Банковский менеджмент ПАО «Сбербанк» в условиях геополитических вызовов и цифровой трансформации: анализ, проблемы и стратегия развития

Если бы банковский сектор был кораблем, то в октябре 2025 года он оказался бы в эпицентре идеального шторма: ключевая ставка Банка России составляет 17,00% годовых, а инфляция ускорилась до 8,19%. Эти цифры — не просто статистические сводки; они являются прямым отражением необходимости фундаментальной перестройки всего банковского менеджмента, который вынужден балансировать между сдерживанием инфляционных рисков и поддержанием финансовой устойчивости в условиях беспрецедентного геополитического и санкционного давления. На этом фоне ПАО «Сбербанк», как системообразующий институт, выступает ключевым полигоном, на примере которого можно проанализировать, как традиционные принципы управления активами, рисками и персоналом трансформируются под влиянием цифровизации и новых макроэкономических реалий.

Настоящая Выпускная Квалификационная Работа (ВКР) посвящена разработке актуального, научно-обоснованного плана исследования, направленного на глубокий анализ текущего состояния, проблем и стратегических направлений развития банковского менеджмента в Российской Федерации, сфокусированного на примере ПАО «Сбербанк» в условиях современных экономических и геополитических вызовов.

Теоретические основы и методология анализа банковского менеджмента в условиях новой экономической реальности

Современный банковский менеджмент вышел далеко за рамки классического управления ликвидностью и капиталом. Он стал синонимом стратегического управления трансформацией, где способность быстро адаптироваться к внешним шокам (санкции, высокие ставки) и внутренним технологическим революциям (AI, Agile) определяет выживание и конкурентоспособность. Наша цель — определить теоретические рамки, в которых должно проводиться исследование, и заложить методологическую базу для последующего анализа, поскольку без четкой методологии невозможно оценить эффективность предпринимаемых действий.

Сущность и ключевые концепции современного банковского менеджмента

Эволюция банковского дела привела к появлению трех ключевых управленческих парадигм, которые кардинально меняют структуру, культуру и процессы крупнейших игроков, таких как ПАО «Сбербанк».

Agile-управление как модель организационной гибкости

Agile-управление (или Sbergile в терминологии «Сбербанка») представляет собой методологию, направленную на повышение результативности и сокращение времени вывода новых продуктов на рынок, что критически важно в условиях высокой волатильности и быстрой смены технологий. Суть подхода заключается в переходе от жесткой вертикальной иерархии к горизонтальной структуре, где междисциплинарные команды (трайбы, сквады) обладают автономией в принятии решений и работают короткими итерациями (спринтами). «Сбербанк» внедряет эту модель с 2016 года, стремясь сократить цикл разработки продукта в 3–4 раза, что подтверждает его статус технологической, а не просто финансовой компании. Следствием такого подхода является кратное снижение TTM (Time-to-Market), что обеспечивает банку колоссальное конкурентное преимущество перед более инертными участниками рынка.

Цифровой банкинг и FinTech-интеграция

Цифровой банкинг — это не просто наличие мобильного приложения, а полное переосмысление операционной модели, где большинство транзакций и услуг (в 2024 году доля цифровых финансовых услуг для граждан выросла до 86,9%) предоставляется через цифровые каналы. Это требует внедрения таких технологий, как блокчейн, IoT и, самое главное, искусственный интеллект (AI), который используется для скоринга, персонализации предложений и автономизации внутренних процессов. Успех цифрового банкинга прямо зависит от должности Chief Digital Officer (CDO) и перехода к платформенному ландшафту, обеспечивающему вендоронезависимость. Разве не стоит помнить, что эта зависимость от внутренних платформ становится критической точкой уязвимости в условиях кибератак?

ESG-банкинг как стратегический императив

ESG-банкинг (Environmental, Social, Governance) — это управленческая концепция, интегрирующая экологические, социальные и управленческие факторы в процесс принятия финансовых и инвестиционных решений. В условиях России, где концепция ESG относительно нова, ее внедрение, как показано на примере «Сбербанка» (портфель ответственного финансирования превышает 3,7 трлн рублей), является обоснованным для повышения долгосрочной стабильности, привлечения устойчивых инвестиций и минимизации климатических рисков. Фактически, ESG-банкинг становится важнейшим нефинансовым механизмом хеджирования репутационных и долгосрочных финансовых рисков.

Влияние внешних вызовов и макроэкономических факторов на банковский сектор РФ

Современный банковский менеджмент функционирует в условиях двойного внешнего давления: геополитического (санкции) и монетарного (политика ЦБ РФ).

Влияние санкционного давления

Санкционное давление, включающее отключение от SWIFT и заморозку активов, вынуждает менеджмент российских банков решать две ключевые задачи:

1. Технологическая суверенизация: Необходимость отказа от западного ПО и оборудования, переход на отечественные платформы и обеспечение полной технологической независимости.
2. Переориентация на внутренний рынок: Развитие внутренних источников фондирования и смещение фокуса с внешнеторгового финансирования на кредитование отечественного бизнеса и населения. Это приводит к дальнейшей консолидации рынка и трансформации структуры активов.

Влияние монетарной политики (Ключевая ставка 17,00%)

Ключевая ставка Банка России (на 23.10.2025 — 17,00%) является основным регулятором инфляции, которая на тот же момент составляла 8,19%. Этот уровень ставки оказывает прямое и мощное воздействие на банковский менеджмент:

• Рост стоимости пассивов: Банки вынуждены повышать ставки по депозитам, чтобы удерживать средства клиентов, что увеличивает их операционные расходы.
• Увеличение кредитного риска: Рост стоимости кредитов (например, для организаций до 14,09%) увеличивает финансовую нагрузку на заемщиков, повышая вероятность дефолтов и требуя более консервативного риск-менеджмента.
• Давление на ALM: Менеджмент по управлению активами и пассивами (ALM) сталкивается с проблемой управления процентным риском и ликвидностью в условиях высокой неопределенности и стремительного роста ставок.

Методический инструментарий оценки эффективности банковского менеджмента

Для проведения глубокого и научно обоснованного анализа эффективности менеджмента ПАО «Сбербанк» необходимо использовать комплексный подход, сочетающий классические финансовые показатели с современными цифровыми и факторными методами.

Детализированная система финансовых и нефинансовых KPI

Традиционно эффективность банковского менеджмента оценивается через показатели доходности (ROE, ROA), достаточности капитала (Н1.0) и ликвидности (Н2, Н3). Однако в условиях цифровой трансформации эти метрики должны быть дополнены.

Категория KPI	Примеры традиционных KPI	Примеры современных цифровых KPI
Доходность	ROE (Рентабельность капитала)	Digital Process Completion Rate (DPC Rate)
Управление рисками	NPL (Доля просроченной задолженности)	Количество и критичность кибератак
Клиентский опыт	Коэффициент оттока клиентов	Net Promoter Score (NPS) (Лояльность)
Операционная эффективность	CIR (Cost-to-Income Ratio)	Time to Funding (TTF) (Скорость выдачи)

Digital Process Completion Rate показывает, какая доля процессов (например, открытие счета, оформление кредита) может быть завершена клиентом полностью онлайн, без визита в отделение. Time to Funding (TTF) измеряет время от подачи заявки до фактического получения средств, что является критически важной метрикой в Agile-управлении.

Описание Метода цепных подстановок для факторного анализа

Для определения изолированного влияния различных факторов (например, изменение структуры доходов, процентных ставок, объема кредитного портфеля) на результативный показатель (например, чистую прибыль) ВКР должна использовать Метод цепных подстановок. Этот метод является наиболее распространенным и проверяемым в академическом анализе.

Сущность метода: Последовательная замена базисных значений факторов на фактические для определения воздействия каждого фактора при условии, что остальные факторы остаются на базисном уровне.

Общая формула для двух факторов:
Пусть $Y$ — результативный показатель (Прибыль), а $a$ и $x$ — факторы.

Базисный период (0):
$$Y_0 = a_0 \cdot x_0$$

Отчетный период (1):
$$Y_1 = a_1 \cdot x_1$$

Расчет изолированного влияния факторов:

1. Влияние изменения фактора $a$ ($\Delta Y_a$):
   $$ \Delta Y_a = (a_1 \cdot x_0) — (a_0 \cdot x_0) $$
2. Влияние изменения фактора $x$ ($\Delta Y_x$):
   $$ \Delta Y_x = (a_1 \cdot x_1) — (a_1 \cdot x_0) $$
3. Общее изменение результативного показателя:
   $$ \Delta Y = Y_1 — Y_0 = \Delta Y_a + \Delta Y_x $$

Практическая применимость: При анализе прибыли банка, этот метод позволит точно установить, насколько рост чистой прибыли (или ее падение) в I полугодии 2025 года был обусловлен, например, ростом процентных доходов (объем кредитного портфеля) и насколько — снижением операционных расходов (эффект цифровизации).

Анализ текущего состояния и проблем банковского менеджмента ПАО «Сбербанк»

ПАО «Сбербанк» — это не просто крупнейший банк, это сложная бигтех-экосистема. Анализ его менеджмента должен быть основан на последних данных, отражающих его финансовое здоровье и эффективность управленческих решений в условиях 2025 года.

Анализ финансовой устойчивости и системы управления активами и пассивами (ALM) ПАО «Сбербанк»

Эффективность управления активами и пассивами (Asset and Liability Management, ALM) является краеугольным камнем финансовой устойчивости банка. В «Сбербанке» за этот процесс отвечают Комитет по управлению активами и пассивами, Казначейство и Блок «Риски». Цель — максимизация прибыли при соблюдении лимитов и поддержании оптимальной ликвидности. Оптимизация ALM становится ключевой задачей в условиях высокой инфляции.

Оценка финансовых результатов (I полугодие 2025 года)

Использование самых свежих данных критически важно для актуальной ВКР. Финансовые результаты ПАО «Сбербанк» демонстрируют высокую устойчивость даже в экстремальных условиях:

Показатель (МСФО)	2024 год	I полугодие 2025 года	Динамика (г/г, %)*
Чистая прибыль (млрд руб.)	1580,3 (за год)	859,0	+5,3%
Рентабельность капитала (ROE, %)	24,0%	23,7%	-0,3 п.п.
Совокупный кредитный портфель (трлн руб.)	45,8 (конец 2024 г.)	46,1	+2,1% (с начала года)
Средства клиентов (Пассивы, трлн руб.)	44,6 (конец 2024 г.)	46,9	+5,2% (с начала года)

*Примечание: Динамика чистой прибыли и ROE I полугодия 2025 г. приведена относительно I полугодия 2024 г.

Несмотря на небольшой рост чистой прибыли (+5,3%), поддержание ROE на уровне 23,7% в условиях ставки 17% говорит о высокой эффективности менеджмента в управлении маржой и операционными расходами. Рост пассивов на 5,2% с начала года при высокой ключевой ставке свидетельствует о доверии клиентов и эффективной стратегии привлечения фондирования.

Проблема ALM в 2025 году: Главный вызов — управление процентным риском. В условиях резкого повышения ключевой ставки менеджменту необходимо оперативно корректировать ставки по активно-пассивным операциям, чтобы не допустить сжатия чистой процентной маржи, особенно учитывая значительный объем долгосрочных ипотечных кредитов, выданных по более низким ставкам в предыдущие периоды. Критическим нюансом здесь является необходимость точного прогнозирования поведения клиентов в части досрочного погашения, что напрямую влияет на дюрацию активов.

Исследование цифровой и инновационной трансформации

Цифровая трансформация в «Сбербанке» — это не проект, а способ существования. Она направлена на превращение традиционного банка в многофункциональную IT-компанию.

Agile и метрики цифрового проникновения

Agile-трансформация («Sbergile») обеспечила кардинальное повышение скорости реагирования. Эффект этой трансформации подтверждается количественными показателями: проникновение цифровых финансовых услуг для граждан достигло 86,9%, а для бизнеса — 84,1%. Это свидетельствует о том, что большинство клиентов предпочитают цифровые каналы, что, в свою очередь, позволяет банку сокращать издержки на содержание физической инфраструктуры.

Роль AI и платформенный ландшафт

Менеджмент «Сбербанка» сделал ставку на искусственный интеллект (AI-native) и платформенный подход для обеспечения вендоронезависимости. Создание собственного бигтех-ландшафта позволяет банку не только повышать эффективность (например, в скоринге), но и минимизировать риски, связанные с потенциальным отключением от зарубежных технологий.

Проблемы и риски цифровизации

Обратной стороной цифровой трансформации является рост угроз информационной безопасности. Количество кибератак на финансовый сектор в I квартале 2025 года выросло в 2,2 раза, причем 13,5% из них были критическими. Менеджмент сталкивается с необходимостью не просто инвестировать в киберзащиту, но и интегрировать ее в каждый новый цифровой продукт, что требует постоянного совершенствования риск-менеджмента.

Оценка риск-менеджмента, корпоративного управления и HR-стратегии

Современный менеджмент не может быть эффективным без учета ESG-факторов и решения критического кадрового кризиса.

ESG и климатические риски

Внедрение ESG-принципов в «Сбербанке» имеет практическую цель: повышение стабильности и снижение рисков. Подтверждением является не только впечатляющий объем портфеля ответственного финансирования (3,7 трлн рублей), но и конкретные управленческие инструменты. Для минимизации климатических рисков и повышения энергоэффективности банк внедрил AI-систему «Андромеда». Эта система позволяет сократить потребление энергоресурсов до 25% и является ярким примером того, как ESG-цели интегрируются в операционное управление.

Критический анализ управления персоналом (HR-стратегия)

Ключевой проблемой, стоящей перед менеджментом «Сбербанка», является кадровый дефицит. К концу 2024 года до 69% российских предприятий столкнулись с нехваткой персонала. В банковском секторе этот дефицит наиболее остр среди специалистов в сфере ИТ, ИИ, кибербезопасности и аналитики. Менеджмент банка отвечает на этот вызов цифровым HR-менеджментом. Центральная мобильная HR-платформа «Сбербанка», «Пульс», является AI-native системой, которая обслуживает более 400 000 сотрудников и объединяет полный HR-цикл. Внедрение 37 AI-моделей в «Пульс» направлено на автоматизацию процессов, повышение производительности и удержание талантов. Однако дефицит ключевых цифровых компетенций остается структурной проблемой, требующей стратегического вмешательства. Таким образом, становится очевидным, что без опережающего развития внутренних ИТ-кадров, масштабная цифровизация рискует затормозиться, поскольку внешние ресурсы исчерпаны.

Разработка стратегических направлений и экономическое обоснование оптимизации менеджмента ПАО «Сбербанк»

На основе проведенного критического анализа необходимо сформулировать конкретные, практически реализуемые рекомендации, направленные на повышение конкурентоспособности ПАО «Сбербанк» в условиях высокой ключевой ставки, санкций и кадрового голода.

Направления оптимизации управления активами и пассивами

В условиях высокой ключевой ставки и геополитической нестабильности, ALM-стратегия должна быть максимально гибкой и консервативной:

1. Диверсификация пассивной базы: Усиление работы по привлечению долгосрочных пассивов от корпоративных клиентов (для снижения зависимости от краткосрочных и дорогих розничных депозитов, ставки по которым напрямую коррелируют с ключевой ставкой ЦБ).
2. Стресс-тестирование процентного риска: Внедрение сценарного анализа, основанного на вероятности дальнейшего повышения ключевой ставки (например, до 18-20% в следующем году) для оценки влияния на чистую процентную маржу и разработка защитных стратегий (например, хеджирование процентного риска с помощью процентных свопов, если это возможно в текущих рыночных условиях).

Развитие инновационного и риск-менеджмента

Рекомендации должны быть направлены на повышение устойчивости в условиях цифровых угроз и интеграцию ESG-принципов в кредитные решения.

1. Усиление киберустойчивости: Необходим переход от реактивного реагирования на кибератаки к проактивной модели Cyber Resilience. Это включает:
   • Создание отдельного центра компетенций по Threat Hunting (поиск угроз) вместо традиционного реагирования на инциденты.
   • Обязательное включение оценки киберрисков в цикл разработки каждого нового продукта (Security by Design), особенно для AI-платформ.
2. Интеграция ESG в кредитный процесс: Использование ESG-рейтингов и метрик не только для отчетности, но и как ключевой фактор при принятии решений о корпоративном кредитовании. Предложение: разработка внутренней системы скоринга, которая предоставляет преференции (снижение процентной ставки или уменьшение требований к залогу) компаниям с высокими ESG-показателями, что соответствует стратегическому портфелю ответственного финансирования банка.

Рекомендации по совершенствованию HR-стратегии в условиях кадрового дефицита

Учитывая, что дефицит кадров в ИТ и ИИ является критическим, традиционные методы рекрутинга неэффективны.

1. Создание AI-native корпоративного университета: Расширение внутренних программ подготовки (переподготовки) персонала с фокусом на ИТ, ИИ и кибербезопасность. Использование ИИ-инструментов платформы «Пульс» для прогнозирования потребностей в компетенциях и персонализации обучающих траекторий.
2. Программа «Digital Talent Retention»: Разработка специализированных программ удержания ключевых цифровых специалистов, включающих не только конкурентную оплату, но и опционы, возможность удаленной работы (для привлечения талантов из регионов) и прямое участие в разработке стратегических AI-продуктов, таких как система «Андромеда».

Экономическое обоснование предлагаемых мероприятий

Академическая глубина ВКР требует не просто формулировки рекомендаций, но и их экономического обоснования. Проведем гипотетический факторный анализ влияния на чистую прибыль, основываясь на методологии цепных подстановок.

Пример факторного анализа (Гипотетический): Влияние эффективности операционных расходов на чистую прибыль

Предположим, мы анализируем влияние фактора операционных расходов ($C$) на чистую прибыль ($P$), которая является функцией Чистого Процентного Дохода ($NII$) и Операционных Расходов. Для упрощения возьмем только один фактор, влияющий на расходы — степень цифровой автоматизации (коэффициент автоматизации $A$).

Пусть:

• $P$ — Чистая прибыль.
• $NII$ — Чистый процентный доход (допустим, остается постоянным).
• $C$ — Операционные расходы, которые зависят от коэффициента автоматизации $A$ (чем выше $A$, тем ниже $C$).

Зависимость прибыли от расходов:
$$ P = NII — C $$

Зависимость расходов от автоматизации:
$$ C = C_{базисный} \cdot (1 — A) $$

Введем гипотетические данные (в млрд руб.):

Показатель	Базисный период (0)	Отчетный период (1)
$NII$	1000	1000
$C_{базисный}$ (Постоянные расходы)	400	400
$A$ (Коэффициент автоматизации, %)	0,30 (30%)	0,40 (40%)
$C$ (Операционные расходы)	$400 \cdot (1 — 0,30) = 280$	$400 \cdot (1 — 0,40) = 240$
$P$ (Прибыль)	$1000 — 280 = 720$	$1000 — 240 = 760$

Общее изменение прибыли: $\Delta P = P_1 — P_0 = 760 — 720 = 40$ млрд руб.

Применение Метода цепных подстановок для анализа влияния $A$:
Мы хотим определить, как изменение коэффициента автоматизации $A$ повлияло на операционные расходы $C$, а через них — на прибыль $P$.

1. Расчет влияния изменения $A$ на $C$:
   $$ \Delta C_A = C_1 — C_0 = 240 — 280 = -40 \text{ млрд руб.} $$
   Уменьшение операционных расходов на 40 млрд руб. благодаря росту автоматизации.
2. Влияние снижения расходов на прибыль:
   Так как $P = NII — C$, снижение расходов ведет к росту прибыли.
   $$ \Delta P_C = — \Delta C_A = — (-40) = 40 \text{ млрд руб.} $$

Вывод: Изолированное влияние повышения коэффициента автоматизации на 10 п.п. (с 30% до 40%) привело к росту чистой прибыли ПАО «Сбербанк» на 40 млрд рублей. Этот расчет демонстрирует, что инвестиции менеджмента в цифровизацию (Agile, AI-системы) имеют прямую и ощутимую экономическую эффективность.

Заключение

Проведенное исследование позволило разработать исчерпывающий план и методологию для ВКР, посвященной анализу банковского менеджмента ПАО «Сбербанк» в условиях современной экономической реальности. Фактически, только комплексный подход к управлению, включающий как финансовую консервативность, так и технологическую агрессивность, может обеспечить стабильное лидерство на рынке.

1. Теоретический анализ подтвердил, что современный банковский менеджмент немыслим без интеграции Agile-подходов, цифровизации и ESG-принципов.
2. Практический анализ выявил, что, несмотря на высокую финансовую устойчивость (ROE 23,7%, чистая прибыль 859,0 млрд руб. за I полугодие 2025 г.), менеджмент ПАО «Сбербанк» сталкивается с острыми вызовами: высоким процентным риском, связанным с ключевой ставкой 17,00%, ростом критических кибератак (в 2,2 раза) и структурным кадровым дефицитом в ИТ/ИИ-сферах.
3. Стратегические рекомендации сфокусированы на повышении киберустойчивости, адаптации ALM к высокому инфляционному режиму и развитию HR-стратегии через AI-native платформы, такие как «Пульс», для подготовки и удержания дефицитных специалистов.
4. Методологическое обоснование включает использование современных нефинансовых KPI (NPS, TTF) и обязательное применение Метода цепных подстановок для доказательства экономической эффективности управленческих решений.

Данный план ВКР обеспечивает высокую научную новизну и практическую значимость, позволяя выпускнику создать глубокое, актуальное и конкурентоспособное академическое исследование.

Список использованной литературы

1. Приказ Банка России от 01.10.1997 N 02-430 (ред. от 06.05.2002) «О введении в действие новой редакции Инструкции Банка России N 1 «О порядке регулирования деятельности кредитных организаций». Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
2. Банковский менеджмент : учебник / кол. авторов ; под ред. О.И. Лаврушина. 2-е изд., перераб. и доп. М. : КНОРУС, 2010. 560 с.
3. Владиславлев Д. Н. Энциклопедия банковского маркетинга и менеджмента. М.: Ось-89, 2011. 352 с.
4. Жуков Е.Ф. Банковский менеджмент : учебник для студентов ВУЗов. М.: Юнити-Дана, 2009. 303 с.
5. Костерина Т.М. Банковское дело: Учебно-практическое пособие. М.: Изд. центр ЕАОИ, 2009. 360 с.
6. Кургузов В. В. Банковский актуариат и риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2011. 368 с.
7. Николаева Т.П. Банковский маркетиг: Учебно-методический комплекс. М.: Изд. центр ЕАОИ, 2009. 224 с.
8. Просветов Г.И. Банковский менеджмент: задачи и решения. М.: Альфа-Пресс, 2009. 232 с.
9. Свиридов О. Ю. Банковское дело: 100 экзаменационных ответов. 3-е изд., испр. и доп. Ростов н/Д: МарТ; Феникс, 2010. 256 с.
10. Тосунян Г.А. Банкизация России: право, экономика, политика : монография. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2008.
11. Ольхова Р.Г. Банковское дело: управление в современном банке. М.: КНОРУС, 2008. С. 72.
12. Хисамудинов В.В., Ковалева В.Д. Автоматизированное рабочее место экономиста. М.: Финансы и статистика, 2010. 336 с.
13. Лыч Ю.П. Организационное строение автоматизированных систем управления. «АРМ Экономист». 2009.
14. Банковский сектор – 2009: «Времена меняются, банки остаются». 59 с.
15. Вестник Московского университета. Серия 21. Управление (государство и общество). 2007. №3. С. 1-10.
16. «ИТО-Марий Эл». Теория и методика обучения информатике. 2008.
17. Итоги деятельности Группы Сбербанка России по МСФО. 2010. 24 с.
18. Сокращенные результаты МСФО Q4 2024 год [Электронный ресурс] // Официальный сайт Сбербанка России. URL: https://sberbank.com.
19. Обобщенная консолидированная финансовая отчетность Публичное акционерное общество «Сбербанк России [Электронный ресурс]. URL: https://financemarker.ru.
20. Agile Трансформация в Сбербанке: Уроки и Практики [Электронный ресурс]. URL: https://leadstartup.ru.
21. Agile-трансформация: опыт Сбербанка [Электронный ресурс]. URL: https://na-journal.ru.
22. ВЛИЯНИЕ КЛЮЧЕВОЙ СТАВКИ НА БАНКОВСКИЙ СЕКТОР И БИЗНЕС [Электронный ресурс] // Ural Federal University. URL: https://urfu.ru.
23. ВЛИЯНИЕ ВЕЛИЧИНЫ КЛЮЧЕВОЙ СТАВКИ НА ИНВЕСТИЦИОННУЮ АКТИВНОСТЬ УЧАСТНИКОВ РЫНОЧНЫХ ОТНОШЕНИЙ [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru.
24. РОЛЬ ВЛИЯНИЯ КЛЮЧЕВОЙ СТАВКИ НА ФИНАНСОВЫЕ РИСКИ [Электронный ресурс]. URL: https://vaael.ru.
25. Как изменения ключевой ставки ЦБ влияют на бизнес [Электронный ресурс] // SberCIB. URL: https://sbercib.ru.
26. ВЛИЯНИЕ КЛЮЧЕВОЙ СТАВКИ НА КРЕДИТНУЮ ПОЛИТИКУ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru.
27. ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ ESG-БАНКИНГА И УПРАВЛЕНИЯ ESG-РИСКАМИ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru.
28. ESG-СТРАТЕГИЯ ПАО «СБЕРБАНК» [Электронный ресурс] // Белорусский государственный университет. URL: https://bsu.by.
29. Внедрение ESG-принципов в банковский бизнес [Электронный ресурс] // Финансовый университет при Правительстве РФ. URL: https://fa.ru.
30. Цифровые технологии в банковском секторе РФ: особенности и сопутствующие угрозы [Электронный ресурс] // Nauka-ru. URL: https://naukaru.ru.
31. Влияние санкционных ограничений на финансовый и банковский секторы Российской Федерации [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru.
32. ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ БАНКОВСКОГО СЕКТОРА В РОССИИ: СОСТОЯНИЕ И ОСОБЕННОСТИ [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru.
33. Функционирование коммерческих банков в условиях цифровизации денег [Электронный ресурс]. URL: https://1economic.ru.
34. Актуальные направления развития банковского сектора России в условиях [Электронный ресурс] // Ural Federal University. URL: https://urfu.ru.
35. Аудиторское заключение независимого аудитора о консолидированной финансовой отчетности ООО СК [Электронный ресурс]. URL: https://sberbank-insurance.ru.
36. 15 реальных кейсов Agile-трансформации в российских компаниях: банки, телеком, e-commerce [Электронный ресурс]. URL: https://proagile.ru.
37. Кейсы agile-трансформации, часть первая: банки [Электронный ресурс]. URL: https://vc.ru.
38. Методы управления персоналом в условиях цифровой трансформации (на примере ПАО сбербанк России) [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru.
39. Разработка рекомендаций для менеджеров компаний, использующих в системе управления инструменты на основе искусственного интеллекта [Электронный ресурс] // Томский государственный университет. URL: https://tsu.ru.
40. Цифровая трансформация управления кадровыми процессами ПАО «Сбербанк» [Электронный ресурс] // eLibrary. URL: https://elibrary.ru.
41. Основные проблемы управления развитием персонала в условиях цифровой экономики [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru.
42. Пошаговый факторный анализ прибыли: методы, формулы и примеры [Электронный ресурс] // Glavbukh. URL: https://glavbukh.ru.
43. Методы факторного анализа прибыли коммерческого банка [Электронный ресурс] // Natural Sciences. URL: https://natural-sciences.ru.
44. Метод цепных подстановок [Электронный ресурс]. URL: https://lapenkov.ru.
45. Методы оценки эффективности работы банков [Электронный ресурс]. URL: https://sust-dev.ru.
46. Оценка эффективности банковского менеджмента посредством системы KPI [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru.
47. Официальный сайт Сбербанка России. URL: http://sberbank.ru.
48. Правовой сайт «Консультант Плюс». URL: http://www.consultant.ru.