Современные коммерческие банки сталкиваются с широким спектром цифровых рисков, которые угрожают их устойчивости, финансовой стабильности и репутации. Процесс цифровизации радикально трансформирует банковскую деятельность, внедряя новые элементы в привычные процессы: появляются дистанционные каналы обслуживания, позволяющие клиентам управлять финансами без посещения отделений, активно развивается автоматизация бизнес‑процессов за счёт роботизации и внедрения чат‑ботов, банки всё шире используют большие данные и продвинутую аналитику, интегрируются новые технологии, такие как блокчейн, искусственный интеллект (далее — ИИ) и облачные сервисы. Эти инновации и определяют актуальность исследования, внедрение технологий цифрового банкинга приносит клиентам определённый перечень преимуществ, но одновременно усугубляет ряд рисков, которые коммерческим банкам необходимо учитывать и на которые нужно реагировать, чтобы снизить их воздействие [7, С. 109].
Современные подходы к управлению киберрисками в банковском секторе характеризуются переходом от реактивных мер к проактивным стратегиям, включающим использование искусственного интеллекта для предотвращения атак, развитие технологий блокчейн для обеспечения целостности данных, внедрение концепции Zero Trust Architecture для минимизации последствий компрометации. [14, С. 9]. Ниже приведена классификация цифровых рисков, актуальных для современных коммерческих банков. Риски сгруппированы по ключевым критериям для удобства анализа и разработки мер противодействия в таблице 1.
Таблица 1
Классификация цифровых рисков
|
Тип риска |
Описание и примеры |
|
По источнику возникновения | |
|
Внешние |
Риски, формируемые за пределами банка: кибератаки, действия хакеров, фишинговые кампании |
|
Внутренние |
Риски, возникающие внутри банка: ошибки персонала, сбои в работе программного обеспечения, уязвимости ИТ‑инфраструктуры |
|
По масштабу воздействия | |
|
Локальные |
Риски, затрагивающие отдельный сервис, подразделение или бизнес‑процесс: сбой мобильного приложения, недоступность одного филиала |
|
Системные |
Риски, влияющие на всю банковскую инфраструктуру и способные вызвать каскадные сбои: отказ дата‑центра, масштабная кибератака на платёжную систему |
|
По типу ущерба | |
|
Финансовые |
Прямые денежные потери: хищение средств, штрафы за нарушение регулятивных требований |
|
Репутационные |
Ущерб имиджу банка: потеря доверия клиентов, негативный резонанс в СМИ |
|
Операционные |
Нарушение бизнес‑процессов: простой ИТ‑систем, задержки транзакций, невозможность оказания услуг, снижение производительности |
|
По степени предсказуемости | |
|
Прогнозируемые |
Угрозы с высокой вероятностью реализации, для которых есть исторические данные и методики противодействия: DDoS‑атаки, фишинг, типовые сбои оборудования |
|
Непрогнозируемые |
Новые или редкие угрозы с низкой вероятностью, но высоким потенциальным ущербом («чёрные лебеди»): ранее неизвестные виды атак, глобальные технологические сбои |
|
По технологическому фактору | |
|
Риски, связанные с ИИ и машинным обучением |
Ошибки алгоритмов, предвзятость моделей, некорректные решения на основе ИИ: ошибочный скоринг, автоматизированные мошеннические операции |
|
Риски облачных сервисов |
Зависимость от провайдера, утечки данных из облачной инфраструктуры, сбои в работе облачных платформ |
|
Риски блокчейн‑решений |
Уязвимости смарт‑контрактов, проблемы совместимости стандартов, риски децентрализованных финансов (DeFi) |
|
Риски IoT‑устройств |
Компрометация подключённых устройств, несанкционированный доступ к корпоративной сети через IoT |
Согласно таблице, цифровые риски характеризуются динамичностью и тесной взаимосвязью элементов инфраструктуры: даже незначительный сбой в отдельном элементе ИТ системы может запустить цепочку негативных последствий, затронув критические бизнес-процессы и поставив под угрозу операционную устойчивость банка.
Рост числа и сложности цифровых угроз требует от банков внедрения инновационных методов управления рисками, одним из которых выступает сценарное моделирование. Оно используется для вычисления максимального уровня риска и нужного размера капитала для его покрытия в установленных условиях сценария. В мировой банковской практике применяются разные методики стресс-тестирования. В современных условиях наиболее популярная методика — сценарный анализ, основанный на исторических или гипотетических событиях [12, С. 213].
Среди основных подходов выделяют: базовый сценарный анализ (предусматривает разработку оптимистичного, базового и пессимистичного сценариев с оценкой их влияния на ключевые показатели), стресс‑тестирование цифровых рисков (моделирование экстремальных, но возможных событий), имитационное моделирование (создание цифровых двойников банковских систем и симуляция атак и сбоев в виртуальной среде для анализа устойчивости инфраструктуры), методы машинного обучения (прогнозирование рисков на основе анализа больших данных, выявление аномалий в поведении пользователей и систем, адаптация сценариев в реальном времени), а также гибридные подходы (сочетание сценарного анализа с логико‑вероятностными методами и интеграция с системами управления рисками). Ниже в таблице 2 систематизированы основные методологические подходы к сценарному моделированию, применяемые в банковском риск‑менеджменте.
Таблица 2
Сравнение методологических подходов к сценарному моделированию
|
Подход |
Суть метода |
Преимущества |
Ограничения |
Область применения в банке |
|
Базовый (троичный) анализ |
Построение трёх альтернативных сценариев для оценки воздействия риска |
Простота и наглядность, быстрота расчётов, подходит для первичной оценки рисков |
Упрощённая картина, субъективность при определении границ сценариев |
Первичная оценка цифровых рисков, планирование бюджета на кибербезопасность |
|
Стресс‑тестирование |
Моделирование экстремальных, но возможных ситуаций для проверки устойчивости системы |
Проверка устойчивости к кризисам, соответствие регуляторным требованиям |
Риск нереалистичных допущений, высокие затраты на тестирование |
Оценка устойчивости ИТ‑инфраструктуры, тестирование планов аварийного восстановления |
|
Анализ чувствительности |
Оценка влияния изменения отдельных параметров на итоговый показатель риска |
Выявление ключевых факторов риска, количественная оценка влияния параметров, простота интерпретации результатов |
Анализ одного/нескольких параметров за раз, не учитывает взаимосвязи между параметрами, ограниченная прогностическая сила |
Оптимизация ИТ‑бюджета, расчёт страховых резервов, оценка эффективности мер защиты |
|
Имитационное моделирование (включая метод Монте‑Карло) |
Генерация тысяч случайных сценариев на основе вероятностных распределений параметров |
Высокая точность прогноза, учёт сложных взаимосвязей, расчёт ожидаемых потерь |
Высокие требования к данным, необходимость экспертизы в статистике |
Стратегическое планирование ИТ‑инвестиций, моделирование киберрисков |
|
Дерево решений |
Визуализация цепочки событий и решений с оценкой вероятностей и последствий на каждом этапе |
Возможность оптимизации стратегии, количественная оценка альтернатив |
Быстрое усложнение при множестве вариантов, субъективность вероятностей, трудности учёта нештатных ситуаций |
Выбор стратегии защиты, обучение ИБ‑персонала, анализ цепочек кибератак, обоснование ИТ‑решений |
Анализ методологических подходов к сценарному моделированию подтверждает, что их практическая ценность и сфера применения в системе управления цифровыми рисками коммерческого банка существенно различаются.
Таким образом, необходимо отметить, что наибольшую простоту и скорость внедрения применительно к практическому аспекту деятельности банка может обеспечить базовый анализ, поскольку он наилучшим образом подходит для первичной оценки рисков кредитной организации и ее отчётности. Однако простота метода оборачивается сложностями при его применении в ситуациях, требующих детального анализа взаимосвязей между рисками.
Рассматривая следующий методологический подход, стресс‑тестирование имеет высокую важность для проверки устойчивости банка к кризисным сценариям и выполнения регуляторных требований (включая предписания ЦБ РФ). Рассматриваемый подход помогает выявить зоны риска ИТ‑инфраструктуры банка, однако, этот процесс требует значительных ресурсов на подготовку сценариев и их реализацию.
Анализ чувствительности позволяет выявить некоторые ключевые факторы риска в процессе деятельности банка и количественно оценить влияние отдельно взятых параметров на деятельность ее реализацию. Однако, стоит отметить, что метод не учитывает взаимосвязи между различными рисками, что, несомненно, снижает его прогностическую ценность в современной динамичной цифровой среде.
Из проведенного исследования можно заключить, что наиболее глубокий и точный прогнозный потенциал присутствует у систем имитационного моделирования (в том числе метод Монте‑Карло)., которые за счёт генерации тысяч вариаций случайных сценариев с учётом вероятностных распределений и корреляций рисков деятельности позволяет рассчитать ожидаемые потери, однако, стоит отметить, что его применение требует высокого качества исходных данных, значительных вычислительных мощностей и экспертизы в области статистики.
Из всех приведенных выше методов дерево решений является наиболее наглядным т. к. в процессе моделировании цепочек событий и вариантов реагирования оно показывает значительную эффективность, что способствует также повышению эффективности при выборе стратегии защиты и анализа сценариев кибератак, но стоит помнить, что при увеличении числа вариантов модель значительно усложняется, что позволяет субъективности в оценке существенным образом исказить итоговые выводы.
Для эффективного управления цифровыми рисками целесообразно использовать комбинацию различных сценарных методов. Это обеспечит наиболее полноценную оценку угроз и повысит эффективность реализации банковских процессов в контексте любого из вероятно реализуемых сценариев развития событий.
Исходя из вышеприведённого исследования, повышение эффективности сценарного моделирования в контексте управления цифровыми рисками возможно только при условии последовательного выполнения ряда действий, Таким образом, первоначально кредитной организации следует определить цели и границы моделирования, а именно, уточнить, какие совокупности рисков подлежат анализу в контексте реализуемого сценария, а также установить горизонт прогнозирования и выделить ключевые показатели для оценки, далее необходимо сформировать команду экспертов, включив в неё специалистов из подразделений как риск‑менеджмента, так и ИТ- кибербезопасности.
Далее происходит сбор и структурирование данных, а также выбор наиболее подходящего метода моделирования с учётом поставленных целей и имеющихся ресурсов. На этом этапе разрабатываются конкретные сценарии, для которых прописывается триггер (первопричину риска), цепочка последующих событий, производятся количественные оценки последствий и комплекс мер реагирования.
Следующим этапом является расчёт и анализа результатов. Таким образом, происходит процесс сравнения рассматриваемых сценариев по ключевым показателям, в целях выявления наиболее уязвимых зоны инфраструктуры, а также оценки эффективности действующих мер защиты. Полученные выводы необходимо интегрировать в систему реализации деятельности банка, а именно, актуализировать планы обеспечения непрерывности бизнеса в чрезвычайной ситуации в контексте цифровых рисков и аварийного восстановления, скорректировать выделенные средства на поддержание кибербезопасность с учётом выявленных рисков, а также включить отработанные сценарии в программы обучения персонала. Также немаловажно обеспечить регулярное обновление моделей в целях поддержания актуальности и эффективность системы управления рисками банка.
Реферируя проведенное исследование, можно выделить ряд существенных ограничений сценарного моделирования цифровых рисков, без решения которых невозможно реализовать повышение эффективности управления цифровыми рисками в коммерческом банке: недостаток исторических данных для моделирования новых типов цифровых рисков, данный аспект значительно снижает точность прогнозов и затрудняет подготовку к неожиданным угрозам, также важным ограничением выступает значительная потребность в вычислительных мощностях и привлечении высококвалифицированных специалистов для построения реалистичных моделей, что может быть нереализуемо для многих кредитных организаций, из чего также следует следующая проблема, а именно, необходимость постоянного обновления сценариев из‑за стремительных изменений технологической среды.
Преодоление обозначенных выше проблем в области сценарного моделирования цифровых рисков способствует совершенствование системы управления цифровыми рисками, сопутствовать чему могут следующие меры: развитие гибридных методов, сочетающих сценарный анализ с машинным обучением и имитационным моделированием, данное нововведение позволяет автоматизировать генерацию сценариев, а также поможет учитывать сложные взаимосвязи между различными типами рисков и адаптировать модели к новым угрозам в режиме реального времени, стимулировать развитие также можно и за счет внедрения цифровых двойников банковских систем для тестирования сценариев в виртуальной среде, данная инновация позволит кредитным организациям отрабатывать планы реагирования на инциденты и тестировать различные стратегии минимизации ущерба.
Дополнительно в повышении эффективности может помочь стандартизация процесса оценки цифровых рисков, что повысит сопоставимость результатов, облегчит координацию между банками, регуляторами и ИТ‑вендорами. Одновременно с этим усиление роли регуляторов через проведение обязательных стресс‑тестов, включающих анализ киберрисков подтолкнёт банки к совершенствованию риск‑менеджмента, что позволит значительно укрепить устойчивость финансового сектора экономики.
Реализация обозначенных выше мер не только существенно повысит устойчивость кредитных организаций к современным цифровым угрозам, но и создаст необходимую институциональную базу для систематизации управления рисками на макроуровне. Таким образом, развитие сценарного моделирования целесообразно сосредоточить на интеграции с технологиями искусственного интеллекта и применении технологий в сфере кибербезопасности.
Таким образом, ИИ позволит автоматизировать построение и актуализацию сценариев, повысить точность прогнозов за счёт обработки больших массивов данных и выявления скрытых закономерностей, а технологии кибербезопасности смогут обеспечить контролируемое тестирование гипотез и моделей без риска для действующей инфраструктуры банка. Это в свою очередь поможет заранее отрабатывать сценарии реагирования на значительные киберугрозы, а также проводить мониторинг эффективности противодействия систем к цифровым атакам.
По итогам данной статьи можно сделать вывод, что сценарное моделирование выступает мощным инструментом управления цифровыми рисками коммерческого банка, позволяя перейти от реактивного реагирования к проактивной защите.
Литература:
- Указание Банка России от 15.04.2015 № 3624‑У (зарегистрировано в Минюсте России 26.05.2015, регистрационный № 37388) // Вестник Банка России. — 2015. — № 51 URL: https://base.garant.ru/71057396/ (дата обращения: 01.05.2026).
- Положение Банка России от 30.01.2025 № 851-П (зарегистрировано в Минюсте России 06.03.2025, регистрационный № 81462) // Официальный сайт Банка России. — 2025. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/411601713/ (дата обращения: 01.05.2026).
- ГОСТ Р 57580.3‑2022. Безопасность финансовых (банковских) операций. Управление риском реализации информационных угроз и обеспечение операционной надёжности. Общие положения. — М.: Стандартинформ, 2023. — 28 URL: https://regulhub.kaspersky.ru/upload/iblock/9f8/j4uhovgcpfhzbu494dl0j7e2eopk8fdt.pdf (дата обращения: 01.05.2026).
- ГОСТ Р 58771‑2019. Менеджмент риска. Технологии оценки риска. — Введ. 2020‑03‑01. — М.: Стандартинформ, 2020. URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=9&documentId=398736 (дата обращения: 01.05.2026).
- Гринько Е. Л., Гарагуц М. А. Управление банковскими рисками в условиях развития цифрового банкинга: Трансформация Подходов // Финансовые исследования. 2025. № 1 (86). С.50–61 URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-bankovskimi-riskami-v-usloviyah-razvitiya-tsifrovogo-bankinga-transformatsiya-podhodov (дата обращения: 03.05.2026)
- Гумеров М. Ф., Ризванова И. А. Кредитные риски российских коммерческих банков: новые подходы к управлению // финансы: теория и практика. 2023. № 2. С. 147–151 URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kreditnye-riski-rossiyskih-kommercheskih-bankov-novye-podhody-k-upravleniyu (дата обращения: 03.05.2026)
- Карловская Е. А., Токарь Е. В., Гордя Д. В. Развитие методических подходов к минимизации банковских рисков в системе мониторинга и прогнозирования // Научный результат. Экономические исследования. 2024. № 3. С. 107–116 URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-metodicheskih-podhodov-k-minimizatsii-bankovskih-riskov-v-sisteme-monitoringa-i-prognozirovaniya (дата обращения: 01.05.2026).
- Маврин К. П. Развитие системы стресс-тестирования финансового состояния коммерческих банков в современных условиях / К. П. Маврин // Финансовые рынки и банки. — 2022. — № 12. — С. 89–95 URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-sistemy-stress-testirovaniya-finansovogo-sostoyaniya-kommercheskih-bankov-v-sovremennyh-usloviyah (дата обращения: 03.05.2026)
- Травкина Е. В., Лисин А. В. Оценка Российской Практики Управления Кредитным Риском В Крупных Коммерческих Банках: Тренды И Перспективы // Вестник Академии знаний. 2025. № 3 (68). С. 732–736 URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-rossiyskoy-praktiki-upravleniya-kreditnym-riskom-v-krupnyh-kommercheskih-bankah-trendy-i-perspektivy (дата обращения: 03.05.2026)
- Федорова А. Ю. Стресс-тестирование как метод оценки финансовой устойчивости коммерческих банков / А. Ю. Федорова, А. Е. Поминова // Глобальные проблемы модернизации национальной экономики: Материалы XI Международной научно-практической конференции, Тамбов, 18 мая 2022 года. — Тамбов: Издательский дом «Державинский», 2022. — С. 370–378. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=49245005 (дата обращения: 03.05.2026)
- Шаврукова Е. В., Новикова И. Я. Оценка финансовых рисков коммерческого банка // Вестник науки. 2025. № 6 (87). С.195–205 URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-finansovyh-riskov-kommercheskogo-banka (дата обращения: 03.05.2026)
- Шамрина С. Ю., Ломакина А. Н. Сценарный анализ стресс-тестирования при оценке основных видов рисков кредитной организации // Дайджест-финансы. 2021. № 2 (258). С. 112–229 URL: https://cyberleninka.ru/article/n/stsenarnyy-analiz-stress-testirovaniya-pri-otsenke-osnovnyh-vidov-riskov-kreditnoy-organizatsii (дата обращения: 02.05.2026).
- Шекшуева С. В. Стресс-тестирование современных коммерческих банков России // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2022. № 4 (72). С. 27–32 URL: https://cyberleninka.ru/article/n/stress-testirovanie-sovremennyh-kommercheskih-bankov-rossii (дата обращения: 03.05.2026)
- Шушоков И. А. Влияние киберрисков на финансовую устойчивость кредитных организаций в условиях цифровой экономики // Вестник евразийской науки. 2025. № 4S. С.1–14 URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-kiberriskov-na-finansovuyu-ustoychivost-kreditnyh-organizatsiy-v-usloviyah-tsifrovoy-ekonomiki (дата обращения: 02.05.2026)
