Издания и мероприятия для банковских специалистов:
 

Методический журнал
Риск-менеджмент в кредитной организации

Описание изданияСвежий номер Архив Приобрести/Подписаться
Выходит один раз в квартал
Объем 112 с
Издается с 2011 года
 
 
Содержание номера 4/2024
  КРЕДИТНЫЙ РИСК  
Михаил ПОМАЗАНОВ, к.ф.-м.н., доцент, НИУ «Высшая школа экономики»
Проблема неоднозначности регуляторных требований к рейтинговой шкале
По состоянию на 2024 год содержание регуляторных нормативных документов, регламентирующих переход банков на продвинутый подход (подход на основе внутренних рейтингов), допускает существенные неоднозначности при проектировании и проверке внутренней рейтинговой шкалы. В статье даны рекомендации, реализация которых позволит повысить корректность рейтинговых шкал.
Алексей СИДОРОВ, Банк ГПБ (АО), Департамент моделирования кредитных и финансовых рисков, управляющий директор
Анализ кредитного качества подрядчиков и компаний с контрактной спецификой: как скорректировать оценку риска
Классические финансовые факторы могут не слишком хорошо подходить для оценки кредитного риска подрядчиков и контрактников. При этом полностью отказываться от этих факторов не стоит, так как прогнозную силу они все-таки имеют. О каких факторах идет речь? Как их скорректировать и какие факторы ввести дополнительно, чтобы повысить точность оценки риска и добиться консенсуса между бизнес-подразделением и риск-менеджерами?
  РИСК ЛИКВИДНОСТИ  
Виталий ЗВЕРКОВ, Банк ВТБ (ПАО), Казначейство, служба ценообразования и фондирования, директор
Спред нормативной ликвидности как компонента трансфертного ценообразования
Современные условия призывают учитывать в цене не только рыночные аспекты, но и регуляторную составляющую, которая оказывает все большее влияние на экономику банковского сектора. В статье приведен взгляд автора на то, как допустимо рассчитывать надбавки за регуляторную ликвидность. Предложенные механики можно расширять, адаптировать под свои правила фондирования и бизнес-ориентиры.
  АНАЛИЗ ДАННЫХ  
Александр ДЬЯКОНОВ, «Центральный университет», АО «ТБанк», академический руководитель направления наук о данных, д.ф.-м.н.
Обработка текстов и языковые модели: концепция, инструменты, архитектура
В этом обзоре мы покажем разные области обработки текстов, рассмотрим классические датасеты и обсудим проблемы анализа текстов. Также разберем современные инструменты для работы с текстами — нейросети, опишем две традиционные архитектуры: рекуррентные сети и трансформеры. А главное — опишем концепцию языкового моделирования: предсказание следующего токена, что позволяет с помощью специальных запросов решать широкий круг задач.
Андрей БОЯРЕНКОВ, Банк ВТБ (ПАО), Управление моделирования КИБ и СМБ, лидер кластера моделей для бизнес-процессов, к.э.н.
Иван КОНДРАКОВ, Банк ВТБ (ПАО), Управление моделирования КИБ и СМБ, лидер команды моделей взыскания и комплаенса, к.ф.-м.н.
Андрей ТРУШИН, Банк ВТБ (ПАО), Управление моделирования КИБ и СМБ, главный специалист
Станислав АРЕШИН, Банк ВТБ (ПАО), Управление моделирования КИБ и СМБ, ведущий аналитик
Практический кейс реализации AutoML в банке
Статья посвящена разработке процесса AutoML для моделей оценки вероятности дефолта (PD) клиентов — индивидуальных предпринимателей в рамках экспресс-продуктов малого бизнеса. На примере реального кейса расскажем, как выстроен процесс, с какими проблемами мы столкнулись и как их решили.
Дмитрий ТИМОХИН, Банк ВТБ (ПАО), Департамент анализа данных и моделирования, Управление моделирования КИБ и СМБ, Senior Data Scientist
Модель подбора корзины продуктов на основе Top-N соседей
Как для каждого клиента найти ближайших с точки зрения его поведения соседей и за счет этого обеспечить максимально релевантное предложение продуктов? Какие инструменты позволяют извлечь полезную информацию из последовательности действий клиента?
  ОПЕРАЦИОННЫЙ РИСК  
Юлия СИМОНОВА, Т-Банк, руководитель направления нефинансовых рисков Управления интегрированного риск-менеджмента
Полная автоматизация СУОР: миф или реальность? Как команда из семи человек сэкономила миллиарды
Когда вышло Положение № 716-П, команда Т-Банка посчитала выгоды от перехода на расчетный коэффициент внутренних потерь (КВП) и решила, что это отличный повод реорганизовать систему управления операционным риском (СУОР), а главное — собрать базу событий операционного риска. Благодаря автоматизации компактная команда в сжатые сроки смогла собрать базу событий с 2016 года (более двух миллионов событий) и перейти на расчетный КВП, сэкономив миллиарды на капитале.
Елена РОЗАНОВА, ООО «РИСКФИН», советник генерального директора
С заботой о клиентах: изменения в регулировании управления нефинансовыми рисками
В условиях концентрации банковского сектора, роста рыночной силы нескольких системообразующих банков защита интересов клиентов, особенно розничных и малого бизнеса, становится исключительно важной. Роль регулирования в вопросах, связанных с отношением к потребителям финансовых услуг, повышается. В статье рассматриваются принятые и планируемые изменения нормативной среды, связанные с управлением рисками и стимулирующие кредитные организации улучшать практики взаимодействия с клиентами.
Светлана БЕЛЯЛОВА, Росбанк, директор департамента управления операционными рисками
Как изменится операционный риск-менеджмент при изменении бизнес-моделей и регулирования в 2025 году
В 2025 г. регулирование в области управления операционными рисками продолжит изменяться. Мы наблюдаем устойчивый тренд расширения областей, подлежащих регулированию в составе СУОР, включая такие направления, как аутсорсинг и риск недоб­росовестного поведения, которые войдут в состав таксономии операционных рисков согласно новой версии Положения № 716-П. Предлагаем обзор наиболее значимых трендов трансформации процессов управления операционными рисками в 2025 г. в связи с ожидаемыми нововведениями в регулировании вопросов операционного риск-менеджмента и изменением бизнес-моделей.
  ПЕРСОНАЛЬНАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ  
Алексей ЧЕБЫКИН, Ак Барс Банк, директор по развитию моделирования и продвинутой аналитики
Клиентоцентричность при работе с моделями: как понять, что же нужно заказчику?
Говоря о клиентоцентричности, мы чаще всего имеем в виду клиентов внешних. Но помимо них есть и внутренние клиенты, с которыми мы нередко говорим на разных языках. Как развернуть вектор клиентоцентричности вовнутрь и выстроить полноценный диалог?
 
 
Другие проекты ИД «Регламент»