ПРИОРИТЕТ №1: РЕЛЕВАНТНЫЙ ФАКТ
В условиях беспрецедентной экономической волатильности, вызванной геополитической турбулентностью и технологическими изменениями, эффективность антикризисного управления становится критическим фактором выживания. Показательным маркером повышения устойчивости российского корпоративного сектора является снижение абсолютного количества корпоративных банкротств до 8570 случаев в 2024 году — это самый низкий показатель за последние десять лет (за исключением 2023 года, на который повлиял мораторий). Однако эта позитивная динамика не отменяет необходимости разработки новой теоретической концепции управления, которая сместит акцент с реактивного разрешения кризиса на его раннее предвосхищение и предотвращение с использованием передовых цифровых технологий.
Цель данной работы — провести структурированное академическое исследование и анализ применения современных технологий управления финансовыми и операционными рисками в организациях, находящихся в кризисном состоянии или под угрозой кризиса. Структура работы охватывает три ключевых блока: теоретические основы (понятие риска и кризиса), обзор современных технологий и инструментария (Big Data, ML, GRC/SGRC) и практический анализ (статистика банкротств и кейс-анализ проблем внедрения технологий в России).
Теоретические и Концептуальные Основы Риск-Менеджмента в Кризисной Организации
Понятие Риска, Кризиса и Классификация Кризисных Состояний
Риск в контексте экономической деятельности перестает быть просто угрозой; он является ключевой экономической категорией, которая отражает вероятность наступления события, способного привести к одному из трех исходов: отрицательному, нулевому или положительному. Антикризисное управление, в свою очередь, рассматривает кризис не как катастрофу, а как неизбежный этап развития социально-экономической системы, угрожающий ее существованию, но требующий разрешения назревших противоречий. Поэтому для выбора адекватной стратегии управления критически важной является точная классификация кризисных состояний.
В рамках антикризисного управления их можно классифицировать по нескольким признакам:
- По временному признаку:
- Внезапный кризис: Требует мгновенной, жесткой и стандартизированной реакции (например, крупный технологический сбой, внезапный отзыв лицензии).
- Возникающий кризис: Набирает силу постепенно, позволяя разработать поэтапные меры (например, снижение рыночной доли из-за появления более сильного конкурента).
- Устойчивый/Затяжной кризис: Хроническое состояние нежизнеспособности, требующее радикальной реструктуризации или ликвидации.
- По степени влияния на деятельность организации (Классификация по масштабу):
- Кризисная ситуация (Микрокризис): Отклонение от привычного режима, требующее нестандартных оперативных решений (например, временный сбой в цепочке поставок).
- Кризисное состояние (Мезокризис): Значительное необратимое изменение, затрагивающее ключевые процессы и требующее инноваций и перестройки бизнес-модели.
- Собственно Кризис (Макрокризис): Состояние нежизнеспособности системы, при котором под угрозой находится само существование организации (острая неплатежеспособность, банкротство).
Понимание этих градаций позволяет применять наиболее релевантный инструментарий, начиная от операционного контроля и заканчивая стратегической реструктуризацией. И что из этого следует? Применение интеллектуальных технологий должно быть кастомизировано: для внезапного кризиса требуется автоматизированная реакция, основанная на предопределенных сценариях, тогда как для устойчивого кризиса нужны предиктивные модели, анализирующие макроэкономические факторы.
Эволюция Концепций Антикризисного Управления и Принципы Системного Подхода
Традиционно антикризисное управление фокусировалось на реактивном подходе: разрешении уже наступившего кризиса (сокращение затрат, реструктуризация долгов, ликвидация). Однако современные реалии требуют смещения акцента на раннее предвосхищение негативных явлений. Эта эволюция отражена в классификации видов управления по стадиям кризисного процесса:
| Вид Управления | Стадия Кризиса | Фокус Действий |
|---|---|---|
| Антиципативное | Скрытый/Потенциальный кризис | Прогнозирование, разработка детальных, неабстрактных алгоритмов действий, непрерывный мониторинг ранних индикаторов. |
| Превентивное | Назревающий кризис | Разработка и внедрение стратегий по предотвращению перехода кризиса в острую фазу (например, диверсификация, хеджирование). |
| Реактивное | Острый кризис | Стабилизация, оперативная оптимизация ликвидности, сокращение некритичных затрат. |
| Реабилитационное | Посткризисное состояние | Восстановление платежеспособности, реструктуризация, поиск новых рынков и источников финансирования. |
Необходимость разработки новой теоретической концепции антикризисного управления обусловлена потребностью в интегрировании риск-менеджмента как неотъемлемой части корпоративного управления. Эта новая концепция должна быть основана на системном подходе и иметь инновационную направленность, сочетая общие принципы управления с передовыми технологиями. Ключевым методологическим ориентиром является ГОСТ Р ИСО 31000-2019 («Менеджмент риска. Принципы и руководство»), который предписывает интегрирование риск-менеджмента во все процессы организации, а не выделение его в отдельный статический функционал. На самом деле, именно способность интегрировать риск-менеджмент на уровне принятия стратегических решений, а не только операционного контроля, отличает устойчивые компании от тех, кто обречен на кризис.
Специфика Процесса Управления Рисками и Роль Технологий в Условиях Кризиса
Процесс Управления Рисками: Идентификация, Оценка и Ранжирование
Процесс управления рисками в условиях корпоративного кризиса отличается от стандартного риск-менеджмента повышенной срочностью, необходимостью более глубокой детализации и фокусировкой на наиболее критичных факторах, которые могут привести к необратимым последствиям. Рискам отводится особо значимая роль как первопричинам развития кризиса. Процесс риск-менеджмента, согласно стандарту, включает следующие этапы:
- Идентификация: Тщательный анализ всех составляющих возможного кризиса, определение потенциальных рисковых событий.
- Анализ и Оценка: Определение вероятности наступления и потенциального ущерба.
- Ранжирование: Присвоение приоритетов нейтрализации (от наиболее критичных к наименее).
- Обработка (реагирование): Разработка и внедрение мер по снижению, избеганию, передаче или принятию риска.
- Мониторинг и Пересмотр: Непрерывный контроль.
Факторы риска традиционно делятся на две группы:
- Внешние риски: Не зависят от конкретного предприятия (рыночная волатильность, геополитическая турбулентность). К наиболее актуальным для российской экономики в 2025 году относятся риск мировой рецессии (вызванной торговыми войнами) и риск дальнейшего ужесточения денежно-кредитной политики Центрального банка, что ведет к повышению ключевой ставки и удорожанию кредита.
- Внутренние риски: Связаны с функциональными направлениями деятельности организации (ошибки в работе ПО, недостатки управления, нехватка кадров).
Современная концепция управления развитием производства основана на переходе от статического подхода к интегрированному (процессно-ориентированному) риск-менеджменту. Цель этого перехода — не просто избежать убытков, а оптимизировать набор рисков для прироста акционерной стоимости и достижения конкурентных преимуществ.
Применение Предиктивной Аналитики и Интеллектуальных Систем
В условиях цифровой экономики скорость принятия решений и точность прогноза становятся ключевыми факторами сохранения конкурентоспособности. Использование технологий Больших данных (Big Data) и предиктивной аналитики позволяет перейти от ретроспективного анализа к динамическим интеллектуальным моделям.
Комплексное применение алгоритмов Машинного обучения (ML) и Искусственного интеллекта (ИИ) трансформирует процесс оценки рисков:
- Повышение точности и скорости: Внедрение ML-моделей позволяет повысить точность прогноза рисковых событий до 20% по сравнению с традиционными статистическими методами и сократить время, затрачиваемое специалистами на сам процесс прогнозирования, до 50%.
- Автоматизированная идентификация: Интеллектуальные системы используют методы поиска аномалий в огромных исторических массивах данных. Это позволяет не только выявлять уже известные риски, но и автоматически идентифицировать новые типы рисков или неожиданные комбинации факторов, которые невозможно обнаружить человеком или статичными моделями.
- Обработка неструктурированных данных: Технологии Big Data способствуют выявлению полезных закономерностей в массивах структурированной и неструктурированной информации (например, анализ тональности в социальных сетях, новостные ленты, отчеты контрагентов), что обеспечивает конкурентное преимущество.
Какой важный нюанс здесь упускается? Все эти преимущества реализуются только при условии непрерывной верификации моделей и их адаптации к постоянно меняющейся геополитической и регуляторной среде, иначе вчерашние точные модели становятся источником новых, системных ошибок.
GRC/SGRC-Системы: Автоматизация Комплаенса и Соответствие Регуляторным Требованиям
Внедрение комплексных информационных систем GRC (Governance, Risk and Compliance — Управление, Риски и Соответствие) и их современных модификаций SGRC (Security Vision Next Generation SGRC) является прямым ответом на усложнение регуляторной среды и рост операционных рисков.
Ключевая роль GRC/SGRC систем в антикризисном риск-менеджменте заключается в следующем:
- Интегрированный Мониторинг: Обеспечение прозрачности и контроля над всеми видами рисков, аудитом и комплаенсом в единой информационной среде.
- Автоматизация Контрагентского Риска: Важнейшей функцией является автоматизация и непрерывный мониторинг контрагентов. Система автоматически собирает данные из внешних и внутренних баз, оценивая финансовое состояние, репутацию и юридические риски партнеров. Это критически важно для предотвращения кредитных и операционных рисков в кризисной фазе.
- Регуляторный Комплаенс: В финансовом секторе и для организаций, работающих с критической информационной инфраструктурой (КИИ), GRC/SGRC системы обеспечивают соответствие специфическим требованиям регуляторов Банка России (например, Положение № 716-П «О требованиях к системе управления рисками» и № 744-П «Об обеспечении операционной надежности»). Автоматизация этих процессов минимизирует человеческий фактор и предотвращает наложение штрафов, которые могут усугубить кризисное состояние.
Таким образом, GRC-системы выступают не просто как ИТ-инструмент, а как методологическая платформа, интегрирующая принципы стандарта ISO 31000 с практикой непрерывного контроля и соответствия. В кризисных условиях, когда время и ресурсы ограничены, способна ли ваша организация обеспечить непрерывное соответствие регуляторным требованиям без использования таких автоматизированных систем?
Анализ Критических Рисков и Динамика Несостоятельности Российских Компаний (Практическая Часть)
Критические Финансовые и Операционные Риски
В текущих экономических условиях российские предприятия сталкиваются с широким спектром угроз. Критически важными остаются традиционные риски, но их наполнение и острота изменились:
| Категория Риска | Примеры и Актуальная Специфика |
|---|---|
| Финансовые риски | Риск ликвидности и платежеспособности: Усилен ужесточением ДКП ЦБ и проблемами с трансграничными расчетами. Кредитный риск: Вызван ростом просроченной дебиторской задолженности из-за нестабильности контрагентов. |
| Экономические риски | Рыночный риск: Изменение спроса, инфляционное давление на сырье и материалы. Коммерческий риск: Нарушение логистических цепочек и поиск новых рынков сбыта. |
| Операционные риски | Связаны с внутренними процессами, персоналом, системами и внешними событиями. |
Особое место среди операционных рисков занимает киберриск, который для операторов Критической информационной инфраструктуры (КИИ) в 2024–2025 годах стал критическим. Главная угроза — рост целевых кибератак, в частности, использование валидных учетных данных (украденных/утекших логинов) для горизонтального перемещения внутри корпоративной сети. Это усложняет защиту, поскольку атака не определяется как вредоносная программа, а использует легитимный доступ, что требует применения продвинутых систем мониторинга поведения (UEBA) и многофакторной аутентификации.
Динамика Корпоративных Банкротств в России (2022–2025)
Анализ динамики несостоятельности (банкротств) является ключевым индикатором финансового здоровья корпоративного сектора и эффективности антикризисных мер.
Таблица 1. Динамика корпоративных банкротств в России, 2022–2025 гг.
| Период | Абсолютное количество банкротств (открытых конкурсных производств) | Изменение к предыдущему периоду (%) | Примечание |
|---|---|---|---|
| 2022 г. | 11487 | – | Включает влияние моратория |
| 2024 г. | 8570 | –25.4% | Самый низкий показатель за 10 лет |
| I пол. 2025 г. | 3208 | –26.5% (к I пол. 2024) | Снижение числа ликвидаций |
Источник: Федресурс, ФНС России (данные актуализированы на середину 2025 г.)
Позитивная динамика в 2024–2025 годах свидетельствует о стабилизации и эффективности мер государственной поддержки. Так, меры, предоставленные ФНС в рамках проекта «Площадка реструктуризации долга» (с 01.04.2022 по 01.01.2025), позволили 99,6% поддержанных предприятий избежать банкротства.
Однако анализ статистики за II квартал 2025 года показывает важное структурное изменение в инициаторах банкротств, что является индикатором глубинных проблем:
- Доля заявлений о банкротстве, инициированных ФНС России, снизилась с 27% до 15%.
- В то же время, доля заявлений от самих должников-организаций выросла с 7% до 17%.
Этот сдвиг указывает на то, что, хотя регуляторные и фискальные органы стали реже выступать инициаторами несостоятельности (вероятно, благодаря мерам поддержки и реструктуризации), сами компании всё чаще вынуждены признавать свою неспособность к продолжению деятельности. Это подтверждает, что кризис переходит из фазы внешнего давления в фазу внутренней нежизнеспособности, что требует более интенсивного применения ранних, антиципативных технологий управления.
Кейс-Анализ: Управление Рисками Big Data и Необходимость Data Governance
Применение Big Data и ML в антикризисном управлении является мощным инструментом, но само по себе его внедрение представляет сложный управленческий кейс, сопряженный с новыми рисками, особенно в российских условиях.
Например, в нефтегазовом комплексе России Big Data/ML активно используются не только для финансового прогнозирования, но и для повышения операционной безопасности (прогнозирование отказов дорогостоящего оборудования и минимизация простоев) и для экологического риск-менеджмента (прогнозирование и управление последствиями разливов нефти). Это позволяет минимизировать убытки и принимать обоснованные решения в условиях высокой геополитической нестабильности. Однако эффективность этих технологий напрямую зависит от способности организации управлять данными.
Проблемы Внедрения Big Data в Российских Компаниях
Стремительный рост объемов и сложности финансовых данных требует перехода к динамическим моделям, но внедрение Big Data-инструментов несет совокупность дополнительных рисков, связанных не только с безопасностью, но и с операционной готовностью компании.
К специфическим проблемам внедрения Big Data в российских компаниях относятся:
- Дефицит квалифицированных кадров: В России наблюдается острая нехватка специалистов по Data Science и ML-инженеров, способных не только разрабатывать, но и поддерживать сложные аналитические модели. Отсутствие центров массового обучения усугубляет проблему.
- Высокая стоимость решений �� сопровождения: Инфраструктура для обработки больших данных (аппаратное и программное обеспечение) требует значительных инвестиций, что делает такие решения практически недоступными для среднего бизнеса, находящегося в кризисном или предкризисном состоянии.
- Нехватка достаточного опыта российских кейсов: Интеграторы часто сталкиваются с нехваткой адаптированных и проверенных российских кейсов внедрения, что увеличивает риски стратегических и операционных ошибок при принятии решений на основе больших массивов данных.
Data Governance как Фактор Успеха и Защита Данных
Самая точная предиктивная модель, основанная на некачественных или неконсистентных данных, приведет к катастрофически неверным управленческим решениям. Таким образом, Data Governance (управление данными) становится обязательным, фундаментальным компонентом успешного антикризисного риск-менеджмента при использовании Big Data.
Data Governance — это система политик, процессов и организационных структур, обеспечивающих качество, доступность, целостность и безопасность данных на протяжении всего их жизненного цикла.
Ключевые компоненты успешного Data Governance для риск-менеджмента:
- Организационная структура: Четкое определение ролей. Должны быть назначены Владельцы данных (ответственные за стратегию и использование) и Стюарды данных (ответственные за качество, метаданные и соответствие).
- Политики и Стандарты: Разработка стандартов качества, форматов и хранения данных. Это критически важно для обеспечения соответствия регуляторным требованиям, включая Федеральный закон № 152-ФЗ (о персональных данных) и отраслевые стандарты. Несоблюдение этих требований мгновенно генерирует дополнительные операционные и финансовые риски.
- Процессы: Включают каталогизацию данных, непрерывный контроль их качества, защиту и архивацию. Только при наличии надежной методологической основы, заложенной Data Governance, организации могут использовать Big Data для антикризисного управления с минимальным риском принятия решений на основе ложных данных.
Заключение: Трансформация Управления
Современное антикризисное управление претерпевает радикальные изменения, смещаясь от парадигмы реактивного разрешения кризиса к антиципативному предвосхищению. Эта трансформация невозможна без глубокой интеграции признанных стандартов (таких как ISO 31000) и передовых цифровых технологий.
Ключевые выводы исследования:
- Теоретическая Основа: Эффективное управление требует точной классификации кризисных состояний (от микрокризиса до макрокризиса) и применения адекватных стратегий (от превентивного до реабилитационного управления).
- Технологический Инструментарий: Комплексное использование ML/ИИ и предиктивной аналитики позволяет значительно повысить точность прогноза рисков (до 20%) и сократить время реагирования.
- Регуляторная Надежность: Системы GRC/SGRC критически важны для автоматизации комплаенса, непрерывного мониторинга контрагентов и обеспечения соответствия специфическим требованиям Банка России (716-П, 744-П), что минимизирует регуляторные риски.
- Актуальные Риски и Статистика: Несмотря на позитивную динамику снижения общего числа банкротств в России (рекордно низкий уровень в 2024 году), анализ II квартала 2025 года выявил опасный тренд: рост числа заявлений о несостоятельности, инициированных самими должниками, что указывает на усугубление внутренних проблем. Критическим операционным риском является рост целевых кибератак с использованием валидных учетных данных, особенно для операторов КИИ.
- Практические Условия Успеха: Успешное внедрение Big Data в российских условиях (например, в нефтегазовом комплексе) требует преодоления проблем дефицита кадров и высокой стоимости решений. Главным условием является создание надежной методологической основы — Data Governance, которая обеспечивает качество, безопасность данных и соответствие нормативным актам (включая 152-ФЗ), гарантируя, что технологические решения принимаются на основе достоверной информации.
Таким образом, эффективное антикризисное управление сегодня — это не просто набор финансовых мероприятий, а интегрированный, технологически продвинутый процесс, основанный на данных и нацеленный на раннее предвосхищение угроз для обеспечения долгосрочной устойчивости организации.
Список использованной литературы
- Антикризисное управление: от банкротства – к финансовому оздоровлению / Под ред. Г.П. Иванова. – М.: Закон и право, ЮНИТИ, 2008. – 432 с.
- Балабанов И. Т. Риск-менеджмент. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 340 c.
- Балашов А. П. Антикризисное управление: Учеб. пособие. – Новосибирск: ГУП РПО СО РАСХН, 2004. – 176 с.
- Букреев А. М. Организационно-экономические основы антикризисного управления. – Воронеж: Изд-во ВГТУ, 2000. – 108 с.
- Введение в специальность «Антикризисное управление»: Учеб. пособие для вузов / Новоселов Е.В. и др. – М.: Дело, 2007. – 176 с.
- Гранатуров В. М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения. – М.: Дело и Сервис, 2006. – 112 с.
- Кивачук В. С. Оздоровление предприятия: экономический анализ. – М.: Издательство деловой и учебной литературы; Мн.: Амалфея, 2002. – 384 с.
- Кожевников Н. Н., Борисов Е. И., Зубкова А. Г. Основы антикризисного управления предприятиями: Учеб. пособие. – М.: Академия, 2008. – 496 с.
- Лапуста М. Г., Шаршукова Л. Г. Риски в предпринимательской деятельности. – М.: Инфра-М, 2004.
- Маренков И. Л. Антикризисное управление: Учебно-методическое пособие. – М.: Нац. институт бизнеса; Ростов н/Д: Феникс, 2007. – 500 с.
- Попов Р. А. Антикризисное управление: Учебник. – М.: Высш. школа, 2009. – 428 с.
- Хохлов Н. В. Управление риском. – М.: Юнити-Дана, 2007. – 321 с.
- Чалый – Прилуцкий В. А. Рынок и риск. Методические материалы по анализу оценки и управления риском. – М.: НИУР, Центр СИНТЕК, 2004.
- КРИЗИСЫ И АНТИКРИЗИСНОЕ УПРАВЛЕНИЕ В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ // Стратегические решения и риск-менеджмент. URL: [источник не указан].
- ФНС подвела итоги работы в сфере банкротства за 2024 год // nalog.gov.ru. URL: https://nalog.gov.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- Использование технологий Big Data в формировании системы управления рисками предпринимательских структур // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- Банкротства в России: 4 кв. 2024 и 2024 год. Абсолютное количество корпоративных банкротств снизилось до исторического минимума // fedresurs.ru. URL: https://fedresurs.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- Implementation of Big Data analysis methods for risk management in the oil and gas industry // researchgate.net. URL: https://researchgate.net (Дата обращения: 24.10.2025).
- Российские компании в 2024 году на 17,5% реже переходили под наблюдение // interfax.ru. URL: https://interfax.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- Управление рисками в эпоху цифровизации: как минимизировать угрозы // anti-malware.ru. URL: https://anti-malware.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- Антикризисное управление с учетом факторов риска инвестиционной деятельности предприятия // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- Антикризисное управление: современная концепция и основной инструментарий // fa.ru. URL: https://fa.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- РИСКИ КАК ОБЪЕКТ АНТИКРИЗИСНОГО УПРАВЛЕНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ ПРЕДПРИЯТИЯ // elibrary.ru. URL: https://elibrary.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- Классификация кризисных ситуаций и особенности их формирования // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЙ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В УПРАВЛЕНИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ ПРЕДПРИЯТИЯ // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- ФИНАНСОВЫЕ РИСКИ НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ С ПРИМЕНЕНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ // ResearchGate. URL: https://researchgate.net (Дата обращения: 24.10.2025).
- РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ В СИСТЕМЕ КОРПОРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ // sseu.ru. URL: https://sseu.ru (Дата обращения: 24.10.2025).
- МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПРИ ВНЕДРЕНИИ ИНСТРУМЕНТА НА ОСНОВЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ИНВЕСТИЦИОННУЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ КОРПОРАЦИИ // vaael.ru. URL: https://vaael.ru (Дата обращения: 24.10.2025).