Перейти к:
ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ ИННОВАЦИОННЫМИ РИСКАМИ ПРОМЫШЛЕННЫХ КОМПАНИЙ
https://doi.org/10.17747/2618-947X-2021-4-354-363
Аннотация
В статье был проведен обзор литературы, который позволил выделить группы промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам. Проведенный кластерный анализ позволил выделить четыре однородные группы российских промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам: лидеры, новаторы, консерваторы и низкоэффективные компании.
Также было проведено исследование в части выявления уровня риск-аппетита и уровня культуры управления рисками для каждого кластера промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам. В рамках исследования были определены подходы к управлению рисками для каждого кластера промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам. Предложены мероприятия по совершенствованию системы управления рисками промышленных компаний, которые позволят обеспечить непрерывное развитие промышленных компаний и повысить уровень их конкурентоспособности.
Ключевые слова
Для цитирования:
Кузнецова М.О. ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ ИННОВАЦИОННЫМИ РИСКАМИ ПРОМЫШЛЕННЫХ КОМПАНИЙ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2021;12(4):354-363. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2021-4-354-363
For citation:
Kuznetsova M.O. APPROACHES TO MANAGING INNOVATIVE RISKS OF INDUSTRIAL COMPANIES. Strategic decisions and risk management. 2021;12(4):354-363. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2021-4-354-363
Введение
В условиях повсеместной роботизации и цифровизации возрастает влияние инновационных рисков на развитие промышленных компаний, их конкурентоспособность. Это обусловлено процессами глобализации, трансформацией и появлением новых рынков, изменением уровня спроса, усложнением технологий. В сложившихся условиях важно обеспечить способность компаний противостоять возникающим угрозам и рискам, которая зависит от многих факторов, в том числе от уровня культуры риск-менеджмента в компании, подхода к управлению рисками в ней, а также от уровня риск-аппетита. Риск-менеджмент является надежным инструментом в управлении инновационными рисками, обусловленными современными условиями.
-
Уровень устойчивости и чувствительности к рискам промышленных компаний
Способность российских промышленных компаний управлять инновационными рисками зависит от уровня устойчивости и чувствительности к ним. Для обеспечения конкурентоспособности промышленных предприятий консалтинговой компанией PWC было предложено придерживаться одновременно двух стратегий: создание гибких и чувствительных систем в управлении рисками, которые позволяют быстро адаптироваться к возникающим инновационным рискам; обеспечение устойчивости компаний, что позволит минимизировать возникающие риски. Обеспечение чувствительности к рискам позволит использовать возможности промышленных компаний для их долгосрочного развития, устойчивость к рискам позволит обеспечивать достижение своих целей [Путь к цели.., 2016].
На основе обзора российской и зарубежной литературы была разработана матрица устойчивости и чувствительности к инновационным рискам (табл. 1). За основу была взята матрица устойчивости и чувствительности к рискам, предложенная консалтинговой компанией PWC [Путь к цели.., 2016], которая проводила исследование в части устойчивости и чувствительности компаний ко всем видам рисков. Автором настоящей работы исследуется устойчивость и чувствительность к инновационным рискам. В рамках данного исследования построена матрица уровня устойчивости и чувствительности к инновационным рискам по двум параметрам: уровню устойчивости и уровню чувствительности к инновационным рискам. Устойчивость к рискам предполагает способность компании управлять инновационными рисками благодаря отлаженным бизнес-процессам внутри компании, сильной корпоративной культуре и развитому риск-менеджменту. Чувствительность к рискам предполагает способность адаптироваться к возникающим рискам и способность компании к гибкости [Путь к цели.., 2016; Bai et al., 2020; Avagyan et al., 2021]. В этой связи промышленные компании можно разделить на четыре группы по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам: лидеры, новаторы, консерваторы и низкоэффективные компании.
Рассмотрим каждую группу промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам подробнее.
К лидерам относятся промышленные компании, которые обладают высоким уровнем устойчивости к рискам и высоким уровнем чувствительности к рискам. Это означает, что компании-лидеры способны отражать угрозы и инновационные риски внешней среды благодаря наличию необходимых ресурсов, а также быстро адаптироваться к возникающим инновационным рискам [Путь к цели.., 2016; Bai et al., 2020; Avagyan et al., 2021].
К новаторам относятся компании, которые обладают высоким уровнем чувствительности к инновационным рискам, но низким уровнем устойчивости к ним. Компании- новаторы могут не иметь достаточного уровня внутренней прочности, для того чтобы управлять рисками, но являются гибкими и могут быстро адаптироваться к складывающимся условиям внешней среды [Путь к цели.., 2016; Bai et al., 2020; Avagyan et al, 2021].
К консерваторам относятся компании, которые обладают низкой чувствительностью к инновационным рискам, но при этом данные компании устойчивы к инновационным рискам. В этой связи промышленные компании, относящиеся к категории «Консерваторы», могут управлять инновационными рисками благодаря сильному риск-менеджменту и развитой корпоративной культуре [Путь к цели.., 2016; Bai et al., 2020; Avagyan et al., 2021].
К низкоэффективным промышленным компаниям относятся те организации, которые имеют низкий уровень устойчивости к инновационным рискам и низкий уровень чувствительности к инновационным рискам. Данные компании не могут осуществлять эффективное управление инновационными рисками ни с позиции гибкости, ни с позиции наличия внутренних ресурсов [Путь к цели.., 2016; Bai et al., 2020; Avagyan et al., 2021].
-
Методология оценки промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам
Предложенная матрица уровня устойчивости и чувствительности к рискам была апробирована. Был проведен кластерный анализ, который позволил выделить однородные группы промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам, что помогло выявить барьеры и узкие места во внедрении системы риск-менеджмента промышленных компаний.
Исследование проводилось в два этапа. На первом этапе было проведено анкетирование российских промышленных компаний с целью выявления их уровня устойчивости и чувствительности к инновационным рискам. Было разослано 200 анкет, отклик по ним составил 59% (117 промышленных компаний). На втором этапе был проведен кластерный анализ на основе полученных результатов анкетирования. Кластеризация промышленных компаний проводилась с помощью программного пакета Statistica.
Кластерный анализ был проведен в три этапа [Берч, 2015; Sharpe, 2018; Пример использования.., 2020; Hallikas et al., 2020; Fraser et al., 2021].
- Для проведения кластерного анализа было выбрано десять факторов (переменных). Каждая переменная отражает один из параметров оценки: уровень устойчивости к инновационным рискам или уровень чувствительности к инновационным рискам. Переменные, которые были отобраны для отражения параметра уровня чувствительности к инновационным рискам: распознавание инновационных возможностей для компании раньше конкурентов; применение бизнес-аналитики для распознавания инновационных возможностей; быстрая реализация возможностей роста компании за счет инноваций; адаптация организационной структуры для реализации инновационных возможностей; своевременная адаптация к инновационным изменениям в бизнесе. Переменные, которые были отобраны для отражения параметра уровня устойчивости к рискам: мобилизация внутренних ресурсов компании для принятия эффективных мер в области инноваций; оперативная реализация планов по обеспечению непрерывности инновационной деятельности компании после возникающих угроз; оперативное информирование стейкхолдеров компании о принимаемых мерах в области инноваций; своевременное привлечение внешних ресурсов при возникновении рисков, связанных с инновациями; своевременное финансирование рисков непрерывности инновационной деятельности [Путь к цели.., 2016; Bai et al., 2020; Avagyan et al., 2021].
- В рамках второго этапа проведена стандартизация (нормирование) показателей для возможности сопоставления состава сравниваемых групп по формуле (1) [Пример использования.., 2020]:
, (1)
где xsi – стандартизованное значение i-го фактора, xi – фактическое значение i-го фактора, – среднее значение i-го фактора, σi2 – среднеквадратическое отклонение i-го фактора.
- На третьем этапе проведен кластерный анализ методом k-средних.
-
Результаты кластерного анализа промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам
На основе проведенного кластерного анализа промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам было выявлено четыре группы компаний. Результаты кластерного анализа представлены на рис. 1.
Таким образом, было выделено четыре кластера промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам.
К кластеру «Лидеры» относятся промышленные компании, которые имеют высокий уровень параметров устойчивости к инновационным рискам. Им присуща мобилизация внутренних ресурсов компании для принятия эффективных мер в области инноваций; оперативная реализация планов по обеспечению непрерывности инновационной деятельности компании после возникающих угроз; оперативное информирование стейкхолдеров компании о принимаемых мерах в области инноваций; своевременное привлечение внешних ресурсов при возникновении рисков, связанных с инновациями; своевременное финансирование рисков непрерывности инновационной деятельности. Также эти компании обладают высоким уровнем параметров чувствительности к инновационным рискам: распознавание инновационных возможностей для компании раньше конкурентов; применение бизнес-аналитики для распознавания инновационных возможностей; быстрая реализация возможностей роста компании за счет инноваций; адаптация организационной структуры для реализации инновационных возможностей; своевременная адаптация к инновационным изменениям в бизнесе [Путь к цели.., 2016; Bai et al., 2020; Avagyan et al., 2021].
К кластеру «Новаторы» относятся промышленные компании, которые имеют высокий уровень параметров чувствительности к инновационным рискам: распознавание инновационных возможностей для компании раньше конкурентов; применение бизнес-аналитики для распознавания инновационных возможностей; быстрая реализация возможностей роста компании за счет инноваций; адаптация организационной структуры для реализации инновационных возможностей; своевременная адаптация к инновационным изменениям в бизнесе. Однако такие промышленные компании имеют низкий уровень параметров устойчивости к инновационным рискам: мобилизация внутренних ресурсов компании для принятия эффективных мер в области инноваций; оперативная реализация планов по обеспечению непрерывности инновационной деятельности компании после возникающих угроз; оперативное информирование стейкхолдеров компании о принимаемых мерах в области инноваций; своевременное привлечение внешних ресурсов при возникновении рисков, связанных с инновациями; своевременное финансирование рисков непрерывности инновационной деятельности [Путь к цели.., 2016; Bai et al., 2020; Avagyan et al., 2021].
К кластеру «Консерваторы» относятся промышленные компании, которые имеют низкий уровень параметров чувствительности к инновационным рискам: распознавание инновационных возможностей для компании раньше конкурентов; применение бизнес-аналитики для распознавания инновационных возможностей; быстрая реализация возможностей роста компании за счет инноваций; адаптация организационной структуры для реализации инновационных возможностей; своевременная адаптация к инновационным изменениям в бизнесе. Вместе с тем данные промышленные компании имеют высокий уровень параметров устойчивости к инновационным рискам: мобилизация внутренних ресурсов компании для принятия эффективных мер в области инноваций; оперативная реализация планов по обеспечению непрерывности инновационной деятельности компании после возникающих угроз; оперативное информирование стейкхолдеров компании о принимаемых мерах в области инноваций; своевременное привлечение внешних ресурсов при возникновении рисков, связанных с инновациями; своевременное финансирование рисков непрерывности инновационной деятельности [Путь к цели.., 2016; Bai et al., 2020; Avagyan et al., 2021].
К кластеру «Низкоэффективные компании» относятся промышленные организации, которые обладают низким уровнем параметров устойчивости к инновационным рискам: мобилизация внутренних ресурсов компании для принятия эффективных мер в области инноваций; оперативная реализация планов по обеспечению непрерывности инновационной деятельности компании после возникающих угроз; оперативное информирование стейкхолдеров компании о принимаемых мерах в области инноваций; своевременное привлечение внешних ресурсов при возникновении рисков, связанных с инновациями; своевременное финансирование рисков непрерывности инновационной деятельности. Эти промышленные компании также обладают низким уровнем параметров чувствительности к рискам: распознавание инновационных возможностей для компании раньше конкурентов; применение бизнес-аналитики для распознавания инновационных возможностей; быстрая реализация возможностей роста компании за счет инноваций; адаптация организационной структуры для реализации инновационных возможностей; своевременная адаптация к инновационным изменениям в бизнесе [Путь к цели.., 2016; Bai et al., 2020; Avagyan et al., 2021].
Кластер промышленных компаний, которые относятся к группе низкоэффективных компаний, оказался самым многочисленным (94 компании), что свидетельствует о низком уровне культуры управления инновационными рисками, невозможностью эффективно внедрить комплексную систему риск-менеджмента. Такие компании не могут эффективно развиваться и обладают низким уровнем конкурентоспособности.
Для подтверждения точности и эффективности кластерного анализа был проведен дисперсионный анализ [Берч, 2015; Sharpe, 2018; Пример использования.., 2020; Hallikas et al., 2020; Fraser et al., 2021], результаты которого представлены в табл. 2. Они подтверждают высокую эффективность проведенного кластерного анализа.
Достоверность и эффективность проведенного кластерного анализа подтверждена следующими критериями [Берч, 2015; Sharpe, 2018; Пример использования.., 2020; Hallikas et al., 2020; Fraser et al., 2021]:
- Неравенство значений F-критерия. Подтверждена гипотеза о неравенстве дисперсий между кластерами. Вместе с тем подтверждена гипотеза о неравенстве дисперсий внутри кластеров.
- Значения уровней значимости (p< 0,05) свидетельствуют о низком уровне недостоверности полученных результатов исследования в кластерном анализе. Следовательно, выделение четырех однородных групп промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам является обоснованным. Следовательно, результаты проведенного кластерного анализа достоверны и эффективны.
-
Исследование систем риск-менеджмента промышленных компаний различных кластеров по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам
В рамках настоящей статьи было проведено исследование в части культуры управления рисками каждого кластера промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам.
В табл. 3 представлены результаты опроса 117 промышленных компаний, которым было предложено оценить уровень их риск-аппетита, то есть тот максимально возможный уровень риска, на который готова пойти промышленная компания [Берч, 2015; Управление рисками.., 2018; Zhou et al., 2021].
Компании-лидеры обладают высоким уровнем риск-аппетита – это отметили 78% опрошенных. Лишь 19% компаний-лидеров заявили, что в своей деятельности придерживаются среднего уровня риск-аппетита. Это обусловлено тем, что такие промышленные компании являются достаточно гибкими, то есть могут быстро адаптироваться к условиям внешней среды. Вместе с тем промышленные компании-лидеры обладают достаточным запасом ресурсов, что позволяет обеспечивать их устойчивость.
Для компаний-новаторов (63% опрошенных) и консерваторов (67% респондентов) характерен средний уровень риск-аппетита. Это означает, что такие промышленные компании ведут умеренно рискованную политику, однако для них свойственна низкая устойчивость к инновационным рискам, как для новаторов, либо низкая чувствительность к инновационным рискам, как для консерваторов. В этой связи промышленные компании не могут в полной мере идти на высокорискованные решения, так как это может иметь пагубные последствия для них.
Низкоэффективные промышленные компании отметили, что обладают низким уровнем риск-аппетита и не готовы принимать высокорискованные решения. Такой позиции придерживаются 74% опрошенных. Лишь 11% респондентов отметили, что для них характерен высокий уровень риск-аппетита, и 15% опрошенных выделили средний уровень риск-аппетита компании.
Следует отметить, что, согласно результатам исследования, чем выше уровень устойчивости и чувствительности к инновационным рискам промышленных компаний, тем выше уровень их риск-аппетита, тем на более высокорискованные решения они готовы идти.
В рамках настоящей статьи также было проведено исследование в части рисков, влияющих на инновационную деятельность промышленных компаний различных кластеров по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам [Управление рисками.., 2018; Wang, Bi, 2020; Haar, Gregoriou, 2021]. Результаты опроса 117 промышленных компаний представлены в табл. 4.
Таким образом, низкоэффективные компании подвержены высокому уровню различных рисков. Респонденты отметили инновационные, операционные и рыночные риски, которые оказывают влияние на различные виды инновационной деятельности промышленных компаний.
Для новаторов и консерваторов уровень рисков, несущих угрозу для их инновационной деятельности, ниже, однако влияние инновационных рисков достаточно высокое.
По результатам опроса было выявлено, что для компаний-лидеров рыночные риски являются наиболее существенными и к ним следует относиться с особым вниманием.
В статье было также проведено исследование того, какие программы и инструменты (технологии) используют промышленные компании различных кластеров по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам в риск-менеджменте [Управление рисками.., 2018; Fujii, 2021; Jia et al., 2021]. Результаты опроса представлены в табл. 5.
Компании-лидеры достаточно активно используют в своей деятельности по управлению рисками цифровые технологии, такие как большие данные, облачные технологии и блокчейн. Также на достаточно высоком уровне применяются технологии искусственного интеллекта и виртуальной реальности.
Промышленные компании-новаторы и консерваторы достаточно активно применяют в управлении рисками технологии больших данных и облачные технологии, однако в меньшей степени ими используются технологии блокчейна, искусственного интеллекта и виртуальной реальности.
Низкоэффективные компании применяют в своей деятельности по управлению рисками в незначительной степени лишь облачные технологии и большие данные.
В рамках настоящего исследования был проведен опрос промышленных компаний в части выявления подхода риск-менеджмента, которого придерживаются компании. Результаты исследований представлены на рис. 2.
Таким образом, на основе опроса промышленных компаний различных кластеров по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам было выявлено, что для низкоэффективных компаний характерен только учет некоторых рисков, а управление ими носит адаптивный характер по ликвидации последствий наступивших рисков. Компании-консерваторы придерживаются традиционной концепции управления рисками. Это означает, что в промышленной компании ведется управление только отдельными рисками, а также разрабатываются некоторые превентивные мероприятия по управлению ими. Компании-новаторы придерживаются корпоративной системы управления рисками. Это означает, что управление рисками интегрировано в основные бизнес-процессы компании. Вместе с тем в процессы по управлению рисками вовлечены абсолютно все сотрудники промышленной компании; риск-менеджмент в данном случае выступает как инструмент бизнес-планирования; управление рисками осуществляется по принципу «сверху вниз». Компании-лидеры придерживаются в управлении рисками рискориентированного ведения бизнеса; управление рисками осуществляется по принципу «снизу вверх». Процессы управления рисками интегрированы во все вертикальные и горизонтальные уровни управления промышленной компанией; также применяются специальные методы оценки и управления рисками [Управление операционными рисками.., 2018; Kamiya et al., 2020; Yingfan et al., 2020; Elahi, 2022].
Таким образом, для компаний-лидеров характерен наиболее высокий уровень риск-менеджмента. Промышленным компаниям всех кластеров в своей деятельности важно достичь рискориентированного подхода ведения бизнеса, что позволит обеспечить непрерывное развитие промышленной компании и высокий уровень конкурентоспособности.
Таблица 1
Матрица устойчивости и чувствительности к инновационным рискам
Table 1
The matrix of sustainability and sensitivity to innovation risks
Низкая чувствительность к инновационным рискам |
Высокая чувствительность к инновационным рискам |
|
Высокая устойчивость к инновационным рискам |
Консерваторы |
Лидеры |
Низкая устойчивость к инновационным рискам |
Низкоэффективные компании |
Новаторы |
Источник: составлено автором по [Путь к цели.., 2016; Bai et al., 2020; Avagyan et al., 2021].
Рис. 1. Кластеры промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам
Fig. 1. Clusters of industrial companies by the level of sustainability and sensitivity to innovation risks
Источник: составлено автором.
Таблица 2
Результаты дисперсионного анализа
Table 2
Results of the analysis of variance
Переменные |
Дисперсионный анализ |
|||||
Дисперсия между кластерами |
Число степеней свободы для межклассовой дисперсии |
Внутригрупповая дисперсия |
Число степеней свободы для внутригрупповой дисперсии |
Значение F-критерия для проверки гипотезы о неравенстве дисперсий между кластерами внутри них |
Уровни значимости (p) |
|
Распознавание инновационных возможностей для компании раньше конкурентов |
18,88520 |
3 |
0,114796 |
16 |
877,394 |
0,000000 |
Применение бизнес-аналитики для распознавания инновационных возможностей |
18,93366 |
3 |
0,066341 |
16 |
1522,119 |
0,000000 |
Быстрая реализация возможностей роста компании за счет инноваций |
18,88555 |
3 |
0,114452 |
16 |
880,042 |
0,000000 |
Адаптация организационной структуры для реализации инновационных возможностей |
18,93466 |
3 |
0,065336 |
16 |
1545,618 |
0,000000 |
Своевременная адаптация к инновационным изменениям в бизнесе |
18,91766 |
3 |
0,082338 |
16 |
1225,361 |
0,000000 |
Мобилизация внутренних ресурсов компании для принятия эффективных мер в области инноваций |
13,19407 |
3 |
5,805927 |
16 |
12,120 |
0,000217 |
Оперативная реализация планов по обеспечению непрерывности инновационной деятельности компании после возникающих угроз |
12,99625 |
3 |
6,003754 |
16 |
11,545 |
0,000281 |
Оперативное информирование стейкхолдеров компании о принимаемых мерах в области инноваций |
13,40904 |
3 |
5,590959 |
16 |
12,791 |
0,000161 |
Своевременное привлечение внешних ресурсов при возникновении рисков, связанных с инновациями |
13,37311 |
3 |
5,626885 |
16 |
12,675 |
0,000170 |
Своевременное финансирование рисков непрерывности инновационной деятельности |
13,05655 |
3 |
5,943445 |
16 |
11,716 |
0,000260 |
Источник: составлено автором.
Таблица 3
Уровень риск-аппетита промышленных компаний различных кластеров по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам
Table 3
The level of risk appetite of industrial companies of various clusters in terms of sustainability and sensitivity to innovation risks
Кластеры компаний |
Низкий уровень риск-аппетита |
Средний уровень риск-аппетита |
Высокий уровень риск-аппетита |
|||
Количество компаний (ед.) |
Доля компаний в кластере (%) |
Количество компаний (ед.) |
Доля компаний в кластере (%) |
Количество компаний (ед.) |
Доля компаний в кластере (%) |
|
Лидеры |
1 |
3 |
6 |
19 |
25 |
78 |
Новаторы |
8 |
17 |
31 |
63 |
10 |
20 |
Консерваторы |
6 |
14 |
28 |
67 |
8 |
19 |
Низкоэффективные компании |
70 |
74 |
14 |
15 |
10 |
11 |
Источник: составлено автором по [Берч, 2015; Управление рисками.., 2018; Zhou et al., 2021].
Таблица 4
Риски, влияющие на инновационную деятельность промышленных компаний
Table 4
Risks affecting the innovative activity of industrial companies
Инновационные виды деятельности |
Лидеры |
Новаторы |
Консерваторы |
Низкоэффективные компании |
Внедрение новых технологий в процессы производства с целью совершенствования существующей продукции |
Рыночные риски |
Инновационные риски |
Инновационные риски |
Инновационные риски, рыночные риски, операционные риски |
Внедрение новых технологий в процессы производства с целью разработки новой продукции |
Рыночные риски |
Инновационные риски |
Рыночные риски |
Инновационные риски, рыночные риски, операционные риски |
Внедрение маркетинговых инноваций |
Рыночные риски |
Рыночные риски |
Рыночные риски |
Рыночные риски |
Инновации в сфере IT |
Инновационные риски |
Инновационные риски |
Инновационные риски |
Инновационные риски |
Изменения в кадровой модели компании |
Операционные риски |
Операционные риски |
Операционные риски |
Операционные риски |
Изменения бизнес-модели компании |
Инновационные риски, рыночные риски, операционные риски |
Инновационные риски, рыночные риски, операционные риски |
Инновационные риски, рыночные риски, операционные риски |
Инновационные риски, рыночные риски, операционные риски |
Источник: составлено автором по [Управление рисками.., 2018; Wang, Bi, 2020; Haar, Gregoriou, 2021].
Таблица 5
Использование цифровых технологий, связанных с роботизацией в управлении инновационными рисками промышленных компаний
Table 5
The use of digital technologies related to robotics in the management of innovative risks of industrial companies
Цифровые инструменты (программы) |
Доля опрошенных компаний в кластере (%) |
Лидеры |
|
Искусственный интеллект |
63 |
Облачные технологии |
88 |
Большие данные |
91 |
Блокчейн |
64 |
Виртуальная реальность |
61 |
Новаторы |
|
Искусственный интеллект |
53 |
Облачные технологии |
62 |
Большие данные |
64 |
Блокчейн |
49 |
Виртуальная реальность |
43 |
Консерваторы |
|
Искусственный интеллект |
57 |
Облачные технологии |
61 |
Большие данные |
65 |
Блокчейн |
43 |
Виртуальная реальность |
44 |
Низкоэффективные компании |
|
Искусственный интеллект |
0 |
Облачные технологии |
17 |
Большие данные |
3 |
Блокчейн |
0 |
Виртуальная реальность |
0 |
Источник: составлено автором по [Управление рисками.., 2018; Fujii, 2021; Jia et al., 2021].
Рис. 2. Подходы к управлению рисками промышленных компаний с учетом их уровня устойчивости и чувствительности к инновационным рискам
Fig. 2. Approaches to risk management of industrial companies, taking into account their level of resilience and sensitivity to innovative risks
-
Рекомендации по управлению рисками
Для обеспечения эффективного управления инновационными рисками во всех кластерах промышленных компаний по уровню чувствительности и устойчивости к инновационным рискам необходимо обеспечить модель трех линий защиты, которая предполагает три уровня управления рисками [Управление операционными рисками.., 2018; Sakai, 2018; Niu et al., 2021]:
Первая линия защиты. На этом уровне управление рисками должны осуществлять руководители бизнес-функций компаний, в чьи компетенции входят:
- управление рисками;
- внедрение риск-менеджмента в бизнес-процессы компании;
- идентификация и оценивание рисков.
Вторая линия защиты. Управление рисками на этом уровне должна осуществлять служба риск-менеджмента, ее функции:
- описание процессов управления рисками;
- учет рисков при выстраивании стратегии компании;
- управление, координация и контроль за рисками на всех уровнях управления промышленной компанией;
- выстраивание связей между первой и третьей линиями защиты;
- контроль за отдельными группами рисков.
Третья линия защиты. На этом уровне управления рисками осуществляется внутренний аудит промышленной компании:
- обеспечение связи с руководством компании в вопросах мониторинга управления рисками;
- обеспечение систематизации в оценивании рисков и отчетности;
- обеспечение контроля за второй линией защиты в части процесса управления рисками.
Выстраивание модели трех линий защиты в управлении инновационными рисками позволит выстроить комплексную систему управления рисками, которой будут охвачены все вертикальные и горизонтальные уровни управления компанией.
Вместе с тем для обеспечения комплексного системного управления рисками в промышленных компаниях необходимо придерживаться принципов Risk Intelligent [Риск под контролем.., 2017; Niu et al., 2021]:
- Обеспечение единого понимания и подхода к управлению рисками во всех подразделениях компании и на всех уровнях управления, что позволит обеспечить единое ви́дение компании в данном вопросе и максимально исключить возникающие противоречия в процессе управления рисками.
- Важно придерживаться единой модели управления рисками промышленной компании в рамках определенного стандарта риск-менеджмента (COSO, CoCo, FERMA, CAS, AS/NZS и др.). Выбранная модель управления рисками позволит выстроить комплексную систему управления рисками в промышленной компании, адаптировав ее под специфику компании.
- Обеспечение ответственных за управление каждым риском в компании во всех подразделениях и на всех уровнях управления компанией. Это позволит обеспечить прозрачность и четкость в управлении рисками, так как каждое подразделение несет ответственность за определенные группы рисков.
- Принятие политики в области управления рисками является одной из функций руководства компании. Оно несет ответственность за принятую политику в области управления рисками, а также за программу управления рисками, внедряемую в промышленной компании.
- Важно обеспечить непрерывный мониторинг и контроль за функционирующей системой управления рисками, что позволит корректировать узкие места и обеспечивать непрерывное управление рисками.
Таким образом, обеспечение модели трех линий защиты в управлении рисками промышленных компаний с учетом принципов Risk Intelligent позволит компании повысить уровень устойчивости ко всем рискам и уровень чувствительности к ним, что сделает компанию более конкурентоспособной.
-
Выводы и результаты
В статье представлены результаты кластерного анализа промышленных организаций по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам. Выделено четыре группы промышленных компаний по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам: лидеры, новаторы, консерваторы и низкоэффективные компании. Разделение компаний на четыре кластера позволило выявить проблемы и узкие места в управлении инновационными рисками промышленных компаний.
Также в статье проведено исследование культуры управления рисками и уровня риск-аппетита. Для каждого кластера промышленных компаний определен уровень риск-аппетита, на который готова пойти компания. Проведенное исследование позволило определить риски, которые влияют на различные виды инновационной деятельности промышленных компаний различных кластеров по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам. Также определен подход в управлении рисками промышленных компаний, характерный для каждого кластера.
Следует отметить, что для обеспечения развития и конкурентоспособности промышленных компаний различных кластеров по уровню устойчивости и чувствительности к инновационным рискам необходимо выстроить модель трех линий защиты в управлении рисками, а также придерживаться принципов Risk Intelligent. Эти меры позволят обеспечить комплексную систему управления рисками.
Список литературы
1. Берч К. (2015). Риск-аппетит: не откусывайте больше, чем можете проглотить. https://www.cfin.ru/finanalysis/risk/Risk_Appetite.shtml.
2. Пример использования кластерного анализа STATISTICA в автостраховании (2020). StatSoft. http://statsoft.ru / solutions / ExamplesBase / branches / detail. php?ELEMENT_ID=1573.
3. Путь к цели: баланс устойчивости и чувствительности к рискам для достижения успеха (2016). PWC. https://www.pwc.ru/ru/riskassurance/publications/assets/risk_in_review_2016_rus.pdf.
4. Риск под контролем. Девять принципов построения Risk Intelligent (2017). Deloitte. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ru/Documents/risk/russian/risk-control.pdf.
5. Управление операционными рисками предприятия: текущее состояние и перспективы (2018). KPMG. http://debaty.club/sites/default/files/od2018/od2018_13_korotezky.pdf.
6. Управление рисками для устойчивого роста в эпоху инноваций (2018). PWC. https://www.pwc.ru/ru/riskassurance/publications/assets/pwc-2018-risk-in-review-russian.pdf.
7. Avagyan V., Camacho N., Stremersch S. (2021). Financial projections in innovation selection: The role of scenario presentation, expertise, and risk. International Journal of Research in Marketing, October.
8. Elahi B. (2022). Chapter 6: Risk management standards. In: Safety risk management for medical devices. 2nd ed. Elsevier: 35–38.
9. Fraser J., Quail R., Simkins B. (2021). Questions that are asked about enterprise risk management by risk practitioners. Business Horizons, Febr. 25. DOI:10.1016/J.BUSHOR.2021.02.046.
10. Fujii S. (2021). Basic strategies for risk management to minimize total damage due to COVID-19. IATSS Research, 45(4): 391–394.
11. Haar L., Gregoriou A. (2021). Risk management and market conditions. International Review of Financial Analysis, 78.
12. Hallikas J., Lintukangas K., Kähkönen A.-K. (2020). The effects of sustainability practices on the performance of risk management and purchasing. Journal of Cleaner Production, 263.
13. Jia P., Guo T., Nojavan S. (2021). Risk-based energy management of industrial buildings in smart cities and peer-to-peer electricity trading using second-order stochastic dominance procedure. Sustainable Cities and Society, 77.
14. Kamiya S., Kang J.-K., Stulz R.M. (2020). Risk management, firm reputation, and the impact of successful cyberattacks on target firms. Journal of Financial Economics, 139(3).
15. Liu B., Ju T., Yu Ch.-F. (2020). Imitative innovation and financial distress risk: The moderating role of executive foreign experience. International Review of Economics & Finance, 71: 526–548.
16. Niu Y., Ying L., Sivaparthipan C.B. (2021). Organizational business intelligence and decision making using big data analytics. Information Processing & Management, 58.
17. Sakai Y. (2018). On the economics of risk and uncertainty: A historical perspective. Discussion Papers CRR Discussion Paper Series A: General 28, Shiga University.
18. Sharpe K. (2018). On risk and uncertainty, and objective versus subjective probability. The Economic Record, The Economic Society of Australia, 94(S1): 49–72.
19. Wang L., Bi X. (2020). Risk assessment of knowledge fusion in an innovation ecosystem based on a GA-BP neural network. Cognitive Systems Research, 66: 201–210.
20. Yingfan G., Na L., Changqing Y. (2020). A method for company-specific risk factors analysis in the view of cross analysis. Procedia Computer Science, 174: 375–381.
21. Zhou B., Li Yu., Zhou Zh. (2021). Executive compensation incentives, risk level and corporate innovation. Emerging Markets Review, 47.
Об авторе
М. О. КузнецоваРоссия
Старший преподаватель департамента менеджмента и инноваций факультета «Высшая школа управления», Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Москва, Россия). Author ID: 831439; https://orcid.org/0000-0003-4403-3800. Область научных интересов: стратегическая устойчивость, риск-менеджмент, стратегический менеджмент.
Рецензия
Для цитирования:
Кузнецова М.О. ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ ИННОВАЦИОННЫМИ РИСКАМИ ПРОМЫШЛЕННЫХ КОМПАНИЙ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2021;12(4):354-363. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2021-4-354-363
For citation:
Kuznetsova M.O. APPROACHES TO MANAGING INNOVATIVE RISKS OF INDUSTRIAL COMPANIES. Strategic decisions and risk management. 2021;12(4):354-363. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2021-4-354-363