Аналітичне моделювання процесу ухвалення управлінських рішень у фінансових компаніях

Abstract

Розвиток цифрових технологій і зростання ролі бізнес-аналітики у фінансовому секторі обумовлюють актуальність удосконалення процесу ухвалення управлінських рішень у фінансових компаніях. Метою дослідження є розробка аналітичної моделі процесу прийняття управлінських рішень у фінансових компаніях, яка інтегрує бізнес-аналітику та цифрові технології управління для підвищення обґрунтованості та ефективності рішень. Для досягнення поставленої мети використано економіко-математичне моделювання, системний аналіз та методи бізнес-аналітики. Застосовано цифрові технології обробки даних та прийняття рішень, зокрема моделювання сценаріїв та аналіз великих даних, що дозволяє врахувати комплекс впливів внутрішніх і зовнішніх факторів. У результаті дослідження розроблено концептуальну модель ухвалення управлінських рішень, яка описує послідовність та критерії вибору оптимального рішення на основі аналітичних показників діяльності фінансової компанії. Модель дозволяє прогнозувати наслідки управлінських рішень і вибирати стратегічно вигідні варіанти. Запропоновану модель можна застосувати на практиці для підтримки керівників фінансових установ у прийнятті рішень щодо інвестицій, управління ризиками та планування розвитку. Використання моделі та інструментів бізнес-аналітики підвищує об’єктивність і обґрунтованість управлінських рішень, сприяє підвищенню фінансової стійкості компаній та адаптивності до цифрової економіки. The growing complexity of the financial sector and the expansion of digital technologies have created a pressing need for more analytical decision-making models in financial companies. Traditional decision-making processes often struggle to incorporate big data and rapidly changing market conditions. This research addresses the gap by integrating business analytics and digital management tools into the decision-making framework of financial institutions, thereby enhancing the effectiveness and agility of managerial decisions. The main aim of the study is to develop an analytical model of the managerial decision-making process for financial companies. This model is designed to leverage business analytics and modern information technologies in order to improve the justification and quality of decisions made by management in the financial sector. The research is based on a combination of economic-mathematical modeling, systems analysis, and decision theory. Key methodologies include constructing a formal decision-making model and using data-driven techniques such as predictive analytics and scenario analysis. A decision support approach is formulated, where digital tools (e.g. data mining and performance dashboards) process large datasets to identify patterns and inform management choices. The model was conceptually validated through case analysis of typical decision scenarios in financial firms. The study resulted in a comprehensive decision-making model that outlines the sequence of steps and criteria for optimal choice under various financial scenarios. The model identifies critical factors (financial indicators, risk metrics, market trends) that influence decisions and quantitatively evaluates alternative strategies. Implementing this model in a test case demonstrated improved consistency in decision outcomes and better alignment with organizational goals. The findings show that incorporating business analytics into managerial processes enables more evidence-based and timely decisions, especially under uncertainty in financial markets. The proposed model has significant practical implications for financial company management. It provides a structured framework for integrating digital management technologies into everyday decision-making, which can enhance strategic planning, risk management, and overall corporate performance. By adopting this analytical approach, financial institutions can increase the transparency and rationale of their decisions, ultimately leading to more resilient and adaptive operations in the era of digital economics.