ЛОГИКА ВЫБОРА ИНСТРУМЕНТОВ ФИНАНСОВОГО МОНИТОРИНГА ПРЕДПРИЯТИЙ В УСЛОВИЯХ РЕГИОНАЛЬНОЙ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ

Статья посвящена исследованию логики выбора инструментов финансового мониторинга предприятий в условиях существенной региональной дифференциации. На фоне глобальной экономической нестабильности и неравномерного развития регионов вопрос соответствия инструментов финансового мониторинга специфике конкретной территории приобретает особую актуальность. Цель работы – построить аналитическую матрицу «региональные характеристики – адаптированный инструментарий», позволяющую органам регионального регулирования осуществлять дифференцированный выбор методов финансового мониторинга. Исследование основано на методе систематического обзора литературы; в анализ включены рецензируемые публикации 2017–2025 годов, индексируемые в базах Web of Science и Scopus. На основе анализа научной литературы в статье систематизированы три класса инструментов: традиционные статистические модели (Z-Score Альтмана, логистическая регрессия), методы машинного обучения (случайный лес, XGBoost) и инструменты глубокого обучения (LSTM, BiLSTM). Предложены три ключевых региональных детерминанты выбора инструмента: уровень экономического развития и структура предприятий, состояние цифровой инфраструктуры, качество институциональной среды и регуляторной системы. Научная новизна исследования состоит в построении регионально-дифференцированной аналитической матрицы, систематически связывающей региональные экономические характеристики с конкретными инструментами финансового мониторинга и восполняющей пробел в существующей литературе, в которой региональная неоднородность практически отсутствует в рамках выбора инструментов. Результаты исследования показывают, что традиционные инструменты наиболее применимы в слаборазвитых и слабоцифровизированных регионах, методы машинного обучения – в регионах со средним уровнем цифровизации, а инструменты глубокого обучения – в регионах с высокоразвитой цифровой экосистемой. Сделан вывод о том, что выбор инструмента финансового мониторинга должен определяться не технической оптимальностью, а степенью соответствия региональным условиям. Полученные результаты имеют практическое значение для разработки дифференцированной региональной регуляторной политики.