Стратегічні орієнтири та механізм забезпечення фінансової безпеки суб’єктів агропродовольчого ринку в умовах розвитку міжнародної торгівлі похідними фінансовими інструментами

Abstract

У статті досліджено стратегічні орієнтири та механізм забезпечення фінансової безпеки суб’єктів агропродовольчого ринку в умовах розвитку міжнародної торгівлі похідними фінансовими інструментами. Обґрунтовано, що світова глобалізація посилює волатильність цін на аграрну продукцію, валютні коливання, логістичні ризики та цифровізація біржової торгівлі суттєво впливають на фінансову стійкість суб’єктів агропродовольчого ринку та потребують впровадження сучасних механізмів управління фінансовими ризиками. Встановлено, що найбільш поширеними інструментами забезпечення фінансової безпеки виступають ф’ючерсні та форвардні контракти, валютні деривативи, опціонні угоди, процентні та товарні свопи. Доведено, що їх використання дозволяє мінімізувати валютні, цінові, кредитні та операційні ризики, стабілізувати фінансові потоки, підвищити ліквідність активів та забезпечити прогнозованість фінансових результатів діяльності суб’єктів агропродовольчого ринку. Проведено аналіз динаміки світового ринку деривативів та встановлено стійку тенденцію до зростання кількості укладених контрактів, обсягів торгів аграрними ф’ючерсами і частки аграрних деривативів у структурі міжнародних торгів фінансовими інструментами. Досліджено особливості використання похідних фінансових інструментів українськими та європейськими суб’єктами агропродовольчого ринку. Визначено, що українські аграрні підприємства найбільш активно використовують ф’ючерсні та форвардні контракти для хеджування цінових ризиків, тоді як європейські компанії ширше застосовують опціони та свопи. На основі міжнародного досвіду та практики діяльності українських агрохолдингів «Kernel» і «MHP» доведено ефективність використання фінансового хеджування для забезпечення стабільності доходів, підтримання ліквідності та підвищення інвестиційної привабливості аграрного бізнесу. Обґрунтовано, що комплексне використання похідних фінансових інструментів формує стратегічні орієнтири довгострокової фінансової стійкості суб’єктів агропродовольчого ринку в умовах економічних викликів./Artificial intelligence (AI) is rapidly becoming integrated into management, yet its value is often overstated. AI meaningfully transforms management when it provides capabilities that go beyond classical algorithms. However, the leading integrative frameworks are condition-neutral and do not account for turbulence and involuntary resource loss. This creates a gap that is particularly relevant for Ukrainian enterprises.

Purpose. This study aims to systematize the applications of AI in organizational management, clarify the conditions under which AI genuinely transforms management, develop compensatory strategies, and identify the research gaps left by condition-neutral frameworks. A structured, critical review of international and Ukrainian literature from 2017 to 2026 was conducted using analysis, synthesis, comparison, classification, and typological generalization.

Results. AI creates managerial value when at least one of the following three conditions is met: unstructured input; a substantial reduction in the cost of prediction; or a reconfigurable tool that replaces multiple specialized systems. Five applications of AI are organized along an environmental axis (normal conditions versus turbulence). The key contribution is identifying a compensatory direction whereby AI replaces involuntarily lost capabilities to maintain organizational continuity. This direction provides continuity benefits but introduces new dependencies related to connectivity, energy supply, external vendors, and data control. It is also associated with risks such as lock-in, loss of balance, and erosion of tacit knowledge.

Conclusions. AI improves management by restructuring decision-making rather than through automation alone. Its benefits depend on the task type, the reliable zone of the technology, and complementary investments. For organizations experiencing involuntary capability loss, AI can compensate for the loss, albeit at the cost of increased dependence. The absence of a condition-sensitive and risk-aware framework for such cases is an important area for future research.