INTELLECTUALIZATION OF RISK MANAGEMENT IN REGIONAL LOGISTICS SYSTEMS: THE CAPABILITIES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
DOI:
https://doi.org/10.36773/1818-1112-2026-140-2-224-228Keywords:
artificial intelligence, risk management, regional logistics system, supply chain resilience, machine learning, risk forecasting, digital transformationAbstract
Currently, our life is inextricably linked with innovative technologies, in particular with artificial intelligence. Artificial intelligence absorbs everyone and everything around it. The relevance of studying artificial intelligence is beyond doubt. The need for a more thorough study of this topic opens up new opportunities for risk management in regional logistics systems. New opportunities are a step towards new discoveries and thus for improving the quality of risk management in regional logistics systems.
This article examines the theoretical and applied aspects of using artificial intelligence (AI) technologies to improve risk management in regional logistics systems (RLS). The need for a transition from reactive to proactive risk management methods in the face of increasing environmental turbulence is substantiated. A classification of RLS risks, structured by source and degree of controllability, is proposed. A conceptual architecture for an intelligent risk management system is developed, including modules for monitoring, forecasting, assessment, and response. Machine learning algorithms for predicting disruptions in logistics flows were tested using regional transport and warehouse hubs as an example. It was proven that the implementation of intelligent tools improves risk identification accuracy by 20–30 %, reduces response time by 25–35 %, and reduces losses from risk events.
The study's results can be used by regional governments, logistics operators, and industrial enterprises in digitalizing risk management processes.
References
Choi, T. M. Big Data Analytics in Operations Management / T. M. Choi, S. W. Wallace, Y. Wang // Production and Operations Management. – 2018. – Vol. 27, No. 10. – P. 1868–1883.
Christopher, M. Building the Resilient Supply Chain / M. Christopher, H. Peck // The International Journal of Logistics Management. – 2004. – Vol. 15, No. 2. – P. 1–14.
Goodfellow, I. Deep Learning / I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville. – MIT Press, 2016. – 800 p.
Ivanov, D. Viability of intertwined supply networks: extending the supply chain resilience angles towards survivability / D. Ivanov, A. Dolgui // International Journal of Production Research. – 2020. – Vol. 58, No. 10. – P. 2904–2915.
Аникин, Б. А. Логистика и управление цепями поставок: теория и практика / Б. А. Аникин, Т. А. Родкина. – М. : Проспект, 2023. – 608 с.
Бочкарев, А. А. Цифровая трансформация логистики: технологии, модели, практики / А. А. Бочкарев, П. А. Бочкарев. – М. : Инфра-М, 2022. – 312 с.
Глазьев, С. Ю. Рывок в будущее. Россия в новых технологическом и мирохозяйственном укладах / С. Ю. Глазьев. – М. : Книжный мир, 2021. – 768 с.
Канке, А. А. Искусственный интеллект в логистике: вызовы и перспективы / А. А. Канке, И. П. Кошевая // Логистика и управление цепями поставок. – 2023. – № 2. – С. 23–35.
Лукинский, В. С. Управление рисками в логистике и цепях поставок / В. С. Лукинский, В. В. Лукинский. – СПб. : СПбГИЭУ, 2021. – 256 с.
ISO 31000 : Международный стандарт. – URL: https://pqm-online.com/assets/files/pubs/translations/std/iso-31000-2018-(rus).pdf (дата обращения: 31.03.2026).
Троицкая, Н. Н. Управление рисками инвестиционного проекта / Н. Н. Троицкая // Индустриальная экономика. – 2020. – № 2. – С. 27–31.
Хвисевич, Н. Ю. Влияние деловых качеств специалиста на блокирование или нейтрализацию рисков / Н. Ю. Хвисевич, Е. Л. Шишко // Теория и практика в условиях меняющегося глобального рынка : сб. науч. статей Междунар. межвузовской науч.-практ. конф., Санкт-Петербург, 13–14 декабря 2024 г. – СПб. : Изд-во СПбЦСА, 2024. – С. 413–416.
Шишко, Е. Л. Конкурентоспособность предприятий и внешние макроэкономические риски // Л. П. Зенькова, Е. Л. Шишко // Наука и инновации. – Минск, 2020. – № 7. – С. 61–66.
Шишко, Е. Л. Конкурентоспособность предприятий и внешние макроэкономические риски / Е. Л. Шишко, Л. П. Зенькова // Наука и инновации. – 2020. – № 7. – С. 61–66.
Шишко, Е. Л. Риск как фактор экономического развития деятельности хозяйствующих субъектов / Е. Л. Шишко // Экономические и финансовые механизмы инновационного развития цифровой экономики : сб. науч. статей : в 2 ч. / под науч. ред. В. В. Пузикова, М. Л. Зеленкевич. – Минск : Институт бизнеса БГУ, 2019. – Ч. 1. – С. 311–316.
Шишко, Е. Л. Риски в логистических системах: региональный аспект / Е. Л. Шишко, Л. П. Зенькова. – Минск : ИВЦ Минфина, 2020. – 195 с.
Шишко, Е. Л. Риск-менеджмент как эффективный инструмент управления предприятием / Е. Л. Шишко // Интеграция науки и образования как основа эволюции Евразийского экономического союза : сб. ст. из материалов Евразийского научного форума, Санкт-Петербург, 8 дек. 2017 г. / под общ. науч. ред. М. Ю. Спириной. – СПб. : Ун-т при МПА ЕврАзЭС, 2018. – Ч. 4. – С. 334–341.
Шишко, Е. Л. Устойчивость логистической системы региона в условиях цифровой трансформации / Е. Л. Шишко // Бизнес. Образование. Экономика : сб. ст. междунар. науч.-практ. конф., Минск, 1–2 апр. 2020 г. / редкол.: В. В. Манкевич [и др.]. – Минск : Институт бизнеса БГУ, 2020. – С. 179–183.
Шишко, Е. Л. Риск как неотъемлемый элемент теоретических проблем современной логистики / Е. Л. Шишко // Логистика: Современные тенденции развития: материалы XXIII Междунар. науч.-практ. конф. 4–5 апреля 2024г. / отв. ред. В. С. Лукинский. – СПб. : Изд-во ГУМРФ им. Адм. С.О. Макарова, 2024. – Ч. 2. – С. 302–309.
Шишко, Е. Л. Управление рисками в региональных логистических системах / Е. Л Шишко. – Минск : ИВЦ Минфина, 2022. – 200 с.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
The work is provided under the terms of Creative Commons public license Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). This license allows an unlimited number of persons to reproduce and share the Licensed Material in all media and formats. Any use of the Licensed Material shall contain an identification of its Creator(s) and must be for non-commercial purposes only. Users may not prevent other individuals from taking any actions allowed by the license.
