АНАЛІТИЧНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ РИЗИК-МЕНЕДЖМЕНТУ КОМПАНІЙ В УМОВАХ СУЧАСНИХ ВИКЛИКІВ
Анотація
Статтю присвячено дослідженню теоретико-методичних засад аналітичного забезпечення ризик-менеджменту компаній в умовах сучасних викликів. Узагальнено сучасні підходи до розвитку ризик-менеджменту та обґрунтовано необхідність формування інтегрованої системи аналітичного забезпечення управління ризиками. Запропоновано авторське визначення поняття «аналітичне забезпечення ризик-менеджменту компаній», визначено його функції та структурні компоненти, систематизовано сучасний аналітичний інструментарій і розроблено концептуальну модель інтегрованої системи аналітичного забезпечення ризик-менеджменту. Практичне значення одержаних результатів полягає у можливості їх використання для вдосконалення систем ризик-менеджменту компаній та підвищення обґрунтованості управлінських рішень.
Посилання
Чирак І. Сучасні підходи до ризик-менеджменту компаній в умовах економічної невизначеності та турбулентності. Галицький економічний вісник. 2026. Т. 99. № 2. С. 62–73. DOI: https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2026.02.062 (дата звернення 03.07.2026).
Brandtner P. Predictive analytics and intelligent decision support systems in supply chain risk management – Research directions for future studies. Digital Supply Chains: Smart and Sustainable Operations. 2022. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-19-2394-4_50 (дата звернення 04.07.2026).
Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission. Enterprise Risk Management: Integrating with Strategy and Performance. New York, 2017. URL: https://static.poder360.com.br/2023/09/Diretriz-Enterprise-Risk-Management-Coso-2017.pdf (дата звернення 04.07.2026).
Cornwell N., Bilson C., Gepp A., Stern S., Vanstone B. The role of data analytics within operational risk management: A systematic review from the financial services and energy sectors. Journal of the Operational Research Society. 2022. DOI: https://doi.org/10.1080/01605682.2022.2041373 (дата звернення 07.07.2026).
Deloitte. Assessing AI's Impact on Third-Party Risk Management (TPRM). 2025. URL: https://www.deloitte.com/uk/en/services/consulting/research/third-party-risk-management-survey.html (дата звернення 05.07.2026).
Dianti A. R. Enhancing financial risk management in the digital age: A systematic review. Arthatama: Journal of Business Management and Accounting. 2023. Vol. 7, No. 2. DOI: https://doi.org/10.54518/art.7.2.2023.514 (дата звернення 09.07.2026).
IFRS Foundation. IFRS S1 General Requirements for Disclosure of Sustainability-related Financial Information. 2026. URL: https://www.ifrs.org/issued-standards/ifrs-sustainability-standards-navigator/ifrs-s1-general-requirements/ (дата звернення 07.07.2026).
International Organization for Standardization. ISO 31000:2018 Risk Management – Guidelines. Geneva: ISO, 2018. URL: https://www.iso.org/standard/65694.html (дата звернення 10.07.2026).
Jamarani A., Haddadi S., Sarvizadeh R., Kashani M. H., Akbari M., Moradi S. Big data and predictive analytics: A systematic review of applications. Artificial Intelligence Review. 2024. Vol. 57. DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-024-10811-5 (дата звернення 05.07.2026).
Mekimah S., Zighed R., Mili K., Bengana I. Business intelligence in organizational decision-making: A bibliometric analysis of research trends and gaps (2014–2024). Discover Sustainability. 2024. Vol. 5. DOI: https://doi.org/10.1007/s43621-024-00692-7 (дата звернення 06.07.2026).
Phillips-Wren G., Daly M., Burstein F. Reconciling business intelligence, analytics and decision support systems: More data, deeper insight. Decision Support Systems. 2021. Vol. 146. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dss.2021.113560 (дата звернення 11.07.2026).
Tian X., Tian Z., Khatib S. F. A., Wang Y. Machine learning in internet financial risk management: A systematic literature review. PLOS ONE. 2024. Vol. 19, No. 4. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0300195 (дата звернення 10.07.2026).
Wissuchek C., Zschech P. Prescriptive analytics systems revised: A systematic literature review from an information systems perspective. Information Systems and e-Business Management. 2025. Vol. 23, No. 2. P. 279–353. DOI: https://doi.org/10.1007/s10257-024-00688-w (дата звернення 06.07.2026).
World Economic Forum. Global Risks Report 2025. 20th ed. Geneva : World Economic Forum, 2025. URL: https://www.weforum.org/publications/global-risks-report-2025/ (дата звернення 03.07.2026).
Zio E., Miqueles L. Digital twins in safety analysis, risk assessment and emergency management. Reliability Engineering & System Safety. 2024. Vol. 246. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ress.2024.110040 (дата звернення 04.07.2026).
Chyrak I. (2026). Suchasni pidkhody do ryzyk-menedzhmentu kompanii v umovakh ekonomichnoi nevyznachenosti ta turbulentnosti [Modern approaches to corporate risk management under economic uncertainty and turbulence]. Halytskyi ekonomichnyi visnyk – Galician Economic Bulletin, vol. 99, no. 2, pp. 62–73. Available at: https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2026.02.062 (accessed July 03 2026) (in Ukrainian).
Brandtner P. (2022). Predictive analytics and intelligent decision support systems in supply chain risk management – Research directions for future studies. Digital Supply Chains: Smart and Sustainable Operations. Available at: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-19-2394-4_50 (accessed July 04 2026).
Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission (2017). Enterprise Risk Management: Integrating with Strategy and Performance. New York. Available at: https://static.poder360.com.br/2023/09/Diretriz-Enterprise-Risk-Management-Coso-2017.pdf (accessed July 04 2026).
Cornwell N., Bilson C., Gepp A., Stern S., Vanstone B. (2022). The role of data analytics within operational risk management: A systematic review from the financial services and energy sectors. Journal of the Operational Research Society. Available at: https://doi.org/10.1080/01605682.2022.2041373 (accessed July 07 2026).
Deloitte (2025). Assessing AI's Impact on Third-Party Risk Management (TPRM). Available at: https://www.deloitte.com/uk/en/services/consulting/research/third-party-risk-management-survey.html (accessed July 05 2026).
Dianti A. R. (2023). Enhancing financial risk management in the digital age: A systematic review. Arthatama: Journal of Business Management and Accounting, vol. 7, no. 2. Available at: https://doi.org/10.54518/art.7.2.2023.514 (accessed July 09 2026).
IFRS Foundation (2026). IFRS S1 General Requirements for Disclosure of Sustainability-related Financial Information. Available at: https://www.ifrs.org/issued-standards/ifrs-sustainability-standards-navigator/ifrs-s1-general-requirements/ (accessed July 07 2026).
International Organization for Standardization (2018). ISO 31000:2018 Risk Management – Guidelines. Geneva: ISO. Available at: https://www.iso.org/standard/65694.html (accessed July 10 2026).
Jamarani A., Haddadi S., Sarvizadeh R., Kashani M. H., Akbari M., Moradi S. (2024). Big data and predictive analytics: A systematic review of applications. Artificial Intelligence Review, vol. 57. Available at: https://doi.org/10.1007/s10462-024-10811-5 (accessed July 05 2026).
Mekimah S., Zighed R., Mili K., Bengana I. (2024). Business intelligence in organizational decision-making: A bibliometric analysis of research trends and gaps (2014–2024). Discover Sustainability, vol. 5. Available at: https://doi.org/10.1007/s43621-024-00692-7 (accessed July 06 2026).
Phillips-Wren G., Daly M., Burstein F. (2021). Reconciling business intelligence, analytics and decision support systems: More data, deeper insight. Decision Support Systems, vol. 146. Available at: https://doi.org/10.1016/j.dss.2021.113560 (accessed July 11 2026).
Tian X., Tian Z., Khatib S. F. A., Wang Y. (2024). Machine learning in internet financial risk management: A systematic literature review. PLOS ONE, vol. 19, no. 4. Available at: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0300195 (accessed July 10 2026).
Wissuchek C., Zschech P. (2025). Prescriptive analytics systems revised: A systematic literature review from an information systems perspective. Information Systems and e-Business Management, vol. 23, no. 2, pp. 279–353. Available at: https://doi.org/10.1007/s10257-024-00688-w (accessed July 06 2026).
World Economic Forum (2025). Global Risks Report 2025. 20th ed. Geneva: World Economic Forum. Available at: https://www.weforum.org/publications/global-risks-report-2025/ (accessed July 03 2026).
Zio E., Miqueles L. (2024). Digital twins in safety analysis, risk assessment and emergency management. Reliability Engineering & System Safety, vol. 246. Available at: https://doi.org/10.1016/j.ress.2024.110040 (accessed July 04 2026).
Авторське право (c) 2026 Ірина Чирак
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
