В статье рассматриваются современные вызовы, стоящие перед коммерческими банками в области анализа рисков финансовых операций. Анализируются факторы, усложняющие оценку и управление рисками, включая цифровизацию, глобализацию и регуляторные изменения. Оцениваются перспективы применения новых технологий и подходов к анализу рисков, таких как машинное обучение, большие данные и стресс-тестирование. Предлагаются рекомендации по совершенствованию системы управления рисками в коммерческих банках в условиях меняющейся экономической среды.

Ключевые слова: риски финансовых операций, коммерческие банки, цифровизация, глобализация, регуляторные изменения, машинное обучение, большие данные, стресс-тестирование, управление рисками, экономическая безопасност ь.

Современная банковская система функционирует в условиях динамичной и сложной экономической среды, характеризующейся высокой степенью неопределенности, глобализацией и стремительным развитием цифровых технологий. Коммерческие банки, являясь ключевыми участниками финансового рынка, подвержены широкому спектру рисков, связанных с осуществлением финансовых операций. Эффективное управление этими рисками является важнейшим условием обеспечения финансовой устойчивости банков и стабильности финансовой системы в целом.

В последние годы анализ рисков финансовых операций в коммерческих банках столкнулся с рядом новых вызовов, обусловленных изменениями в экономической среде, технологическим прогрессом и ужесточением регуляторных требований. Эти вызовы требуют от банков пересмотра традиционных подходов к управлению рисками и внедрения инновационных методов анализа и оценки рисков [1, с. 8].

Целью данной статьи является анализ современных вызовов и перспектив в области анализа рисков финансовых операций в коммерческих банках, для достижения этой цели будут рассмотрены основные факторы, усложняющие оценку и управление рисками, проанализированы возможности применения новых технологий и подходов к анализу рисков.

Современные технологии и подходы предлагают новые возможности для повышения эффективности анализа рисков финансовых операций в коммерческих банках:

— Машинное обучение позволяет анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности и зависимости, которые могут быть использованы для прогнозирования рисков. Например, машинное обучение может быть использовано для оценки кредитного риска, выявления мошеннических транзакций и прогнозирования рыночных колебаний [3, с. 64].

— Технологии работы с большими данными позволяют обрабатывать и анализировать структурированные и неструктурированные данные из различных источников, таких как социальные сети, новостные ленты и транзакционные системы. Это позволяет банкам получить более полную и объективную картину рисков и принимать более обоснованные решения [3, с. 65].

— Искусственный интеллект может быть использован для автоматизации рутинных задач по анализу рисков, таких как мониторинг транзакций, выявление подозрительной активности и составление отчетов. Это позволяет банкам повысить эффективность работы и снизить операционные издержки [3, с. 65].

— Блокчейн-технологии могут быть использованы для повышения прозрачности и безопасности финансовых транзакций, а также для снижения операционных рисков. Например, блокчейн может быть использован для ведения реестра активов, отслеживания цепочек поставок и проведения трансграничных платежей [3, с. 67].

— Стресс-тестирование позволяет оценить устойчивость банка к неблагоприятным сценариям, таким как экономический кризис, падение цен на активы. Банкам необходимо разрабатывать и проводить регулярные стресс-тесты, чтобы выявить слабые места в своей системе управления рисками. [3, с. 67].

— Сценарный анализ позволяет оценить влияние различных сценариев развития событий на уровень рисков банка. Банкам следует разрабатывать различные сценарии, чтобы быть готовыми к различным вариантам развития событий [3, с. 69].

Для эффективного управления рисками финансовых операций в современных условиях коммерческим банкам настоятельно рекомендуется интегрировать управление рисками непосредственно в каждый аспект бизнес-процессов банка, начиная с этапов разработки новых финансовых продуктов и услуг и заканчивая непосредственным осуществлением всех типов финансовых операций. Это предполагает, что оценка и управление рисками должны быть не просто дополнительной функцией, а неотъемлемой частью каждого этапа принятия решений [6, с. 35].

Кроме того, необходимо активно развивать культуру управления рисками внутри банка, создавая среду, в которой каждый сотрудник, независимо от своей должности, осознает личную ответственность за выявление, оценку и минимизацию потенциальных рисков. Это требует постоянного обучения и повышения осведомленности персонала о различных видах рисков и методах их управления. Параллельно с этим, следует инвестировать в обучение и развитие персонала, чтобы обеспечить наличие у сотрудников необходимых компетенций для эффективного управления рисками. Это может включать в себя специализированные курсы, тренинги и сертификации, направленные на углубленное изучение современных методов и инструментов управления рисками. При этом, важно активно использовать современные технологии и подходы к анализу рисков, такие как машинное обучение, анализ больших данных, искусственный интеллект и блокчейн, которые позволяют более точно и оперативно выявлять, и оценивать потенциальные угрозы [2, с. 92].

Для оценки устойчивости банка к неблагоприятным экономическим сценариям и выявления уязвимостей в системе управления рисками необходимо проводить регулярные стресс-тесты и сценарный анализ, моделируя различные кризисные ситуации. Не менее важным является укрепление взаимодействия с регуляторами, которое позволяет быть в курсе последних регуляторных требований и обеспечивать их своевременное и полное соблюдение, избегая штрафов и репутационных потерь. Наконец, для обмена знаниями, опытом и лучшими практиками в области управления рисками, необходимо развивать международное сотрудничество с другими банками и специализированными организациями, что позволит совершенствовать собственные методы и подходы к управлению рисками и оставаться в курсе последних тенденций в данной области [5, с. 100].

Анализ рисков финансовых операций в коммерческих банках в современных условиях сталкивается с рядом серьезных вызовов, обусловленных цифровизацией, глобализацией, регуляторными изменениями и неопределенностью экономической среды. Для эффективного управления рисками банкам необходимо пересматривать традиционные подходы и внедрять инновационные методы анализа и оценки рисков, такие как машинное обучение, большие данные, искусственный интеллект и стресс-тестирование [4, с. 99].

Реализация предложенных в статье рекомендаций позволит коммерческим банкам повысить эффективность управления рисками финансовых операций, укрепить свою финансовую устойчивость и обеспечить стабильность финансовой системы в целом.

Литература:

1. Альционе, О. А. Управление рыночными рисками при осуществлении операций с производными финансовыми инструментами // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. — 2017. — С. 1–10.
2. Евсеев, Р. И. Перспективы применения риск-менеджмента // Российские регионы: взгляд в будущее. — 2018. — С. 92–97.
3. Ершов, М. В., Танасова, А. С. О некоторых рисках роста мировой экономики // Научные труды Вольного экономического общества России. — 2020. — С. 64–71.
4. Охотский, А. И., Самохвалов, Е. М., Пласкова, Н. С. Возможности оптимизации российского регулирования банковской системы с использованием новых методик BCBS // Аудиторские ведомости. — 2024. — С. 98–104.
5. Хачатурян, М. В., Кличева, Е. В. Развитие систем управления владельческими рисками как основа обеспечения экономической устойчивости российских организаций в условиях пандемии // Современные технологии управления. — 2020. — С. 1–12.
6. Чоп, В. И. Об особенностях организации оценки рисков ОД/ФТ и мер по их минимизации на региональном и отраслевом уровне // Финансовые исследования. — 2018. — С. 34–40.