Экономико-математическое моделирование рисков в сервисной бизнес-модели сетевого предприятия

Целью работы является разработка экономико-математической модели оценки рисков в сервисной бизнес-модели сетевого предприятия, способной формализовать влияние разнообразных факторов риска на устойчивость сетевой структуры и вырабатывать эффективные стратегии управления ими.

Материалы и методы. В работе применены стохастические методы, методы оптимизации, теория графов, системная динамика. Алгоритм моделирования включает этапы идентификации рисков, формализации параметров, анализа каскадных эффектов, оценки сетевой структуры и оптимизации стратегии управления. В качестве эмпирической базы использован пример IoT-платформы MindSphere и экосистемы её участников.

Результаты. Разработан комплексный подход к количественной оценке рисков в цифровых экосистемах на основе каскадного анализа, оценки центральности узлов экосистемы и моделирования ущерба. Комплексный подход к количественной оценке рисков предусматривает интеграцию методов, позволяющих не только измерить вероятность и потенциальный ущерб отдельных угроз, но и учесть их взаимосвязи, динамику развития и влияние на структуру сервисной бизнес-модели сетевого предприятия. Такой подход обеспечивает не только расчет ожидаемых потерь, но и выявление критических точек системы, разработку превентивных мер и визуализацию результатов для принятия обоснованных решений, что особенно важно для сложной эко-системы, где риски усиливаются за счет взаимозависимости ее участников.

Заключение. Разработанная модель позволяет количественно оценивать взаимосвязанные риски в сервисных бизнес-моделях, учитывать сетевую взаимосвязь рисков и структурные уязвимости экосистем. Это обеспечивает обоснованное принятие решений при управлении устойчивостью сетевой структуры. Результаты имеют практическое значение для промышленности, активно внедряющей IoT и облачные решения.

1. Fliaster A., Dellermann D. The risks of digital innovation: An ecosystem perspective [Электрон. ресурс] // Organizing for Digital Innovation. 2016. С. 1–22. Режим доступа: https://pubs.wi-kassel.de/wp-content/uploads/2017/05/JML_619.pdf.

2. Osterwalder A., Pigneur Y. Business Model Generation: A Handbook for Visionaries, Game Changers, and Challengers. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2010. 281 с.

3. Li Y., Ding H., Li T. Path research on the value chain reconfiguration of manufacturing enterprises under digital transformation – a case study of B company [Электрон. ресурс] // Frontiers in Psychology. 2022. Т. 13. С. 1–15. Режим доступа: https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg. 2022. 887391/full.

4. Паркер Дж., ван Алстайн М., Чаудари С. Революция платформ: Как сетевые рынки меняют экономику — и как заставить их работать на вас. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. 352 с.

5. Porter M.E. How Smart, Connected Products Are Transforming Competition [Электрон. ресурс] // Harvard Business Review. 2014. Т. 92. № 11. С. 64–88. Режим доступа: https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=48195.

6. Репина М.О. Развитие облачных технологий в России: архитектура решений и перспективы // Вопросы инновационной экономики. 2024. Т. 14. № 4. С. 1169–1190. DOI: 10.18334/vinec.14.4.121856.

7. Курбатов В.И. Интернет вещей: основные концепции и тренды // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2023. № 1. С. 48–54.

8. Ruhl J.B. Governing cascade failures in complex social-ecological-technological systems: framing context, strategies, and challenges [Электрон. ресурс] // Vanderbilt Journal of Entertainment and Technology Law. 2019. Т. 22. № 2. С. 407–440. Режим доступа: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3471945.

9. Гйедрум Д., Питер М. Сравнение стандарта ISO 31000:2009 и COSO ERM. М.: Международный институт внутренних аудиторов (IIA Russia), 2010. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.iiaru.ru/upload/documents/applied_materials/risk_management/сравнение Стандарта ISO 31000_2009 и COSO ERM.PDF.

10. Санкова Л.В., Мирзабалаева Ф.И. Занятость на платформах: рискологический аспект // Экономика труда. 2025. Т. 12. № 6. DOI: 10.18334/et.12.6.123405.

11. Радайкин А.Г. Регулирование экосистем на основе интеллектуальных инструментов анализа и управления рисками // Экономика высокотехнологичных производств. 2024. Т. 5. № 3. С. 271–290. DOI: 10.18334/evp.5.3.121780.

12. Кошкин Д.С., Фильо В.В., Шерстов А.В. Киберриски: перспективные инструменты контроля (на примере киберстрахования) [Электрон. ресурс] // Искусственные общества. 2023. T. 18. Режим доступа: https://artsoc.jes.su/s207751800024767-2-1/. DOI: 10.18254/ S207751800024767-2.

13. Radanliev P. Cyber risk management for the internet of things [Электрон. ресурс] // Preprints. 2019. С. 1–16. Режим доступа: https://www.preprints.org/manuscript/201904.0133/v1?specify=1.

14. Kandasamy K., Srinivas S., Achuthan K. IoT cyber risk: A holistic analysis of cyber risk assessment frameworks, risk vectors, and risk ranking process [Электрон. ресурс] // EURASIP Journal on Information Security. 2020. № 8. С. 1–18. Режим доступа: https://link.springer.com/article/10.1186/ s13635-020-00111-0.

15. Кузовкова Т.А. Риски цифровой трансформации экономики и общества и инструментарий управления экономической безопасностью бизнеса в цифровой среде [Электрон. ресурс] // Электронный научный журнал «Век качества». 2024. № 1. С. 63–87. Режим доступа: http://www.agequal.ru/pdf/2024/124005.pdf.

16. Туровская К.С. Количественная оценка риска методом VaR в сферах: нефти и газа, производства продуктов питания и информационных технологий. Границы стресс-цены [Электрон. ресурс] // Вестник евразийской науки. 2023. Т. 15. № s1. Режим доступа: https://esj.today/PDF/18FAVN123.pdf.

17. Wan J.P., Liu Y.Q. A System Dynamics Model for Risk Analysis During Project Construction Process // Open Journal of Social Sciences. 2014. Т. 2. С. 451–454. DOI: 10.4236/jss.2014.26052.

18. Бондаренко Ю.В. Математические методы поддержки сетевого анализа проекта и оценки риска планирования при нечеткой информации о продолжительностях работ // Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2023. № 2. С. 100–111. DOI: 10.17308/sait/1995-5499/2023/2/100-111.

19. Morrison D., Bedinger M., Beevers L. и др. Exploring the raison d’être behind metric selection in network analysis: a systematic review // Applied Network Science. 2022. Т. 7. № 50. DOI: 10.1007/s41109-022-00476-w.

20. Брызгалов А.А. Микросервисы для информационного обеспечения многоагентных систем: методы сбора, мониторинга и принятия решений // Открытое образование. 2024. Т. 28. № 6. С. 53–66. DOI: 10.21686/10.21686/1818-4243-2024-6-53-66.

21. Maemura Yoshiura L.J., Martin C.L., Costa A.P.C.S., Santos-Neto J.B.S. A multicriteria decision model for risk management maturity evaluation // Pesquisa Operacional. 2023. Т. 43. № 3. С. 1–21.

22. Пушкарь А.В. Стратегический выбор оптимальных форм интеграции в глобальное финансовое пространство: многокритериальный подход к оценке выгод и рисков [Электрон. ресурс] // Вестник евразийской науки. 2025. Т. 17. № 2. Режим доступа: https://esj.today/PDF/54ECVN225.pdf.

23. Pescaroli G., Wicks R.T., Giacomello G., Alexander D.E. Increasing resilience to cascading events: The M.OR.D.OR. scenario [Электрон. ресурс] // Safety Science. 2018. Т. 110. С. 131–140. Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925753516303150.

24. Mohsin, M., Sardar M.U., Hasan O., Anwar Z. IoTRiskAnalyzer: A probabilistic model checking based framework for formal risk analytics of the Internet of Things [Электрон. ресурс] // IEEE Access. 2017. Т. 5. С. 5494–5505. Режим доступа: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7906503.

25. Casola V. Toward the automation of threat modeling and risk assessment in IoT systems [Электрон. ресурс] // Internet of Things. 2019. Т. 7. С. 7. Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2542660519300290.

26. Лемех В. Siemens MindSphere: цифровая платформа для промышленности [Электрон. ресурс] // Рабочая сфера Владимира Лемеха. Режим доступа: https://www.blog.8m.by/siemens-mindsphere-cifrovaja-platforma-dlja-promyshlennosti.

27. Siemens AG. Industrie 4.0: The Hour of Implementation Has Arrived. Press Release [Электрон. ресурс]. Nuremberg, 28 ноября 2017 г. Режим доступа: https://assets.new.siemens.com/siemens/assets/api/uuid:9f513c83-6afd-4709-acb8-276e316408d1/PR2017110082COEN.pdf.

28. Birkel H.S., Hartmann E. Internet of Things – the future of managing supply chain risks [Электрон. ресурс] // Supply Chain Management: An International Journal. 2020. Т. 25. № 5. С. 535–548. Режим доступа: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/SCM-09-2019-0356/full/html.

29. Sharwood S. AWS Frankfurt experiences major breakdown that staff couldn’t fix for hours due to environmental conditions on data centre floor [Электрон. ресурс] // The Register. 2021. Режим доступа: https://www.theregister.com/2021/06/11/aws_eu_central_1_incident.

30. George A.S. When trust fails: Examining systemic risk in the digital economy from the 2024 crowdstrike outage [Электрон. ресурс] // Partners Universal Multidisciplinary Research Journal. 2024. Т. 1. № 2. С. 134–152. Режим доступа: https:// www.pumrj.com/index.php/research/article/view/15.

31. Siemens Mindsphere Security Vulnerabilities in 2025 [Электрон. ресурс] // Stack.Watch. Режим доступа: https://stack.watch/product/siemens/ mindsphere.

32. Bastos D. GDPR privacy implications for the Internet of Things [Электрон. ресурс] // ResearchGate. 2018. С. 1–9. Режим доступа: https://www.researchgate.net/profile/Daniel-Bastos-6/publication/331991225_GDPR_Privacy_Implications_for_the_Internet_of_Things/links/5ca4e0df299bf1b86d6322a6/GDPR-Privacy-Implications-for-the-Internet-of-Things.pdf.

33. Wachter S. Normative Challenges of Identification in the Internet of Things: Privacy, Profiling, Discrimination, and the GDPR [Электрон. ресурс] // Computer Law & Security Review. 2018. Т. 34. № 3. С. 436–449. Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0267364917303904.

34. Siemens AG. Отчёт за 2021 год [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https:// companiesmarketcap.com/annual-reports/552.ar.en.2021.pdf.

35. Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation). 2016. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://gdpr-info.eu.

36. Floetgen R.J., Strauss J., Weking J. и др. Introducing platform ecosystem resilience: leveraging mobility platforms and their ecosystems for the new normal during COVID-19 [Электрон. ресурс] // European Journal of Information Systems. 2021. Т. 30. № 4. С. 304–321. Режим доступа: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/0960085X.2021.1884009.