Предмет. В условиях обострения современных вызовов и возросшей потребности оперативного поиска ответов на них для принятия эффективных управленческих решений все более релевантным становится внедрение инструментов цифровизации в процесс анализа экономической безопасности вуза. Одним из главных направлений цифровизации является развитие технологий, связанных с использованием нейронных сетей, практическое применение которых для анализа экономической безопасности в настоящее время не получило должного развития. Использование искусственного интеллекта позволит обеспечить более высокое качество, объективность, эффективность и результативность анализа экономической безопасности вуза в целях обоснования принимаемых управленческих решений. Цели. Провести критический обзор и дать оценку основным методам, применяемым в анализе экономической безопасности, развить аналитический инструментарий для оценки и прогнозирования экономической безопасности высших учебных заведений на основе современных достижений информационных технологий. Методология. В исследовании использовались общенаучные и конкретно-научные методы познания, а также методы анализа данных и машинного обучения. Результаты. Проведен обзор разработанных методов анализа экономической безопасности различных экономических субъектов, а также высших учебных заведений. Обоснована необходимость формирования комплексного (интегрального) показателя экономической безопасности вуза. Предложено решение ряда вопросов, связанных с выбором методов, применяемых для формирования комплексного (интегрального) показателя, обоснованием весовых коэффициентов и пороговых значений для каждого показателя и направления деятельности учреждения высшего образования, а также с интерпретацией полученных результатов анализа. Раскрыто применение методов нейросетевого моделирования для оценки текущего уровня экономической безопасности вуза и его прогнозирования. Выводы. В настоящее время отсутствует единый подход ученых к методам, применяемым в анализе экономической безопасности вуза, в процессе которого не используются возможности нейросетевого моделирования. Раскрытое формирование интегрального показателя экономической безопасности вуза, аргументированный выбор архитектуры и способа обучения нейронной сети составляют базу для дальнейшего развития аналитического инструментария оценки экономической безопасности, обеспечивающего более высокую оперативность, качество и эффективность анализа, принимаемых на его основе управленческих решений.
Ключевые слова: экономическая безопасность вуза, анализ экономической безопасности вуза, методы анализа экономической безопасности, нейронные сети
Список литературы:
Коробейников Д.А., Коробейникова О.М., Дугина Т.А., Шемет Е.С. Методика комплексного анализа и оценки уровня экономической безопасности предприятия // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2021. Т. 15. № 3. С. 73–85. URL: Link
Дмитриев С.М., Ширяев М.В., Митяков С.Н. Экономическая безопасность технического вуза: концептуальные основы // Высшее образование в России. 2014. № 2. С. 59–66. URL: Link
Дмитриев С.М., Ширяев М.В., Митяков С.Н. Экономическая безопасность технического вуза: система индикаторов // Высшее образование в России. 2014. № 3. С. 11–20. URL: Link
Дмитриев С.М., Ширяев М.В., Митяков С.Н. Экономическая безопасность технического вуза: анализ динамики индикаторов на примере НГТУ им. Р.Е. Алексеева // Высшее образование в России. 2014. № 4. С. 48–56. URL: Link
Михайлин Е.В., Грачев А.В. Методики оценки экономической безопасности вуза // Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России. 2009. № 2. С. 18–27. URL: Link
Белый Е.М., Романова И.Б. Экономическая безопасность высшего учебного заведения // Фундаментальные исследования. 2014. № 5. Ч. 4. С. 806–809. URL: Link
Голодова О.А., Ботова М.А. Организационно-методические составляющие экономической безопасности учреждения высшего образования (на примере ВИЭПП) // Вестник ВИЭПП. 2020. № 2. С. 126–133. URL: Link
Власенкова Т.А., Панченко Т.М., Цыпин А.П. Индикаторный метод как инструмент обеспечения финансовой безопасности хозяйствующего субъекта // Известия Саратовского университета. Серия: Экономика. Управление. Право. 2020. № 3. С. 271–281. URL: Link
Ермошина Е.Э. Обоснование аналитических показателей комплексной оценки экономической безопасности вуза // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2022. № 3. С. 159–173. URL: Link
Сенчагов В.К., Митяков С.Н. Оценка кризисов в экономике с использованием краткосрочных индикаторов и средних индексов экономической безопасности России // Проблемы прогнозирования. 2016. № 2. С. 44–58. URL: Link
Земскова Е.С. Оценка остроты кризисных ситуаций в социальной сфере Российской Федерации // Контентус. 2016. № 12. URL: Link
Моисеева И.В. Факторное влияние на эффективность использования трудового потенциала региона // Контентус. 2017. № 6. URL: Link
Кривошеев А.В. Развитие теоретических и методических положений анализа финансовой устойчивости вузов // Современная экономика: проблемы и решения. 2020. № 12. С. 137–151. URL: Link
Гонтарь А.А. Применение нейронных сетей для оценки экономической безопасности // Наука Красноярья. 2021. № 3. С. 24–40. URL: Link
Бекова Л.Р. Роль искусственного интеллекта в обеспечении экономической безопасности банка // Молодой ученый. 2022. № 29. С. 83–85. URL: Link
