Методы формирования и принятия управленческих решений в условиях неопределенности и риска: Теория и практика в российских коммерческих организациях

Введение

Актуальность, цели и задачи исследования

В условиях постоянно меняющегося глобального ландшафта, характеризующегося высокой волатильностью, сложностью и неопределенностью, качество управленческих решений становится критически важным фактором для выживания и процветания любой организации. Современный мир, где политические события мгновенно отражаются на экономике, технологические прорывы кардинально меняют рынки, а конкуренция обостряется до беспрецедентного уровня, требует от руководителей не просто умения реагировать, но и способности предвидеть, адаптироваться и принимать решения, которые обеспечат устойчивое развитие.

Исследование уровня зрелости риск-менеджмента в российских компаниях за 2025 год показало тревожную тенденцию: лишь 49% компаний сохранили выделенные подразделения по управлению рисками, что на 10% меньше, чем в предыдущем году. Этот факт ярко иллюстрирует актуальность проблемы: в условиях, когда управление рисками должно быть на пике приоритетов, многие организации сталкиваются с вызовами в его практической реализации, что неизбежно ведет к упущенным возможностям и потенциальным убыткам.

Настоящее исследование ставит своей целью разработку всестороннего академического анализа методов формирования и принятия управленческих решений в условиях неопределенности и риска, охватывающего как фундаментальные теоретические основы, так и особенности их практического применения в деятельности российских коммерческих организаций.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть сущность, классификацию и структуру управленческого решения, а также дать всеобъемлющее определение концепций риска и неопределенности в контексте менеджмента.
2. Проанализировать основные методы разработки и выбора управленческих решений в условиях риска и неопределенности, углубляясь в теоретические модели и демонстрируя их применимость в различных бизнес-ситуациях.
3. Представить риск-менеджмент как системный подход к управлению организацией, детально описав его цели, процессы, современные инструменты и методологии.
4. Выявить особенности и ключевые проблемы практического применения методов принятия управленческих решений и риск-менеджмента в российских компаниях, опираясь на актуальные исследования и гипотетические примеры.
5. Разработать комплексные рекомендации по совершенствованию процесса разработки и принятия управленческих решений для повышения эффективности деятельности предприятий.

Объектом исследования является процесс формирования и принятия управленческих решений в коммерческих организациях. Предметом исследования выступают методы и методологии, используемые для разработки и выбора управленческих решений в условиях неопределенности и риска, а также специфика их практического применения в российской бизнес-среде.

Теоретические основы управленческих решений и факторов неопределенности и риска

Сущность и классификация управленческих решений

В основе любого действия, которое определяет траекторию развития организации, лежит управленческое решение. Это не просто выбор одного из нескольких вариантов, а сознательный и целенаправленный акт руководителя, направленный на достижение конкретных целей, преодоление проблем или использование открывающихся возможностей. Управленческое решение, по своей сути, является краеугольным камнем руководящей деятельности, воплощая в себе творческую волю субъекта управления, призванную гармонизировать внутренние процессы и внешние условия для оптимального функционирования объекта управления, и это подтверждает его центральную роль в эффективности предприятия.

Каждое решение обладает своим «горизонтом планирования» и уровнем воздействия, что позволяет классифицировать их по масштабу:

• Стратегические решения — определяют долгосрочные цели, миссию и общие направления развития организации. Они касаются глобальных изменений, рыночного позиционирования, крупных инвестиций и формирования конкурентных преимуществ. Например, выход на новый рынок или запуск принципиально нового продукта.
• Тактические решения — служат для реализации стратегических планов. Они охватывают среднесрочный период и касаются распределения ресурсов, оптимизации бизнес-процессов, формирования организационной структуры. Примером может служить разработка маркетинговой кампании для нового продукта.
• Операционные решения — принимаются ежедневно для обеспечения текущей деятельности и поддержания стабильности. Это рутинные вопросы, такие как управление запасами, распределение задач между сотрудниками, решение локальных проблем.

Независимо от уровня, к управленческим решениям предъявляется ряд важнейших требований, определяющих их качество и эффективность:

• Обоснованность: Решение должно базироваться на всестороннем анализе информации, фактов и прогнозов, а не на догадках.
• Оптимальность выбора: Среди всех возможных альтернатив должно быть выбрано то решение, которое максимально соответствует целям организации с учетом всех ограничений.
• Правомочность: Решение должно быть принято лицом или органом, обладающим соответствующими полномочиями, и соответствовать законодательству и внутренним регламентам.
• Краткость и ясность: Формулировка решения должна быть простой и недвусмысленной, исключающей различное толкование.
• Конкретность во времени: Решение должно содержать четкие сроки реализации.
• Адресность к исполнителям: Должны быть определены ответственные за исполнение решения.
• Оперативность выполнения: Решение должно быть принято и реализовано своевременно, чтобы не упустить возможности или не усугубить проблему.

Качество управленческого решения напрямую зависит от таких факторов, как уровень знаний и опыта руководителя, доступность и точность информации, учет различных мнений и, конечно, последовательность и точность выполнения всего процесса принятия решения.

Этапы процесса принятия управленческого решения

Процесс принятия управленческого решения — это не мгновенный инсайт, а сложная, многоступенчатая последовательность действий, развивающаяся во времени и требующая систематического подхода. Это структурированный путь от осознания проблемы до оценки достигнутого результата.

Основные этапы этого процесса включают:

1. Выявление проблемы или определение цели. Это первый и, возможно, самый важный этап. Проблема может быть очевидной (например, снижение продаж) или скрытой (неэффективность внутренних процессов). Цель, в свою очередь, должна быть четко сформулирована, измерима, достижима, релевантна и ограничена по времени (SMART-критерии). Без четкого понимания, что нужно решить или чего достичь, все последующие шаги будут неэффективны.
2. Сбор и анализ информации. На этом этапе руководитель собирает все релевантные данные, касающиеся выявленной проблемы или поставленной цели. Это могут быть внутренние отчеты, рыночные исследования, данные о конкурентах, мнения экспертов. Анализ информации предполагает ее структурирование, выявление причинно-следственных связей, определение ключевых факторов, влияющих на ситуацию. Для минимизации ошибок и повышения качества решения критически важно развивать системное мышление, позволяющее видеть проблему в контексте всей организации и ее внешней среды, а также навыки критического анализа для проверки достоверности и релевантности собранных данных.
3. Разработка альтернатив. После анализа информации необходимо сгенерировать несколько возможных вариантов решения проблемы или достижения цели. Важно не ограничиваться очевидными путями, а искать инновационные, творческие подходы. Каждая альтернатива должна быть реалистичной и потенциально способной привести к желаемому результату.
4. Выбор оптимального варианта. Этот этап включает оценку каждой альтернативы по заранее определенным критериям (например, стоимость, риски, сроки реализации, потенциальная выгода, соответствие стратегическим целям). Часто используются различные аналитические инструменты, такие как сравнение «за» и «против», расчет окупаемости, анализ сценариев. В условиях неопределенности и риска этот выбор становится особенно сложным, требуя применения специализированных методов, о которых будет сказано далее.
5. Подготовка и реализация решения. Выбранное решение необходимо детально проработать, составить план действий, распределить ресурсы, назначить ответственных и установить сроки. Затем следует непосредственная реализация — воплощение решения в жизнь. Для крупных решений может потребоваться разработка отдельной программы реализации.
6. Оценка результата и обратная связь. После реализации решения крайне важно оценить его эффективность. Достигнуты ли поставленные цели? Возникли ли непредвиденные последствия? Какие уроки можно извлечь? Полученные результаты и обратная связь служат основой для корректировки решения, если это необходимо, или для улучшения будущих процессов принятия решений.

Таким образом, процесс принятия управленческого решения — это циклический процесс обучения и адаптации, требующий от руководителя не только знаний, но и опыта, интуиции и постоянного развития.

Концепции неопределенности и риска в менеджменте

Погружаясь в океан современного бизнеса, руководитель неизбежно сталкивается с двумя мощными и взаимосвязанными течениями: неопределенностью и риском. Эти понятия не просто термины, а фундаментальные категории, определяющие характер принятия решений, и их глубокое понимание становится критически важным для каждого менеджера.

Неопределенность — это состояние, когда информация о будущих событиях или исходах решений либо полностью отсутствует, либо является неполной, неточной или недостоверной. В условиях неопределенности невозможно с высокой степенью уверенности предсказать последствия своих действий. Представьте себе навигатора в тумане: он знает свою цель, но не видит берега, не может оценить силу течения и наличие рифов. В менеджменте неопределенность проявляется в нехватке данных о рыночных тенденциях, поведении конкурентов, изменениях в законодательстве или технологических прорывах.

Риск, напротив, является прямым следствием и производной от неопределенности, возникающей на этапе реализации решения. В условиях риска, хотя будущие исходы не известны точно, возможно оценить вероятность каждого из потенциальных результатов. Если продолжить аналогию с навигатором, то в условиях риска он видит карту, где указаны потенциальные рифы, знает глубину, и может оценить вероятность столкновения с ними при изменении курса. Риск — это возможность возникновения неблагоприятных последствий (потерь, убытков, упущенной выгоды) в результате реализации принятого решения. Он количественно измерим и поддается анализу.

В теории разработки управленческих решений традиционно выделяют четыре основных условия принятия решений:

1. Условия определенности: В этом идеальном сценарии последствия каждого возможного решения известны заранее и однозначно. Имеется полная и точная информация о ситуации, и результат каждого действия предсказуем. Задача принятия решений (ЗПР) в таких условиях сводится к выбору наилучшего варианта с помощью методов математического программирования, например, линейного или нелинейного программирования, где цель — максимизировать прибыль или минимизировать издержки при заданных ограничениях.
2. Условия риска: Как уже упоминалось, в этом случае результаты каждого действия могут быть различными, но для каждого исхода известна или может быть оценена вероятность его наступления. Например, инвестируя в проект, можно оценить вероятность получения высокой прибыли, средней прибыли или убытков. Здесь активно применяются методы теории вероятностей и математической статистики.
3. Условия неопределенности: Это наиболее сложный режим, когда ни сами исходы, ни их вероятности не известны. Руководитель вынужден принимать решения, не имея достаточной информации о возможных последствиях своих действий. В таких условиях акцент смещается на качественные методы, экспертные оценки и принципы, ориентированные на минимизацию худшего из возможных исходов.
4. Условия конфликта: Этот режим возникает, когда решение одного субъекта управления влияет на результаты других субъектов, которые, в свою очередь, также принимают решения, преследуя собственные цели. По сути, это ситуация стратегического взаимодействия, где каждый участник стремится максимизировать свой выигрыш, учитывая действия оппонентов. Здесь на помощь приходит теория игр.

Понимание этих различий критически важно, поскольку выбор адекватных методов и инструментов для принятия решений напрямую зависит от того, в каких условиях — определенности, риска, неопределенности или конфликта — действует менеджер.

Детализированная классификация экономических рисков и видов неопределенностей

Риски и неопределенности, с которыми сталкиваются коммерческие организации, отличаются невероятным разнообразием. Для эффективного управления ими необходима четкая и всеобъемлющая классификация.

Детализированная классификация экономических рисков:

По своей природе, экономические риски можно разделить по нескольким ключевым признакам, что позволяет более точно идентифицировать их и разрабатывать адекватные стратегии управления:

1. По характеру последствий:
   • Риск, влекущий только потери (чистый риск): Это риски, результатом которых может быть либо ущерб/потери, либо отсутствие потерь. Примерами являются пожары, стихийные бедствия, аварии. Они не могут принести прибыль.
   • Риск, влекущий упущенную выгоду: Возникает, когда организация не получает потенциально возможной прибыли из-за неверно принятого решения или бездействия. Например, отказ от выгодного, но рискованного инвестиционного проекта.
   • Риск, влекущий как потери, так и дополнительные доходы (спекулятивный риск): Это риски, которые могут привести как к убыткам, так и к сверхприбылям. Примеры включают инвестиционные риски, валютные риски, риски запуска нового продукта.
2. По сфере возникновения:
   • Производственный риск: Связан с производственной деятельностью предприятия (сбои оборудования, брак, перебои с поставками, технологические риски).
   • Коммерческий риск: Возникает в процессе реализации товаров и услуг (снижение спроса, конкуренция, неисполнение контрактов, репутационный риск).
   • Финансовый риск: Связан с управлением финансовыми потоками (валютный риск, процентный риск, инфляционный риск, кредитный риск, риск ликвидности).
   • Инвестиционный риск: Риск потерь от инвестиционной деятельности (риск потери капитала, риск доходности).
   • Страховой риск: Вероятность наступления страхового случая.
   • Операционный риск: Риск потерь в результате неадекватности или сбоев внутренних процессов, систем, человеческого фактора или внешних событий.
   • Репутационный риск: Угроза потери доверия со стороны клиентов, партнеров, инвесторов, что может привести к снижению стоимости компании.
   • Технологический риск: Связан с внедрением или использованием новых технологий.
   • Юридический риск: Возникает из-за изменений в законодательстве, несоблюдения правовых норм или судебных разбирательств.
3. По масштабу воздействия:
   • Макрориски: Риски, влияющие на всю экономику страны или крупный сектор (например, экономический кризис, изменения в государственной политике).
   • Мезориски: Риски, характерные для конкретной отрасли или региона.
   • Микрориски: Риски, присущие конкретному предприятию или проекту.
4. По возможности предвидения:
   • Прогнозируемые риски: Риски, которые можно предвидеть и оценить их вероятность и последствия с определенной точностью на основе анализа прошлых данных и тенденций.
   • Непрогнозируемые риски: Риски, которые невозможно предвидеть заранее, так называемые «черные лебеди» (например, форс-мажорные обстоятельства, резкие и неожиданные изменения рынка). Экономический риск по категории угрозы может быть форс-мажорным, техногенным или смешанным.

Виды неопределенностей:

Неопределенность также имеет свои грани, которые влияют на выбор методов принятия решений:

• Ретроспективная неопределенность: Возникает из-за нехватки или недостоверности информации о прошлых событиях или сделках. Это похоже на попытку восстановить картину происшествия, имея лишь отрывочные и противоречивые свидетельства. Например, отсутствие точной статистики по продажам аналогичного продукта в прошлом.
• Перспективная неопределенность: Характеризуется отсутствием базы для прогнозирова��ия, когда каждый риск или событие прогнозируется впервые. Это ситуация, когда организация выходит на совершенно новый рынок с инновационным продуктом, для которого нет аналогов и исторической информации.

Понимание этой детализированной классификации позволяет менеджерам не только идентифицировать риски, но и системно подходить к их анализу, оценке и разработке адекватных стратегий реагирования, что является фундаментом для принятия обоснованных управленческих решений.

Методологии разработки и выбора управленческих решений в условиях риска и неопределенности

Обзор основных методов принятия управленческих решений

Процесс принятия управленческих решений — это всегда баланс между рациональностью, опытом и интуицией. В зависимости от условий, характера проблемы и доступности информации менеджеры используют различные подходы и методы, каждый из которых имеет свои преимущества и ограничения.

Классификация по способу обоснования:

В основе этой классификации лежит глубина анализа и степень формализации процесса:

1. Интуитивные методы: Основаны на личном опыте, чутье и интуиции управляющего. Решение принимается быстро, зачастую без глубокого анализа, благодаря «шестому чувству» или накопленному годами практическому знанию. Такие решения могут быть эффективными в простых, рутинных ситуациях или в условиях жесткого дефицита времени, но их качество сильно зависит от квалификации и таланта руководителя. Однако, при высокой степени риска или неопределенности полагаться исключительно на интуицию крайне опасно, поскольку это может привести к серьезным просчетам и значительным потерям.
2. Методы, основанные на рассуждении («здравом смысле»): Опираются на практический опыт, логику и здравый смысл. Решение принимается после обдумывания, сравнения с аналогичными ситуациями из прошлого, но без строгого математического или статистического аппарата. Это более осознанный подход, чем интуитивный, но он также ограничен личным опытом и может быть подвержен субъективным искажениям.
3. Рациональные методы: Характеризуются системным подходом, сбором и анализом информации, разработкой альтернатив и выбором оптимального варианта на основе объективных критериев. Эти методы стремятся к максимальной обоснованности и минимизации субъективности. Они наиболее применимы в сложных ситуациях, требующих глубокого анализа и прогнозирования.

Классификация по используемому инструментарию:

В рамках рационального подхода существует множество конкретных методов:

• Аналитические методы: Включают экономический анализ, анализ затрат-выгод, анализ безубыточности. Эти методы помогают оценить финансовые последствия различных решений и их влияние на ключевые показатели эффективности.
• Статистические методы: Применяют аппарат математической статистики для анализа больших объемов данных, выявления закономерностей, прогнозирования тенденций. Это регрессионный анализ, корреляционный анализ, дисперсионный анализ.
• Математические методы: Используют математические модели и алгоритмы для оптимизации, моделирования процессов. Сюда относятся методы математического программирования (линейное, динамическое), теория массового обслуживания, теория игр.
• Эвристические методы: Применяются, когда проблема слишком сложна для формального анализа или когда не хватает данных. Они основаны на логических рассуждениях, интуиции и неформальных правилах («правила большого пальца»). Примеры: мозговой штурм, синектика.
• Активирующие методы: Направлены на стимулирование творческого мышления и генерацию новых идей. Классическим примером является мозговой штурм.
• Экспертные методы: Основаны на привлечении группы экспертов для оценки ситуации, прогнозирования и выработки рекомендаций. Это такие методы, как Дельфи, метод парных сравнений, метод ранжирования. Они особенно ценны в условиях высокой неопределенности, когда объективных данных мало.
• Методы сценариев: Предполагают разработку нескольких возможных сценариев развития событий (оптимистичного, пессимистичного, наиболее вероятного) и оценку последствий каждого решения в рамках этих сценариев.
• Методы дерева решений: Визуальное представление последовательности решений и возможных исходов, позволяющее оценить ожидаемую полезность каждого пути (подробнее будет рассмотрено далее).

В коммерческих фирмах, особенно в условиях динамичной российской экономики, часто используется рационально-интуитивный подход, когда строгий анализ дополняется экспертным мнением и интуицией опытных руководителей, чтобы обеспечить гибкость и скорость принятия решений.

Принципы выбора решений в условиях неопределенности (критерии Сэвиджа, Гурвица, Лапласа)

Когда на горизонте будущего сгущается туман неопределенности, классические методы, основанные на вероятностных расчетах, теряют свою эффективность. В таких условиях, когда вероятности исходов неизвестны, на помощь приходят специальные критерии, разработанные для принятия решений в условиях полной неопределенности. Они позволяют лицу, принимающему решения (ЛПР), структурировать свой выбор, исходя из его личного отношения к риску – от крайнего пессимизма до осторожного оптимизма.

Рассмотрим три ключевых принципа:

1. Принцип недостаточного обоснования Лапласа.
   Этот критерий исходит из предположения, что если нет никаких оснований считать один из вариантов обстановки более вероятным, чем другой, то все варианты обстановки (состояния природы) следует считать равновероятными. Иными словами, если существует n возможных вариантов обстановки, то вероятность каждого из них принимается равной 1/n.

Методика:

• Определить все возможные состояния внешней среды (обстановки).
• Присвоить каждому состоянию равную вероятность: P_j = 1/n, где n – количество состояний.
• Для каждой альтернативы (решения) вычислить средневзвешенное значение результата, умножив результат каждого исхода на его вероятность и просуммировав.
• Выбрать альтернативу, которая максимизирует это средневзвешенное значение (или минимизирует, если речь идет о потерях).

Пример:
Предположим, компания рассматривает три проекта (A, B, C) с различными финансовыми результатами в зависимости от трех возможных состояний рынка (высокий спрос, средний спрос, низкий спрос). Вероятность каждого состояния рынка неизвестна.

Проект	Высокий спрос	Средний спрос	Низкий спрос
A	100	50	10
B	80	70	30
C	60	60	60

По критерию Лапласа, P_j = 1/3 для каждого состояния.

• Ожидаемый результат для A = (100 · 1/3) + (50 · 1/3) + (10 · 1/3) = 53,33
• Ожидаемый результат для B = (80 · 1/3) + (70 · 1/3) + (30 · 1/3) = 60
• Ожидаемый результат для C = (60 · 1/3) + (60 · 1/3) + (60 · 1/3) = 60

В данном случае, проекты B и C равнозначны по Лапласу.

2. Минимаксный критерий Сэвиджа (критерий минимаксного риска).
   Этот критерий ориентирован на минимизацию «сожалений» или «потерь возможностей» (opportunity loss). ЛПР стремится выбрать такое решение, которое минимизирует максимальное возможное «сожаление», если бы оно знало, какое состояние природы наступит. Это пессимистический критерий, направленный на защиту от худшего сценария.

Методика:

• Для каждого состояния природы (столбца) найти максимальный результат.
• Построить матрицу «сожалений», вычитая из максимального результата по каждому состоянию природы фактический результат для каждой альтернативы.
• Для каждой альтернативы (строки) найти максимальное «сожаление».
• Выбрать альтернативу, которая имеет минимальное из этих максимальных «сожалений».

Пример (продолжение таблицы):
Матрица результатов:

Проект	Высокий спрос	Средний спрос	Низкий спрос
A	100	50	10
B	80	70	30
C	60	60	60

Максимальные результаты по состояниям: 100 (высокий), 70 (средний), 60 (низкий).

Матрица «сожалений»:

Проект	Высокий спрос (100-x)	Средний спрос (70-x)	Низкий спрос (60-x)	Максимальное сожаление
A	100-100 = 0	70-50 = 20	60-10 = 50	50
B	100-80 = 20	70-70 = 0	60-30 = 30	30
C	100-60 = 40	70-60 = 10	60-60 = 0	40

Минимальное из максимальных сожалений — 30, что соответствует проекту B.

3. Критерий обобщенного максимина (пессимизма-оптимизма) Гурвица.
   Этот критерий представляет собой компромисс между крайним пессимизмом (выбрать худший из лучших) и крайним оптимизмом (выбрать лучший из лучших). Он вводит коэффициент оптимизма α (от 0 до 1), который отражает степень доверия ЛПР к благоприятному исходу.

Методика:

• Для каждой альтернативы найти наихудший (min) и наилучший (max) результаты.
• Вычислить взвешенную сумму для каждой альтернативы по формуле: H_i = α · max_j(X_ij) + (1 — α) · min_j(X_ij).
• Выбрать альтернативу, для которой значение H_i максимально.

Пример (продолжение таблицы, допустим α = 0.7 — умеренный оптимизм):

Проект	Min результат	Max результат	Hi = 0.7 · Max + 0.3 · Min
A	10	100	0.7 · 100 + 0.3 · 10 = 70 + 3 = 73
B	30	80	0.7 · 80 + 0.3 · 30 = 56 + 9 = 65
C	60	60	0.7 · 60 + 0.3 · 60 = 42 + 18 = 60

Максимальное значение H_i — 73, что соответствует проекту A.

Эти критерии предоставляют структурированный подход к принятию решений в условиях неопределенности, позволяя ЛПР явно выразить свое отношение к риску и принять наиболее обоснованный выбор в сложных условиях, тем самым повышая предсказуемость и надежность управленческих действий.

Теория полезности и ее применение при оценке риска

В мире, где деньги не всегда являются идеальным мерилом ценности, а отношение к риску глубоко индивидуально, на сцену выходит Теория полезности. Она позволяет выйти за рамки простого ожидания денежных результатов и учесть субъективную ценность, которую человек или организация приписывает различным исходам. Это особенно важно в условиях риска, когда одни и те же денежные суммы могут восприниматься по-разному в зависимости от их величины и контекста.

Фундаментальные основы теории полезности заложили Джон фон Нейман и Оскар Моргенштерн. Их концепция Неймана-Моргенштерна предлагает формализованный подход к измерению полезности, позволяя построить функцию полезности, которая отражает степень удовлетворения лица, принимающего решения (ЛПР), от возможных исходов. Основное положение теории состоит в том, что ЛПР должно максимизировать ожидаемое значение полезности результатов, а не их денежное выражение.

Как отношение к риску влияет на функцию полезности:

Индивидуальное отношение к риску является ключевым элементом теории полезности:

• Риск-инверторы (риск-избегающие): Это ЛПР, которые предпочитают меньшие, но более гарантированные доходы, чем высокие, но сопряженные с большей вероятностью потерь. Их функция полезности обычно вогнутая (U»(x) < 0), что означает, что приращение полезности от дополнительной единицы дохода уменьшается по мере увеличения общего дохода. Они готовы пожертвовать частью потенциальной прибыли, чтобы избежать риска.
• Риск-игроки (риск-любящие): Это ЛПР, которые готовы брать на себя большие риски ради возможности получить высокую прибыль. Для них приращение полезности от дополнительной единицы дохода увеличивается по мере роста общего дохода. Их функция полезности выпуклая (U»(x) > 0). Они могут предпочесть лотерею с меньшим ожидаемым денежным выигрышем, но с шансом на очень крупный куш, гарантированному, но скромному доходу.
• Риск-нейтральные: Это ЛПР, для которых полезность прямо пропорциональна денежному доходу. Их функция полезности линейная (U»(x) = 0). Они максимизируют ожидаемое денежное значение и равнодушны к риску как таковому.

Построение и применение функции полезности:

Для построения функции полезности обычно используются методы, основанные на определении «точек безразличия» между гарантированным результатом и лотереей с двумя крайними исходами. Например, ЛПР может быть предложено выбрать между гарантированной суммой X и лотереей, где с вероятностью p оно получит максимальный выигрыш (U = 1) и с вероятностью (1 — p) минимальный выигрыш (U = 0). Значение p, при котором ЛПР безразлично между гарантированной суммой X и лотереей, и будет соответствовать полезности U(X).

Таблица 1: Типы отношения к риску и характеристики функции полезности

Тип отношения к риску	Описание	Форма функции полезности	Математическое свойство	Пример поведения
Риск-инвертор	Предпочитает меньшие, гарантированные доходы; избегает неопределенности	Вогнутая	U»(x) < 0	Готов заплатить за страховку, чтобы избежать возможной крупной потери
Риск-игрок	Готов брать на себя большие риски ради высокой потенциальной прибыли	Выпуклая	U»(x) > 0	Предпочтет инвестировать в высокорисковые стартапы с большим потенциалом роста
Риск-нейтральный	Безразличен к риску, ориентируется на ожидаемое денежное значение	Линейная	U»(x) = 0	Будет инвестировать в проект, если его ожидаемая денежная доходность выше альтернатив

Применение теории полезности:

• Инвестиционные решения: Теория полезности позволяет инвесторам выбирать портфели активов, соответствующие их индивидуальному профилю риска. Риск-инвертор выберет более консервативный портфель, тогда как риск-игрок может предпочесть агрессивные инвестиции.
• Страхование: Решение о покупке страховки является классическим примером поведения риск-инвертора, который готов платить небольшую, но гарантированную сумму, чтобы избежать потенциально катастрофических потерь.
• Управление проектами: При выборе между различными проектами с разными профилями риска и доходности, ЛПР может использовать свою функцию полезности для оценки ожидаемой полезности каждого проекта и выбора того, который максимизирует его удовлетворение, а не только денежную прибыль.

Теория полезности, таким образом, предоставляет мощный инструмент для учета субъективности в принятии решений, делая их более адекватными истинным предпочтениям и целям ЛПР, особенно в условиях, где риск играет значительную роль, и это позволяет принимать решения не только «разумом», но и «сердцем» организации.

Метод «Дерево решений» и прогнозирование

В мире бизнеса, где каждое значимое управленческое решение влечет за собой целый каскад потенциальных событий и последующих выборов, простого анализа «за» и «против» часто оказывается недостаточно. Здесь на помощь приходит метод «Дерево решений» – элегантный и мощный инструмент науки управления, позволяющий визуализировать и структурировать сложные проблемы принятия решений, особенно в условиях риска и многоэтапности.

Что такое «Дерево решений»?

«Дерево решений» – это схематичное представление проблемы принятия решений, которое отображает все возможные альтернативы действий, состояния природы (или случайные события), их вероятности и соответствующие результаты (выигрыши или потери). По сути, это графическая модель, которая позволяет лицу, принимающему решения (ЛПР), последовательно пройти через все возможные пути и оценить ожидаемую полезность каждого направления действий из имеющихся вариантов.

Основные элементы «Дерева решений»:

• Узлы решений (квадраты): Обозначают точки, где ЛПР должно сделать выбор из нескольких альтернатив.
• Узлы случайных событий (круги): Обозначают точки, где происходит случайное событие, исход которого не контролируется ЛПР, но для которого известны вероятности различных состояний.
• Ветви: Соединяют узлы и представляют либо выбранные альтернативы, либо возможные исходы случайных событий.
• Конечные результаты (листья): Находятся в конце каждой ветви и показывают итоговый выигрыш или потерю для каждого конкретного пути.

Процесс построения и анализа «Дерева решений»:

1. Начало (узел решения): Сначала определяется основная проблема и начальный набор альтернатив.
2. Последовательное ветвление: От каждого узла решения отходят ветви, соответствующие возможным действиям. От каждого узла случайного события отходят ветви, соответствующие возможным исходам, с указанием их вероятностей. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будут учтены все релевантные последовательности событий и решений.
3. Оценка результатов: Для каждого конечного результата определяется его денежное или полезностное значение.
4. Обратный ход (Rollback): Анализ дерева решений начинается с конечных узлов и движется назад к началу.
   • Для узлов случайных событий вычисляется ожидаемое значение (Expected Monetary Value, EMV) путем суммирования произведений результатов на их вероятности.
   • Для узлов решений выбирается та альтернатива, которая ведет к максимальному ожидаемому значению из всех доступных ветвей.
5. Выбор оптимального пути: В конечном итоге, на основе обратного хода определяется оптимальная последовательность решений, которая максимизирует ожидаемую полезность или денежный выигрыш.

Пример применения «Дерева решений»:
Компания рассматривает запуск нового продукта. Она может либо сразу запустить его в массовое производство (рискованно, но потенциально высокодоходно), либо провести сначала пилотный проект. Пилотный проект уменьшает риск, но увеличивает время до выхода на рынок. Каждый из этих путей имеет свои вероятности успеха или неудачи, а также дальнейшие решения (например, масштабировать производство или прекратить проект). «Дерево решений» позволяет визуализировать все эти развилки и рассчитать, какой путь имеет наибольшее ожидаемое значение.

Прогнозирование как основа «Дерева решений» и планирования:

«Дерево решений» тесно связано с прогнозированием. По сути, вероятности, присваиваемые ветвям случайных событий, являются результатом прогнозов. Прогнозирование — это метод, использующий накопленный опыт и текущие допущения для определения будущих событий. Результаты прогнозирования служат критически важной основой для планирования и оценки рисков.

Методы прогнозирования могут быть:

• Количественными: основаны на математических моделях и исторических данных (например, экстраполяция временных рядов, регрессионный анализ).
• Качественными: основаны на экспертных оценках и интуиции, особенно когда исторические данные ограничены или ситуация уникальна (например, метод Дельфи).

Без надежных прогнозов, отражающих вероятности различных исходов, «Дерево решений» останется лишь красивой схемой, а не действенным инструментом. Таким образом, эти два метода взаимно дополняют друг друга, позволяя руководителям принимать более обоснованные и стратегически выверенные решения в условиях динамичной и непредсказуемой среды.

Инструменты и методологии риск-менеджмента как основа эффективных управленческих решений

Сущность и цели риск-менеджмента

В современном деловом мире, пронизанном неопределенностью, способность организации не только выживать, но и процветать напрямую зависит от ее умения эффективно управлять рисками. Именно здесь на первый план выходит риск-менеджмент – системный, скоординированный подход к управлению организацией с учетом всех возможных угроз и возможностей.

Согласно актуальному российскому стандарту ГОСТ Р ИСО 31000-2019 «Менеджмент риска. Принципы и руководство», который идентичен международному стандарту ISO 31000:2018 «Risk management — Guidelines», риск-менеджмент определяется как скоординированные действия по управлению организацией с учетом риска. Этот стандарт обеспечивает общий подход к менеджменту любых типов риска и применим на всех уровнях управления организации – от стратегического до операционного. Он выступает не просто как свод правил, а как философия управления, пронизывающая все аспекты деятельности.

Основная цель риск-менеджмента выходит за рамки простого выявления и минимизации угроз. Ее суть заключается в сохранении стабильности предприятия, несмотря на негативные внешние и внутренние влияния, и, что более важно, в принятии управленческих решений, учитывающих риски. Это означает, что риск-менеджмент не является самоцелью, а служит мощным инструментом поддержки принятия решений, позволяя руководителям:

• Идентифицировать потенциальные опасности: Выявлять события, которые могут повлиять на достижение целей организации.
• Оценивать вероятность и последствия: Определять, насколько вероятно наступление риска и какое воздействие он окажет на компанию.
• Разрабатывать стратегии реагирования: Планировать действия по минимизации потерь или использованию возможностей.
• Оптимизировать использование ресурсов: Направлять ресурсы туда, где управление рисками принесет наибольшую пользу.
• Повышать устойчивость и конкурентоспособность: Делать организацию более resilient (жизнестойкой) к внешним шокам и внутренним проблемам.

Для достижения этих целей создается система управления рисками (СУР) – это структурированный подход, включающий в себя процессы, методы, политики и процедуры для идентификации, анализа, оценки, обработки (управления) и мониторинга рисков. СУР не является статичной конструкцией; она динамична, постоянно развивается и адаптируется к меняющимся условиям внешней и внутренней среды организации.

В идеале, риск-менеджмент должен быть интегрирован во все бизнес-процессы, став неотъемлемой частью стратегического планирования, бюджетирования, управления проектами и операционной деятельности. Только тогда он перестанет быть формальной процедурой и превратится в стратегический актив, способствующий достижению целей организации и обеспечению ее долгосрочного успеха. Таким образом, риск-менеджмент – это не просто функция, а

целостная философия, обеспечивающая не только выживание, но и процветание организации в постоянно меняющемся мире.

Процесс оценки и анализа рисков: качественные и количественные методы

Сердцевина эффективного риск-менеджмента – это глубокое понимание природы рисков, их потенциального воздействия и вероятности наступления. Этот процесс реализуется через систематическую оценку и анализ рисков, которая включает несколько взаимосвязанных этапов и использует разнообразный инструментарий.

Этапы процесса оценки риска:

1. Идентификация опасности (риска): На этом этапе выявляются все потенциальные опасности или неопределенности, которые могут негативно повлиять на цели организации. Это может быть сделано с помощью мозгового штурма, анализа прошлых инцидентов, изучения отраслевых отчетов, опроса экспертов. Важно не только назвать риск, но и описать его источник, причины и потенциальные последствия.
2. Оценка риска: После идентификации, каждый риск подвергается оценке на основе двух ключевых параметров:
   • Вероятность возникновения: Насколько вероятно, что данный риск реализуется?
   • Потенциальное воздействие (влияние): Какой ущерб или выгоду принесет реализация риска, если она произойдет?

Анализ рисков детализирует этот процесс, разделяясь на качественные и количественные подходы:

Качественный анализ рисков

Этот метод используется для идентификации и описания рисков без использования численных данных. Он помогает определить наиболее значимые риски, приоритизировать их и сформировать общее понимание риск-ландшафта.

Инструменты качественного анализа рисков:

• SWOT-анализ (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats): Классический метод для оценки сильных и слабых сторон организации (внутренняя среда), а также возможностей и угроз (внешняя среда). Позволяет выявить риски, связанные с внутренними недостатками, и угрозы, исходящие извне.
• Диаграмма Исикавы («рыбья кость» или причинно-следственная диаграмма): Используется для визуализации причинно-следственных связей, помогая определить коренные причины возникновения рисков. Основная проблема (голова рыбы) разбивается на основные категории причин (крупные кости), которые затем детализируются (мелкие кости).
• Метод Дельфи: Структурированный метод опроса группы экспертов для получения консенсуса по определенной проблеме или риску. Эксперты анонимно отвечают на вопросы, их ответы обобщаются, и процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнуто приемлемое согласие. Это помогает минимизировать влияние группового давления и личных предубеждений.
• PEST-анализ: Оценка факторов внешней среды: Политические (Political), Экономические (Economic), Социальные (Social), Технологические (Technological). Помогает выявить макроэкономические и социальные риски, которые могут повлиять на деятельность компании.

Количественный анализ рисков

В отличие от качественного, количественный анализ использует числовые данные и статистические методы для более точной оценки рисков и их потенциальных последствий.

Инструменты количественного анализа рисков:

• Вероятностный метод оценки рисков: Основан на определении числовой вероятности возникновения рисков и их потенциального воздействия. Например, расчет ожидаемых потерь как произведения вероятности события на величину ущерба.
• Метод моделирования по Монте-Карло: Компьютерный метод, использующий случайные числа для моделирования поведения системы или проекта при наличии неопределенности. Многократное проигрывание сценариев с разными значениями переменных позволяет получить распределение возможных исходов и оценить вероятность достижения тех или иных результатов.
• Анализ дерева решений: Как уже обсуждалось, это графический метод, который позволяет визуализировать последовательность решений и случайных событий, оценить ожидаемое значение каждого пути и выбрать оптимальное направление действий.
• Анализ чувствительности: Метод, который исследует, как изменение одной входной переменной (например, цены сырья) влияет на выходной параметр (например, прибыль проекта) при неизменности всех остальных. Помогает выявить наиболее критичные переменные, от которых зависит успех проекта.
• Метод анализа сценариев: Предполагает разработку нескольких различных сценариев развития событий (например, оптимистичного, пессимистичного, базового) и оценку рисков и финансовых результатов для каждого из них. Это помогает подготовиться к разным исходам и разработать планы действий для каждого сценария.
• VaR (Value at Risk): Метод оценки финансовых рисков, который определяет максимальную сумму потерь, которую можно ожидать с заданной вероятностью за определенный период времени.

Выбор между качественными и количественными методами (или их комбинация) зависит от характера риска, доступности данных, сложности ситуации и требований к точности анализа. Эффективный риск-менеджмент интегрирует оба подхода, обеспечивая как широкое понимание, так и точную оценку рисков.

Виды управления рисками и стратегии реагирования

После того как риски идентифицированы, оценены и проанализированы, необходимо разработать и реализовать стратегии по их управлению. Эти стратегии определяют, как организация будет реагировать на выявленные угрозы и возможности. Существует пять основных видов управления рисками, каждый из которых подходит для разных ситуаций.

1. Избегание риска (Risk Avoidance):
   Это наиболее радикальная стратегия, при которой организация полностью отказывается от деятельности, которая является источником риска. Цель — устранить риск, исключив его причину.
   • Пример: Компания отказывается от выхода на новый, нестабильный рынок, чтобы избежать геополитических и экономических рисков, связанных с ним. Или не использует определенную технологию, которая доказано ненадежна.
   • Особенности: Эффективно устраняет риск, но может привести к упущенным возможностям и потере потенциальной выгоды. Требует тщательного анализа альтернативных путей достижения целей.
2. Снижение риска (Risk Reduction / Mitigation):
   Эта стратегия направлена на уменьшение вероятности возникновения риска или на снижение его потенциального воздействия (или обоих параметров). Цель — сделать риск менее опасным и контролируемым.
   • Пример: Внедрение систем контроля качества для снижения производственного брака; обучение сотрудников правилам безопасности для уменьшения травматизма; диверсификация поставщиков для снижения риска сбоев в поставках.
   • Особенности: Часто включает инвестиции в превентивные меры. Является наиболее распространенной стратегией, поскольку позволяет продолжать деятельность, снижая связанные с ней угрозы до приемлемого уровня.
3. Передача риска (Risk Transfer):
   Суть этой стратегии заключается в переложении ответственности за риск и его последствия на третью сторону. Организация не устраняет риск, но переносит финансовую или оперативную нагрузку, связанную с его реализацией.
   • Пример: Страхование является классическим видом передачи риска (например, страхование имущества от пожара, страхование ответственности). Также к передаче риска относится аутсорсинг некоторых функций (например, IT-поддержки), где риски, связанные с этой функцией, частично переходят к подрядчику.
   • Особенности: Не всегда полностью устраняет риск для организации (например, страховка может не покрыть все потери), но значительно снижает финансовую нагрузку. Требует анализа стоимости передачи риска против потенциальных потерь.
4. Принятие риска (Risk Acceptance / Самоутверждение):
   Эта стратегия означает осознанное решение принять на себя риск, если его потенциальное воздействие незначительно, или если стоимость его избегания/снижения/передачи превышает потенциальные потери. При этом могут быть разработаны планы на случай реализации риска.
   • Пример: Небольшая компания может решить не страховать офисную мебель, если ее стоимость невысока, а вероятность полной утраты мала. Или руководство принимает решение о запуске нового продукта, осознавая, что существует риск не достигнуть целевых показателей продаж, но считая потенциальную прибыль достаточной компенсацией.
   • Особенности: Требует тщательной оценки и понимания рисков. Может быть пассивным (бездействие) или активным (с разработкой резервных планов).
5. Распределение риска (Risk Sharing):
   Эта стратегия подразумевает разделение последствий риска между несколькими сторонами. Это часто встречается в совместных проектах или партнерствах.
   • Пример: Два предприятия объединяют усилия для реализации крупного инвестиционного проекта, деля между собой как возможную прибыль, так и потенциальные убытки. Создание совместных предприятий (СП) или консорциумов также является формой распределения рисков.
   • Особенности: Позволяет использовать сильные стороны каждого партнера для управления риском. Требует четкого определения долей ответственности и распределения выгод/потерь.

Эффективный риск-менеджмент редко использует только одну стратегию. Чаще всего применяется комбинация различных подходов, адаптированных к специфике каждого риска и общему риск-профилю организации, что дает наибольшую гибкость и устойчивость в управлении.

Применение современных технологий (ИИ, нейронные сети, экспертные системы) в риск-менеджменте

В условиях нарастающей сложности и объема данных, которые генерирует современный бизнес, традиционные методы риск-менеджмента начинают достигать своих пределов. На помощь приходят передовые технологии, в частности, системы искусственного интеллекта (ИИ), включающие нейронные сети и экспертные системы, а также машинное обучение. Эти инструменты не просто автоматизируют процессы, они качественно меняют подход к анализу и управлению рисками, предлагая новые возможности для прогнозирования, выявления аномалий и принятия более обоснованных решений.

Нейронные сети – это алгоритмы машинного обучения, вдохновленные структурой человеческого мозга. Они способны выявлять сложные, нелинейные закономерности в огромных массивах данных, которые часто остаются невидимыми для традиционных статистических методов. В риск-менеджменте нейронные сети применяются для:

• Обнаружения мошенничества: Анализируя транзакции, поведение клиентов и другие данные, нейронные сети могут выявлять аномалии и подозрительные паттерны, указывающие на мошеннические операции, например, в банковской сфере или электронной коммерции.
• Прогнозирования банкротств: На основе финансовых показателей компаний, отраслевых данных и макроэкономических индикаторов, нейронные сети могут предсказывать вероятность банкротства с высокой точностью, помогая инвесторам и кредиторам принимать более взвешенные решения.
• Оценки производственных рисков: Анализ данных с датчиков оборудования, производственных графиков и отчетов о сбоях позволяет прогнозировать потенциальные аварии, оптимизировать обслуживание и снижать операционные риски.
• Оценки валютных и кредитных рисков: Нейронные сети могут анализировать динамику валютных курсов, кредитные истории заемщиков, экономические показатели и геополитические события для более точного прогнозирования колебаний валют и вероятности невозврата кредитов.

Экспертные системы – это программы, имитирующие процесс принятия решений человеческим экспертом в определенной предметной области. Они содержат базу знаний (факты и правила) и механизм вывода, позволяющий делать заключения и давать рекомендации. В контексте риск-менеджмента экспертные системы используются для:

• Оценки и прогнозирования в программной инженерии: Для анализа рисков, связанных с разработкой программного обеспечения, таких как риски срыва сроков, превышения бюджета, технических сложностей.
• Систематизации разнородной информации: Сбор, структурирование и анализ неформализованных данных, относящихся к процессам риск-менеджмента, например, для оценки репутационных или юридических рисков.
• Поддержки принятия решений: Предоставление ЛПР рекомендаций по управлению конкретными рисками на основе заложенных в систему знаний и правил.

Методы машинного обучения и прогнозного моделирования (более широкая категория, включающая нейронные сети) также играют ключевую роль:

• Прогнозирование сценариев рисков: Создание моделей, которые могут предсказывать развитие различных рисковых сценариев на основе текущих и исторических данных, позволяя компаниям готовиться к будущим вызовам.
• Выявление аномалий и угроз кибербезопасности: Постоянный мониторинг сетевого трафика, активности пользователей и системных журналов для обнаружения необычных паттернов, которые могут указывать на кибератаки или внутренние угрозы.
• ESG-скоринг клиентов и проектов: Анализ нефинансовых факторов (экологических, социальных и управленческих) для оценки рисков и возможностей, связанных с устойчивым развитием. ИИ может обрабатывать огромные объемы неструктурированных данных (отчеты, новости, социальные сети) для формирования комплексной ESG-оценки.

Интеграция этих технологий позволяет не только автоматизировать рутинные задачи по сбору и анализу данных, но и значительно повысить точность прогнозов, скорость реакции на риски и, в конечном итоге, качество принимаемых управленческих решений. Однако важно помнить, что ИИ является инструментом, требующим квалифицированных специалистов для его настройки, обучения и интерпретации результатов.

Практика применения методов принятия управленческих решений и риск-менеджмента в российских коммерческих организациях

Состояние риск-менеджмента в России: вызовы и тенденции

Практика эффективного риск-менеджмента в России, несмотря на его очевидную актуальность, все еще остается сравнительно молодым и развивающимся направлением. Российские компании сталкиваются с рядом объективных трудностей, включая экономические вызовы, несовершенство регуляторной среды и, что особенно важно, специфику корпоративной культуры.

Актуальные данные и динамика:

Согласно исследованию уровня зрелости риск-менеджмента в российских компаниях за 2025 год, проведенному Группой ДРТ при поддержке Ассоциации риск-менеджеров «Русское общество управления рисками», были выявлены следующие тенденции и проблемные области:

• Сокращение специализированных подразделений: Только 49% компаний сохранили выделенные подразделения по управлению рисками, что на 10% меньше, чем в предыдущем году. Это тревожный сигнал, указывающий на то, что в условиях турбулентности некоторые организации могут сокращать инвестиции в риск-менеджмент, рассматривая его как второстепенную функцию, а не как стратегический актив.
• Низкий уровень зрелости культуры управления рисками: Самой проблемной областью в российском риск-менеджменте оказалась культура управления рисками, ее уровень зрелости оценивается всего в 0,22 из 1. Это проявляется в незакрепленных обязанностях, отсутствии четких процедур, а также в том, что системы мотивации персонала редко связаны с результатами управления рисками. Без развитой риск-ориентированной культуры даже самые совершенные методологии будут работать неэффективно.
• Преобладание качественных методов: 63% российских компаний полагаются на качественные методы оценки рисков, основанные на экспертном мнении. Это свидетельствует о зависимости от субъективных суждений и ограниченном использовании более точных количественных подходов. Только 29% компаний активно используют количественный анализ и моделирование.
• Низкая степень автоматизации: Более половины российских организаций (51%) не автоматизировали процессы управления рисками, продолжая использовать электронные таблицы вместо специализированных систем. Это замедляет процессы, увеличивает вероятность ошибок и снижает прозрачность риск-ландшафта.
• ИИ в риск-менеджменте: больше заявлений, меньше глубины: 69% компаний заявляют об использовании ИИ в риск-менеджменте. Однако анализ показывает, что преимущественно ИИ применяется для базовых задач, таких как прогнозная аналитика, статистический анализ и сравнительный анализ. Только 12% используют ИИ для более сложных функций, таких как выявление и документирование рисков. Это указывает на скорее поверхностное, чем глубокое внедрение передовых технологий.
• Формальное участие риск-менеджеров: В 81% организаций мнение риск-менеджеров учитывается при принятии решений, что кажется позитивным трендом. Однако лишь 45% компаний проводят количественную оценку рисков при принятии ключевых решений. Более того, в 19% организаций анализ рисков проводится вообще без участия риск-менеджеров, что подтверждает сохранение формального подхода, когда наличие функции риск-менеджмента не означает ее реальной интеграции в процесс принятия решений.
• Сферы применения количественного анализа: Наиболее часто количественный анализ рисков в России проводится при управлении проектами (61%), инвестиционной деятельности (52%) и бюджетном планировании (52%). Значительно реже он используется в стратегическом планировании (38%), что является серьезным упущением, учитывая долгосрочное влияние стратегических решений.

Вызовы 2022-2023 гг. и корпоративное управление:

Период 2022-2023 годов, характеризовавшийся беспрецедентными внешними вызовами, потребовал от российских компаний оперативного реагирования и часто «ручного» управления. Это отразилось на практике внедрения рекомендаций Кодекса корпоративного управления. Банк России, как регулятор, выступает за скорейшее возвращение российских публичных компаний к лучшим практикам корпоративного управления после временных регуляторных послаблений. Кодекс корпоративного управления Банка России, действующий по принципу «соблюдай или объясняй», дает компаниям гибкость, но при этом подчеркивает важность выстраивания эффективных корпоративных практик. Роль совета директоров в российских компаниях традиционно строится вокруг решения стратегических вопросов, но и здесь эффективный риск-менеджмент должен стать неотъемлемой частью процесса. В целом, состояние риск-менеджмента в России характеризуется заметным прогрессом в осознании его важности, однако остаются значительные проблемы в глубине внедрения, автоматизации, развитии культуры и полноценной интеграции в стратегические процессы принятия решений, что требует целенаправленных усилий для преодоления этих барьеров.

Проблемы и барьеры внедрения эффективного риск-менеджмента

Несмотря на растущее понимание критической важности риск-менеджмента, российские компании сталкиваются с рядом системных проблем и барьеров, которые препятствуют его эффективному внедрению и превращению из формальной процедуры в стратегический инструмент.

1. Восприятие риск-менеджмента как посткризисной формальности: Многие российские компании начинали внедрять риск-менеджмент под давлением внешних обстоятельств или регуляторных требований, часто после пережитых кризисов. Это привело к его восприятию как «дополнительной» или «бумажной» функции, которая должна быть «для галочки», а не как неотъемлемой части повседневного управления. Такое отношение сверху значительно тормозит развитие риск-культуры на всех уровнях.
2. Экономические трудности и ограниченность ресурсов: В условиях нестабильной экономики и ограниченных финансовых ресурсов инвестиции в риск-менеджмент часто откладываются или сокращаются. Разработка и внедрение комплексной системы управления рисками (СУР) требует значительных затрат на обучение персонала, приобретение программного обеспечения, консалтинг. Малый и средний бизнес, в частности, редко применяет сложные инструменты риск-менеджмента из-за их кажущейся дороговизны и сложности.
3. Недостаток квалифицированных кадров и опыта: Эффективный риск-менеджмент требует не только теоретических знаний, но и практического опыта, а также глубокого понимания специфики бизнеса. На российском рынке ощущается дефицит высококвалифицированных риск-менеджеров, способных не просто оценивать риски, но и интегрировать их в процесс принятия стратегических решений.
4. Отсутствие связи систем мотивации с результатами управления рисками: Если сотрудники и руководители не видят прямой связи между эффективным управлением рисками и своим вознаграждением или карьерным ростом, у них нет стимула активно участвовать в этом процессе. Управление рисками воспринимается как дополнительная нагрузка, а не как возможность улучшить результаты.
5. Разрыв между теорией и практикой: Современные методы количественной оценки рисков (например, моделирование по Монте-Карло, VaR) часто воспринимаются как излишне сложные и абстрактные для практического применения, особенно в малом и среднем бизнесе. Это приводит к преобладанию качественных, экспертных методов, которые, хотя и важны, не всегда обеспечивают достаточную точность и обоснованность.
6. Недостаточная автоматизация процессов: Как показало исследование 2025 года, более половины российских компаний не автоматизировали процессы управления рисками. Использование электронных таблиц и ручных операций приводит к низкой оперативности, высокой вероятности ошибок и затрудняет консолидацию данных о рисках на уровне всей организации.
7. Отсутствие риск-ориентированной корпоративной культуры: Это, пожалуй, самый глубокий барьер. Если в компании нет среды, где сотрудники не боятся говорить о проблемах, где риски обсуждаются открыто, а ответственность за них распределена, то любые формальные процедуры риск-менеджмента будут малоэффективны. Часто превалирует культура «скрытия проблем», что мешает своевременной идентификации и управлению рисками.
8. Недостаточная интеграция в стратегическое планирование: Хотя риск-менеджмент должен быть частью стратегического процесса, на практике в России он часто остается операционным или тактическим инструментом. Количественный анализ рисков редко используется при стратегическом планировании, что приводит к принятию стратегических решений без полного понимания всех связанных с ними угроз и возможностей.

Преодоление этих барьеров требует комплексного подхода, включающего изменение корпоративной культуры, инвестиции в обучение и технологии, а также активную поддержку риск-менеджмента со стороны высшего руководства. Только так можно трансформировать риск-менеджмент из формальности в мощный двигатель развития и повышения конкурентоспособности.

Примеры и кейс-стади применения риск-ориентированного подхода в российских компаниях (гипотетический/обобщенный)

Для того чтобы продемонстрировать, как методы принятия решений и риск-менеджмента могут быть применены в условиях российской коммерческой организации, рассмотрим гипотетический пример крупной розничной сети по продаже спортивных товаров, такой как ООО «Спорт Мастер». Предположим, компания сталкивается с проблемой, требующей стратегического решения, сопряженного с высокой неопределенностью и риском: расширение сети магазинов в новый, быстрорастущий регион России.

Исходная ситуация:
ООО «Спорт Мастер» успешно работает в центральных регионах, но рассматривает возможность открытия 10 новых магазинов в регионе N, где наблюдается рост доходов населения и интерес к спорту. Однако регион N имеет свою специфику: высокая конкуренция со стороны местных игроков, логистические сложности, потенциальные проблемы с подбором квалифицированного персонала и неоднозначные прогнозы по динамике потребительского спроса.

1. Идентификация и классификация рисков:
На первом этапе команда риск-менеджмента, совместно с отделами маркетинга, логистики, HR и финансов, проводит мозговой штурм и анализ существующих данных (отчеты Росстата по региону, исследования конкурентов, внутренняя статистика по похожим проектам).

• Рыночные риски: Недостаточный спрос, агрессивная ценовая политика конкурентов, изменение потребительских предпочтений.
• Операционные риски: Сложности с логистикой и доставкой, проблемы с арендой и строительством, неэффективность локальных поставщиков.
• HR-риски: Нехватка квалифицированных кадров, высокая текучесть персонала, отсутствие лояльности к бренду.
• Финансовые риски: Недостаточная окупаемость инвестиций, рост операционных расходов, валютные колебания (если закупки за рубежом).
• Репутационные риски: Негативное восприятие бренда на новом рынке, конфликты с местными сообществами.
• Политические/Регуляторные риски: Изменение местного законодательства, административные барьеры.

2. Качественный анализ рисков (SWOT и Диаграмма Исикавы):

• SWOT-анализ: Помогает выявить внутренние сильные стороны (известный бренд, опыт работы в рознице) и слабые стороны (возможно, недостаточная гибкость для адаптации к региональным особенностям), а также внешние возможности (растущий рынок) и угрозы (конкуренция, логистика).
• Диаграмма Исикавы: Используется для глубокого анализа причин, например, «Низкая окупаемость инвестиций». Основные «кости» могут быть: «Спрос», «Конкуренция», «Издержки», «Качество управления». Далее каждая «кость» детализируется (например, «Спрос» → «Неправильное ценообразование», «Недостаточная реклама», «Несоответствие ассортимента»).

3. Количественный анализ рисков и «Дерево решений»:
Для оценки финансовой жизнеспособности проекта и выбора оптимальной стратегии используется Метод «Дерево решений».

• Начальный узел решения: Компания должна решить, запускать ли проект расширения (Да/Нет) или провести сначала детальное маркетинговое исследование (с дополнительными затратами и задержкой).
• Ветви:
  • Если «Нет», то 0 прибыли (упущенная выгода).
  • Если «Да» сразу, то возможны два состояния природы: «Высокий спрос» (вероятность 0,4), «Средний спрос» (0,4), «Низкий спрос» (0,2). Каждое состояние ведет к определенной прибыли.
  • Если «Провести исследование», то тоже два исхода: «Исследование показало перспективу» (вероятность 0,7) или «Исследование не показало перспективу» (0,3).
    • Если «Исследование показало перспективу», то принимается следующее решение: «Запускать проект» (с уменьшенным риском «Низкого спроса» до 0,1) или «Отказаться».
    • Если «Исследование не показало перспективу», то «Отказаться» (потери на исследование) или «Запускать на свой страх и риск» (с высоким риском «Низкого спроса»).

Путем обратного хода (Rollback) вычисляется ожидаемое денежное значение для каждого пути, позволяя выбрать стратегию, максимизирующую ожидаемую прибыль. Например, если ожидаемая прибыль при немедленном запуске 50 млн руб., а при проведении исследования (с учетом его стоимости и задержки) — 65 млн руб., то выбор будет в пользу исследования.

4. Применение теории полезности (для высшего руководства):
Высшее руководство, в зависимости от своего отношения к риску, может использовать теорию полезности. Если CEO ООО «Спорт Мастер» является риск-инвертором, то даже при более высоком ожидаемом денежном выигрыше от более рискованного проекта, он может предпочесть вариант с меньшей, но более гарантированной прибылью. Это будет отражено в его функции полезности, которая придаст большую ценность стабильности, чем потенциальной сверхприбыли.

5. Инструменты ИИ в риск-менеджменте (гипотетически):

• Нейронные сети: Для прогнозирования потребительского спроса в регионе N на основе исторических данных по похожим регионам, демографических показателей, сезонности и макроэкономических факторов.
• Машинное обучение: Для анализа текучести кадров в других регионах и выявления факторов, влияющих на лояльность сотрудников, что позволит разработать более эффективную HR-стратегию для региона N.
• Экспертные системы: Для оценки юридических рисков, связанных с региональным законодательством и получением разрешительной документации, на основе базы знаний от юристов компании и внешних консультантов.

Организационные структуры и процедуры:
В ООО «Спорт Мастер» процесс принятия решений по таким стратегическим вопросам, как выход в новый регион, будет проходить через несколько уровней:

• Рабочая группа по проекту: Состоит из представителей различных отделов, отвечает за сбор данных, первичный анализ рисков и разработку альтернатив.
• Комитет по управлению рисками: Оценивает риски, представленные рабочей группой, использует количественные и качественные методы, дает рекомендации Совету директоров.
• Совет директоров: Принимает окончательное решение, основываясь на рекомендациях Комитета по рискам и учитывая стратегические приоритеты и общий риск-аппетит компании. Важно, чтобы количественная оценка рисков была представлена в понятном формате для членов совета директоров, как того требует текущая практика корпоративного управления.

Этот гипотетический пример демонстрирует, как интегрированный подход, сочетающий различные методы и инструменты, позволяет российской коммерческой организации принимать более обоснованные и взвешенные решения в условиях неопределенности и риска, даже при существующих барьерах и особенностях российского риск-менеджмента. Ведь в конечном итоге, успех определяет не только наличие и��струментов, но и умение их грамотно применять.

Рекомендации по совершенствованию процесса разработки и принятия управленческих решений в условиях неопределенности и риска

Умение принимать взвешенные, обоснованные и своевременные решения отличает успешного руководителя от посредственного. В условиях современного, быстро меняющегося мира, где неопределенность и риски стали нормой, постоянное совершенствование процесса принятия управленческих решений является не просто желательным, а жизненно необходимым условием для устойчивого развития любой организации.

Развитие компетенций руководителей и формирование риск-ориентированной корпоративной культуры

Основой для принятия качественных управленческих решений является человеческий капитал организации. Знаний и опыта одного человека, каким бы талантливым он ни был, зачастую недостаточно для решения комплексных проблем.

1. Постоянное развитие навыков: Руководители всех уровней должны систематически развивать свои компетенции в области:
   • Анализа: Способность критически оценивать информацию, выявлять причинно-следственные связи, отличать факты от мнений.
   • Прогнозирования: Умение предвидеть будущие события, оценивать вероятности, разрабатывать сценарии развития.
   • Планирования: Навыки разработки детализированных планов действий, распределения ресурсов и установления целевых показателей.
   • Системного мышления: Понимание взаимосвязей элементов системы, способности видеть проблему в широком контексте.

   Обучающие программы, кейс-стади, менторство и регулярная практика анализа ошибок и успехов – ключевые инструменты для такого развития.

2. Возрастание роли коллективного (партисипативного) принятия решений: В сложных условиях, когда одна голова хорошо, а несколько лучше, вовлечение команды в процесс принятия решений становится критически важным. Это не только обогащает анализ за счет разнообразия мнений и опыта, но и повышает ответственность и мотивацию исполнителей. Методы, такие как мозговой штурм, метод Дельфи, фокус-группы, должны активно использоваться.
3. Формирование риск-ориентированной корпоративной культуры: Это фундаментальный сдвиг в мышлении и поведении, при котором управление рисками становится частью ДНК организации.
   • Создание среды открытости: Необходимо создавать такую среду, где сотрудники не боятся говорить о проблемах, ошибках и потенциальных рисках. Культура «ненаказуемого донесения» (no-blame culture) стимулирует раннее выявление проблем, что является основой для эффективного управления рисками.
   • Интеграция риск-менеджмента в бизнес-процессы: Риск-менеджмент не должен быть отдельной, изолированной функцией. Его внедрение «приживается» в российских компаниях наиболее успешно, когда оно происходит через преобразование существующих бизнес-процессов или систем менеджмента. Это означает, что оценка рисков должна быть частью каждого этапа – от стратегического планирования до операционной деятельности.
   • Привязка мотивации к управлению рисками: Системы мотивации должны стимулировать ответственное отношение к рискам, вознаграждая не только за достижение целей, но и за эффективное управление сопутствующими рисками.
4. Компетентность и ответственность руководителя: Эффективность, качество и быстрота принятия решения в сложных ситуациях определяется не только знаниями и опытом, но и умением, интуицией и искусством руководителя. Компетентность должна подкрепляться высокой степенью ответственности за последствия принятых решений.

Интеграция передовых инструментов и систем поддержки принятия решений

В современном мире объем и скорость генерации информации таковы, что без специализированных инструментов и систем невозможно эффективно анализировать риски и принимать обоснованные решения.

1. Внедрение специализированных систем управления рисками (GRC-системы): Вместо использования электронных таблиц, как это часто встречается в российских компаниях, необходимо внедрять комплексные GRC-системы (Governance, Risk, and Compliance). Эти системы позволяют автоматизировать процессы идентификации, оценки, мониторинга и отчетности по рискам, обеспечивая централизованное хранение данных и повышая прозрачность риск-ландшафта.
2. Использование ERP, CRM, BI систем для аналитической деятельности:
   • ERP (Enterprise Resource Planning): Интегрированные системы управления ресурсами предприятия, обеспечивающие сбор и консолидацию данных из всех функциональных областей (финансы, производство, логистика, HR). Это является фундаментом для сквозного анализа рисков.
   • CRM (Customer Relationship Management): Системы управления взаимоотношениями с клиентами, предоставляющие данные о поведении клиентов, их предпочтениях, что критически важно для оценки рыночных и репутационных рисков.
   • BI (Business Intelligence): Системы бизнес-аналитики, которые трансформируют «сырые» данные из ERP и CRM в полезные для принятия решений отчеты, дашборды и аналитические срезы. Они позволяют быстро выявлять тенденции, аномалии и потенциальные риски.

   Интеграция передовых инструментов, программного обеспечения и решений для анализа рисков улучшает процессы управления рисками и обеспечивает более точные и обоснованные решения. По мере развития предприятия эти системы становятся актуальными для планирования, управления внешней средой и аналитической деятельности.

3. Применение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения:
   Как обсуждалось ранее, ИИ, нейронные сети и экспертные системы предлагают беспрецедентные возможности для:
   • Прогнозирования сложных сценариев.
   • Выявления скрытых закономерностей в данных (например, обнаружение мошенничества, прогнозирование банкротств).
   • Автоматического мониторинга рисков (например, кибербезопасность).
   • ESG-скоринга.

   Компании должны инвестировать в разработку или приобретение таких решений, а также в обучение специалистов по работе с ними.

Адаптация международных и национальных стандартов к специфике российского бизнеса

Принятие решений в условиях неопределенности требует стандартизированного подхода, но с учетом локальных особенностей.

1. Активное применение ГОСТ Р ИСО 31000-2019: Этот российский стандарт, идентичный международному ISO 31000:2018, является универсальным руководством по риск-менеджменту. Необходимо активно внедрять его принципы и рекомендации на всех уровнях управления, адаптируя их к конкретным условиям и масштабам российской компании. Стандарт предоставляет необходимую методологическую базу для систематизации процессов.
2. Учет рекомендаций Кодекса корпоративного управления Банка России: Для публичных и крупных компаний крайне важно следовать рекомендациям Банка России по корпоративному управлению. Принцип «соблюдай или объясняй» дает гибкость, но требует осознанного подхода к управлению рисками на уровне совета директоров, который играет ключевую роль в стратегических вопросах. Возвращение к лучшим практикам корпоративного управления после периода регуляторных послаблений должно стать приоритетом.
3. Адаптация к местным условиям: Несмотря на наличие международных стандартов, ни одна методология не является универсальной. Необходимо учитывать специфику российского бизнеса: высокую динамичность внешней и внутренней среды предприятий, особенности законодательства, культурные нюансы и уровень конкуренции. Это может означать доработку стандартных методик, учет уникальных для России рисков (например, административных или политических) и развитие специфических для российского контекста стратегий управления рисками. Эффективные коммуникации и различные формы интеграции помогают корпорациям приспосабливаться к неблагоприятному налоговому режиму, защищаться от административных, политических и экономических рисков.

Мониторинг, контроль и корректировка управленческих решений

Принятие решения – это только начало пути. Его эффективность во многом определяется качеством последующего мониторинга и способности к своевременной корректировке.

1. Разработка программы реализации решения: Для крупных и стратегических решений недостаточно просто выбрать оптимальный вариант. Необходима детальная программа реализации, включающая:
   • Четкие цели и показатели успеха (KPI).
   • Распределение ответственности и сроков.
   • Необходимые ресурсы.
   • Планы действий на случай непредвиденных обстоятельств.
2. Система мониторинга и контроля: После реализации решения необходимо установить систему постоянного мониторинга его выполнения и оценки достигнутых результатов. Это включает регулярный сбор данных, сравнение фактических показателей с плановыми, анализ отклонений. Важно не только отслеживать финансовые результаты, но и качественные параметры.
3. Оперативная корректировка: Бизнес-среда постоянно меняется, и даже самое обоснованное решение может потребовать корректировки. Руководители должны быть готовы к изменениям, анализировать новые возможности и риски, и оперативно вносить поправки в реализацию решения. Это может быть изменение тактики, перераспределение ресурсов или даже пересмотр первоначальных целей, если это оправдано изменившимися обстоятельствами. Гибкость и адаптивность – ключевые качества в этом процессе.

В совокупности эти рекомендации формируют комплексный подход к совершенствованию процесса принятия управленческих решений, который позволяет российским коммерческим организациям не только эффективно управлять рисками, но и использовать их как источник новых возможностей для роста и развития.

Заключение

Путешествие по миру управленческих решений в условиях неопределенности и риска, от теоретических основ до практических вызовов российского бизнеса, наглядно демонстрирует, что способность принимать обоснованные и эффективные решения является краеугольным камнем успеха любой организации. Современная динамичная среда, где единственной константой являются изменения, требует от руководителей не просто интуитивного чутья, а системного, научно обоснованного подхода, подкрепленного передовыми технологиями и развитой корпоративной культурой.

Мы рассмотрели сущность управленческого решения как сознательного выбора, его классификацию и многоступенчатый процесс принятия. Детальный анализ концепций неопределенности и риска, а также их всеобъемлющая классификация по характеру последствий, сфере возникновения и масштабу воздействия, позволили углубить понимание факторов, влияющих на решения. Особое внимание было уделено методологиям выбора решений в условиях неопределенности, включая такие важные, но часто поверхностно освещаемые критерии, как Лаплас, Сэвидж и Гурвиц, а также детально раскрыта теория полезности Неймана-Моргенштерна, позволяющая учесть субъективное отношение к риску. Метод «Дерево решений» был представлен как мощный инструмент визуализации сложных многоэтапных выборов, тесно связанный с прогнозированием.

Исследование подтвердило, что риск-менеджмент, определяемый согласно ГОСТ Р ИСО 31000-2019, является не просто функцией, а стратегическим подходом, направленным на сохранение стабильности и повышение качества управленческих решений. Мы проанализировали богатый арсенал инструментов оценки и анализа рисков – от качественных методов (SWOT, Диаграмма Исикавы) до количественных (Монте-Карло, анализ чувствительности) – и различные стратегии реагирования. Особое значение было уделено роли современных технологий: искусственного интеллекта, нейронных сетей и экспертных систем, которые трансформируют риск-менеджмент, предлагая беспрецедентные возможности для прогнозирования, выявления аномалий и ESG-скоринга.

Однако, анализ практики применения этих методов в российских коммерческих организациях выявил значительные вызовы. Несмотря на растущее осознание важности риск-менеджмента, лишь 49% компаний сохраняют выделенные подразделения, а культура управления рисками остается одной из наиболее проблемных областей. Преобладание качественных методов над количественными, низкая автоматизация и часто формальное участие риск-менеджеров в стратегическом планировании – это те барьеры, которые необходимо преодолевать.

Предложенные рекомендации акцентируют внимание на комплексном подходе:

• Развитие компетенций руководителей и формирование риск-ориентированной корпоративной культуры через постоянное обучение, развитие системного мышления и создание среды открытости, где риски обсуждаются без страха.
• Интеграция передовых инструментов и систем поддержки принятия решений (GRC, ERP, CRM, BI, ИИ) для повышения точности, оперативности и обоснованности анализа.
• Адаптация международных и национальных стандартов (ГОСТ Р ИСО 31000-2019, Кодекс корпоративного управления Банка России) к уникальной специфике российского бизнеса.
• Усиление мониторинга, контроля и корректировки управленческих решений для обеспечения их гибкости и эффективности в динамичной среде.

Значимость системного подхода к принятию управленческих решений в условиях риска и неопределенности нельзя переоценить. Это не просто путь к минимизации потерь, но и дорога к выявлению новых возможностей, инновационному развитию и укреплению конкурентных позиций.

Перспективы дальнейших исследований в данной области могут включать:

• Глубокий сравнительный анализ эффективности различных методов принятия решений в условиях конкретных отраслей российской экономики.
• Разработку практических кейсов по внедрению систем ИИ в риск-менеджмент на примере российских компаний.
• Исследование влияния различных типов корпоративной культуры на зрелость риск-менеджмента и качество управленческих решений.
• Разработку метрик для оценки экономической эффективности инвестиций в системы риск-менеджмента.

Таким образом, данное исследование представляет собой не только академический труд, но и практическое руководство, способное помочь студентам, аспирантам и практикующим менеджерам углубить свои знания и повысить эффективность управленческой деятельности в условиях современного мира.

Список использованной литературы

1. Балабанов И.Г. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1996.
2. Большаков А.С., Михайлов Б.И. Современный менеджмент: теория и практика. СПб.: Питер, 2002.
3. Воронцовский А.В. Управление рисками: учебное пособие. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2000.
4. Вощаненко А.В. Диагностика организационных структур // Современные аспекты экономики. 2006. №4. С. 67-68.
5. Глухов В.В. Менеджмент: учебник. СПб.: СпецЛит, 2000.
6. Голубков Е.П. Какое принять решение? М.: Экономика, 1990.
7. Деминин С.С. Спрособы снижения рисков // Современные аспекты экономики. 2005. №19. С. 162-165.
8. Демьянов А.Е. Построение комплексного алгоритма минимизации экономического риска // Современные аспекты экономики. 2005. №19. С. 77-83.
9. Доусон Р. Уверенно принимать решения. М.: ЮНИТИ, 1996.
10. Кеннет Дж. Кук. Бизнес: Стратегическое планирование. М.: Питер, 2001.
11. Клейнер Г.Б., Тамбовцев В.Л., Качалов Р.М. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. М.: Экономика, 1997.
12. Клепиков В.А. Реструктуризация как объект модульных решений: некоторые методические аспекты вопроса // Современные аспекты экономики. 2006. №4.
13. Кочемасова С.П. Математические методы исследования и моделирования экономических систем: учебное пособие. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2004.
14. Ксенчук Е.В., Киянова М.К. Технология успеха. М.: Дело, 1993.
15. Кунгуров Е.В. Факторы, влияющие на принятие решений о вертикальной интеграции и ее формы // Современные аспекты экономики. 2005. №19. С. 88-91.
16. Мазур И.И., Шапиро В.Д., Ольдерогге Н.Г. Управление проектами: учебное пособие. М.: Омега-Л, 2004.
17. Менеджмент: учебник / под ред. В.В. Томилова. М.: Юрайт, 2003.
18. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 2000.
19. Песоцкая Е.В. Маркетинг услуг. СПб.: Питер, 2000.
20. Румянцев И.А. Основы стратегического управления: учебное пособие. СПб.: СЗТУ, 2001.
21. Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений: учебник. М.: Юнити-Дана, 2000.
22. Стратегический менеджмент: учебник / под ред. А.Н. Петрова. СПб.: Питер, 2005.
23. Трофимова Л.А., Трофимов В.В. Управленческие решения (методологические аспекты). СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2000.
24. Уткин Э.А. Риск-менеджмент: учебник. М.: Тандем, 1998.
25. Фатхутдинов Р.А. Стратегический маркетинг. М.: Юрайт, 2000.
26. Фатхутдинов Р.А. Управленческие решения: учебник. М.: Инфра-М, 2001.
27. Цыгичко В.Н. Руководителю – о принятии решений. М.: Инфра-М, 1996.
28. Эддоуз М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. М.: Юнити, 1997.
29. Юкаева В.С. Управленческие решения: учебное пособие. М.: Дашков и К, 1999.
30. www.raex.ru
31. www.rbc.ru
32. www.expert.ru
33. www.sportmaster.ru
34. Управленческие решения: что это, этапы принятия и ключевые особенности. URL: https://mbs.ru/biznes-stati/upravlencheskie-resheniya (дата обращения: 15.10.2025).
35. Принятие решений в условиях риска и неопределённости — 6 основных методик. URL: https://mbschool.ru/articles/prinyatie-resheniy-v-usloviyah-riska-i-neopredelennosti (дата обращения: 15.10.2025).
36. Принятие управленческих решений — что это, методы принятия, оценка эффективности. URL: https://mbs.ru/biznes-stati/prinyatie-upravlencheskih-resheniy (дата обращения: 15.10.2025).
37. Учёт риска при принятии управленческих решений — Мое дело. URL: https://www.moedelo.org/club/riski-v-biznese/uchet-riska-pri-prinyatii-upravlencheskih-resheniy (дата обращения: 15.10.2025).
38. Методы принятия управленческих решений в условиях неопределенности. URL: https://mbs.ru/biznes-stati/metody-prinyatiya-upravlencheskih-resheniy (дата обращения: 15.10.2025).
39. Основные проблемы и перспективы развития риск-менеджмента в России: статья. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-problemy-i-perspektivy-razvitiya-risk-menedzhmenta-v-rossii (дата обращения: 15.10.2025).
40. 6 методов принятия решений в условиях неопределенности — Генеральный Директор. URL: https://www.gd.ru/articles/10492-metody-prinyatiya-resheniy-v-usloviyah-neopredelennosti (дата обращения: 15.10.2025).
41. Управленческое решение: понятие, классификация и принятие решения — Академия Дополнительного Профессионального Образования. URL: https://adpos.ru/upravlencheskoe-reshenie-ponyatie-klassifikatsiya-i-prinyatie-resheniya/ (дата обращения: 15.10.2025).
42. Риск-менеджмент как инструмент для принятия правильных управленческих решений. URL: https://cnpr.ru/blog/risk-management-as-a-tool-for-making-correct-management-decisions/ (дата обращения: 15.10.2025).
43. Анализ существующих методов обоснования управленческих решений в условиях риска и неопределенности: Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка». URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-suschestvuyuschih-metodov-obosnovaniya-upravlencheskih-resheniy-v-usloviyah-riska-i-neopredelennosti (дата обращения: 15.10.2025).
44. Риск-менеджмент в России: формальность против зрелости — Экономика и Жизнь. URL: https://www.eg-online.ru/article/461158/ (дата обращения: 15.10.2025).
45. Методы анализа и оценки рисков — Skypro. URL: https://sky.pro/media/metody-analiza-i-ocenki-riskov/ (дата обращения: 15.10.2025).
46. Модели и методы принятия решений в условиях неопределенности — Теория управления организационными системами. URL: http://lib.ru/POLITOLOG/BLUMIN/resh_neopr.txt (дата обращения: 15.10.2025).
47. Принятие решений в условиях риска и неопределённости: правила и методы для принятия управленческих решений — Яндекс Практикум. URL: https://practicum.yandex.ru/blog/kak-prinimat-resheniya-v-usloviyah-neopredelennosti/ (дата обращения: 15.10.2025).
48. Тема 5. Принятие решений в условиях риска и неопределенности. URL: https://www.econ.msu.ru/ext/docs/2e6241b71d9d9249033488737e40854d/File/5.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
49. СУЩНОСТЬ И ВИДЫ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ. URL: http://www.mgu.ru/study/dop/kurs/men_uprav_resheniya.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
50. Особенности и опыт внедрения риск-менеджмента в российских компаниях. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-i-opyt-vnedreniya-risk-menedzhmenta-v-rossiyskih-kompaniyah (дата обращения: 15.10.2025).
51. Классификация методов анализа и оценки рисков: Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка». URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klassifikatsiya-metodov-analiza-i-otsenki-riskov (дата обращения: 15.10.2025).
52. Управленческие решения — Бизнес-школа SRC. URL: https://www.src-master.ru/article/482-upravlencheskie-resheniya (дата обращения: 15.10.2025).
53. ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА В РОССИИ — Репозиторий Самарского университета. URL: https://repo.ssau.ru/bitstream/Upravlenie-riskami-na-predpriyatii/Problemy-i-perspektivy-razvitiya-risk-menedzhmenta-v-Rossii-84197.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
54. Оценка и анализ рисков: процессы и методы — Visure Solutions. URL: https://visuresolutions.com/ru/blog/risk-assessment-analysis/ (дата обращения: 15.10.2025).
55. ИНСТРУМЕНТАРИЙ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА В СИСТЕМЕ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ: Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка». URL: https://cyberleninka.ru/article/n/instrumentariy-risk-menedzhmenta-v-sisteme-obespecheniya-ekonomicheskoy-bezopasnosti-predpriyatiya (дата обращения: 15.10.2025).
56. ПРОЦЕСС ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ С. И. Симановский MANAGEMENT DECI. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/protsess-prinyatiya-upravlencheskogo-resheniya (дата обращения: 15.10.2025).
57. Управление рисками, меры и системы управления рисками, методы, оценка и контроль — Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=10986776 (дата обращения: 15.10.2025).
58. Система риск-менеджмента и методы управления рисками — Projecto. URL: https://projecto.ru/blog/sistema-risk-menedzhmenta-i-metody-upravleniya-riskami/ (дата обращения: 15.10.2025).
59. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ — Калининградский государственный технический университет. URL: https://www.klgtu.ru/upload/iblock/d76/d7699c852445e99872e411b023f0449a.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
60. ОСОБЕННОСТИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В КОРПОРАЦИЯХ: Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка». URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-prinyatiya-upravlencheskih-resheniy-v-korporatsiyah (дата обращения: 15.10.2025).
61. Технологии принятия решений в условиях риска и неопределенности: Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка». URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologii-prinyatiya-resheniy-v-usloviyah-riska-i-neopredelennosti (дата обращения: 15.10.2025).
62. Обзор практики корпоративного управления в российских публичных обществах — по итогам 2023 года — Банк России. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/164366/review_cg_2023.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
63. Классификация управленческих решений. URL: https://studbooks.net/1572918/menedzhment/klassifikatsiya_upravlencheskih_resheniy (дата обращения: 15.10.2025).
64. Теория и практика принятия управленческих решений — кафедра государственного управления и политических технологий. URL: https://gouu.ru/wp-content/uploads/2022/10/teorija-i-praktika-prinjatija-upravlencheskih-reshenij.pdf (дата обращения: 15.10.2025).