Современные банковские риски и система управления ими в условиях цифровизации, геополитических вызовов и ESG-трансформации (2024-2025)

В мире, где геополитические ландшафты меняются с беспрецедентной скоростью, а технологии переписывают правила взаимодействия, банковский сектор оказывается на передовой линии трансформации. В первом полугодии 2025 года количество кибератак и киберугроз, нацеленных на российский финансовый сектор, увеличилось на 13% по сравнению с аналогичным периодом 2024 года, что ярко демонстрирует обострение цифровых рисков. Этот тревожный факт подчеркивает не просто актуальность, но и критическую необходимость глубокого переосмысления всей системы управления банковскими рисками. Устаревшие подходы, основанные на реалиях прошлого десятилетия, уже не способны обеспечить адекватную защиту и устойчивость финансовых институтов в условиях, когда традиционные экономические модели сталкиваются с вызовами цифровизации, регуляторной адаптации к Базелю III и IV, а также интеграции ESG-факторов в бизнес-стратегии.

Данное исследование ставит своей целью не просто деконструкцию устаревших представлений, но и формирование комплексного, актуального взгляда на банковские риски и механизмы их управления. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

• Систематизировать и детализировать современную классификацию банковских рисков, включив в неё новые виды, обусловленные цифровизацией, ESG-повесткой и геополитическими изменениями.
• Проанализировать инновационные методы оценки и моделирования рисков, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и Big Data, с учётом их преимуществ и потенциальных опасностей.
• Осветить эволюцию регуляторной среды в России, акцентируя внимание на адаптации международных стандартов (Базель III/IV) и специфических инициативах Банка России в области ESG и кибербезопасности.
• Исследовать влияние санкционного давления и геополитической нестабильности на ключевые банковские риски, выявив как новые вызовы, так и возможности для банковского сектора.
• Оценить роль кибербезопасности и управления репутационными рисками в условиях повсеместной цифровизации и усиленного информационного поля.
• Разработать систему индикаторов эффективности риск-менеджмента и определить стратегические направления его совершенствования в российских банках до 2030 года.

Структура работы выстроена таким образом, чтобы последовательно раскрыть каждый из этих аспектов, начиная с теоретических основ и заканчивая практическими рекомендациями по повышению устойчивости банковской системы.

Теоретические основы и современная классификация банковских рисков

Банковский сектор, как кровеносная система экономики, постоянно подвергается воздействию многочисленных рисков. Эти риски эволюционируют вместе с рынком, технологиями и глобальной политикой, требуя от финансовых институтов постоянной адаптации и совершенствования систем управления. Сегодня традиционные классификации дополняются новыми измерениями, отражающими вызовы XXI века, что подтверждает необходимость их постоянного пересмотра.

Традиционные виды банковских рисков

Исторически классификация банковских рисков основывалась на их природе и влиянии на финансовую устойчивость. Банк России, как и Базельский комитет по банковскому надзору, выделяет ряд ключевых категорий, которые формируют фундамент риск-менеджмента.

Финансовые риски — это ядро банковской деятельности, связанные непосредственно с потоками капитала и изменениями на финансовых рынках. К ним относятся:

• Кредитный риск: Вероятность того, что заемщик не выполнит свои обязательства по кредитному договору. Это может привести к прямым потерям для банка. Банк России в Указании № 3624-У от 15.04.2015 г. и Письме № 70-Т от 23.06.2004 г. акцентирует внимание на управлении этим риском как на одном из основных.
• Рыночный риск: Риск потерь из-за неблагоприятного изменения рыночных цен на финансовые инструменты (процентные ставки, валютные курсы, цены на акции и товары). Базельский комитет детально классифицирует его по целям применения для расчета достаточности капитала, включая процентный риск банковского портфеля, валютный и фондовый риски.
• Риск ликвидности: Вероятность того, что банк не сможет своевременно и в полном объеме выполнять свои обязательства без существенных потерь. Это критический риск, способный вызвать цепную реакцию недоверия.
• Операционный риск: Риск потерь в результате неадекватных или ошибочных внутренних процессов, систем, действий персонала или внешних событий. Сюда входят правовой риск и риск информационной безопасности, которые часто рассматриваются как отдельные, но тесно связанные с операционным.

Нефинансовые риски также играют значительную роль, влияя на репутацию, стратегическое развитие и соблюдение регуляторных норм:

• Страновой риск: Риск потерь, связанных с политическими, экономическими или социальными изменениями в стране, где банк осуществляет свою деятельность или имеет активы. Включает риск неперевода средств.
• Правовой риск: Риск потерь из-за несоблюдения законодательства, внутренних нормативных актов или ошибок в юридической документации. Банк России, в отличие от Базельского комитета, зачастую выделяет его в отдельный вид риска, подчеркивая специфику национальной правовой системы.
• Риск потери деловой репутации (репутационный риск): Вероятность негативного воздействия на имидж банка, что может привести к оттоку клиентов, снижению доверия инвесторов и, как следствие, к финансовым потерям.
• Стратегический риск: Риск потерь, возникающих из-за неверных стратегических решений, неадекватной бизнес-модели или неспособности адаптироваться к изменениям внешней среды.

Для наглядности, ключевые различия в классификации рисков между Банком России и Базельским комитетом можно представить в таблице:

Категория риска	Банк России (Нормативные документы)	Базельский комитет (Цель расчета капитала)
Кредитный	Да	Да
Ликвидности	Да	Да
Рыночный	Да (фондовый, валютный, процентный)	Да (процентный, валютный, деривативов)
Операционный	Да	Да (включая риск электронных операций)
Правовой	Отдельный вид	Часто в рамках операционного или других
Страновой	Отдельный вид (включая неперевод)	Несколько иное трактование (часть кредитного)
Репутационный	Отдельный вид	Прочие (репутационный, стратегический)
Стратегический	Отдельный вид	Прочие (репутационный, стратегический)

Новые и трансформирующиеся виды рисков в условиях цифровизации и геополитики

Современный мир привносит новые угрозы и модифицирует существующие. Цифровизация и геополитическая напряженность стали катализаторами для появления и усиления рисков, которые требуют передового подхода к управлению.

Цифровые риски охватывают широкий спектр угроз, связанных с информационными технологиями:

• Киберриски: Угрозы, связанные с атаками на информационные системы, утечкой данных, несанкционированным доступом. Как уже было отмечено, в первом полугодии 2025 года количество кибератак на российский финансовый сектор возросло на 13%, что делает управление киберрисками приоритетной задачей.
• Риски, связанные с Big Data: Применение больших данных открывает колоссальные возможности для анализа, но одновременно порождает новые риски. Банк России выделяет среди них:
  • Методологические риски: Связаны с качеством исходных данных, их неполнотой или некорректной интерпретацией.
  • Модельные риски: Возникают из-за использования ошибочных моделей или допущений при обработке и анализе данных.
  • Риски защиты персональных данных: Угроза утечки, неправомерного использования или нарушения конфиденциальности клиентских данных, что влечет за собой не только финансовые, но и репутационные потери.

Геополитические риски в условиях санкционного давления стали одной из наиболее острых проблем для российского банковского сектора. Они проявляются в:

• Рисках заморозки активов и ограничения доступа к международным рынкам капитала: Прямое следствие санкций, которое ограничивает возможности банков по привлечению фондирования и проведению трансграничных операций.
• Рисках перестройки цепочек поставок и внешнеторговых расчетов: Изменение глобальных торговых маршрутов и механизмов расчетов создаёт неопределённость и повышает операционные риски для банков, обслуживающих внешнеэкономическую деятельность.
• Рисках волатильности национальных валют: Геополитическая напряжённость напрямую влияет на курсы валют, увеличивая рыночный риск.

Эти риски не просто добавляются к существующим, но и вступают в сложную взаимосвязь, усиливая друг друга. Например, кибератака может быть частью геополитической стратегии, а утечка данных из Big Data – подорвать репутацию и вызвать регуляторные санкции. Именно поэтому комплексный подход к их управлению жизненно важен.

ESG-риски как неотъемлемая часть риск-менеджмента

В последние годы мир финансов всё более пристально смотрит на факторы, ранее не считавшиеся сугубо экономическими. ESG (Environmental, Social, Governance) – экологические, социальные и управленческие факторы – теперь являются неотъемлемой частью оценки устойчивости и рисков банков.

Что такое ESG-риски? Это потенциальные негативные воздействия на активы, финансовое положение, прибыль или репутацию банка, возникающие из-за несоблюдения или ненадлежащего управления экологическими, социальными и управленческими аспектами. Эти риски требуют глубокой интеграции в традиционные системы управления кредитным, операционным и ликвидным рисками.

Классификация ESG-рисков:

• Экологические риски: Связаны с изменением климата, деградацией окружающей среды. Они подразделяются на:
  • Физические риски: Прямые последствия изменения климата, такие как стихийные бедствия (наводнения, засухи), которые могут повредить залоговое имущество или нарушить деятельность заемщиков.
  • Риски переходного периода: Связаны с переходом к низкоуглеродной экономике, изменениями в законодательстве (углеродные налоги), технологиями и предпочтениями потребителей. Это может привести к обесценению активов «грязных» отраслей.
• Социальные риски: Относятся к влиянию на сотрудников, клиентов, поставщиков и сообщества. Включают риски, связанные с условиями труда, правами человека, доступностью финансовых услуг, удовлетворённостью клиентов.
• Управленческие риски (Governance): Связаны с качеством корпоративного управления, этикой, прозрачностью, борьбой с коррупцией, а также структурой совета директоров и системой вознаграждений.

Рост ESG-банкинга в России:
Российский банковский сектор активно движется в сторону интеграции ESG. По состоянию на первое полугодие 2024 года объем ESG-связанных кредитов вырос вдвое и составил внушительные 5,5 трлн рублей. На конец 2023 года совокупный объем ESG-портфеля российского банковского сектора оценивался в 4,4 трлн рублей (48,7 млрд долларов США), что составляет 2,6% от общих активов банковской системы или около 6% от остатка ссудной задолженности юридических лиц. Это свидетельствует о значительном сдвиге в стратегических приоритетах.

Таблица: Динамика внедрения ESG-практик в российских банках

Показатель	Июль 2021	Июль 2022
Доля банков, внедривших стратегию устойчивого развития	7%	33%
Доля банков, применяющих какие-либо ESG-практики (по исследованию 2021 г.)	10%	N/A

Многие финансовые институты внедряют внутренние процедуры экспертной оценки: более половины опрошенных банков внедрили или планируют внедрить оценку кредитного портфеля на соответствие социальной таксономии, а 39% проводят собственную оценку проектов на соответствие «зеленым» и адаптационным критериям национальной таксономии. Эти цифры демонстрируют, что ESG-риски перестали быть абстрактной концепцией и превратились в осязаемый фактор, влияющий на кредитование, инвестиции и репутацию банка.

Инновационные методы оценки и моделирования банковских рисков

В условиях стремительной цифровизации и растущей сложности финансовых рынков, традиционные методы оценки рисков часто оказываются недостаточными. На помощь приходят передовые технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и Big Data, которые трансформируют подходы к риск-менеджменту.

Искусственный интеллект и машинное обучение в оценке рисков

Финансовый сектор России стал одним из флагманов внедрения ИИ-решений. По состоянию на 2025 год, более 50% российских банков активно используют искусственный интеллект, а общий объем инвестиций в эту сферу достигает 56,8 млрд рублей, что делает финансовый сектор лидером по внедрению ИИ в стране.

Области применения ИИ и МО:

1. Кредитный анализ: ИИ и МО кардинально меняют процесс оценки кредитоспособности заемщиков.
   • В розничном бизнесе проникновение ИИ достигает 78% кейсов, значительно опережая другие сегменты. Это объясняется большим объемом данных о частных клиентах и возможностью автоматизации принятия решений по массовым кредитам (потребительские, ипотечные).
   • В сегментах малого и среднего бизнеса (МСБ) и корпоративного и инвестиционного бизнеса (КИБ) проникновение ИИ также растет, составляя 44% и 43% соответственно, хотя и с более медленной динамикой из-за большей индивидуализации и сложности кредитных продуктов.
   • Примерами лидеров, активно внедряющих ИИ в кредитном анализе, являются Сбербанк, ВТБ и Россельхозбанк, которые уже накопили значительный опыт и создали сильные команды для работы с продвинутыми алгоритмами.
2. Выявление мошенничества (Fraud Detection): ИИ-алгоритмы способны анализировать огромные объемы транзакций в реальном времени, выявляя аномалии и подозрительные паттерны, что значительно повышает эффективность борьбы с финансовыми преступлениями.
3. Оптимизация операционных процессов: Автоматизация рутинных операций, таких как обработка документов или клиентских запросов, с помощью ИИ-решений снижает операционный риск и повышает эффективность.
4. Персонализация продуктов и услуг: Анализ данных о клиентах с помощью МО позволяет банкам предлагать наиболее релевантные продукты и услуги, тем самым повышая лояльность и снижая риски оттока.

Конкретные примеры использования ИИ и МО:

• PD-скоринг (Probability of Default scoring): Национальное бюро кредитных историй (НБКИ) успешно внедрило ИИ для создания скоринговых моделей, которые оценивают вероятность невыплаты кредита. Эти модели значительно точнее традиционных, поскольку учитывают множество факторов, включая поведенческие паттерны.
• Типы моделей: В кредитном анализе традиционно доминируют линейные модели из-за их простоты и интерпретируемости. Однако, с развитием вычислительных мощностей и объемов данных, растет популярность нелинейных моделей. Среди них особенно востребованы композиции решающих деревьев (например, случайный лес, градиентный бустинг) благодаря их способности улавливать сложные нелинейные зависимости. Нейронные сети, хотя и обладают огромным потенциалом, применяются немногими банками из-за их высокой требовательности к объему и качеству данных.

Российский банковский сектор, благодаря усилиям лидеров рынка, активно превращается в технологические компании, адаптируя ИТ-платформы и развивая экспертизу в области МО, что позволяет ему не отставать от общемировых тенденций. Возможно ли представить эффективный риск-менеджмент без этих инновационных подходов в ближайшем будущем?

Big Data как инструмент анализа и источник новых рисков

Технология Big Data (Большие данные) стала еще одним мощным катализатором трансформации риск-менеджмента. Она характеризуется тремя ключевыми особенностями, так называемыми «3-Vs»:

• Объем (Volume): Колоссальные объемы данных, которые невозможно обработать традиционными методами.
• Скорость (Velocity): Непрерывный поток данных, требующий обработки в реальном времени или близком к нему.
• Разнообразие (Variety): Данные поступают из различных источников и в различных форматах – от структурированных таблиц до неструктурированных текстов, изображений и видео.

Применение Big Data в управлении банковскими рисками:

• Управление кредитными рисками (особенно розничными): Big Data позволяет анализировать не только традиционные кредитные истории, но и альтернативные данные – из социальных сетей, истории платежей (включая небанковские), мобильной активности. Это дает гораздо более полную картину кредитоспособности клиента, позволяя точнее оценить риски и предложить индивидуальные условия.
• Развитие взаимоотношений с клиентами: Анализ больших данных помогает понять потребности и предпочтения клиентов, предсказывать их поведение, разрабатывать персонализированные продукты и услуги.
• Снижение затрат: Оптимизация бизнес-процессов на основе анализа Big Data позволяет сокращать операционные издержки.

Риски использования Big Data, отмеченные Банком России:
Несмотря на очевидные преимущества, использование Big Data сопряжено со значительными рисками, на которые обращает внимание Банк России:

• Методологические риски: Возникают из-за низкого качества исходных данных, их неполноты, предвзятости или невозможности корректной агрегации. Неправильно собранные или интерпретированные данные могут привести к ошибочным выводам и, как следствие, к неверным управленческим решениям.
• Модельные риски: Связаны с использованием некорректных алгоритмов или моделей для анализа Big Data. Если модель построена на ошибочных допущениях или неадекватно отражает реальные процессы, её результаты будут искажены.
• Риски для клиентов, связанные с защитой персональных данных: Масштабный сбор и обработка данных повышают угрозу их утечки, несанкционированного доступа или использования без согласия клиента. Это не только наносит ущерб репутации банка, но и влечет за собой серьёзные правовые и финансовые последствия.

Эффективное использование Big Data в риск-менеджменте требует не только технологической продвинутости, но и глубокого понимания методологических аспектов, а также строгих мер по защите информации.

Эволюция регуляторной среды и национальные особенности управления рисками

Мировой финансовый кризис 2008 года стал катализатором для беспрецедентного ужесточения банковского регулирования, кульминацией которого стала серия документов Базельского комитета. Россия, как часть глобальной финансовой системы, активно адаптирует эти международные стандарты, одновременно формируя собственную регуляторную политику, учитывающую национальные особенности и текущие вызовы.

Внедрение Базеля III и его последствия для российского банковского сектора

Базель III — это комплекс международных стандартов, разработанных Базельским комитетом по банковскому надзору в ответ на мировой финансовый кризис 2008 года. Его основная цель — повысить устойчивость и стабильность мировой финансовой системы за счёт ужесточения требований к капиталу, ликвидности и риск-менеджменту банков. В России внедрение Базеля III стало многоэтапным процессом, создавшим уникальный набор задач для коммерческих банков.

Ключевые аспекты внедрения Базеля III в России:

1. Ужесточение требований к капиталу:
   • Новый порядок расчета регулятивного капитала: Базель III значительно повысил качественные и количественные требования к собственному капиталу банков, акцентируя внимание на капитале первого уровня (Tier 1), который состоит преимущественно из акционерного капитала и нераспределенной прибыли. Это вынудило российские банки пересмотреть структуру своего капитала.
   • Буфер сохранения капитала: Введение дополнительного буфера капитала, который должен быть сформирован банками в «хорошие» времена. При падении капитала ниже уровня буфера, банк сталкивается с ограничениями на выплату дивидендов, бонусов и обратный выкуп акций.
   • Контрциклический буфер: Механизм, позволяющий регуляторам увеличивать требования к капиталу в периоды избыточного роста кредитования для предотвращения формирования «пузырей» и снижения системных рисков. Банк России активно использует этот инструмент для управления кредитным циклом.
2. Новые нормативы ликвидности:
   • Коэффициент покрытия ликвидности (LCR — Liquidity Coverage Ratio): Требует от банков поддерживать достаточный объем высоколиквидных активов, чтобы покрыть чистый отток денежных средств в течение 30-дневного стрессового периода.
   • Коэффициент чистого стабильного фондирования (NSFR — Net Stable Funding Ratio): Направлен на обеспечение долгосрочной стабильности фондирования, требуя, чтобы долгосрочные активы финансировались за счет стабильных источников на срок более одного года.
3. Финансовый рычаг (Leverage Ratio): Введение норматива финансового рычага, который ограничивает соотношение между капиталом банка и его общими активами (без учёта взвешивания по риску). Это служит дополнительной мерой защиты от чрезмерного наращивания долга.
4. Оценка риска контрагента по внебиржевым сделкам с производными финансовыми инструментами (ПФИ): Базель III ужесточил требования к расчету кредитного риска контрагента по сложным внебиржевым деривативам, что потребовало от банков значительных инвестиций в моделирование и управление этими рисками.

Внедрение этих требований в России потребовало значительных усилий от банковского сообщества и регулятора, но в конечном итоге способствовало повышению устойчивости сектора к шокам.

Перспективы и проблемы адаптации «Базеля IV» в России

«Базель IV» (часто называемый «финальным этапом Базеля III») представляет собой дальнейшее ужесточение регуляторных требований, направленное на сокращение излишней вариативности в расчете взвешенных по риску активов (RWA) и повышение сопоставимости результатов между банками.

Основные положения «Базеля IV»:

• Ужесточение требований к размеру капитала: Введение «ограничителя вывода капитала» (output floor), который не позволяет банкам, использующим внутренние модели, снижать свой RWA более чем на определённый процент по сравнению со стандартным подходом.
• Пересмотр стандартов по кредитному риску: Обновление стандартного подхода к расчету кредитного риска, включая более гранулированную классификацию заемщиков и их обязательств.
• Новый стандартизированный подход к операционному риску: Замена существующих подходов более унифицированным, учитывающим внутренние и внешние потери, а также объём бизнеса.
• Усиление надзорного процесса и требований к раскрытию информации: Повышение прозрачности и детализации информации, которую банки должны предоставлять регуляторам и рынку.

Сложности внедрения «Базеля IV» в России:
Внедрение «Базеля IV» в России сталкивается с рядом существенных проблем:

• Кардинальные изменения в существующем регулировании: Новые требования к оценке кредитного и операционного риска могут потребовать пересмотра многих действующих нормативных актов Банка России, что является трудоемким процессом.
• Неготовность российской банковской системы: Многие российские банки, особенно средние и малые, не обладают достаточными ресурсами и технологической инфраструктурой для быстрого и полного перехода к новым стандартам. Это касается как разработки внутренних моделей, так и сбора необходимой детализированной информации.
• Ужесточение денежно-кредитной политики Банка России: Высокая ключевая ставка и другие меры ЦБ по сдерживанию инфляции уже создают определённую нагрузку на банки, и дополнительные капитальные требования «Базеля IV» могут усугубить эту ситуацию, потенциально замедляя кредитование.
• Специфика российского рынка: Некоторые положения «Базеля IV» могут быть не полностью адаптируемы к особенностям российской экономики и финансовой системы, требуя дальнейшей тонкой настройки.

Таким образом, хотя «Базель IV» направлен на повышение глобальной финансовой стабильности, его адаптация в России требует осторожного и поэтапного подхода, учитывающего текущие экономические реалии и возможности банковского сектора.

Роль Банка России в формировании регуляторной политики по ESG и кибербезопасности

Банк России играет ведущую роль в адаптации глобальных трендов и формировании национальной регуляторной повестки, особенно в таких стратегически важных областях, как ESG и кибербезопасность.

Регуляторная политика по ESG:
С 2021 по 2024 год Банк России активно формировал стройную систему из 9 рекомендаций и элементов «мягкого права» (необязательных, но важных для рынка норм) в области ESG. Эти инициативы направлены на:

• Учёт климатических рисков: Регулятор планирует разработать рекомендации для кредитных организаций по управлению климатическими рисками в рамках внутренних процедур оценки достаточности капитала (ВПОДК). Это позволит банкам более эффективно идентифицировать, оценивать и финансово учитывать потенциальные риски, связанные с изменением климата и переходом к низкоуглеродной экономике.
• Раскрытие нефинансовой информации: Банк России стимулирует банки к большей прозрачности в части раскрытия информации о своей ESG-деятельности, что повышает доверие инвесторов и клиентов.
• Интеграция ESG-факторов в корпоративное управление: Регулятор призывает банки учитывать ESG-факторы при формировании стратегии, принятии решений на уровне совета директоров и исполнительных органов.
• Мониторинг и изучение: ЦБ РФ намерен изучать соблюдение ESG-рекомендаций банками и на этой основе корректировать дальнейшее регулирование, демонстрируя гибкий и адаптивный подход.

Регуляторная политика по кибербезопасности:
В условиях растущих киберугроз Банк России уделяет пристальное внимание повышению киберустойчивости финансового сектора:

• Законодательные и нормативные акты: ЦБ РФ опирается на обширную базу законодательных и нормативных актов, регулирующих информационную безопасность.
• Изменения в Кодексе корпоративного управления: Внесены изменения, обязывающие банки учитывать вопросы кибербезопасности на уровне совета директоров, что подчеркивает стратегическое значение этой области.
• Стандарты безопасности открытых API: Банк России утвердил стандарты безопасности для открытых программных интерфейсов (API), которые играют ключевую роль в развитии финтеха и интеграции различных финансовых сервисов. Эти стандарты ориентированы на отечественную криптографию, что обеспечивает дополнительный уровень защиты.
• Мониторинг и предупреждение: Регулятор активно следит за киберустойчивостью финансовых организаций, регулярно предупреждая о новых типах атак и способах реагирования. ЦБ также блокирует фишинговые домены и мошеннические телефонные номера, работая на упреждение.

Эти меры Банка России формируют комплексную регуляторную основу, которая не только адаптирует международные стандарты, но и учитывает специфические национальные вызовы в сферах ESG и кибербезопасности, способствуя устойчивости и развитию российского банковского сектора.

Вызовы и возможности в управлении ключевыми банковскими рисками в условиях санкций и геополитической нестабильности

Современный российский банковский сектор функционирует в уникальных и чрезвычайно динамичных условиях, где геополитическая нестабильность и санкционное давление становятся не просто внешними факторами, а системообразующими элементами, влияющими на каждый аспект риск-менеджмента. Эти вызовы не только создают новые угрозы, но и открывают определённые возможности для адаптации и перестройки.

Влияние на кредитный и ликвидный риски

Геополитическая напряжённость напрямую сказывается на макроэкономической стабильности, что, в свою очередь, транслируется в изменения кредитного и ликвидного рисков банков.

Кредитный риск:
Банк России активно применяет макропруденциальные меры для сдерживания рисков, связанных с чрезмерным ростом кредитования:

• Повышение надбавок к риск-весам: Регулятор повышает надбавки к коэффициентам риска по отдельным категориям кредитов (например, высокорисковым ипотечным или необеспеченным потребительским кредитам). Это делает выдачу таких кредитов менее выгодной для банков, поскольку они требуют большего объема капитала.
• Антициклическая надбавка: Введение антициклической надбавки к капиталу также направлено на ограничение чрезмерного роста кредитования в периоды экономического подъема, создавая «подушку безопасности» на случай замедления.

Эти меры способствуют замедлению темпов роста кредитного портфеля. По прогнозам, в 2025 году в большинстве сегментов кредитование не превысит 10%, что является следствием ужесточения денежно-кредитных условий Банка России. Замедление роста кредитования, в свою очередь, формирует дезинфляционные риски для российской экономики, поскольку снижается потребительский и инвестиционный спрос.

Ликвидный риск:
В середине 2025 года прогнозируется кризис ликвидности в банковском секторе. Это явление объясняется несколькими факторами:

• Беспрецедентный скачок ключевой ставки: В предыдущие годы Банк России значительно повышал ключевую ставку для борьбы с инфляцией. Это привело к росту доходности депозитов и привлечению средств в банки.
• Последующее снижение ставки и отток средств: По мере нормализации инфляции ожидается снижение ключевой ставки. Это может спровоцировать массовый отток средств из депозитов, поскольку клиенты будут искать более доходные инструменты.
• Неравномерное распределение ликвидности: Даже при структурном профиците ликвидности в системе в целом, между отдельными банками наблюдается неравномерное распределение. Это приводит к тому, что межбанковские ставки остаются заметно выше ключевой ставки ЦБ, так как некоторые банки испытывают дефицит ликвидности и готовы платить больше за привлечение средств.
• Отток внешнего фондирования: Санкции ограничили доступ российских банков к международным рынкам капитала, что сузило возможности по привлечению долгосрочной ликвидности.

Таким образом, управление ликвидностью становится одной из критических задач для банков, требующей тщательного мониторинга и стратегического планирования, поскольку именно от этого зависит их операционная устойчивость.

Изменения в рыночных и операционных рисках

Геополитика и санкции также значительно трансформируют профили рыночных и операционных рисков.

Рыночные риски:

• Волатильность валютного рынка: Санкции и изменения в экспортно-импортных операциях приводят к повышенной волатильности рубля, увеличивая валютный риск для банков, имеющих открытые валютные позиции.
• Процентный риск: Резкие изменения ключевой ставки Банка России в ответ на макроэкономические вызовы создают повышенный процентный риск для банков, особенно в части балансирования процентных активов и пассивов.
• Системные риски: Кредитный риск компаний (из-за замедления экономики и проблем с логистикой) и процентный риск банков (из-за колебаний ставок) признаны существенными системными рисками. В то же время, валютные риски и долговая нагрузка граждан на середину 2025 года считаются менее значимыми системными угрозами, что может быть связано с адаптацией к новым условиям и регуляторными мерами.

Операционные риски:

• Прогнозы прибыльности и операционные расходы: Прогноз прибыльности банковского сектора на 2025 год предполагает сохранение внешних экономических ограничений. «Эксперт РА» прогнозирует снижение прибыли сектора до 3,4-3,6 трлн рублей по сравнению с рекордными 3,8 трлн рублей в 2024 году. Банк России сохраняет свой прогноз чистой прибыли на 2025 год в диапазоне 3,0-3,5 трлн рублей. Это снижение ожидается не только из-за замедления темпов кредитования и роста отчислений в резервы по проблемным долгам, но и из-за растущих операционных расходов. Конкуренция за квалифицированных сотрудников и потребителей подтолкнула операционные расходы к росту на 24% в 2024 году, что указывает на удорожание ведения банковского бизнеса.
• Консолидация банковского сектора: В условиях геополитической «оттепели» и снятия санкций с лидеров рынка может продолжиться консолидация банковского сектора, что приведет к сокращению числа игроков. По прогнозам «Эксперт РА», к концу 2025 года количество действующих банков в России может опуститься ниже 300 (на 1 мая 2025 года их было 309). Аналитик Банки.ру Андрей Бархота прогнозирует, что в ближайшие 2-3 года на финансовом рынке останется около двух сотен кредитных организаций. Это означает рост операционных рисков, связанных с процессами слияний и поглощений, интеграцией систем и персонала, а также рисков потери конкурентоспособности для малых и средних банков.

Геополитическая ситуация требует от банков гибкости, способности быстро адаптироваться к изменяющимся условиям и выстраивать эффективные системы управления рисками, способные минимизировать негативные последствия внешних шоков.

Кибербезопасность и управление репутационными рисками в условиях цифровизации

В эпоху тотальной цифровизации банковского сектора, когда большая часть операций переведена в онлайн, а взаимодействие с клиентами происходит через цифровые каналы, риски информационной безопасности и репутации выходят на первый план. Они не просто дополняют традиционные риски, но становятся их катализаторами и неотъемлемой частью общей системы риск-менеджмента.

Динамика киберугроз и меры противодействия

Цифровизация принесла с собой не только удобство и эффективность, но и значительно расширила «поверхность атаки» для злоумышленников. Российский финансовый сектор постоянно находится под давлением киберугроз.

Актуальная статистика кибератак:

• Рост числа атак: В первом полугодии 2025 года количество кибератак и киберугроз, нацеленных на российский финансовый сектор, увеличилось на 13% по сравнению с аналогичн��м периодом 2024 года. Это демонстрирует не только количественный рост, но и, вероятно, усложнение методов атак.
• Резкий скачок в первом квартале: В первом квартале 2025 года зафиксирован ещё более впечатляющий рост атак на финансовый сектор – в 2,2 раза. Это указывает на пиковые периоды активности злоумышленников и необходимость постоянной готовности.
• Общая тенденция: В 2024 году Банк России получил более 750 сообщений о компьютерных атаках на финансовые компании. Общее число кибератак на российские банки в 2024 году увеличилось более чем в два раза, достигнув почти 17 000 атак за первые 10 месяцев. Эти данные говорят о том, что кибербезопасность является не просто задачей ИТ-отдела, а стратегическим приоритетом для всего банковского сектора.

Политика Банка России в сфере информационной и кибербезопасности:
Регулятор активно противодействует киберугрозам, выстраивая многоуровневую систему защиты:

• Законодательная и нормативная база: Банк России опирается на обширный массив законодательных и нормативных актов, регулирующих информационную безопасность, и постоянно обновляет их в соответствии с меняющимися угрозами.
• Изменения в Кодексе корпоративного управления: Для усиления внимания к кибербезопасности, Банк России внес изменения в Кодекс корпоративного управления, обязывающие советы директоров банков уделять должное внимание вопросам киберзащиты. Это переводит кибербезопасность из операционного уровня на стратегический.
• Мониторинг и предупреждение: Регулятор активно следит за киберустойчивостью финансовых организаций, регулярно предупреждает о новых типах атак и способах реагирования, проводя информационные кампании и обмениваясь данными.
• Блокировка мошеннических ресурсов: Банк России оперативно блокирует фишинговые домены и мошеннические телефонные номера, тем самым снижая риск успешных атак на клиентов и банки.
• Стандарты безопасности открытых API: Утверждение стандартов безопасности для открытых API, ориентированных на отечественную криптографию, является ключевым шагом для обеспечения безопасного развития финтеха и интеграции услуг, что особенно важно в условиях расширения цифрового взаимодействия.

Эти меры формируют прочный фундамент для повышения киберустойчивости российского финансового сектора, но требуют постоянного совершенствования и адаптации к новым угрозам.

Взаимосвязь ESG-факторов и репутационного риска

В условиях повышенного информационного поля и быстрого распространения информации в цифровой среде, управление репутационными рисками приобретает особое значение. ESG-факторы, ранее воспринимавшиеся как второстепенные, теперь оказывают прямое и сложное влияние на репутацию банка.

Как ESG-факторы влияют на репутационный риск:

1. Снижение репутационного риска:
   • Положительная ESG-повестка: Банки, активно интегрирующие ESG-принципы в свою деятельность (например, финансирование «зеленых» проектов, соблюдение высоких социальных стандартов, прозрачное корпоративное управление), могут значительно укрепить свою репутацию. Положительные изменения и усилия банков в достижении целей устойчивого развития позволяют снизить риск потери деловой репутации.
   • Привлечение социально ответственных инвесторов и клиентов: Растущее число инвесторов и клиентов отдают предпочтение компаниям с сильными ESG-показателями, что создаёт конкурентное преимущество и улучшает имидж.
2. Повышение репутационного риска:
   • «Гринвошинг» (Greenwashing) и несоответствие декларациям: Если заявления банка о приверженности ESG не подкреплены реальными действиями или, что хуже, противоречат им (например, финансирование экологически вредных проектов при декларировании «зеленой» повестки), это может привести к серьёзным репутационным потерям.
   • Внешняя адаптация без внутренней трансформации: ESG-трансформация российского банкинга во многом представляет собой внешнюю адаптацию к глобальному запросу, а не радикальную перестройку внутренних процессов. Такое несоответствие между публичными заявлениями и реальной практикой может быть быстро выявлено и негативно воспринято заинтересованными сторонами (акционерами, инвесторами, клиентами, партнерами, СМИ), что приводит к росту репутационного риска.
   • Неправильное управление ESG-рисками: Репутационные риски могут возникать как следствие ESG-рисков, если, например, банк финансирует проект, который впоследствии приводит к экологической катастрофе или социальному конфликту. Восприятие этих событий заинтересованными сторонами напрямую влияет на репутацию.

Таким образом, эффективное управление репутационным риском в условиях цифровизации и растущего внимания к ESG требует не только проактивной коммуникации, но и реальной интеграции ESG-принципов во все аспекты деятельности банка, обеспечивая соответствие слов и дел.

Индикаторы эффективности и стратегические направления совершенствования риск-менеджмента

Для того чтобы система управления рисками была не просто набором регламентов, а живым, адаптивным механизмом, необходимо постоянно оценивать ее эффективность и задавать стратегические ориентиры для развития. В современном банковском секторе эти задачи приобретают особую важность на фоне усложнения рисков и динамичности внешней среды.

Система оценки эффективности риск-менеджмента

Оценка эффективности риск-менеджмента – это многогранный процесс, включающий как качественные, так и количественные показатели, позволяющие понять, насколько хорошо банк справляется с идентификацией, измерением, мониторингом и контролем рисков.

Ключевые подходы к построению системы риск-менеджмента в крупнейших банковских группах включают:

1. Единые принципы и политики управления рисками: Разработка и внедрение универсальных стандартов и правил для всех подразделений и дочерних организаций, обеспечивающих единообразие подходов.
2. Методология аппетита к риску (риск-аппетит): Это основополагающий элемент, определяющий уровень риска, который банк готов принять для достижения своих стратегических целей.
   • Совокупный (интегральный) показатель риск-аппетита: Общий лимит риска для банка, выраженный через финансовые и нефинансовые метрики (например, максимальный объем потерь, допустимое снижение капитала).
   • Показатели по видам риска: Детализированные лимиты для каждого вида риска (кредитный, рыночный, операционный, ликвидности и т.д.), которые утверждаются как часть стратегии банка.
   • Ключевые показатели эффективности аппетита к риску (KRIs — Key Risk Indicators): Метрики, позволяющие оперативно отслеживать соблюдение установленных лимитов и предупреждать о превышении допустимого уровня риска.
3. Аллокация экономического капитала: Процесс распределения капитала между различными бизнес-подразделениями и видами рисков на основе их фактической рискованности. Это позволяет оптимизировать использование капитала и повысить его доходность с учётом принятых рисков.

Критерии проверки системы управления рисками:
Банк России и другие регуляторы используют ряд критериев для оценки адекватности системы управления рисками кредитной организации (Приложение 9 Указания Банка России от 03.04.2017 N 4336-У):

• Наличие и квалификация руководителя и службы управления рисками.
• Опыт и компетентность членов совета директоров в вопросах риск-менеджмента.
• Постоянный контроль за соблюдением законодательства и внутренних политик.
• Своевременное информирование руководства и совета директоров о рисках.
• Наличие внутренних документов, регламентирующих управление основными видами рисков.
• Наличие и регулярное проведение процедур стресс-тестирования.

Стресс-тестирование и сценарный анализ:
Это важнейшие инструменты для оценки финансовой устойчивости банка в условиях неблагоприятных событий:

• Стресс-тестирование: Позволяет оценить потенциальные потери и достаточность капитала банка в экстремальных, но вероятных кризисных ситуациях (например, резкое падение ВВП, обвал цен на сырье, девальвация валюты). Банк России планирует ввести обязательное надзорное стресс-тестирование (НСТ) для системно значимых кредитных организаций (СЗКО) с целью повышения их устойчивости к циклическим экономическим кризисам.
• Сценарный анализ: Является частью стресс-тестирования и используется для:
  • Прогнозирования потерь от операционного риска на основе экспертных знаний и исторических данных.
  • Оценки влияния рисков, которые не были зафиксированы в конкретном банке, но возникали в других организациях или секторах, что позволяет учитывать «черных лебедей».

Эти инструменты дают руководству банка и регулятору критически важную информацию для принятия обоснованных решений по управлению капиталом и корректировке бизнес-стратегии.

Стратегические направления совершенствования

Чтобы оставаться устойчивыми и конкурентоспособными в постоянно меняющемся мире, российские банки должны определить четкие стратегические направления для развития своего риск-менеджмента до 2030 года.

Ключевые векторы развития:

1. Дальнейшая цифровизация и автоматизация процессов: Внедрение цифровых технологий во все этапы риск-менеджмента – от сбора данных до формирования отчётов. Это повысит скорость, точность и эффективность принятия решений, снизит операционные риски, связанные с человеческим фактором.
2. Расширенное использование ИИ и МО для прогнозирования и предотвращения рисков: Переход от реактивного к проактивному риск-менеджменту. ИИ и МО будут использоваться не только для оценки текущих рисков, но и для построения предиктивных моделей, способных выявлять зарождающиеся угрозы и предлагать меры по их предотвращению.
3. Интеграция ESG-факторов в стратегию устойчивого развития: ESG-риски должны быть полностью интегрированы во все бизнес-процессы и инвестиционные решения. Банки должны разрабатывать комплексные стратегии устойчивого развития, учитывающие экологические, социальные и управленческие аспекты, что не только снизит риски, но и откроет новые возможности для финансирования «зелёных» проектов и привлечения ответственных инвесторов.
4. Усиление кибербезопасности: В условиях растущих кибератак кибербезопасность должна стать неотъемлемой частью корпоративного управления и операционной стратегии. Это включает инвестиции в передовые технологии защиты, обучение персонала, регулярные аудиты и строгое соблюдение регуляторных требований.
5. Периодический пересмотр системы управления рисками: Необходимым условием эффективного функционирования системы управления рисками является ее периодический пересмотр с учетом изменений во внутренней (новые продукты, технологии) и внешней среде (экономические циклы, регуляторные изменения, геополитика). Система риск-менеджмента должна быть гибкой и адаптивной.
6. Развитие компетенций и кадрового потенциала: Инвестиции в обучение и развитие специалистов по риск-менеджменту, способных работать с новыми технологиями (ИИ, МО, Big Data) и понимать сложные взаимосвязи между различными видами рисков.

Реализация этих стратегических направлений позволит российским банкам не только эффективно управлять текущими вызовами, но и создавать прочную основу для устойчивого роста и конкурентоспособности в долгосрочной перспективе.

Заключение

Современный банковский сектор России находится на критическом перепутье, где вызовы цифровой трансформации, геополитическая нестабильность и растущая значимость ESG-факторов требуют радикального пересмотра традиционных подходов к управлению рисками. Проведенное исследование позволило деконструировать устаревшие представления и сформировать актуальный, многогранный взгляд на эту сложную проблематику.

Ключевые выводы исследования:

1. Эволюция классификации рисков: Классические банковские риски (кредитный, рыночный, ликвидности, операционный) дополняются новыми измерениями. В условиях цифровизации это киберриски и специфические риски Big Data (методологические, модельные, риски защиты персональных данных). Геополитическая напряженность порождает риски заморозки активов, перестройки цепочек поставок и высокой волатильности валют. Особое место занимают ESG-риски, подразделяемые на физические и переходные, которые требуют глубокой интеграции в систему риск-менеджмента, что подтверждается ростом ESG-связанных кредитов до 5,5 трлн рублей и увеличением числа банков, внедряющих стратегии устойчивого развития.
2. Инновационные технологии в риск-менеджменте: Искусственный интеллект, машинное обучение и Big Data становятся незаменимыми инструментами для оценки и моделирования рисков. Российский финансовый сектор является лидером по внедрению ИИ (более 50% банков), активно используя его в кредитном скоринге (особенно в розничном сегменте, где проникновение достигает 78%) и для борьбы с мошенничеством. Big Data позволяет углубленно анализировать кредитоспособность клиентов, но требует внимания к методологическим и модельным рискам, а также к защите данных.
3. Адаптация регуляторной среды: Банк России активно адаптирует международные стандарты. Внедрение Базеля III привело к ужесточению требований к капиталу, ликвидности (LCR, NSFR) и финансовому рычагу. Адаптация «Базеля IV» сталкивается с рядом проблем, связанных с готовностью банковской системы и необходимостью кардинальных изменений в регулировании. Одновременно ЦБ РФ формирует национальную повестку по ESG (9 рекомендаций) и кибербезопасности (стандарты открытых API, изменения в Кодексе корпоративного управления), демонстрируя комплексный подход к новым вызовам.
4. Влияние санкций и геополитики: Геополитическая нестабильность оказывает существенное влияние на все виды рисков. Макропруденциальные меры ЦБ РФ сдерживают рост кредитного портфеля (прогноз до 10% в 2025 году). В середине 2025 года прогнозируется кризис ликвидности из-за оттока депозитов после снижения ключевой ставки. Ожидается снижение прибыльности банковского сектора до 3,0-3,6 трлн рублей в 2025 году, при этом операционные расходы продолжают расти (на 24% в 2024 году). Прогнозируется дальнейшая консолидация сектора, с сокращением числа банков ниже 300 к концу 2025 года.
5. Ключевая роль кибербезопасности и репутационных рисков: Киберугрозы растут экспоненциально: в первом полугодии 2025 года количество кибератак на финансовый сектор увеличилось на 13%. Банк России активно противодействует этому, блокируя мошеннические ресурсы и устанавливая стандарты безопасности. Репутационные риски тесно связаны с ESG-факторами: позитивная ESG-повестка может улучшить имидж, тогда как «гринвошинг» или несоответствие деклараций реальным действиям могут нанести существенный ущерб.

Практическая значимость полученных результатов заключается в предоставлении студентам и специалистам банковской сферы актуальной, глубокой и структурированной информации, необходимой для понимания и эффективного управления банковскими рисками в современных условиях. Данный материал может служить основой для разработки курсовых и дипломных работ, научных статей, а также практических рекомендаций для совершенствования систем риск-менеджмента в коммерческих банках.

Стратегические направления совершенствования риск-менеджмента до 2030 года включают дальнейшую цифровизацию и автоматизацию, широкое внедрение ИИ и МО для предиктивного анализа, полноценную интеграцию ESG-факторов в стратегию развития, усиление кибербезопасности на всех уровнях и постоянный пересмотр системы управления рисками. Только такой комплексный, проактивный и адаптивный подход позволит российским банкам обеспечить устойчивость и конкурентоспособность в долгосрочной перспективе.

Список использованной литературы

1. Конституция Российской Федерации : принята всенар. голосованием 12 дек. 1993 г. – М. : Норма : Норма-Инфра-М, 2010. – 128 с.
2. О банках и банковской деятельности : федер. закон Рос. Федерации от 2 декабря 1990 г. № 395-1 // Собр. законодательства Рос. Федерации. — 1996. — № 6. — Ст. 492.
3. О Стратегии развития банковского сектора Российской Федерации на период до 2015 года : заявление Правительства РФ № 1472п-П13, Банка России № 01-001/1280 от 5 апреля 2011 г. // Вестник Банка России. — 2011. – 20 апр.
4. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности : положение Банка России от 26 марта 2004 г. № 254-П // Вестник Банка России. — 2004. – 7 мая.
5. Об усилении работы по предотвращению сомнительных операций кредитных организаций : письмо Банка России от 26 декабря 2005 г. № 161-Т // Вестник Банка России. — 2005. – 28 дек.
6. О рекомендациях Базельского комитета по банковскому надзору : письмо Банка России от 2 ноября 2007 г. № 173-Т // Вестник Банка России. — 2007. – 8 нояб.
7. О Методических рекомендациях по организации кредитными организациями внутренних процедур оценки достаточности капитала : письмо Банка России от 29 июня 2011 г. № 96-Т // Вестник Банка России. — 2011. – 7 июля.
8. О рекомендациях Базельского комитета по банковскому надзору «Принципы совершенствования корпоративного управления» : письмо Банка России от 6 февраля 2012 г. № 14-Т // Вестник Банка России. — 2012. – 15 февр.
9. Информационное письмо ЦБ РФ от 24.05.2019 N ИН-06-28/45.
10. Указание Банка России от 03.04.2017 N 4336-У «Об оценке экономического положения банков» (с изменениями и дополнениями). Приложение 9. Показатель системы управления рисками.
11. Бадалов, Л. А. Управление риском потребительского кредитования в кредитных организациях / Л. А. Бадалов // Банковские услуги. — 2010. — № 6. — С. 40-45.
12. Бахолдин, А. А. Финансовая стабильность, денежно-кредитная политика и банковские риски / А. А. Бахолдин // Финансы и кредит. — 2007. — № 5. — С. 45-48.
13. Бочаров, В. Финансы : Учебник для вузов / В. Бочаров, В. Леонтьев, Н. Радковская. – СПб.: Питер-Юг, 2009. – 400 с.
14. Быстрова, Е. Ф. Финансово-правовая политика в области банковского надзора / Е. Ф. Быстрова // Финансовое право. — 2010. — № 7. — С. 34-37.
15. Винаков, И. В. Банк – кредит – залог – риск в современной практике банковского кредитования / И. В. Винаков // Российское предпринимательство. — 2009. — № 6-1. — С. 115-119.
16. Владимирова, М.П. Критическая оценка традиционных методов диагностики финансового состояния предприятия / М.П. Владимирова, С.С. Зайцева // Финансовая экономика. — 2010. — № 4. — С. 5-16.
17. Гололобова, М. Н. Критерии классификации банковских рисков, возникающих при кредитовании физических лиц / М. Н. Гололобова // Вопросы экономических наук. — 2007. — № 6. — С. 202-210.
18. Гулько, А. А. К вопросу об управлении рисками банковского кредитования отечественного малого бизнеса в современных условиях / А. А. Гулько, Н. И. Карайченцева // Проблемы анализа риска. — 2011. — Т. 8. — № 2. — С. 80-86.
19. Дадашев, А. З. Финансовая система России : Уч. пособие / А. З. Дадашев, Д. Г. Черник. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2009. — 340 с.
20. Депутатова, Е. И. Ограничение банковских рисков при инвестиционном кредитовании / Е. И. Депутатова // Финансы и кредит. – 2009. — № 28(364), июль. – С. 31-34.
21. Жук, Д. Е. Концептуальный подход к управлению банковскими рисками при ипотечном кредитовании / Д. Е. Жук // Российское предпринимательство. — 2012. — № 3. — С. 102-106.
22. Ильина, И. В. Анализ связи финансовых коэффициентов / И. В. Ильина, О. В. Сидоренко // Экономический анализ: теория и практика. – 2009. — № 12. – С. 33–40.
23. Кабушкин, С. Н. Управление банковским кредитным риском / С. Н. Кабушкин. — М.: Новое издание, 2004. – 234 с.
24. Каджаева, М. Р. Банковские операции : учеб. для студ. сред. проф. учеб. заведений / М. Р. Каджаева, С. В. Дубровская. — 4-е изд., стер. — М.: Издательский центр «Академия», 2008. – 478 с.
25. Канаев, А. В. Управление стратегическим риском в системе корпоративного управления коммерческим банком / А. В. Канаев // Финансы и кредит. — 2007. — № 10. — С. 25-34.
26. Каяшева, Е. В. Повышение роли системы управления операционными рисками в российских банках / Е. В. Каяшева // Финансы и кредит. — 2010. — № 43. — С. 39-47.
27. Ключников, М. В. Механизм кредитования в коммерческом банке / М. В. Ключников, Д. С. Ёванович // Финансы и кредит. – 2009. — № 43(379), ноябрь. – С. 15-16.
28. Кодзоева, Ф. Х. Оценка кредитоспособности заемщика в системе банковского контроля за кредитным риском / Ф. Х. Кодзоева // Наука и общество. — 2011. — № 2. — С. 162-165.
29. Корнейчук, В. Организация системы управления правовым риском в кредитной организации / В. Корнейчук // Финансовый бизнес. — 2010. — № 6. — С. 72-78.
30. Кузавкова, Л. В. Банковские операционные риски: совершенствование методов управления / Л. В. Кузавкова // Труд и социальные отношения. — 2011. — № 3. — С. 111-115.
31. Кузнецов, Н. Г. Финансы и кредит : Учебник / Н. Г. Кузнецов, К. В. Кочмола [и др.]. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2010. – 443 с.
32. Кулыгина, О. И. Оценка рыночной стоимости банка: риски, связанные с возможным нарушением кредитной организацией федерального законодательства / О. И. Кулыгина // Экономические стратегии. — 2010. — № 9/10. — С. 86-93.
33. Лаврушин, О. И. Банковские риски / О. И. Лаврушин. — М.: КНОРУС, 2008. — 232 с.
34. Лаврушин, О. И. Деньги, кредит, банки: учебник: кол. Авторов / под ред. О. И. Лаврушина — 6-е изд., стер. — М.: КНОРУС, 2007. – 511 с.
35. Лазарева, О. Н. Управление рисками в банковской деятельности / О. Н. Лазарева // Экономика: теория и практика. — 2010. — № 2 (20). — С. 62a-63.
36. Ледовской, П. С. Банковские риски как предмет договорных отношений в сфере страхования / П. С. Ледовской // Бизнес в законе. — 2009. — № 1. — С. 427-431.
37. Лисейчикова, Т. А. Рационирование кредитного портфеля как метод управления кредитным риском / Т. А. Лисейчикова, Р. Т. Балакина // Вестн. Омского ун-та. Сер. «Экономика». — 2009. — № 3. – С. 32-35.
38. Лобзева, А. И. Тенденции взаимодействия банков и страховых компаний на современном этапе развития рынка банковских и страховых услуг России / А. И. Лобзева // Финансы и кредит. — 2008. — № 9. — С. 26-32.
39. Луценко, Е. В. Определение кредитоспособности физических лиц и риска их кредитования / Е. В. Луценко, Е. А. Лебедев // Финансы и кредит. — 2006. — № 32. — С. 75-77.
40. Лямин, Л. В. Проблемы управления рисками, связанными с электронным банкингом / Л. В. Лямин // Банковское дело. — 2010. — № 10. — С.76-78.
41. Мамонов, М. Е. Банковская система России на выходе из кризиса / М. Е. Мамонов, А. А. Пестова, О. Г. Солнцев [и др.] // Банковское дело. — 2011. — № 5. — С. 21-24.
42. Мануйленко, В. В. Совершенствование системы управления банковскими рисками как основы определения экономического капитала / В. В. Мануйленко // Финансы и кредит. — 2010. — № 37. — С. 18-26.
43. Остапчук, К. Л. Оценка совокупного риска кредитного портфеля банка / К. Л. Остапчук // Экономические науки. — 2010. — № 10. — С. 239-241.
44. Питерская, Л. Ю. Парадигма стратегического банковского менеджмента в контексте обеспечения устойчивого развития коммерческих банков / Л. Ю. Питерская, Д. Я. Родин // Финансы и кредит. — 2010. — № 43. — С. 2-9.
45. Продолятченко, П. Стратегический характер рисков и основные направления банковского риск-менеджмента / П. Продолятченко // РИСК. — 2010. — № 4. — С. 396-399.
46. Рабаданова, Д. А. Управление кредитным риском как основа финансовой устойчивости банковского сектора региона / Д. А. Рабаданова // Проблемы современной экономики. — 2011. — № 2. — С. 202-205.
47. Рау, Э. Платежеспособность и кредитоспособность физического лица как критерии оценки его финансового состояния при кредитовании / Э. Рау, О. Коваленко // Предпринимательство. — 2009. — № 3. — С. 138-142.
48. Резолюция XI всероссийского банковского форума «Перспективы банковской системы России» // Деньги и кредит. — 2010. — № 11. — С. 13-17.
49. Русановская, Е. В. Банковские риски в условиях текущего финансового кризиса / Е. В. Русановская // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. — 2009. — № 3. — С. 177-181.
50. Саркисянц, А. Г. Российская банковская система: от Базеля II к Базелю III / А. Г. Саркисянц // Бизнес и банки. — 2010. — № 41. — С. 1, 4, 12.
51. Синки, Дж. Финансовый менеджмент в коммерческом банке и в индустрии финансовых услуг / Дж. Синки / пер. с англ. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. — 1018 с.
52. Смулов, А. М. Проблемная задолженность: понятие, основные признаки и меры повышения эффективности возврата проблемных кредитов / А. М. Смулов, О. А. Нурзат // Финансы и кредит. – 2009. — № 35(371), сентябрь. – С. 21-22.
53. Соколинская, Н. Э. Кредитные риски банковского сектора и инфляция – взаимосвязь / Н. Э. Соколинская // Банковское дело. — 2011. — Т. 212. — № 8. — С. 64-71.
54. Софронова, В. В. Банковская система после кризиса / В. В. Софронова // Финансы и кредит. — 2011. — № 9. — С. 20-23.
55. Степанова, Н. В. Логико-вероятностная модель оценки кредитного риска физических лиц в коммерческом банке / Н. В. Степанова, Е. Д. Соложенцев, А. В. Рыбаков // Управление финансовыми рисками. — 2005. — № 4. — С. 24-28.
56. Тихомирова, E. B. Рынок банковских кредитов: подходы к изучению и структура в современных условиях / Е. В. Тихомирова // Финансы и кредит. — 2011. — № 17. — С. 32-35.
57. Трохименко, В. И. Системные риски развития рынка банковских услуг в условиях глобализации / В. И. Трохименко // Экономика. Управление. Право. — 2011. — № 2. — С. 10-14.
58. Уткин, В. С. Особенности управления рисками банковской кредитной организации — центрального контрагента на финансовом рынке / В. С. Уткин // Финансы и кредит. — 2010. — № 47. — С. 53-61.
59. Фетисов, Г. Г. Стратегические вопросы развития банковской системы России в современных условиях / Г. Г. Фетисов // Финансы и кредит. – 2009. – № 5. – С. 22.
60. Политика Банка России в сфере кибербезопасности. URL: https://dis.ru/articles/politika-banka-rossii-v-sfere-kiberbezopasnosti/ (дата обращения: 12.10.2025).
61. Гид по корпоративным ESG-рискам от Сбера. URL: https://sdg.sber.ru/upload/ESG_Risks_Guide.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
62. Базель IV: перспективы трансформации банковского надзора // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/bazel-iv-perspektivy-transformatsii-bankovskogo-nadzora (дата обращения: 12.10.2025).
63. ESG-банкинг в России. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/103607/1/urgu2011_ESG_banking_in_Russia.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
64. ESG-риски в банковском секторе и пути управления ими // Vectoreconomy.ru. URL: https://www.vectoreconomy.ru/images/publications/2022/2/finance/Vakulenko_Adzhiev.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
65. ВНЕДРЕНИЕ ФУНКЦИЙ УПРАВЛЕНИЯ ESG-РИСКАМИ В СИСТЕМУ УПРАВЛЕНИЯ ОРГАНИЗАЦИЕЙ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vnedrenie-funktsiy-upravleniya-esg-riskami-v-sistemu-upravleniya-organizatsiey (дата обращения: 12.10.2025).
66. ПРОБЛЕМЫ РАЗВИТИЯ ESG-БАНКИНГА И УПРАВЛЕНИЯ ESG-РИСКАМИ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-razvitiya-esg-bankinga-i-upravleniya-esg-riskami-v-kommercheskih-bankah (дата обращения: 12.10.2025).
67. ESG в России в 2025 году: трансформация повестки, вызовы и новая управленческая логика // Journal.ecostandard.ru. URL: https://journal.ecostandard.ru/articles/esg-v-rossii-v-2025-godu-transformatsiya-povestki-vyzovy-i-novaya-upravlencheskaya-logika/ (дата обращения: 12.10.2025).
68. Новые правила управления ESG-рисками для банков // Kursiv.kz. 2024. 8 авг. URL: https://kursiv.kz/news/finansy/2024-08-08/novye-pravila-upravleniya-esg-riskami-dlya-bankov (дата обращения: 12.10.2025).
69. Практические рекомендации банковского сообщества по внедрению ESG-банкинга в России. URL: http://arb.ru/b_event/upload/iblock/d76/Rekomendacii_ESG_banking.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
70. Проблемы внедрения рекомендаций «Базель IV» в России. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=46440751 (дата обращения: 12.10.2025).
71. КОНЦЕПЦИЯ НАДЗОРНОГО СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЯ КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/156999/concept_nst_20240917.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
72. АНАЛИЗ И ОЦЕНКА ОСНОВНЫХ РИСКОВ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ РОССИИ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА РОССИЙСКИЙ БАНКОВСКИЙ СЕКТОР В УСЛОВИЯХ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ НЕСТАБИЛЬНОСТИ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-i-otsenka-osnovnyh-riskov-bankovskoy-sistemy-rossii-i-ih-vliyanie-na-rossiyskiy-bankovskiy-sektor-v-usloviyah-makroekonomicheskoy-nestabilnosti (дата обращения: 12.10.2025).
73. Юсупова, Е. SAS: «Сценарный анализ вновь может быть включен в расчет капитала под операционный риск // Nbj.ru. 2020. 28 июля. URL: https://nbj.ru/publs/bankovskaja-praktika/2020/07/28/ekaterina-yusupova-sas-stsenarnyi-analiz-vnov-mozhet-byt-vklyuchen-v-raschet-kapitala-pod-operatsionnyi-risk/ (дата обращения: 12.10.2025).
74. ПЕРСПЕКТИВЫ СОТРУДНИЧЕСТВА РОССИИ С БАЗЕЛЬС // Naukaru.ru. URL: https://naukaru.ru/assets/pdf/vestnik-zabgu/2022-8-105-113.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
75. ESG-факторы становятся всё более важными для банков России и соседних стран // Nbj.ru. 2021. 2 июня. URL: https://nbj.ru/publs/bankovskaja-praktika/2021/06/02/esg-faktory-stanovyatsya-vsjo-bolee-vazhnymi-dlya-bankov-rossii-i-sosednikh-stran/ (дата обращения: 12.10.2025).
76. Информационная безопасность // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/fintech/security/ (дата обращения: 12.10.2025).
77. Обзор финансовой стабильности // Банк России. 2025. 28 мая. URL: https://www.cbr.ru/eng/Content/Document/File/158721/OFS_2025-05-28.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
78. Политика ЦБ в сфере защиты информации (кибербезопасности) // Tadviser.ru. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%A6%D0%91_%D0%B2_%D1%81%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D1%89%D0%B8%D1%82%D1%8B_%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8_(%D0%BA%D0%B8%D0%B1%D0%B5%D1%80%D0%B1%D0%B5%D0%B7%D0%BE%D0%BF%D0%B0%D1%81%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8) (дата обращения: 12.10.2025).
79. БАНКОВСКАЯ СИСТЕМА И НАЦИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА // Arb.ru. URL: http://arb.ru/b_event/upload/iblock/c32/ARB_Macro_2025_01.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
80. Банк России вводит обязательное стресс-тестирование для системно значимых банков // Investfuture.ru. URL: https://investfuture.ru/investnews/bank-rossii-vvodit-obyazatelnoe-stress-testirovanie-dlya-sistemno-znachimyh-bankov (дата обращения: 12.10.2025).
81. Страны ЕСБ вовлечены в повестку устойчивого развития: итоги опроса // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/press/event/?id=19438 (дата обращения: 12.10.2025).
82. Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2025 год и период 2026 и 2027 годов // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/StaticHtml/File/156329/on_2025-2027.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
83. Стресс – тестирование: обзор методологий // Hse.ru. URL: https://www.hse.ru/data/2012/03/05/1269557672/17.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
84. Банк России предложил новый порядок стресс-тестирования банков // Forbes.ru. URL: https://www.forbes.ru/finansy/502394-bank-rossii-predlozhil-novyi-poradok-stress-testirovaniya-bankov (дата обращения: 12.10.2025).
85. Макропруденциальное стресс-тестирование // Банк России. 2025. 6 авг. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/154471/macro_stress_testing_06082025.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
86. РОССИЙСКИЙ И ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ МИНИМИЗАЦИИ ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ // Vaael.ru. URL: https://www.vaael.ru/content/2021/No1/VAAEL_No1_2021_163-167.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
87. СЦЕНАРНЫЙ АНАЛИЗ СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЯ ПРИ ОЦЕНКЕ ОСНОВНЫХ ВИДОВ РИСКОВ КРЕДИТНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/stsenarnyy-analiz-stress-testirovaniya-pri-otsenke-osnovnyh-vidov-riskov-kreditnoy-organizatsii (дата обращения: 12.10.2025).
88. ЦБ к 2024 году выпустил 9 рекомендаций в области финансирования устойчивого развития // Akm.ru. URL: https://www.akm.ru/finance/tsb-k-2024-godu-vypustil-9-rekomendatsiy-v-oblasti-finansirovaniya-ustoychivogo-razvitiya/ (дата обращения: 12.10.2025).
89. Организация систем сценарного анализа: европейский опыт и российская // Rudata.info. 2017. URL: http://www.rudata.info/sites/default/files/pdfs/zeb_whitepaper_scenario_analysis_ru_2017.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
90. Базель IV: новые требования к собственному капиталу. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=37350478 (дата обращения: 12.10.2025).
91. «Эффект айсберга»: грозит ли России банковский кризис // Econs.online. URL: https://econs.online/articles/opinions/effekt-aysberga-grozit-li-rossii-bankovskiy-krizis/ (дата обращения: 12.10.2025).
92. «Базель IV»: обновленный подход к оценке операционного риска // Bosfera.ru. URL: https://bosfera.ru/bo/bazel-iv-obnovlennyy-podhod-k-ocenke-operacionnogo-riska (дата обращения: 12.10.2025).
93. Управление рисками Банка // Nmb.ru. URL: https://www.nmb.ru/risk-management (дата обращения: 12.10.2025).
94. Базель III // Wikipedia. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D0%B7%D0%B5%D0%BB%D1%8C_III (дата обращения: 12.10.2025).
95. Управление рисками // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/analytics/risk_management/ (дата обращения: 12.10.2025).
96. Зарубежная практика управления банковскими рисками // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/zarubezhnaya-praktika-upravleniya-bankovskimi-riskami (дата обращения: 12.10.2025).
97. Адаптация новых требований к капиталу (Базель 3) к российским условиям // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/adaptatsiya-novyh-trebovaniy-k-kapitalu-bazel-3-k-rossiyskim-usloviyam (дата обращения: 12.10.2025).
98. Методология ESG-рейтингов: доклад Банка России // Ineca.ru. URL: https://ineca.ru/knowledge-base/regulatory-acts/metodologiya-esg-reytingov-doklad-banka-rossii/ (дата обращения: 12.10.2025).
99. БАЗЕЛЬ III В РОССИИ: НОВЫЕ ПОДХОДЫ К ОПРЕДЕЛЕНИЮ КАПИТАЛА // Fundamental-research.ru. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=36159 (дата обращения: 12.10.2025).
100. МЕхАНИЗМ УпРАВЛЕНИЯ бАНКОВСКИМИ РИСКАМИ (КИбЕРНЕТИчЕСКИЙ пОДхОД) // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mehAnizm-upRAvLEnIyA-bANkOvskImi-RIskAmI-kIbERnETIcheskIy-pODhOd (дата обращения: 12.10.2025).
101. О ПОДХОДАХ ФИНАНСОВЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ К УПРАВЛЕНИЮ КЛИМАТИЧЕСКИМИ РИСКА // Банк России. 2024. 15 авг. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/156327/consultation_paper_20240815.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
102. Сравнительная характеристика базельских соглашений как инструменто // Naukaru.ru. URL: https://naukaru.ru/assets/pdf/vestnik-zabgu/2022-8-55-61.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
103. ВНЕДРЕНИЕ МЕЖДУНАРОДНЫХ СТАНДАРТОВ БАЗЕЛЬ III: ОБЩИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ И ПОСЛЕДСТВИЯ ДЛЯ РОССИЙСКОЙ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ // Fundamental-research.ru. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=36159 (дата обращения: 12.10.2025).
104. Подходы к организации стресс-тестирования в кредитных организациях // Банк России. 2020. 10 марта. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/49887/stress_test_100320.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
105. Сценарный анализ (Глава 4. Система управления операционными рисками) // Reglament.net. URL: https://www.reglament.net/bank/risk/4946_print.htm (дата обращения: 12.10.2025).
106. Раздел IV. Классификация рисков Банка России // Consultant.ru. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_431969/34945d8b2d13543d463e80d22091c6e118029d2b/ (дата обращения: 12.10.2025).
107. Использование больших данных в финансовом секторе и риски финансовой стабильности // Банк России. 2021. 10 дек. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/126938/bigdata_risks_211210.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
108. Искусственный интеллект в банковском секторе // Raexpert.ru. 2018. URL: https://raexpert.ru/researches/bank/ai_banks_2018/ (дата обращения: 12.10.2025).
109. Политика управления рисками Банка России // Банк России. 2016. 23 марта. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/49883/risk_management_policy_20160323.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
110. Топ 5 российских систем управления рисками 2025 // Nfr.ru. URL: https://www.nfr.ru/blog/top-5-rossiyskih-sistem-upravleniya-riskami-2025/ (дата обращения: 12.10.2025).
111. Искусственный интеллект в банках // Tadviser.ru. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82_%D0%B2_%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%B0%D1%85 (дата обращения: 12.10.2025).
112. Юденков, Ю. Нормативные документы Банка России, регламентирующие порядок идентификации, оценки и минимизации рисков // Lawmix.ru. 2008. Окт. URL: https://www.lawmix.ru/bux/32959 (дата обращения: 12.10.2025).
113. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОЦЕНКЕ РИСКОВ ВОЗНИКАЮЩИХ ПРИ БАНКОВСКОМ ФИНАНСИРОВАНИИ ИЛИ КРАУДФАНДИНГЕ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-otsenke-riskov-voznikayuschih-pri-bankovskom-finansirovanii-ili-kraudfandinge (дата обращения: 12.10.2025).
114. Центробанк назвал основные риски в сфере использования больших данных // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/press/event/?id=12140 (дата обращения: 12.10.2025).
115. «Эксперт РА»: при «геополитической оттепели» в РФ останется менее 270 банков // Tass.ru. URL: https://tass.ru/ekonomika/20790897 (дата обращения: 12.10.2025).
116. 5,5 трлн на устойчивость: как российские банки развивают ESG // Raexpert.ru. 2024. URL: https://raexpert.ru/researches/bank/esg_bank_2024/ (дата обращения: 12.10.2025).
117. Исследование: банковский сектор ждет кризис ликвидности // Nbj.ru. 2025. 16 сент. URL: https://nbj.ru/publs/bankovskaja-praktika/2025/09/16/issledovanie-bankovskii-sektor-zhdet-krizis-likvidnosti/ (дата обращения: 12.10.2025).
118. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ РИСКОВ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskie-podhody-k-otsenke-riskov-v-kommercheskih-bankah (дата обращения: 12.10.2025).
119. Банки, финансовые платформы и Big Data: тенденции развития и направления // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/banki-finansovye-platformy-i-big-data-tendentsii-razvitiya-i-napravleniya (дата обращения: 12.10.2025).
120. Искусственный интеллект в российских банках // Arb.ru. URL: https://arb.ru/b_event/upload/iblock/d76/Prezentatsiya_ARB_AI_v_bankah.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
121. Машинное обучение: кейсы применения в российских банках // Futurebanking.ru. URL: https://futurebanking.ru/article/5533 (дата обращения: 12.10.2025).
122. Классификация банковских рисков // Elib.bsu.by. URL: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/220267/1/kondratyuk_2018_1_P_103-109.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
123. ESG-портфель российского банковского сектора: бремя первых // Acra-ratings.ru. URL: https://www.acra-ratings.ru/research/2786/ (дата обращения: 12.10.2025).
124. 8 кейсов применения Machine Learning от Сбербанка // Futurebanking.ru. URL: https://futurebanking.ru/article/5030 (дата обращения: 12.10.2025).
125. Искусственный интеллект в банках — применение и кейсы AI // Scand.com. URL: https://scand.com/ru/company/blog/artificial-intelligence-in-banking/ (дата обращения: 12.10.2025).
126. Банковские риски : методы оценки и пути их снижения на примере ПАО «Сбербанк // Mosi.ru. URL: https://www.mosi.ru/images/doc/nauka/izdaniya/sborniki/2022/sbornik-nauchnykh-statey-mosi-2022-2-ch2.pdf#page=27 (дата обращения: 12.10.2025).
127. Российский риск-менеджмент 2025: уровень зрелости // Triafly.ru. URL: https://triafly.ru/blog/rossiyskiy-risk-menedzhment-2025-uroven-zrelosti/ (дата обращения: 12.10.2025).
128. Исследование уровня зрелости риск-менеджмента в российских компания // Deloitte.com. 2022. URL: https://deloitte.com/content/dam/Deloitte/ru/Documents/finance/deloitte-cis-erm-survey-2022.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
129. ВЛИЯНИЕ ESG-ФАКТОРОВ НА БАНКОВСКИЙ НАДЗОР В РФ: СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-esg-faktorov-na-bankovskiy-nadzor-v-rf-sovremennoe-sostoyanie-i-perspektivy-razvitiya (дата обращения: 12.10.2025).
130. ESG-факторы в оценке репутационных рисков крупнейших российских банков // Mgimo.ru. URL: https://mgimo.ru/library/publications/esg-faktory-v-otsenke-reputatsionnykh-riskov-krupneyshikh-rossiyskikh-bankov/ (дата обращения: 12.10.2025).
131. Риски и тренды: на конференции в АРБ обсудили актуальные вопросы работы банков в условиях сложной геополитической обстановки и санкционного давления // Nbj.ru. 2024. 26 нояб. URL: https://nbj.ru/publs/bankovskaja-praktika/2024/11/26/riski-i-trendy-na-konferentsii-v-arb-obsudili-aktualnye-voprosy-raboty-bankov-v-usloviyakh-slozhnoy-geopoliticheskoy-obstanovki-i-sanktsionnogo-davleniya/ (дата обращения: 12.10.2025).
132. Банк России: в базовом сценарии геополитические условия значимо не изменятся и введенные ограничения сохранятся на прогнозном горизонте // Consultant.ru. URL: https://www.consultant.ru/reginfo/sverdlovsk-obl/2290453/ (дата обращения: 12.10.2025).
133. Машинное обучение в оценке кредитных рисков: как ML меняет правила игры? // Habr.com. URL: https://habr.com/ru/companies/globalsign_academy/articles/867204/ (дата обращения: 12.10.2025).
134. Топ-9 примеров использования Data Science в банковской сфере // Datastart.ru. URL: https://datastart.ru/blog/top-9-primerov-ispolzovaniya-data-science-v-bankovskoy-sfere (дата обращения: 12.10.2025).
135. В России могут исчезнуть более 40 банков // Banki.ru. URL: https://www.banki.ru/news/lenta/?id=11029286 (дата обращения: 12.10.2025).
136. Деятельность центральных (национальных) банков – участников ЕСБ по направлению ESG // Банк России. 2024. 15 авг. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/156326/analytics_20240815.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
137. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЕ В ПРОЦЕССЕ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА ПРЕДМЕТНЫХ РИСКОВ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-mashinnogo-obuchenie-v-protsesse-risk-menedzhmenta-predmetnyh-riskov (дата обращения: 12.10.2025).
138. Как изменится операционный риск-менеджмент при изменении бизнес-моделей и регулирования в 2025 году // Reglament.net. URL: https://www.reglament.net/bank/risk/4946_print.htm (дата обращения: 12.10.2025).
139. Банковские риски и их классификация // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/bankovskie-riski-i-ih-klassifikatsiya (дата обращения: 12.10.2025).
140. Методы управления рисками и капиталом в банках и банковских группах в России // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-upravleniya-riskami-i-kapitalom-v-bankah-i-bankovskih-gruppah-v-rossii (дата обращения: 12.10.2025).
141. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ BIG DATA В УПРАВЛЕНИИ РИСКАМИ В БАНКОВСКОМ СЕКТОРЕ // Researchgate.net. URL: https://www.researchgate.net/publication/382877114_PRoIMENENIE_TEHNOLOGII_BIG_DATA_V_UPRAVLENII_RISKAMI_V_BANKoVSKoM_SEKToRE (дата обращения: 12.10.2025).
142. Управление финансовыми рисками коммерческих банков // Elar.urfu.ru. 2023. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/115589/1/978-5-7996-3729-2_2023_082.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
143. Финансовые индикаторы // Forecast.ru. 2025. URL: https://www.forecast.ru/_ARCHIVE/Analitics/CMAKP/b_review/2025/bank-03-25.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
144. Прогноз прибыльности банковского сектора в 2025 году: дилижанс замедляет ход // Raexpert.ru. 2025. URL: https://raexpert.ru/researches/bank/bank_forecast_2025/ (дата обращения: 12.10.2025).
145. современный уровень рисков деятельности российских банков // Fundamental-research.ru. 2025. № 4. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=44962 (дата обращения: 12.10.2025).
146. Денежный рынок в ожидании перехода к дефициту ликвидности // Finam.ru. 2025. 15 апр. URL: https://www.finam.ru/analysis/newsitem/denejnyy-rynok-v-ojidanii-perexoda-k-deficitu-likvidnosti-20250415-131700/ (дата обращения: 12.10.2025).
147. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ РИСКОВ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ И СПОСОБЫ ИХ МИНИМИЗАЦИИ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-riskov-v-kommercheskih-bankah-i-sposoby-ih-minimizatsii (дата обращения: 12.10.2025).
148. Двадцатая конференция «Корпоративные системы риск-менеджмента» // Cfo-russia.ru. URL: https://www.cfo-russia.ru/events/corp-risk-management/ (дата обращения: 12.10.2025).
149. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ BIG DATA НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-tehnologii-big-data-na-finansovyh-rynkah (дата обращения: 12.10.2025).