Данное исследование посвящено разработке методического инструментария для комплексной диагностики уровня зрелости систем финансового контроля в корпорациях, учитывающего специфику современной цифровой экономики. Анализ эволюции концептуальных подходов к организации финансового контроля демонстрирует постепенный переход от реактивных моделей с преобладанием ручных процедур к адаптивным системам, интегрирующим технологии искусственного интеллекта, распределенных реестров и предиктивной аналитики. Рассматриваются методы количественной оценки рисков узлов финансовой сети на основе математического аппарата, включающего индексы аномальности поведения, показатели финансовой подверженности и метрики структурной связности. Особое внимание уделяется применению метода анализа иерархий Т. Саати для калибровки весовых коэффициентов при расчете интегрального риска. Ключевыми результатами работы являются: авторская матрица уровней зрелости системы финансового контроля, включающая четыре последовательных этапа развития от реактивного к адаптивному; формализованная модель оценки интегрального риска узла финансовой сети на основе трехфакторной функции; методика применения метода анализа иерархий для определения весовых коэффициентов критериев оценки; алгоритм диагностики текущего состояния системы с идентификацией разрывов между фактическим и целевым уровнями зрелости. Научная новизна исследования заключается в разработке комплексного методического инструментария диагностики, который позволяет не только классифицировать текущее состояние системы финансового контроля, но и формировать индивидуальную дорожную карту ее развития с учетом отраслевой специфики и стратегических приоритетов организации. Практическая значимость определяется возможностью применения разработанной методики для повышения эффективности финансового контроля российских корпораций в условиях цифровой трансформации экономики и усиления геоэкономических вызовов.
This study focuses on the development of a methodological tool for comprehensively assessing the maturity level of financial control systems in corporations, taking into account the specifics of the modern digital economy. An analysis of the evolution of conceptual approaches to organizing financial control demonstrates a gradual transition from reactive models with predominantly manual procedures to adaptive systems integrating artificial intelligence, distributed ledger technologies, and predictive analytics. Methods for quantitatively assessing the risks of financial network nodes are considered, based on a mathematical framework that includes behavioral anomaly indices, financial exposure indicators, and structural connectivity metrics. Particular attention is given to the application of Saaty's analytic hierarchy process to calibrate weighting factors when calculating integral risk. Key findings include: a proprietary matrix of financial control system maturity levels, including four sequential stages of development from reactive to adaptive; a formalized model for assessing the integral risk of a financial network node based on a three-factor function; a methodology for applying the analytic hierarchy process to determine the weighting factors of assessment criteria; and an algorithm for diagnosing the current state of the system, identifying gaps between actual and target maturity levels. The scientific novelty of the study lies in the development of a comprehensive diagnostic toolkit that not only classifies the current state of the financial control system but also creates a customized roadmap for its development, taking into account industry specifics and the organization's strategic priorities. The practical significance of the developed methodology lies in the potential application to improving the effectiveness of financial control in Russian corporations amid the digital transformation of the economy and increasing geoeconomic challenges.