ЗАСТОСУВАННЯ СИСТЕМ ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКІВ У ЗОВНІШНЬОЕКОНОМІЧНОМУ СЕРЕДОВИЩІ: МЕТОДОЛОГІЧНІ ЗАСАДИ ТА ВЕКТОРИ ТРАНСФОРМАЦІЙ В КОНТЕКСТІ ІНДУСТРІЇ 4.0
Анотація
Метою даного дослідження є поглиблений аналіз методологічних засад та векторів трансформації систем прогнозування ризиків у зовнішньоекономічному середовищі в умовах Індустрії 4.0. У процесі роботи виокремлено основні методологічні підходи до управління ризиками від статистичних моделей до інтегрованих гібридних систем, що поєднують технології Індустрії 4.0 та розширюють межі традиційного прогнозування, перетворюючи його на динамічний інструмент стратегічного випередження. Проаналізовано вплив технологій Індустрії 4.0 на архітектуру систем прогнозування ризиків і доведено, що інтеграція сенсорних мереж, хмарних сервісів, edge-аналітики та систем штучного інтелекту формує багаторівневу екосистему, у якій швидкість обробки, точність моделей і достовірність даних взаємно підсилюють одна одну. Міжнародний досвід використання систем прогнозування ризиків у логістичних, торговельних і фінансових секторах засвідчив, що ключовим чинником успіху є створення гнучких платформ, здатних до самонавчання, обміну даними та міжсекторальної синхронізації, що формує основу стійкої глобальної взаємодії в умовах невизначеності. Розроблено комплекс заходів адаптації міжнародного досвіду до зовнішньоекономічного контексту України, який передбачає поєднання стратегічної централізації даних, оперативного моніторингу ризиків, цифрової модернізації інфраструктури, симуляційного прогнозування у виробничих системах та впровадження генеративного штучного інтелекту у фінансові й державні сервіси. Реалізація запропонованих заходів сприятиме технологічній та інституційній інтеграції України у глобальну екосистему управління ризиками, підвищуючи її стійкість до зовнішніх викликів і прозорість зовнішньоекономічних процесів. Сформовано перспективні вектори трансформації систем прогнозування ризиків, які охоплюють технології генеративного штучного інтелекту, квантових обчислень, периферійної аналітики, комплексних симуляторів, інтернет усього, гіперперсоналізованих платформ, превентивних та етичних моделей. Доведено, що синергія цих напрямів забезпечить перехід від локальних аналітичних моделей до глобальних когнітивних екосистем, здатних адаптуватися, навчатися й запобігати ризикам у режимі реального часу.
Посилання
Box, G.E.P. Jenkins, G.M. (1970) Time Series Analysis: Forecasting and Control. San Francisco: Holden-Day. 553 р.
Akgün, O. B. (2024). Dynamics in realized volatility forecasting: Evaluating GARCH-type and deep learning models. Computational Economics. DOI: https://doi.org/10.1007/s10614-024-10694-2
Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323, 533–536. DOI: https://doi.org/10.1038/323533a0
Vaswani, A., et al. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 15. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.03762
Zhou, H., et al. (2021). Informer: Beyond efficient transformer for long sequence time-series forecasting. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35(12), 11106–11115. DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v35i12.17325
Dean, J., & Ghemawat, S. (2008). MapReduce: Simplified data processing on large clusters. Communications of the ACM, 51(1), 107–113. DOI: https://doi.org/10.1145/1327452.1327492
Tang, L. (2022). Big data in forecasting research: A literature review. Big Data Research, 27, 100289. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bdr.2021.100289
Grieves, M., & Vickers, J. (2016). Transdisciplinary perspectives on complex systems: New findings and approaches. Springer International Publishing, 85–113. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-38756-7_4
Qi, Q., Tao, F., Zuo, Y., & Zhao, D. (2018). Digital twin service towards smart manufacturing. Procedia CIRP, 72, 237–242. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2018.03.103
Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. Available at: https://bitcoin.org/bitcoin.pdf
Wang, Y., Han, J. H., & Beynon-Davies, P. (2019). Understanding blockchain technology for future supply chains: A systematic literature review and research agenda. Supply Chain Management: An International Journal, 24(1), 62–84. DOI: https://doi.org/10.1108/SCM-03-2018-0148
Zhang, G., Patuwo, B. E., & Hu, M. Y. (1998). Forecasting with artificial neural networks: The state of the art. International Journal of Forecasting, 14(1), 35–62. DOI: https://doi.org/10.1016/S0169-2070(97)00044-7
García-Medina, A., et al. (2023). A hybrid LSTM–GARCH model for financial volatility forecasting. Computational Economics. DOI: https://doi.org/10.1007/s10614-023-10373-8
Dalkey, N. C., & Helmer, O. (1963). An experimental application of the Delphi method to the use of experts. Management Science, 9(3), 458–467. DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.9.3.458
Culot, G., Orzes, G., et al. (2020). Delphi-based foresight for Industry 4.0: Scenario building and managerial implications. Technological Forecasting and Social Change, 161, 120092. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120092
Rejeb, A., Simske, S., Rejeb, K., Treiblmaier, H., & Zailani, S. (2020). Internet of Things research in supply chain management and logistics: A bibliometric analysis. Internet of Things, 100318. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iot.2020.100318
Tosi, D., Kokaj, R., & Roccetti, M. (2024). 15 years of Big Data: A systematic literature review. Journal of Big Data. DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-024-00914-9
Yang, M., Lim, M. K., Qu, Y., Ni, D., & Xiao, Z. (2022). Supply chain risk management with machine learning technology: A literature review and future research directions. Computers & Industrial Engineering. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2022.108859
Jahnke, N. (2025). Edge computing for digital sovereignty in the data economy. In Springer. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-69994-8_15
Zaidi, S. A. H., Khan, S. A., & Chaabane, A. (2024). Unlocking the potential of digital twins in supply chains: A systematic review. Supply Chain Analytics. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sca.2024.100075
Hoang, T.-H., Nguyen, N. P. P., Hoang, N.-Y. N., et al. (2023). Application of social media in supply chain 4.0 practices: A bibliometric analysis and research trends. Operations Management Research. DOI: https://doi.org/10.1007/s12063-023-00378-9
Mamede, H. S., Gonçalves Martins, C. M., & Mira da Silva, M. (2023). A lean approach to robotic process automation in banking. Heliyon. DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e18041
The intuitive supply chain IBM. Available at: https://e.surl.li/pqukkk
Maersk Risk Management. Digital Services. Available at: https://www.maersk.com/digital-services/risk-management
Port-xchange. Significant process improvement at ECT Delta Terminal Rotterdam. Available at: https://port-xchange.com/reduce-idle-time/
Application of Digitalization Automation in the Development of Global Smart Ports in South Korea. Available at: https://e.surl.li/wuvfva
Zheng, G., Brintrup, A. (2024). Enhancing Supply Chain Visibility with Generative AI: An Exploratory Case Study on Relationship Prediction in Knowledge Graphs. Computers & Industrial Engineering. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.03390
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
