Современные экономические реалии характеризуются интенсивным развитием сетевых форм организации предпринимательской деятельности, включающих франчайзинговые системы, кластерные образования, цифровые платформы и распределенные бизнес-экосистемы, при чем трансформация традиционных линейных моделей управления в сетевые архитектуры создает принципиально новые вызовы для обеспечения экономической безопасности хозяйствующих субъектов. Исследование посвящено разработке комплексной методики оценки рисков экономической безопасности сетевых предпринимательских структур на основе синтеза классических научных школ управления рисками и современных подходов к анализу сетевых взаимодействий. Предметом исследования выступают теоретико-методологические основания, математические модели и практические инструменты идентификации, квантификации и управления рисками в условиях сетевой организации бизнеса. Рассматриваются фундаментальные концепции теории экономической безопасности, разработанные В.К. Сенчаговым, С.Н. Митяковым, концепции сетевой экономики М. Кастельса, теории управления рисками в предпринимательстве К.В. Балдина и С.Н. Воробьева, а также современные подходы к оценке рисков в условиях цифровой трансформации. Анализируется эволюция методологических подходов от детерминированных моделей оценки рисков к стохастическим и нечетко-множественным методам, учитывающим специфику сетевых взаимодействий и каскадные эффекты распространения угроз. Выявлены ключевые особенности рисков сетевых предпринимательских структур, включая мультипликативный характер угроз, асимметрию информации между участниками сети, взаимозависимость рисковых профилей контрагентов и эмерджентность системных рисков. Разработанная методика интегрирует количественные методы оценки (Value-at-Risk, стресс-тестирование, метод Монте-Карло) с качественными подходами (экспертные оценки, сценарное планирование, анализ уязвимостей), при чем особое внимание уделяется применению технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для предиктивной аналитики рисков. Научная новизна исследования заключается в создании многоуровневой архитектуры оценки рисков, учитывающей топологию сетевых связей, интенсивность информационных потоков, степень централизации управления и уровень цифровой зрелости участников сети. Практическая значимость работы определяется возможностью применения разработанной методики для формирования систем риск-менеджмента в франчайзинговых сетях, промышленных кластерах, цифровых платформах и иных формах сетевой организации бизнеса, что позволяет повысить устойчивость предпринимательских структур к внешним шокам и внутренним дисбалансам.
Modern economic realities are characterized by the intensive development of network forms of organization of entrepreneurial activity, including franchising systems, cluster formations, digital platforms and distributed business ecosystems, and the transformation of traditional linear management models into network architectures creates fundamentally new challenges for ensuring the economic security of business entities. The study is devoted to the development of a comprehensive methodology for assessing the risks of economic security of network entrepreneurial structures based on the synthesis of classical scientific schools of risk management and modern approaches to the analysis of network interactions. The subject of the study is the theoretical and methodological foundations, mathematical models and practical tools for identifying, quantifying and managing risks in the context of a network business organization. The fundamental concepts of the theory of economic security developed by V.K. Senchagov, S.N. Mityakov, the concepts of the network economy of M. Castells, the theories of risk management in entrepreneurship of K.V. Vorobyova, as well as modern approaches to risk assessment in the context of digital transformation. The article analyzes the evolution of methodological approaches from deterministic risk assessment models to stochastic and fuzzy-set methods that take into account the specifics of network interactions and cascading effects of threat propagation. The key features of the risks of network entrepreneurial structures are identified, including the multiplicative nature of threats, information asymmetry between network participants, the interdependence of counterparty risk profiles, and the emergence of systemic risks. The developed methodology integrates quantitative assessment methods (Value-at-Risk, stress testing, Monte Carlo method) with qualitative approaches (expert assessments, scenario planning, vulnerability analysis), with special attention paid to the use of artificial intelligence and machine learning technologies for predictive risk analytics. The scientific novelty of the study lies in the creation of a multi-level risk assessment architecture that takes into account the topology of network connections, the intensity of information flows, the degree of management centralization, and the level of digital maturity of network participants. The practical significance of the work is determined by the possibility of using the developed methodology to form risk management systems in franchise networks, industrial clusters, digital platforms and other forms of network business organization, which allows increasing the resilience of entrepreneurial structures to external shocks and internal imbalances.