<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Implementing AI-based solutions into the natural resource management landscape: challenges and aspects of national financial security

dc.contributor.authorHanushchyn, Solomiya
dc.contributor.authorZarichniak, Andrii
dc.contributor.authorAkimova, Liudmyla
dc.contributor.authorKhotskyi, Oleksandr
dc.contributor.authorMakurina, Oleksandra
dc.contributor.authorAkimov, Oleksandr
dc.date.accessioned2026-11-04T12:26:02Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractThe article represents an attempt of systemic analysis of AI-based solutions implementation in natural resource management (NRM) through the perspective of national financial security. The research investigates the way how AI-driven technologies transform environmental governance, resource optimization, and sustainability-oriented decision-making. The study adopts interdisciplinary conceptual methodology integrating systems analysis, sustainability governance domain, digital economics, and financial-security assessment within a unified Sustainability-Security Nexus Framework. The findings demonstrate that AI implementation significantly improves predictive ecosystem management, environmental monitoring, precision agriculture, and resource efficiency. Simultaneously, AI-driven transformation generates substantial risks related to technological dependency, cybersecurity vulnerabilities, algorithmic bias, fragmented data governance, and capital-intensive digital infrastructure requirements. The analysis further shows that environmental sustainability and national financial security function as interconnected governance dimensions, particularly in resource-dependent and transitional economies. The study concludes that successful AI integration into NRM depends on balanced coordination among technological innovation, institutional resilience, sovereign data governance, and macroeconomic stability. Overall findings contribute to existing literature by conceptualizing AI-based natural resource governance as a strategic component of national financial-security architecture within the broader context of global digital and ecological (green) transition. Стаття являє собою спробу системного аналізу впровадження рішень на основі штучного інтелекту в управлінні природними ресурсами (УПР) з точки зору національної фінансової безпеки. Дослідження досліджує, як технології на основі штучного інтелекту трансформують управління навколишнім середовищем, оптимізацію ресурсів та прийняття рішень, орієнтованих на сталий розвиток. Дослідження використовує міждисциплінарну концептуальну методологію, що інтегрує системний аналіз, сферу управління сталим розвитком, цифрову економіку та оцінку фінансової безпеки в рамках єдиної структури взаємозв'язку сталого розвитку та безпеки. Результати дослідження показують, що впровадження ШІ значно покращує прогнозне управління екосистемами, моніторинг навколишнього середовища, точне землеробство та ефективність використання ресурсів. Одночасно, трансформація на основі ШІ породжує суттєві ризики, пов'язані з технологічною залежністю, вразливостями кібербезпеки, алгоритмічним упередженням, фрагментованим управлінням даними та капіталомісткими вимогами до цифрової інфраструктури. Аналіз також показує, що екологічна стійкість та національна фінансова безпека функціонують як взаємопов'язані виміри управління, особливо в ресурсозалежних та перехідних економіках. Дослідження робить висновок, що успішна інтеграція ШІ в УПР залежить від збалансованої координації між технологічними інноваціями, інституційною стійкістю, суверенним управлінням даними та макроекономічною стабільністю. Загальні висновки доповнюють існуючу літературу, концептуалізуючи управління природними ресурсами на основі ШІ як стратегічний компонент національної архітектури фінансової безпеки в ширшому контексті глобального цифрового та екологічного (зеленого) переходу.
dc.identifier.citationImplementing AI-based solutions into the natural resource management landscape: challenges and aspects of national financial security / S. Hanushchyn, A. Zarichniak, L. Akimova, O. Khotskyi, O. Makurina, O. Akimov // Aposta: Revista De Ciencias Sociales. - 2026. - Vol. 24, No. 113. - Article number e1049.
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6328-9978
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2747-2775
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9557-2276
dc.identifier.urihttps://ir.maup.com.ua/handle/123456789/9559
dc.language.isoen
dc.subjectdigital infrastructure
dc.subjectцифрова інфраструктура
dc.subjectnatural resources
dc.subjectприродні ресурси
dc.subjecttransformation
dc.subjectтрансформація
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectsustainable development
dc.subjectсталий розвиток
dc.subjectintegrated ecosystem
dc.subjectінтегрована екосистема
dc.titleImplementing AI-based solutions into the natural resource management landscape: challenges and aspects of national financial security
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
2026_3.pdf
Розмір:
484,94 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format