Предсказание рисков и рейтингование

Актуальность темы. Современная ракетно-космическая промышленность (РКП) функционирует в условиях высокой технологической, финансовой и геополитической неопределённости. Внедрение инноваций (новых материалов, двигателей, спутниковых технологий) сопровождается множеством рисков: от полной гибели запуска до миллиардных штрафов за срыв государственных программ. Поэтому способность заранее предсказать риски и объективно рейтинговать проекты становится критически важным конкурентным преимуществом.

В январе 2018 года Всемирный экономический форум в Давосе в своём Отчёте о глобальных рисках 2018 отмечал, что значимость рисков ИТ-безопасности возрастает не только из-за роста количества атак, но и в силу их разрушительного потенциала. Для РКП это означает, что наряду с традиционными техническими рисками необходимо учитывать и киберриски: взлом систем управления полётами, утечка конфиденциальных данных, отказ наземной инфраструктуры.

Цели и задачи статьи

• Систематизировать методы оценки и прогнозирования рисков инновационной деятельности предприятий РКП.
• Показать практическое применение рейтингования проектов на основе широкого круга количественных показателей.
• Дать рекомендации по выбору конкретной методики в зависимости от стадии жизненного цикла изделия.

Классификация методов оценки рисков

Сравнительное исследование российских и зарубежных источников позволяет выделить три взаимодополняющие группы:

Качественные методы

• Экспертные методы. Опросники, интервью, метод Дельфи, SWOT-анализ, «роза рисков», ранжирование по вероятности и последствиям.
• Проверочные списки. Используются на ранней стадии проекта для первичной идентификации рисков.

Количественные методы

1. Вероятностно-статистические. Теория вероятностей, математическая статистика, модели стохастического процесса.
2. Количественная оценка в деньгах/времени. Риск = Вероятность × Ущерб (математическое ожидание убытков).
3. Матричные методы. Построение матрицы «Вероятность–Последствия» с разбиением на зоны: приемлемый, умеренный, критический, неприемлемый риск.
4. Метод аналогов. Применяется для новых инноваций: берутся исторические данные по аналогичным проектам (например, сравнение рисков при разработке жидкостного и твердотопливного ракетных двигателей).

Комбинированные (гибридные) методы

Сочетают преимущества качественной экспертной оценки и точность количественных расчётов. Пример — Octave Allegro или CRAMM, где после экспертных сессий риски переводятся в количественные показатели.

Практические методики для предприятий РКП

Метод аналогов

Универсальность: подходит как для всей инновационной деятельности, так и для отдельных её стадий (исследования, опытного производства, испытаний).
Алгоритм:

1. Формируется пул «исторических» проектов (хронология 2010–2025 гг.).
2. Для каждого проекта рассчитываются показатели:
   • вероятность технического сбоя;
   • финансовый ущерб (в млн ₽);
   • задержка по графику (в месяцах).
3. Используя корреляционно-регрессионный анализ, выявляются ключевые факторы риска.
4. По новому проекту строится прогноз на основе наиболее коррелирующих аналогов.

Матричная оценка и рейтингование

Цель: получить рейтинговую оценку проектов портфеля для приоритизации инвестиций.

Чем ниже значение итогового рейтинга, тем выше приоритет инвестиций (0,0 – идеальный, 1,0 – неприемлемый).

Использование нейросетей и временных рядов

В лекции 10 курса «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе» НОУ ИНТУИТ описывается, как:

• на базе LSTM-нейросетей прогнозировать вероятность технического отказа по телеметрическим данным;
• строить рейтинги акций поставщиков РКП на основе более широкого круга финансовых показателей (EBITDA, коэффициенты ликвидности, долг/EBITDA).

Пошаговая схема внедрения методов на предприятии

1. Идентификация целей и глубины исследования (Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии).
2. Сбор данных:
   • внутренние, история аварий, NPV-проектов, чек-листы;
   • внешние — статистика Роскосмоса, данные страховых компаний.
3. Выбор методики:
   
   — Новая разработка: качественный SWOT + метод аналогов.
   — Поддержка серийного производства: количественная матрица рисков + нейросетевой прогноз.
4. Экспертные сессии. Использовать метод Дельфи или мозговой штурм (вспомогательный метод).
5. Квантификация рисков. Перевод экспертных оценок в числовые значения, расчёт математического ожидания ущерба.
6. Формирование рейтингов и приоритетов.
7. Мониторинг и корректировка. Постоянный цикл PDCA (Plan–Do–Check–Act).

Примеры из практики

Кейс 1: Оценка риска нового ЖРД (жидкостного ракетного двигателя)

Дано: проект ЖРД-2028, TRL = 5, бюджет 12 млрд ₽.
Метод: аналоги по 3 предыдущим ЖРД (2010–2022 гг.).
Результат: вероятность технического сбоя – 11 %; ожидаемый ущерб – 3,5 млрд ₽; рейтинг 0,38 (приемлемый).

Кейс 2: Киберриск наземного комплекса управления

Дано: ИТ-инфраструктура с 15 критическими узлами.
Метод: CRAMM + количественная оценка (вероятность взлома 0,2; штрафы 1 млрд ₽).
Результат: риск = 0,2 × 1 млрд = 200 млн ₽; приоритет перевода узлов на отечественное ПО повышен.

На основании проведённого исследования делаем вывод, что:

• Количественные методы (теория вероятностей, матричная оценка, метод аналогов) обеспечивают высокую точность и позволяют объективно ранжировать проекты.
• Качественные методы (экспертные сессии, SWOT, метод Дельфи) остаются незаменимыми на ранних стадиях, когда данные ограничены.
• Гибридный подход (качественный + количественный + нейрокомпьютинг) даёт наилучший результат для предприятий ракетно-космической промышленности.

Рекомендации по выбору методики

Литература и полезные ресурсы

• КиберЛенинка — каталог статей по экономике и бизнесу.
• Контур.Глобал — методики оценки рисков ИБ.
• НОУ ИНТУИТ, лекции по нейрокомпьютингу в экономике.
• ГОСТ Р 12.2.007-2025 «Оценка профессиональных рисков».