирования.

    Анализ и стандартизация:

    Интеграция методов машинного обучения и анализ данных (Big Data) для более точных прогнозов и стратегических решений.

    Разработка стандартов в области применения нечетких методов в нефтегазовой индустрии.

    Подчеркивается важность использования инструментов DeepTech в разработке и применении нечетких методов для управленческих решений в нефтегазовой индустрии, что позволяет учитывать разнообразные факторы и экспертные знания, а также адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и стратегической среды.

    Эта модель стратегического планирования представляет собой кибернетический инструмент для нефтегазовых корпораций, обеспечивая им способность анализировать и принимать обоснованные стратегические решения в условиях неопределенности и риска в реальном времени.

    В ходе исследования было установлено, что нечеткие множества могут быть эффективно использованы в стратегическом планировании нефтегазовой корпорации. Они позволяют учесть неопределенность и изменчивость внешней среды, а также сложность внутренней структуры корпорации.

    Разработанная модель может быть использована в процессе стратегического планирования нефтегазовых корпораций для оценки различных стратегических вариантов и выбора наиболее предпочтительного. Она также может быть полезна для анализа рисков и принятия управленческих решений [20, c. 21].

    Выводы:

    Стратегическое и инвестиционное планирование для нефтегазовых корпораций требует внимательного рассмотрения и детального анализа, учитывая сложность и неопределенность, характерные для данной отрасли.

    Возможными направлениями для дальнейших исследований являются разработка более сложных моделей, использующих нечеткие множества, а также исследование возможности применения нечетких множеств в других областях управления нефтегазовой корпорацией. Кроме того, может быть полезно исследовать взаимодействие нечетких множеств с другими методами стратегического планирования. Внедрение нечетких методов и моделей в систему стратегического планирования позволяет учесть неопределенность и риски, неструктурированную сложность информации в контуре управления, что является залогом успеха при разработке стратегий инвестиционных решений. Кроме того, непрерывность планирования, постоянное обновление методологии, мониторинг тенденций развития отрасли, обучение персонала и внедрение современных технологий и инструментов, а также разработка и соблюдение стандартов управления способствует более эффективному управлению процессами стратегического планирования и повышению качества принимаемых решений. Применение данных подходов и методов позволяет нефтегазовым корпорациям улучшить адаптивность к изменяющимся рыночным условиям и повысить конкурентоспособность на глобальном рынке.

    Таким образом, интеграция нечетких методов в стратегическое и управленческое решение в нефтегазовой отрасли представляет собой инновационный подход, способствующий более эффективному управлению и принятию решений в данной области.


    Источники:

    1. Качелин А. С. Ехнологический суверенитет в нефтегазовом комплексе: перспективы // Мир перемен. – 2023. – № 1. – c. 28-52. – doi: 10.51905/2073-30382023128.
    2. Материалы Национального нефтегазового форума 2022. Импортозамещение в нефтегазовой отрасли: проблемы и перспективы. [Электронный ресурс]. URL: https://dprom.online/oilngas/importozameshhenie-neftegaz-perspektivy/ (дата обращения: 10.12.2023).
    3. Волкова Е. С., Гисин В.Б. Цена информации в задачах оценки эффективности денежного потока с нечеткими платежами // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2017. – № 6. – c. 198-201.
    4. Шаталова О. М. Основные положения методики информационного обеспечения в оценке эффективности технологических инноваций методами нечеткого моделирования // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. – 2018. – № 4. – c. 102-112. – doi: 10.14529/em180413.
    5. Яковлева Е.А., Виноградов А.Н., Александрова Л.В., Филимонов А.П. Роль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации экономики // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – № 2. – c. 707-726. – doi: 10.18334/vinec.13.2.117710.
    6. Лебедева М. Е. Нечеткая логика в экономике - формирование нового направления // Идеи и идеалы. – 2019. – № 1-1. – c. 197-212. – doi: 10.17212/2075-0862-2019-11.1.1-197-212.
    7. Мельников В. И. Применение теории нечетких множеств в анализе рисков инвестиционных проектов // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. – 2010. – № 3. – c. 57-71.
    8. Карпова Н. А. Применение методов нечеткой логики при оценке и прогнозировании финансовой устойчивости консолидированных групп компаний // Интернет-журнал Науковедение. – 2015. – № 5(30). – c. 56. – doi: 10.15862/199EVN515.
    9. Александрова И.А., Губернаторов А.М. Моделирование инновационных процессов в отраслях экономики на основе принципов нечеткой логики // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 2-2.
    10. Nesvetailov V. F., Hdeib T. S., Bukhorev S. M. Assessment of sustainable development levels in russian organizations using fuzzy sets theory // Journal of Business. – 2020. – № 2. – p. 435-444.
    11. Nedosekin A., Abdoulaeva Z., Konnikov E., Zhuk A. Fuzzy set models for economic resilience estimation // Mathematics. – 2020. – № 9. – p. 1516. – doi: 10.3390/math8091516.
    12. Недосекин А. О., Калюта В. Ю., Терновая Я. О. Управление ценовыми рисками в нефтегазовой отрасли России. - Санкт-Петербург : Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого", 2015. – 183 c.
    13. Молодецкая С. Ф. Теория нечетких множеств как инструмент стратегического планирования ресурсов // Управленец. – 2013. – № 1(41). – c. 48-51.
    14. Конников Е. А. Нечетко- множественная модель оценки уровня инвестиционной привлекательности интеграции аддитивных технологий в производственный процесс промышленного предприятия // Проблемы современной экономики. – 2019. – № 2(70). – c. 83–86.
    15. Турганбаев А. О. Применение искусственногоинтеллектав стратегическом планированиив государственном управлении // Государственная служба. – 2019. – № 5(121). – c. 49-54. – doi: 10.22394/2070-8378-2019-21-5-49-54.
    16. Кричевский М.Л., Дмитриева С.В., Мартынова Ю.А. Методы машинного обучения в управлении человеческими ресурсами // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – № 1. – c. 405-420. – doi: 10.18334/vinec.13.1.117467.
    17. Платформы искусственного интеллекта. [Электронный ресурс]. URL: https://soware.ru/categories/artificial-intelligence-platforms (дата обращения: 05.01.2024).
    18. Козлов А. В., Кормин А. М., Мартыненко Н. К. Нечетко-множественный подход в стратегическом планировании в рамках модели Hell/ДРМ 3x3 на основе интегральных показателей конкурентоспособности и перспективности бизнеса // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. – 2016. – № 1. – c. 155-163.
    19. Ленчук Е. Б. Стратегическое планирование в России: проблемы и пути решения // Инновации. – 2020. – № 2(256). – c. 24-28. – doi: 10.26310/2071-3010.2020.256.2.003.
    20. Бахтизин А. Р., Ильин Н.И., Качан М.В. Развитие системы стратегического управления в условиях цифровизации // Экономические стратегии. – 2022. – № 1(181). – c. 20-33. – doi: 10.33917/es-1.181.2022.20-33.

    Страница обновлена: 16.01.2024 в 12:02:01