Эволюция теории рисков: от античных представлений до вызовов цифровой эпохи

За последние десятилетия мир столкнулся с чередой беспрецедентных событий: от мирового финансового кризиса 2008 года до глобальной пандемии 2020 года, которые не только потрясли экономические системы, но и выявили уязвимость общества перед лицом непредсказуемых угроз. Эти события, наряду со стремительным развитием технологий, таких как искусственный интеллект и Big Data, постоянно переосмысливают наше понимание категории риска. Изучение истории теории рисков в этом контексте не просто академический интерес, но и ключ к пониманию современных вызовов, позволяющий проследить, как человечество на протяжении веков адаптировалось к неопределенности, превращая мистические представления о судьбе в строго математические модели и, наконец, в сложнейшие системы комплексного управления рисками.

Настоящая работа представляет собой всесторонний исторический обзор развития теории рисков, охватывающий ее зарождение в древних цивилизациях, становление математических основ в XVII-XVIII веках, переосмысление в XX веке и современные вызовы цифровой эпохи. Структура исследования последовательно раскрывает ключевые концепции, персоналии и методологические подходы, начиная с донаучных представлений и заканчивая актуальными проблемами глобализации и технологического прогресса. Цель работы — предоставить студентам высших учебных заведений исчерпывающий материал для формирования глубокого и целостного понимания эволюции одной из самых важных категорий в современной науке и практике.

Донаучные представления о риске и неопределенности: Античность и Средневековье

Идея риска, как предчувствие или осознание потенциальных негативных последствий, коренится глубоко в культурном и социальном опыте человечества, задолго до того, как она обрела научное осмысление. Древние цивилизации, сталкиваясь с непредсказуемостью природы и человеческого взаимодействия, формировали свои собственные уникальные взгляды на неопределенность, которые проявлялись в философии, мифологии и даже первых правовых системах, демонстрируя универсальность человеческого стремления объяснить и контролировать непознаваемое.

Философские и культурные аспекты: Судьба и Фортуна

В античной культуре представления о жизненном уделе, счастье и судьбе были неотъемлемой частью мировоззрения. Эти понятия варьировались от постигаемых разумом сил, таких как Мойра (богиня судьбы), Дике (справедливость), Логос (мировой закон) и Ананке (необходимость), до непостижимых и капризных проявлений, олицетворяемых Тюхе (греческая богиня случая) и Фортуной (римская богиня удачи). Именно Фортуна, с её изменчивой и слепой натурой, стала одним из самых ярких символов непредсказуемости. Плиний Старший, например, описывал её как существо, которое люди то обвиняли, то хвалили, то уличали в непостоянстве.

Культ Фортуны получил особое распространение в Риме. Показательно, что римский царь Сервий Туллий, сам рожденный от рабыни, ввел этот культ, что символизировало неустойчивость человеческого положения. В императорском Риме Фортуна продолжала олицетворять непредсказуемость судьбы, хотя её культу были близки и другие, более позитивные проявления, такие как Фелицитас (счастье), Бонус Эвентус (хороший исход) и Менс Бона (стойкость духа), которые связывались с римскими добродетелями. Сенека, выдающийся стоик, даже проводил различие между фатум (предопределенными обстоятельствами, требующими смирения) и фортуна (внезапной изменчивостью, которой можно и нужно сопротивляться), что является одной из первых попыток концептуального разделения управляемой и неуправляемой неопределенности.

С приходом христианства в Европу, языческая Фортуна, несмотря на попытки христианских писателей (таких как Лактанций, Тертуллиан, Иероним, Августин) изгнать её как злого духа или ложную фантазию, продолжала жить в средневековых манускриптах, стихах и философских трудах. Например, в знаменитом труде Боэция «Утешение философией» (VI век), Фортуна выступает как центральная фигура, символизирующая непредсказуемость земного благополучия, что говорит о глубокой укорененности этой концепции в мировоззрении людей.

Ранние формы управления неопределенностью

Задолго до появления научных методов, человечество стремилось управлять неопределенностью с помощью различных практик, многие из которых носили ритуальный или сакральный характер. Гадание было одним из первоначальных способов прогнозирования рисков в древности. В Древнем Китае «Книга перемен» (II век до н. э.) использовалась для гадания и помогала принимать решения в условиях неопределенности. В Древнем Риме существовала гаруспиция – гадание по внутренностям животных, а в Греции и других культурах – астрология и другие прогностические практики.

Помимо мистических подходов, развивались и более прагматичные формы управления рисками. Некоторые тексты Библии, например, сказания об Иосифе и «Сны фараона», описывают общие методы управления рисками, включая создание резервов зерна на семь тучных лет для смягчения последствий последующих семи голодных лет. Это является ярким примером стратегического планирования и создания буферов против будущих невзгод.

Правовое регулирование рисковых операций также существовало в древние времена, устанавливая ответственность за вред, причиненный по небрежности. Законы Хаммурапи (XVIII век до н. э.) регулировали условия торговых займов, а Родосское морское право, одно из древнейших сводов морских законов, предусматривало разделение убытков при морских перевозках между участниками, предвосхищая принципы современного страхования.

Зарождение страхования и термина «риск»

Именно в контексте торговых и морских перевозок, где неопределенность и потенциальные потери были особенно велики, начали формироваться примитивные виды страхования. В Древнем Риме существовали погребальные коллегии (коллегия фунератиция), которые выплачивали суммы своим членам при потере трудоспособности или смерти для покрытия расходов на похороны и оказания материальной помощи. Эти коллегии по сути представляли собой ранние формы взаимопомощи и страхования жизни.

Слово «риск» (лат. ресикум, от лат. ресеко «отсекать» или др.-греч. ῥιζικόν «утёс») вошло в западноевропейские языки примерно в XII веке. Историки предполагают, что оно могло произойти от арабского аль-ризк, что означает «пропитание, дарованное Богом» или «удача». Первое известное использование латинского слова ресикум зафиксировано в нотариальном договоре в Генуе от 26 апреля 1156 года. В этом документе оно обозначало долю инвестора в прибыли, фактически являясь платой за принятие риска. В средневековой Европе, где каноническое право запрещало проценты по ссудам (считая это ростовщичеством), ресикум служило бонусом инвестору при успешном завершении торговой поездки, маскируя процент и стимулируя рискованные, но прибыльные предприятия.

В Средние века страхование укрепилось в торговых гильдиях, где купцы поддерживали друг друга в случае убытков, а также в морских займах, где фактически возникли практики, подобные современному хеджированию, для страхования торговых сделок. Эти ранние формы коллективной защиты от непредвиденных событий заложили основу для будущих, более сложных механизмов страхования и управления рисками.

Зарождение математических основ теории рисков (XVII-XVIII века)

Истинный прорыв в осмыслении риска произошел в XVII веке, когда вместо мистических или качественных представлений появились первые попытки количественного анализа неопределенных событий. Этот период ознаменовался зарождением теории вероятностей, которая стала фундаментальной основой для современной теории рисков, открывая путь к более рациональному и управляемому взаимодействию человека с будущим.

Роль Паскаля, Ферма и Гюйгенса

Основателями математической теории вероятностей по праву считаются великие французские математики Блез Паскаль (1623—1662) и Пьер Ферма (1601—1665). Их знаменитая переписка в 1654 году, стимулированная вопросами азартного игрока шевалье де Мере, стала отправной точкой для новой науки. Де Мере интересовали задачи, связанные с бросанием костей и справедливым разделом ставки между игроками, если игра прерывалась до завершения.

В этой переписке Паскаль и Ферма получили правильные решения задачи о разделе ставки, основанные на идее пропорционального распределения в зависимости от вероятностей выигрыша. Эти решения содержали зачатки использования математического ожидания и теорем о сложении и умножении вероятностей. Паскаль также развил комбинаторику, указав на её значение для теории вероятностей в своем «Трактате об арифметическом треугольнике», который содержал сегодня известный как треугольник Паскаля, метод для вычисления биномиальных коэффициентов.

Результаты, полученные Ферма и Паскалем, были систематизированы и представлены в первом в истории трактате по теории вероятностей — книге нидерландского ученого Христиана Гюйгенса (1629—1695) «О расчётах в азартной игре» (1657). Эта работа стала краеугольным камнем для дальнейшего развития теории, демонстрируя, как можно количественно оценивать шансы на успех и неудачу.

Вклад Якоба Бернулли и Абрахама де Муавра

Идеи Гюйгенса вдохновили многих ученых, среди которых был швейцарский математик Якоб Бернулли (1654—1705). Изучив труд Гюйгенса, Бернулли внес значительный вклад в теорию вероятностей. Он ввел многие современные понятия и, что самое важное, сформулировал первый вариант закона больших чисел. Этот закон утверждает, что при увеличении числа измерений (или испытаний) среднее значение этих измерений становится более точным и стремится к истинному значению.

Монография Якоба Бернулли «Искусство предположений» (Арс конъектанди), опубликованная посмертно в 1713 году, стала первым систематическим изложением теории вероятностей. В этой книге Бернулли предложил классическое определение вероятности события как отношение числа благоприятных исходов к общему числу равновероятных исходов. Это определение заложило фундамент для количественной оценки риска, позволяя перевести интуитивные представления о шансах в строгие математические формулы.

Английский математик французского происхождения Абрахам де Муавр (1667—1754) также внес существенный вклад в теорию вероятностей. Он продолжил вероятностное исследование азартных игр и, что особенно важно, применил эти методы для анализа статистических данных по народонаселению, что стало провозвестником актуарной науки. В 1718 году де Муавр издал свой главный труд «Доктрина случая: Метод вычисления вероятностей событий в игре», в котором обобщил свои исследования. К началу XVIII века благодаря этим ученым были разработаны ключевые инструменты измерения риска: понятия вероятности, математического ожидания и закон больших чисел, что позволило количественно оценивать исходы как в играх, так и в более практических областях, таких как страхование.

Ранние экономические концепции риска

По мере того как математические основы теории вероятностей укреплялись, экономисты начали интегрировать понятие риска в свои исследования. В XVIII веке начали формироваться основные положения теории риска в предпринимательской деятельности. Адам Смит (1723—1790) в своем фундаментальном труде «Исследование о природе и причинах богатства народов» (1776) рассматривал риск как фактор, влияющий на различия в прибыли и заработной плате. Он утверждал, что более рискованные занятия должны компенсироваться более высокой оплатой, тем самым признавая риск как экономическую категорию, требующую вознаграждения.

Еще раньше, в 1755 году, ирландский экономист Ричард Кантильон (1680—1734) впервые систематически интегрировал концепцию принятия решений в условиях неопределенности в определение предпринимателя. Он описывал предпринимателя как человека, который покупает товары по известной цене, но продает по неизвестной, тем самым принимая на себя риск. Это стало важным шагом в понимании предпринимательской деятельности как изначально рискованной. Классическая теория риска, развивавшаяся в XVIII-XIX веках, связывала его с математическим ожиданием потерь и ущербом от выбранного решения, рассматривая риск как измеримую неопределенность, которую можно количественно оценить с помощью вероятностных методов.

Развитие концепций полезности и распределений вероятностей (XVIII-XIX века)

После того как математические основы были заложены, следующим этапом стало углубление понимания того, как люди воспринимают и оценивают рискованные исходы. Это привело к развитию концепции полезности, которая объясняет субъективную ценность, и дальнейшему уточнению математических методов, описывающих случайные явления, в частности, через теорию нормального распределения.

Концепция ожидаемой полезности Даниила Бернулли

Швейцарский физик, механик и математик Даниил Бернулли (1700—1782), сын Якоба Бернулли, работал в Петербургской Академии наук, где в 1738 году опубликовал статью «Опыт новой теории измерения жребия» (Спесимен теории нове де менсура сортис). Эта работа содержала знаменитый «Санкт-Петербургский парадокс», впервые описанный его двоюродным братом Николаем I Бернулли в 1713 году.

Парадокс иллюстрирует расхождение между теоретически бесконечным математическим ожиданием выигрыша в определенной азартной игре и ограниченной суммой, которую люди реально готовы заплатить за участие в ней. Игра заключалась в следующем: подбрасывается монета до тех пор, пока не выпадет орёл. Если орёл выпадает на первом броске, игрок получает 2¹ = 2 рубля; на втором – 2² = 4 рубля; на третьем – 2³ = 8 рублей и так далее. Математическое ожидание выигрыша E рассчитывается как:

E = Σk=1∞ P(X=2k) ⋅ 2k = Σk=1∞ (1/2)k ⋅ 2k = Σk=1∞ 1 = ∞

Несмотря на бесконечное математическое ожидание, большинство людей не готовы платить за участие в этой игре сумму, превышающую несколько десятков рублей. Для разрешения этого парадокса Даниил Бернулли предложил концепцию «морального ожидания» (позднее названную так Лапласом) или «ожидаемой полезности». Он утверждал, что ценность денег для человека не прямо пропорциональна их количеству, а связана с их полезностью, которая уменьшается с увеличением богатства. Бернулли исходил из утверждения, что предельная полезность богатства обратно пропорциональна его величине.

Концепция полезности Даниила Бернулли оказала колоссальное влияние на экономистов Викторианской эпохи и стала одним из краеугольных камней маржиналистской революции 1870-х годов. Его идеи легли в основу закона спроса и предложения через концепции предельной полезности, разработанные такими выдающимися экономистами, как Уильям Стенли Джевонс, Карл Менгер и Леон Вальрас. Ожидаемая полезность стала стохастическим вариантом теории полезности, объясняющим, как люди принимают решения, когда исходы неопределенны.

Становление теории нормального распределения

Понимание случайных ошибок и их закономерностей развивалось параллельно с теорией полезности. Качественные рассуждения Галилея Галилея о погрешностях измерений (малые ошибки вероятнее больших, отклонения равновероятны, средний результат близок к истинному) стали первым в истории предсказанием нормального распределения ошибок.

Абрахам де Муавр в 1733 году доказал, что для большого числа испытаний функция нормального распределения вероятности является приближением биноминального закона (распределения Бернулли). Это был важный шаг к пониманию универсальности нормального распределения.

Однако наибольший вклад в теорию нормального распределения внес немецкий математик Карл Фридрих Гаусс (1777—1855), в честь которого распределение долгое время называлось «законом Гаусса». Гаусс применил вероятностные методы для определения орбиты небесных тел и выяснения точности географических измерений, показав практическую значимость этой теории.

Дальнейшее развитие идеи Бернулли было продолжено французскими математиками Пьером-Симоном Лапласом (1749—1827) и Симеоном Дени Пуассоном (1781—1840) в начале XIX века. Они расширили применение вероятностных методов в прикладной статистике. Лаплас, в частности, догадался, что реальное положение было причиной наблюдаемых положений, в то время как ошибки являлись случайными, и переоткрыл теорему Байеса, которая играет ключевую роль в современной статистике.

К концу XIX века появилась строгая теория ошибок измерения, основанная на методе наименьших квадратов, разработанном Лежандром и Гауссом. Вероятностные методы проникли в различные прикладные науки: астрономию, геодезию, физику и даже социальные исследования (например, «социальная физика» А. Кетле). Нормальное распределение, благодаря своим свойствам и центральной предельной теореме, играет важную роль в теории вероятностей и математической статистике, давая хорошую модель для явлений, где данные группируются вокруг центра. Многие классические методы оценки риска, разработанные в конце XIX — первой половине XX века, основаны на предположении о нормальном распределении параметров, что позволяло, например, в актуарной науке моделировать совокупные страховые выплаты и рассчитывать резервы.

Переосмысление риска и неопределенности в XX веке: От объективности к поведенческим аспектам

XX век стал э��охой глубоких трансформаций, которая затронула и теорию рисков. Отход от исключительно математического и объективного подхода ознаменовался появлением новых концепций, учитывающих психологические и стратегические аспекты принятия решений в условиях неопределенности, что привело к гораздо более нюансированному пониманию человеческого фактора в риске.

Разграничение риска и неопределенности по Ф. Найту

Одним из ключевых моментов в переосмыслении категории риска стало появление фундаментального труда американского экономиста Фрэнка Хейнемана Найта (1885–1972) «Риск, неопределенность и прибыль» (1921). В этой работе Найт впервые четко разделил понятия риска и неопределенности, что имело огромное значение для экономической теории и управления.

Найт определил риск как «измеримую неопределенность», то есть ситуацию, когда точный результат неизвестен, но вероятность различных исходов может быть просчитана на основе статистических данных или предыдущего опыта (объективная вероятность). Примером такого риска может служить вероятность выигрыша в лотерею или частота наступления страховых случаев.

В отличие от риска, неопределенность, или как её стали называть «неопределенность Найта», характеризуется отсутствием достаточного количества информации для оценки вероятности. Она является принципиально неизмеримой, основываясь на субъективных ожиданиях и предположениях. В условиях неопределенности невозможно применить стандартные вероятностные методы. Прибыль, по Найту, является вознаграждением именно за принятие такой нестрахуемой неопределенности, а не за измеримый риск, который может быть застрахован или учтен в расчетах. Это разграничение оказало значительное влияние на понимание природы предпринимательской прибыли и инноваций.

Теория игр и рациональный выбор

Следующий прорыв в понимании принятия решений в условиях неопределенности произошёл с появлением теории игр. Математик Джон фон Нейман (1903—1957) и экономист Оскар Моргенштерн (1902—1977) являются авторами основополагающего труда «Теория игр и экономическое поведение» (1944).

Целью их работы было показать строгий математический подход к вопросам, охватывающим проблемы совпадающих или противоположных интересов, полной или неполной информации, разумных решений или случайных воздействий. Фон Нейман и Моргенштерн доказали, что критерием рациональности при выборе между лотереями (ситуациями, включающими неопределенные исходы) может служить максимизация ожидаемой полезности. Они развили и формализовали идеи Даниила Бернулли, показав, что даже при неопределенных исходах, люди, действующие рационально, стремятся максимизировать свою субъективную полезность, а не только денежный выигрыш. Теория игр предоставила мощный аналитический аппарат для моделирования стратегического поведения в условиях взаимодействия и неопределенности.

Поведенческая экономика и когнитивные искажения

Несмотря на элегантность теории ожидаемой полезности и теории игр, эмпирические исследования показывали, что люди не всегда действуют в соответствии с принципами рациональности. Это привело к зарождению нового направления – поведенческой экономики. Её основоположниками стали израильско-американские психологи Даниэль Канеман (род. 1934) и Амос Тверски (1937–1996).

В 1979 году они опубликовали статью «Теория перспектив: анализ принятия решений в условиях риска», которая положила начало поведенческой экономике. Теория перспектив (или теория проспектов) описывает, как люди делают выбор в условиях риска, где вероятность различных результатов неизвестна или субъективно оценивается. Канеман и Тверски показали, что люди не всегда принимают рациональные решения и часто неправильно оценивают вероятности, полагаясь на когнитивные искажения и эвристики.

Ключевые элементы теории перспектив включают:

• Эффект точки отсчета: Отношение к деньгам или благам зависит от их сравнения с некоторой точкой отсчета (например, текущим состоянием или ожидаемым результатом), а не от абсолютной величины.
• Неприятие потерь: Утрата воспринимается человеком гораздо сильнее и болезненнее, чем эквивалентный по величине выигрыш. Например, потеря 1000 рублей ощущается острее, чем радость от выигрыша тех же 1000 рублей.
• Снижение чувствительности к потерям/выигрышам: Чувствительность к изменениям богатства уменьшается по мере удаления от точки отсчета. Разница между 100 и 200 рублями воспринимается значительнее, чем между 1100 и 1200 рублями.
• Искажение вероятностей: Люди склонны переоценивать низкие вероятности (например, шанс выигрыша в лотерею) и недооценивать высокие вероятности (например, риск наступления редкого, но разрушительного события).

Эти особенности приводят к иррациональному поведению, например, люди готовы принять больший риск, чтобы избежать потерь, чем чтобы увеличить благосостояние. В результате, «Теория перспектив» значительно расширила понимание того, как психология влияет на экономические решения в условиях риска, и стала мощным инструментом для анализа поведения потребителей, инвесторов и политиков.

Эволюция теории рисков и риск-менеджмента: Ключевые этапы и факторы изменений

Путь от древних суеверий до сложных математических моделей и поведенческих теорий демонстрирует непрерывную эволюцию человеческого понимания риска. Эту эволюцию можно разделить на несколько ключевых этапов, каждый из которых характеризуется своими доминирующими представлениями и подходами.

Периодизация и характеристики этапов

Эволюцию теории риска можно условно разделить на следующие этапы:

1. Донаучный период (III в. до н. э. – V в. н. э.): В этот период отсутствовали конкретные теоретические знания о риске. Представления о нем были неразрывно связаны с понятиями судьбы, Фортуны и божественного провидения. Однако уже существовали гадания (Древний Китай, Рим, Греция) и примитивные формы управления рисками, такие как создание резервов (Библия) и ранние правовые нормы (законы Хаммурапи, Родосское морское право), регулирующие рисковые операции.
2. Средневековый этап (V в. – XVII в.): Характеризуется появлением термина «риск» (лат. ресикум) в торговых операциях, особенно в Генуе в 1156 году, и развитием примитивного страхования. В этот период страхование укрепилось в торговых гильдиях и морских займах, где фактически возникли практики, подобные современному хеджированию, для страхования торговых сделок.
3. Пик развития математических основ (XVII в. – XVIII в.): На этом этапе, который можно назвать индустриальным в контексте зарождения научного метода, были разработаны основные понятия научной теории рисков, такие как вероятность (Паскаль, Ферма), математическое ожидание (Гюйгенс) и закон больших чисел (Я. Бернулли). Были определены элементы риска как потенциальные потери и сформированы концепции его измеримости, а также подходы к классификации рисков на основе их количественной оценки.
4. Новый этап (XIX в. – по настоящее время): С XIX века феномен «риск» активно изучался статистикой и математикой в связи с накоплением научных знаний о вероятностном характере природных (актуарные таблицы смертности), технологических (контроль качества в производстве), социально-экономических (например, «социальная физика» А. Кетле) и политических процессов. Этот этап включает в себя как классические и неоклассические теории, так и более современные поведенческие и социологические подходы.

Влияние внешних факторов на эволюцию теории

Эволюция теории рисков не была линейной и определялась множеством внешних факторов:

• Промышленная революция и социальные потрясения: Расширение деятельности человека, появление крупных производств и социальные потрясения, такие как Великая французская революция (1789-1799), привели к формированию отношения к будущему как к частично прогнозируемому, что стимулировало поиск методов количественной оценки и управления рисками.
• Развитие математики: Прогресс в математике, особенно развитие теории вероятностей и математической статистики в XVII-XVIII веках, заложил основу для количественной оценки рисков. Работы Бернулли, де Муавра, Гаусса, Лапласа и Пуассона предоставили инструменты для анализа случайных явлений.
• Экономические кризисы: Мировые экономические потрясения, такие как кризис 2008 года и кризис, связанный с пандемией 2020 года, выявили проблемы в существующих системах управления рисками. Эти кризисы стимулировали поиск более оптимальных бизнес-моделей и подходов к интегрированному управлению рисками. Компании были вынуждены пересматривать свои стратегии устойчивости и адаптироваться к новым условиям неопределенности.
• Технологические изменения: Развитие больших данных и искусственного интеллекта (ИИ) значительно изменило управление рисками. Современные технологии позволяют более точно прогнозировать кредитные и операционные риски (например, через скоринговое моделирование и мониторинг систем в реальном времени), а также минимизировать их посредством автоматизированных реакций и динамической корректировки стратегий.

Междисциплинарный подход и развитие риск-менеджмента

В XX веке управление рисками стало междисциплинарным полем, привлекая подходы из различных областей: теории игр, теории принятия решений, социальной психологии и экономики.

• Концепция диверсификации: В 1952 году Гарри Марковиц предложил концепцию диверсификации портфеля, которая стала краеугольным камнем современной финансовой теории. Она показала, как можно снизить общий риск инвестиционного портфеля, комбинируя различные активы.
• Комплексные подходы к риск-менеджменту: С 1960-х годов управление рисками на предприятии стало более систематизированным. Произошел переход от классических математических моделей к более комплексным подходам, включающим интеграцию страхования, системный анализ взаимосвязанных рисков и фокус на стратегических решениях, а не только на отдельных вероятностных расчетах.
• Российский контекст: В России проблема риска и его оценки начала затрагиваться в 20-х годах XX века. Однако по мере становления административно-командной системы плановая экономика редуцировала рисковую особенность рыночных отношений. Это привело к фактическому отказу от анализа рисков как самостоятельной категории, что негативно сказалось на развитии риск-менеджмента в стране вплоть до конца XX века.

Этапы эволюции теории рисков показывают, что человечество постоянно совершенствует свои методы взаимодействия с неопределенностью, превращая её из иррационального страха в управляемую категорию.

Современный этап развития теории рисков и управления рисками: Вызовы XXI века

На рубеже XX и XXI веков мир вступил в новую фазу, где категория риска приобрела беспрецедентное значение. Глобализация, ускоренный технологический прогресс и взаимосвязанность всех систем привели к появлению новых типов угроз и, соответственно, к новым подходам в их осмыслении и управлении.

Концепция «общества риска» (У. Бек, Э. Гидденс)

Современное общество часто называют «обществом риска», где, по мнению некоторых социологов, производство рисков превалирует над производством богатства. Немецкий социолог Ульрих Бек ввел это понятие в своем труде «Общество риска. На пути к другому модерну» (1986). Бек утверждает, что глобальное изменение производственных отношений привело к тому, что риски теперь угрожают не отдельным группам, а всему обществу. В обществе риска будущее, а не прошлое, определяет настоящее, поскольку люди постоянно спорят о том, что могло бы произойти. Эти риски, в отличие от прежних опасностей, часто невидимы, нечувствительны для органов чувств и существуют в форме знаний о них.

Британский социолог Энтони Гидденс развил эти идеи, сравнивая современный мир с системой, где риски создаются самим человечеством. Он выделяет их обусловленность глобализацией, возникновение «институционализированных сред рисков» (например, финансовых рынков или экологических систем), а также проблему перенасыщенности знаниями о рисках при недостаточности экспертного знания для их эффективного управления. Гидденс также ввел понятие «конца природы», подчеркивая, что практически не осталось аспектов материальной среды, не ощутивших вмешательства человека, что привело к превалированию «рукотворных» рисков над внешними, природными.

Комплексное управление рисками (ERM)

В ответ на возрастающую сложность и взаимосвязанность рисков в бизнесе и обществе, в последние десятилетия получил широкое распространение подход Комплексного управления рисками (Enterprise Risk Management, ERM). ERM представляет собой структурированный и проактивный подход к выявлению, оценке и управлению рисками, интегрируя их во все бизнес-функции и на все уровни организации.

Основные цели ERM включают:

• Максимизацию стоимости компании за счет оптимизации соотношения риска и доходности.
• Минимизацию непредвиденной волатильности доходности.
• Обеспечение разумной уверенности в достижении стратегических и операционных целей.

Эффективная система ERM включает идентификацию рисков (выявление всех потенциальных угроз), оценку их вероятности и потенциального воздействия, а также разработку стратегий по их минимизации, передаче или принятию. Это помогает компаниям выявлять, оценивать и готовиться к любым рискам, повышая устойчивость и способствуя устойчивому росту в условиях неопределенности.

Новые вызовы и угрозы цифровой эпохи

Современный мир сталкивается с целым спектром новых вызовов и угроз, обусловленных ускоренным научно-техническим прогрессом и глобализацией.

• Глобализация рисков: Взаимосвязанность мировых экономик и обществ приводит к тому, что локальные события могут быстро масштабироваться, вызывая системные кризисы. Глобализация рисков означает увеличение численности взаимозависимых событий, где отказ одной системы может вызвать цепную реакцию по всему миру.
• Необозримые угрозы: В современном мире наблюдается глобальный разрыв между миром обозримых рисков (которые можно измерить и спрогнозировать) и миром необозримых угроз. Эти угрозы связаны с атомной энергетикой, генной инженерией, нанотехнологиями и другими высокотехнологичными областями. Такие риски антропогенного происхождения часто не воспринимаются непосредственно органами чувств и существуют в форме знаний о них, что затрудняет их оценку и управление.
• Влияние искусственного интеллекта: Технологический прогресс, в частности развитие искусственного интеллекта, привносит как огромные возможности, так и новые риски. ИИ требует выработки совершенно новых подходов к защите авторских прав, обеспечению безопасности транзакций и созданию доверительной цифровой среды. Риски, связанные с конфиденциальностью данных, этическими аспектами ИИ, его потенциальным влиянием на рынок труда и даже возможностью автономного принятия решений, становятся предметом интенсивных исследований и регулирования.

Факторы риска можно разделить на постоянно действующие (например, циклический характер экономической конъюнктуры) и непостоянные (природные стихийные бедствия, «рукотворные» катастрофы, социальные потрясения, политические кризисы). В условиях постоянно меняющейся среды, когда мир становится всё более «рисковым», непрерывное развитие теории и практики управления рисками остается критически важным для устойчивого развития человечества.

Заключение

История развития теории рисков – это увлекательный путь, пройденный человечеством от мистических представлений о судьбе до сложных математических моделей и многомерных социологических концепций. Мы увидели, как ранние цивилизации, сталкиваясь с непредсказуемостью, интуитивно формировали механизмы защиты, такие как гадания, резервы и примитивное страхование. Затем, в XVII-XVIII веках, благодаря титаническому труду Паскаля, Ферма, Гюйгенса, Якоба Бернулли и де Муавра, категория риска обрела строгие математические основания в теории вероятностей.

XVIII-XIX века ознаменовались дальнейшим углублением понимания субъективной ценности через концепцию ожидаемой полезности Даниила Бернулли и развитием универсального инструмента для описания случайных явлений – нормального распределения, в чем особенно преуспели де Муавр, Гаусс и Лаплас. XX век стал поворотным: Фрэнк Найт разграничил измеримый риск и неизмеримую неопределенность, а теория игр фон Неймана и Моргенштерна предложила модель рационального выбора. Однако наиболее революционный вклад внесли Канеман и Тверски, показавшие в «Теории перспектив» иррациональность человеческого поведения в условиях риска, обусловленную когнитивными искажениями.

Современный этап развития теории рисков характеризуется междисциплинарным подходом, интеграцией знаний из экономики, психологии, социологии и информатики. Концепции «общества риска» Ульриха Бека и Энтони Гидденса подчеркивают преобладание рукотворных, глобальных и часто необозримых рисков. В ответ на эти вызовы, комплексное управление рисками (ERM) стало стандартом в корпоративном секторе, стремясь интегрировать идентификацию, оценку и минимизацию рисков во все бизнес-процессы.

В условиях глобализации, беспрецедентных экономических кризисов и стремительного технологического прогресса (ИИ, Big Data), понимание истории теории рисков приобретает ос��бую актуальность. Она учит нас тому, что риск – это не статичная категория, а динамичное явление, требующее постоянного переосмысления и адаптации. Исторический подход позволяет не только оценить накопленный опыт, но и лучше подготовиться к будущим вызовам, формируя более устойчивые системы и принимая более обоснованные решения в условиях постоянно возрастающей неопределенности. Так может ли современное общество игнорировать уроки прошлого в столь стремительно меняющемся мире?

Список использованной литературы

1. Астахов А. М. Искусство управления информационными рисками. М.: ДМК Пресс, 2010. 312 с.
2. Берстайн П. Против богов: Укрощение риска. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2000. 400 с.
3. Брушинский Н. Н., Соколов С. В. О формировании общей теории рисков и безопасности // Сообщество Политическая экология. URL: http://www.politicalecology.ru/analitics/gumanitarnyj-resurs/195-o-formirovanii-obwej-teorii-riskov-i-bezopasnosti (дата обращения: 09.10.2025).
4. Вишняков Я. Д., Радаев Н. Н. Общая теория рисков: учебное пособие для студентов вузов. 2-е изд., испр. М.: Издательский центр «Академия», 2008. 468 с.
5. Петренко С. А., Симонов С. В. Управление информационными рисками. Экономически оправданная безопасность. М.: Академия АйТи : ДМК Пресс, 2004. 384 с.
6. Биннатов А. Д. Оглы, Фатахова Н. Р. Кызы. Современные вызовы и риски глобализации и их влияние на мировую экономику // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-vyzovy-i-riski-globalizatsii-i-ih-vliyanie-na-mirovuyu-ekonomiku (дата обращения: 09.10.2025).
7. Бородина Е. А. Эволюция теории риска // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/evolyutsiya-teorii-riska (дата обращения: 09.10.2025).
8. Глухарева Л. И., Тимина Е. И. Иррациональность рационального человека // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/irratsionalnost-ratsionalnogo-cheloveka (дата обращения: 09.10.2025).
9. Гордеева И. А. Теории «Общества риска» в современной гуманитарной науке // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/teorii-obschestva-riska-v-sovremennoy-gumanitarnoy-nauke (дата обращения: 09.10.2025).
10. Демина С. С. Понятия «fatum» и «fortuna» в теоретических сочинениях Сенеки // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ponyatiya-fatum-i-fortuna-v-teoreticheskih-sochineniyah-seneki (дата обращения: 09.10.2025).
11. Елфимова Н. В. От греха и табу к римскому праву: история развития рисковых явлений // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ot-greha-i-tabu-k-rimskomu-pravu-istoriya-razvitiya-riskovyh-yavleniy (дата обращения: 09.10.2025).
12. Захарова И. А., Лапшина А. М., Анохина М. Е. Влияние экономических кризисов на бизнес-решения компаний и поиск оптимальной бизнес-модели в результате современного кризиса, вызванного пандемией // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-ekonomicheskih-krizisov-na-biznes-resheniya-kompaniy-i-poisk-optimalnoy-biznes-modeli-v-rezultate-sovremennogo-krizisa-vyzvannogo-pandemiey (дата обращения: 09.10.2025).
13. Ильенкова Н. Д. Развитие теории предпринимательского риска в трудах выдающихся ученых прошлого // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-teorii-predprinimatelskogo-riska-v-trudah-vydayuschihsya-uchenyh-proshlogo (дата обращения: 09.10.2025).
14. Карла Маллетт. Спекуляция фортуной: как средневековые купцы изобрели «риск» // Идеономика – Умные о главном. URL: https://ideanomics.ru/articles/12330/ (дата обращения: 09.10.2025).
15. Кокунова Д. В., Нехамкин А. Н. Эволюция теории риска // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/evolyutsiya-teorii-riska (дата обращения: 09.10.2025).
16. Конькова Т. Н. Появление и развитие категории риска в науке // Молодой ученый. URL: https://moluch.ru/archive/262/60716/ (дата обращения: 09.10.2025).
17. Кошелевский И. С. История развития практики и исследований в области управления рисками // Молодой ученый. URL: https://moluch.ru/archive/79/13887/ (дата обращения: 09.10.2025).
18. Красильников А. Эволюция механизмов интегрированного риск-менеджмента // Gaap.ru. URL: https://www.gaap.ru/articles/Evolyutsiya_mekhanizmov_integrirovannogo_risk_menedzhmenta/ (дата обращения: 09.10.2025).
19. Крюков В. В. Понятие «Неопределенность» в современной науке и философии // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ponyatie-neopredelennost-v-sovremennoy-nauke-i-filosofii (дата обращения: 09.10.2025).
20. Лагутин А. В. Аналитические методы математической теории риска, основанные на смешанных гауссовских моделях // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiticheskie-metody-matematicheskoy-teorii-riska-osnovannye-na-smeshannyh-gaussovskih-modelyah (дата обращения: 09.10.2025).
21. Максимова В. Л. ERM (enterprise Risk management) в системе управления надежностью и стоимостью банка // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/erm-enterprise-risk-management-v-sisteme-upravleniya-nadezhnostyu-i-stoimostyu-banka (дата обращения: 09.10.2025).
22. Максимова Е. С., Шмаль В. Н. Развитие теории управления рисками // Elibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=48171059 (дата обращения: 09.10.2025).
23. Матвеенко Ю. И. Современные подходы к изучению риска // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-podhody-k-izucheniyu-riska (дата обращения: 09.10.2025).
24. Минасян С. В. Проблема поведения экономического субъекта в теориях Д. Канемана, А. Тверски, Р. Талера: социально-философский анализ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problema-povedeniya-ekonomicheskogo-subekta-v-teoriyah-d-kanemana-a-tverski-r-talera-sotsialno-filosofskiy-analiz (дата обращения: 09.10.2025).
25. Моисеева Н. К. Иррациональные модели экономического поведения населения в период структурного кризиса // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/irratsionalnye-modeli-ekonomicheskogo-povedeniya-naseleniya-v-period-strukturnogo-krizisa (дата обращения: 09.10.2025).
26. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. (дата обращения: 09.10.2025).
27. Немцева С. В. Фортуна как символ изменчивости жизни в европейской культуре от Античности до нового времени // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/fortuna-kak-simvol-izmenchivosti-zhizni-v-evropeyskoy-kulture-ot-antichnosti-do-novogo-vremeni (дата обращения: 09.10.2025).
28. Нижегородцев Р. М. Экономическая теория риска: современные подходы // Институт экономических стратегий. URL: https://www.inesnet.ru/magazine/mag_archive/2007_03/es_2007_3_090_093/ (дата обращения: 09.10.2025).
29. Павлова О. С. Риск-менеджмент: возникновение и эволюция // Вестник гражданских инженеров. URL: https://www.vestnik-rgsu.ru/article/306-risk-menedzhment-vozniknovenie-i-evolyutsiya.html (дата обращения: 09.10.2025).
30. Сабитова Н. М. Взаимосвязь неопределенности и прибыли предпринимательства (Ф. Найт, Й. Шумпетер) // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vzaimosvyaz-neopredelennosti-i-pribyli-predprinimatelstva-f-nayt-y-shumpeter (дата обращения: 09.10.2025).
31. Свитич Л. Г. Эволюция понятия «риск» // Социологическое обозрение. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/evolyutsiya-ponyatiya-risk (дата обращения: 09.10.2025).
32. Соколов Ю. И. Проблемы рисков современного общества // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-riskov-sovremennogo-obschestva (дата обращения: 09.10.2025).
33. Уколова В. И. Фортуна в мире западного Средневековья // Энциклопедия культур Deja Vu. URL: https://dejavu.ru/fortuna-v-mire-zapadnogo-srednevekovya (дата обращения: 09.10.2025).
34. Хаддад Э. Правовое регулирование рисковых операций в древние времена // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/pravovoe-regulirovanie-riskovyh-operatsiy-v-drevnie-vremena (дата обращения: 09.10.2025).
35. Чепурков В. В. Эволюция концепций риска в экономической теории // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/chepurkov-v-v-evolyutsiya-kontseptsiy-riska-v-ekonomicheskoy-teorii (дата обращения: 09.10.2025).
36. Якуничев Д. А. Общество риска: возможная модель развития современного общества // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obschestvo-riska-vozmozhnaya-model-razvitiya-sovremennogo-obschestva (дата обращения: 09.10.2025).
37. Podluzny D. Теории перспектив Канемана — Тверски // Medium. URL: https://medium.com/@dmitry.podluzny/%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8-%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BF%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2-%D0%BA%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B0-%D1%82%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%BA%D0%B8-%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%B5%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B3-%D0%BA%D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%80%D1%8B%D0%B9-%D0%BC%D1%8B-%D0%B7%D0%B0%D1%81%D0%BB%D1%83%D0%B6%D0%B8%D0%BB%D0%B8-a92c01991f86 (дата обращения: 09.10.2025).
38. Knight F. H. Risk, Uncertainty, and Profit. New York : Dover Publications, 2006. (дата обращения: 09.10.2025).