ДИАГНОСТИКА ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ПРИ ПРИМЕНЕНИИ КАДРОВОЙ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ И РИСКИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ АНАЛИТИКИ
ДИАГНОСТИКА ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ПРИ ПРИМЕНЕНИИ КАДРОВОЙ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ И РИСКИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ АНАЛИТИКИ
- Авторы:
Лебедев П.Г.
- Аннотация:
В статье исследуется, как кадровая стратегия развития и инструменты HR-аналитики влияют на диагностику финансовой устойчивости компании. Показано, что классические коэффициентные модели (Альтмана, Бивера) не учитывают вклад человеческого капитала, из-за чего недооценивают риски и возможности, связанные с персоналом. Отдельно разобраны риски применения ИИ в HR аналитике: алгоритмическая предвзятость, неполные данные, непрозрачность моделей, неоправданные ожидания по ROI, а также предложена матрица их оценки. В качестве практического результата предложены три аналитических инструмента для встраивания ИИ в кадровую аналитику: индекс кадровых рисков, сценарное моделирование и матрица талантов. Обоснована необходимость комплексного подхода к оценке финансовой устойчивости, учитывающего не только финансовые показатели, но и эффективность использования человеческого капитала. Раскрыты структурные, ресурсные и технологические механизмы влияния кадровой стратегии на финансовые результаты компании. Сформулированы рекомендации по управлению рисками внедрения ИИ, предусматривающие повышение качества кадровых данных, контроль алгоритмических решений и оценку фактической экономической отдачи от использования интеллектуальных инструментов.
- Ключевые слова:
финансовая устойчивость, кадровая стратегия, человеческий капитал, HR-аналитика, искусственный интеллект, риски, диагностика, VAIC, устойчивое развитие
- DOI: 10.54861/27131211_2026_10_475
- Цитировать статью:
Лебедев П.Г. Диагностика финансовой устойчивости при применении кадровой стратегии развития и риски при использовании искусственного интеллекта для аналитики // Прогрессивная экономика. 2026. № 10. С. 475–484. https://doi.org/10.54861/27131211_2026_10_475.
DIAGNOSING FINANCIAL STABILITY WHEN IMPLEMENTING AN HR DEVELOPMENT STRATEGY AND THE RISKS OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR ANALYTICS
Authors:
Lebedev P.G.
Lebedev P.G.
Abstract:
The article explores how HR development strategy and HR analytics tools affect the diagnosis of a company’s financial stability. It is shown that classical coefficient models (Altman, Beaver) do not take into account the contribution of human capital, which is why they underestimate the risks and opportunities associated with personnel. The risks of using AI in HR analytics are analyzed separately: algorithmic bias, incomplete data, opacity of models, unjustified expectations for ROI, and a matrix for their assessment is proposed. As a practical result, three analytical tools are proposed for integrating AI into HR analytics: the HR risk index, scenario modeling, and the talent matrix. The necessity of an integrated approach to assessing financial stability is substantiated, taking into account not only financial indicators, but also the effectiveness of using human capital. The structural, resource, and technological mechanisms of the HR strategy’s impact on the company’s financial results are disclosed. Recommendations on managing the risks of implementing AI are formulated, providing for improving the quality of personnel data, monitoring algorithmic solutions, and evaluating the actual economic benefits of using intelligent tools.
The article explores how HR development strategy and HR analytics tools affect the diagnosis of a company’s financial stability. It is shown that classical coefficient models (Altman, Beaver) do not take into account the contribution of human capital, which is why they underestimate the risks and opportunities associated with personnel. The risks of using AI in HR analytics are analyzed separately: algorithmic bias, incomplete data, opacity of models, unjustified expectations for ROI, and a matrix for their assessment is proposed. As a practical result, three analytical tools are proposed for integrating AI into HR analytics: the HR risk index, scenario modeling, and the talent matrix. The necessity of an integrated approach to assessing financial stability is substantiated, taking into account not only financial indicators, but also the effectiveness of using human capital. The structural, resource, and technological mechanisms of the HR strategy’s impact on the company’s financial results are disclosed. Recommendations on managing the risks of implementing AI are formulated, providing for improving the quality of personnel data, monitoring algorithmic solutions, and evaluating the actual economic benefits of using intelligent tools.
Keywords:
financial stability, HR strategy, human capital, HR analytics, artificial intelligence, risks, diagnostics, VAIC, sustainable developmen
financial stability, HR strategy, human capital, HR analytics, artificial intelligence, risks, diagnostics, VAIC, sustainable developmen
For citation:
Lebedev P.G. (2026). Diagnostika finansovoi ustoichivosti pri primenenii kadrovoi strategii razvitiya i riski pri ispol’zovanii iskusstvennogo intellekta dlya analitiki [Diagnosing financial stability when implementing an hr development strategy and the risks of using artificial intelligence for analytics]. Progressivnaya ekonomika [Progressive Economy], 10, 475–484. https://doi.org/10.54861/27131211_2026_10_475. (In Russ., abstract in Eng.)
Lebedev P.G. (2026). Diagnostika finansovoi ustoichivosti pri primenenii kadrovoi strategii razvitiya i riski pri ispol’zovanii iskusstvennogo intellekta dlya analitiki [Diagnosing financial stability when implementing an hr development strategy and the risks of using artificial intelligence for analytics]. Progressivnaya ekonomika [Progressive Economy], 10, 475–484. https://doi.org/10.54861/27131211_2026_10_475. (In Russ., abstract in Eng.)
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.
- УДК: 336.6
- Тип: Научная статья
График выхода журналов
- №12 Декабрь 2026
- №11 Ноябрь 2026
- №10 Октябрь 2026
- №9 Сентябрь 2026
- №8 Август 2026
- №7 Июль 2026
- №6 Июнь 2026
- №5 Май 2026
- №4 Апрель 2026
- №3 Март 2026
- №2 Февраль 2026
- №1 Январь 2026