Организация, методология и совершенствование финансового планирования в российском коммерческом банке: от классического бюджетирования к AI-ориентированным и риск-чувствительным моделям

Введение

РЕЛЕВАНТНЫЙ ФАКТ: По итогам 2024 года, чистая прибыль крупнейшего российского банка (ПАО «Сбербанк») по МСФО составила 1580,3 млрд рублей, при этом рентабельность капитала (ROE) находилась на уровне 24,0%. Удержание таких показателей в условиях геополитической и макроэкономической волатильности является прямым свидетельством высокой эффективности системы финансового планирования, интегрирующей передовые методы риск-менеджмента и управления капиталом.

Актуальность темы Организации, методологии и совершенствования финансового планирования в российском коммерческом банке обусловлена кардинальными трансформациями, происходящими в современном финансовом секторе. Традиционная парадигма планирования, основанная на жестком годовом бюджетировании, оказалась неэффективной в условиях высокой волатильности рынка, экспоненциальной цифровизации и перманентного ужесточения регуляторных требований Банка России (ЦБ РФ). Современный банк — это не просто финансовый посредник, а высокотехнологичная платформа, где планирование должно быть не статичным процессом, а адаптивным, риск-чувствительным и проактивным инструментом стратегического управления.

Цель настоящей работы состоит в деконструкции теоретических основ финансового планирования, проведении актуального анализа действующей системы планирования и ключевых финансовых показателей крупного российского коммерческого банка, а также разработке обоснованных рекомендаций по ее совершенствованию на основе инновационных методологий и цифровых технологий. И что из этого следует? Реализация этих целей позволяет банку не только соответствовать регуляторным нормативам, но и обеспечить устойчивый рост акционерной стоимости в долгосрочной перспективе.

Объектом исследования выступает система финансового планирования коммерческого банка. Предметом — организационно-методологические аспекты и механизмы совершенствования этой системы в условиях цифровой трансформации и риск-ориентированного регулирования.

Структура работы соответствует поставленной цели и включает теоретический раздел, аналитическую главу с рассмотрением конкретных данных и главу, посвященную разработке рекомендаций, что обеспечивает необходимую академическую глубину и практическую применимость исследования.

Глава 1. Теоретико-методологические основы финансового планирования в современных коммерческих банках

Сущность, цели и актуализированная классификация видов финансового планирования

Финансовое планирование в коммерческом банке представляет собой непрерывный и многоуровневый процесс разработки финансовых планов и плановых показателей, ключевая задача которого — обеспечить кредитную организацию достаточными финансовыми ресурсами, гарантировать ее финансовую устойчивость, повысить эффективность деятельности и добиться достижения целей, заложенных в общей стратегии банка. Если ранее планирование рассматривалось как функция бухгалтерского учета, то сегодня оно является сердцевиной стратегического менеджмента, связывающей воедино цели акционеров (доходность), требования регулятора (надежность) и операционную эффективность.

Актуализированная классификация финансового планирования

Традиционная классификация основана на горизонте планирования:

Вид планирования	Горизонт	Ключевая цель	Современный фокус
Стратегическое (Перспективное)	3–5 лет и более	Определение долгосрочных финансовых целей, позиционирования на рынке, обеспечение устойчивости и конкурентных позиций.	Интеграция ESG-факторов, разработка платформенного бигтех-ландшафта.
Текущее (Тактическое)	1 год (с ежеквартальной детализацией)	Разработка бюджета доходов и расходов, планирование капитала и ликвидности, управление процентным риском.	Скользящее бюджетирование (Rolling Forecast), оперативная корректировка планов.
Оперативное (Краткосрочное)	День, неделя, месяц	Управление ежедневной ликвидностью, кассовое планирование, контроль за лимитами.	Использование AI-моделей для высокочастотного прогнозирования, автоматизация контроля.

В современных условиях нестабильности финансового сектора и высокой конкуренции эта классификация существенно дополняется двумя критически важными видами, отражающими эволюцию банковского менеджмента:

1. Сценарное планирование. Позволяет оценивать влияние потенциальных макроэкономических шоков (рост ставок, санкции, падение ВВП) на финансовые показатели банка. Это критический инструмент для управления в условиях волатильности, позволяющий оперативно разрабатывать «планы Б» (contingency plans).
2. Риск-ориентированное планирование. Это ключевой элемент, особенно актуальный для российских банков. Его усиление обусловлено поэтапным внедрением стандартов «Базель III» и обязательным переходом системно значимых кредитных организаций (СЗКО) на подход, основанный на внутренних рейтингах (ПВР). Данный подход требует от банков интеграции прогностических моделей кредитного риска (PD – вероятность дефолта, LGD – потери при дефолте, EAD – подверженность риску при дефолте) непосредственно в планирование капитала и ликвидности (в соответствии с Положением ЦБ РФ № 744-П). Таким образом, планирование капитала становится не просто бухгалтерской процедурой, а сложным риск-инженерным процессом, что является фундаментальным сдвигом.

Эволюция методов: Сравнительный анализ бюджетирования и адаптивных концепций

Исторически основным методом финансового планирования в банках было традиционное жесткое бюджетирование (Traditional Budgeting), при котором годовой план фиксировался в начале периода и служил главным ориентиром для оценки эффективности. Однако этот метод страдает от ряда недостатков, особенно в динамичной среде: он поощряет «игры с бюджетом», быстро устаревает и сковывает инициативу. Как ответ на рыночную волатильность и необходимость повышения гибкости, в банковской практике активно внедряются адаптивные концепции.

1. Скользящее бюджетирование (Rolling Forecast/Rolling Budgeting)

В отличие от статического годового бюджета, скользящее бюджетирование позволяет поддерживать актуальный прогноз на постоянной основе. Например, банк прогнозирует показатели на следующие 12 месяцев. По прошествии каждого квартала (или месяца) результаты прошедшего периода отбрасываются, а прогнозный горизонт продлевается на соответствующий период вперед.

• Преимущество: Значительно повышается оперативность управления, так как менеджеры всегда видят актуальное состояние и перспективу. Постоянная актуализация прогнозов уменьшает «шок» от резких рыночных изменений.

2. Концепция Beyond Budgeting (За пределами бюджетирования)

Данная концепция представляет собой радикальную философию управления, которая отказывается от жесткого, детального, годового бюджетирования как инструмента контроля. Beyond Budgeting заменяет традиционные процессы двумя ключевыми элементами:

• Адаптивные процессы: Вместо годового планирования используется скользящее прогнозирование, а ресурсное распределение происходит по требованию (on-demand), а не по заранее определенному лимиту.
• Децентрализованная структура управления и относительные цели: Основное внимание переносится с достижения абсолютных, зафиксированных показателей (например, «получить 100 млрд чистой прибыли») на достижение относительных целей (например, «опередить конкурентов по показателю ROE на 2%» или «сократить CIR относительно среднего по рынку»). Это стимулирует команды на местах проявлять инициативу и быстро реагировать на конкурентов, а не просто «осваивать» бюджет.

Метод планирования	Философия	Гибкость к рынку	Фокус оценки
Традиционное бюджетирование	Контроль и дисциплина	Низкая	Достижение фиксированных абсолютных показателей
Скользящее бюджетирование	Актуальность и оперативность	Средняя	Постоянное поддержание актуального прогноза
Beyond Budgeting	Адаптивность и децентрализация	Высокая	Относительные цели, опережение конкурентов

Глава 2. Анализ системы финансового планирования и ключевых финансовых показателей коммерческого банка (на примере ПАО «Сбербанк»)

Регуляторные требования Банка России как ключевой фактор планирования

В современном российском банковском секторе регуляторные требования ЦБ РФ перестали быть просто рамками для отчетности; они стали неотъемлемой частью стратегического и финансового планирования. Два наиболее влиятельных фактора сегодня — это риск-менеджмент, основанный на «Базеле III», и требования к операционной надежности.

Внедрение ПВР и риск-чувствительное планирование

Системно значимые кредитные организации (СЗКО) в РФ находятся на пути к полному переходу на подход, основанный на внутренних рейтингах (ПВР), который должен быть завершен к 2030 году. Эта реформа требует от банков:

1. Интеграции риск-моделей: Банк должен использовать собственные, внутренне разработанные и одобренные ЦБ РФ модели для расчета ожидаемых и непредвиденных потерь (PD – вероятность дефолта, LGD – потери при дефолте, EAD – подверженность риску при дефолте).
2. Планирования капитала с учетом риска: Требования к достаточности капитала (Н1.0, Н1.2, Н1.1) должны планироваться не на основе стандартных взвешенных активов, а на основе риск-чувствительных оценок.
3. Стресс-тестирования: Финансовое планирование должно включать обязательное сценарное моделирование, при котором проверяется способность банка выдержать макроэкономические шоки, не нарушая регуляторных нормативов.

Операционная надежность и планирование непрерывности

Положение ЦБ РФ от 13.01.2025 N 850-П устанавливает обязательные требования к операционной надежности кредитных организаций. Это напрямую влияет на финансовое планирование, поскольку требует:

• Планирования инвестиций в IT-инфраструктуру: Банк обязан закладывать в бюджет средства на поддержание устойчивости и непрерывности ключевых технологических процессов (например, расчеты, выдача кредитов).
• Установления пороговых уровней: Финансовый план должен учитывать затраты на обеспечение того, чтобы допустимое время простоя критически важных систем не превышало установленных регулятором лимитов. Таким образом, планирование расходов на IT-безопасность и резервирование становится приоритетным.

Динамика и эффективность финансового планирования (2022-2025 гг.)

Анализ деятельности крупного российского банка, такого как ПАО «Сбербанк», позволяет оценить, как ведущие игроки рынка справляются с вызовами. Эффективность системы финансового планирования оценивается через ключевые финансовые показатели.

Таблица 1. Ключевые финансовые показатели ПАО «Сбербанк» по МСФО (2022–2024 гг.)

Показатель	Единица измерения	2022 г.	2023 г.	2024 г.	Динамика 2023–2024 гг.
Чистая прибыль	млрд руб.	300,2	1250,3	1580,3	+26,4%
Рентабельность капитала (ROE)	%	12,1	25,3	24,0	-1,3 п.п.
Отношение операционных расходов к доходам (CIR)	%	38,4	33,0	30,3	-2,7 п.п.

Источник: Сокращенные результаты МСФО Q4 2024 год — СберБанк, Годовой отчет Сбера / 2024.

Анализ эффективности финансового планирования:

1. Чистая прибыль: Рост чистой прибыли до 1,58 трлн руб. в 2024 году, несмотря на снижение в 2022 году, свидетельствует о высокой эффективности стратегического планирования, которое позволило банку быстро адаптироваться к новым экономическим условиям, переориентировать бизнес-процессы и нарастить доходы.
2. Рентабельность капитала (ROE): Снижение показателя ROE с 25,3% до 24,0% в 2024 году является ключевым «узким местом». Хотя показатель остается высоким, его снижение указывает на то, что прирост прибыли не успевает за ростом капитала или, что более вероятно, на увеличение резервов капитала в рамках риск-ориентированного планирования. Удержание ROE на уровне, превышающем 20%, является стратегической задачей, требующей точного планирования структуры баланса и стоимости привлечения капитала.
3. Эффективность расходов (CIR): Удержание показателя CIR на уровне 30,3% — выдающееся достижение. CIR (Cost-to-Income Ratio) показывает, сколько операционных расходов требуется для получения 1 рубля дохода. Планомерное снижение этого показателя (с 38,4% в 2022 году) свидетельствует о высокой эффективности управления расходами, успешной цифровизации и реализации плановых мероприятий по оптимизации бизнес-процессов.

Разве не удивительно, что в условиях столь жесткой макроэкономической волатильности крупнейший банк страны смог не просто сохранить, но и улучшить свою операционную эффективность?

Организационно-технологические особенности системы планирования

Современное финансовое планирование невозможно без высокотехнологичной организационной структуры. Крупные российские банки переходят от разрозненных IT-систем к интегрированному платформенному бигтех-ландшафту.

Цифровая трансформация и вендоронезависимость:

Ключевым трендом является перестройка архитектуры на собственных технологиях для обеспечения вендоронезависимости в критически важных процессах, включая планирование. Инструментарий планирования включает:

• Системы CPM (Corporate Performance Management): Используются для консолидации данных, бюджетирования, сценарного моделирования и формирования управленческой отчетности.
• BI-системы (Business Intelligence): Обеспечивают оперативный доступ к плановым и фактическим данным, позволяя проводить план-факт анализ в режиме реального времени.

Переход к автономизации процессов:

Стратегическая задача крупного банка, как отмечено в его отчетах, состоит во внедрении AI-агентов и переходе к автономизации процессов. Этот переход радикально меняет организацию планирования: вместо ручного сбора данных и расчетов, AI-системы берут на себя прогнозирование, сверку и контроль. Например, внедрение AI-помощника для контроля целевого использования кредитных средств, который автоматически распознает и сверяет документы с плановыми лимитами, позволяет сократить трудозатраты на отчетность на 15–20%, высвобождая аналитиков для выполнения стратегических, а не рутинных задач.

Глава 3. Разработка предложений по совершенствованию системы финансового планирования на основе инновационных технологий

Совершенствование системы финансового планирования должно быть направлено на повышение ее гибкости, точности прогнозирования и интеграцию с риск-менеджментом.

Интеграция риск-чувствительных прогностических моделей

Ключевая рекомендация для повышения качества планирования — это полная интеграция кредитного риск-менеджмента в процесс планирования капитала и ликвидности.

Обоснование: Переход на ПВР (Подход, основанный на внутренних рейтингах) требует от банка прогностической точности. Плановые финансовые показатели должны быть скорректированы на ожидаемые и непредвиденные потери, рассчитанные на основе внутренних моделей.

Механизм интеграции:

Необходимо, чтобы финансовый департамент использовал в планировании не просто исторические данные, а результаты прогностических моделей рисков:

Риск-параметр	Сущность	Применение в финансовом планировании
PD (Probability of Default)	Вероятность дефолта заемщика	Включение в расчет ожидаемых кредитных потерь (ECL) и планирование резервов (РВПС).
LGD (Loss Given Default)	Потери при дефолте	Используется для расчета необходимого объема капитала для покрытия непредвиденных потерь (ICAAP/Базель III).
EAD (Exposure at Default)	Подверженность риску	Планирование лимитов на рисковые активы и определение необходимого уровня ликвидности.

Пример применения (Метод цепных подстановок):

Для оценки влияния изменения PD на плановую величину резервов под возможные потери ($\text{РВПС}_{\text{пл}}$) используется факторный анализ.

Пусть:

РВПСпл = Σi=1n (EADi × LGDi × PDi)

Где $\text{EAD}_{i}$, $\text{LGD}_{i}$, $\text{PD}_{i}$ — плановые показатели по i-му сегменту портфеля. Если в результат�� сценарного моделирования мы прогнозируем, что PD вырастет на 10% (например, из-за макроэкономического шока), мы можем оперативно пересчитать необходимые резервы:

1. Исходный план: РВПС = 100 млрд руб.
2. Сценарный расчет: $\text{РВПС}_{\text{новое}} = \text{РВПС}_{\text{исх}} \times (1 + \Delta\text{PD}) = 100 \text{ млрд} \times (1 + 0.10) = 110 \text{ млрд руб.}$

Такой подход позволяет оперативно корректировать план капитала и ликвидности, обеспечивая соответствие требованиям ЦБ РФ (Положение № 744-П).

Внедрение искусственного интеллекта (AI-планирования)

Внедрение AI-технологий является следующим эволюционным шагом, позволяющим не только повысить точность прогнозирования, но и обеспечить автоматизацию сценарного моделирования.

Повышение точности прогнозирования:

Искусственный интеллект, использующий методы машинного обучения (Machine Learning), способен анализировать огромные массивы внутренних и внешних данных (макроэкономические показатели, поведенческие факторы клиентов) для построения более точных финансовых прогнозов, чем традиционные эконометрические модели.

• Применение: AI используется для прогнозирования кредитного спроса, ставок по депозитам, динамики комиссионных доходов и, самое главное, для повышения точности прогностических моделей риска ($\text{PD}/\text{LGD}$).

Автоматизация сценарного моделирования:

Вместо ручного создания 3–5 сценарных моделей (базовый, оптимистичный, пессимистичный), AI позволяет проводить тысячи симуляций Монте-Карло в автоматическом режиме, оценивая влияние сложных комбинаций макроэкономических шоков на все ключевые показатели (прибыль, ROE, достаточность капитала). Это критически важно для принятия решений в условиях высокой неопределенности.

Конкретный пример: AI-агенты в отчетности

Для сокращения цикла управленческой отчетности и трудозатрат рекомендуется внедрение AI-агентов, которые могут:

1. Автоматически классифицировать и обрабатывать первичные документы по инвестиционным проектам.
2. Сверять фактическое использование средств с плановыми лимитами в режиме реального времени.
3. Генерировать промежуточные отчеты и уведомления об отклонениях.

По оценкам, это позволяет сократить цикл подготовки управленческой отчетности с недели до нескольких часов, высвобождая ресурсы для анализа и принятия решений.

Рекомендации по переходу к адаптивному управленческому циклу

Для обеспечения стратегической гибкости и повышения скорости реакции на рынке банку необходимо разработать дорожную карту по переходу от жесткого годового бюджета к адаптивному управленческому циклу.

1. Внедрение скользящего бюджетирования (Rolling Forecast):

• Шаг 1: Отказ от фиксированного годового бюджета как основного инструмента контроля.
• Шаг 2: Переход к 12-месячному прогнозу, обновляемому ежеквартально (или ежемесячно).
• Шаг 3: Разделение бюджета на две части: ресурсный бюджет (для стратегических проектов и инвестиций, который может быть фиксированным) и операционный прогноз (для текущих доходов/расходов, который должен быть скользящим и гибким).

2. Интеграция элементов Beyond Budgeting:

• Децентрализация ответственности: Делегирование полномочий по управлению расходами операционным подразделениям, устанавливая при этом четкие относительные цели (например, снижение CIR подразделения на 5% относительно прошлого периода или конкурентов).
• Оценка по относительному успеху: Изменение KPI менеджеров с достижения абсолютных плановых цифр (которые могут устареть через месяц) на эффективность использования ресурсов и опережение конкурентов по ключевым метрикам (например, рост доли рынка, ROE).

Такой переход трансформирует финансовое планирование из бюрократического «смирительной рубашки» в динамичный инструмент, способствующий инновационному росту.

Заключение

Проведенное исследование подтвердило, что финансовое планирование в российском коммерческом банке претерпевает радикальную трансформацию, обусловленную цифровизацией, высокой рыночной волатильностью и ужесточением риск-ориентированного регулирования ЦБ РФ.

Основные выводы:

1. Теоретическая эволюция: Современное банковское планирование вышло за рамки традиционного бюджетирования. Ключевую роль играют адаптивные методологии — скользящее бюджетирование и принципы Beyond Budgeting — а также обязательное риск-ориентированное и сценарное планирование.
2. Влияние регулятора: Требования ЦБ РФ, особенно поэтапный переход на стандарты «Базель III» (ПВР) и Положение № 850-П об операционной надежности (2025 г.), делают интеграцию риск-менеджмента и планирования непрерывности критически важной задачей, напрямую влияющей на планирование капитала и инвестиций.
3. Аналитические результаты: Анализ ключевых показателей крупного российского банка (на примере Сбербанка за 2024 год) показал высокую эффективность управления расходами (CIR на уровне 30,3%), но также выявил необходимость дальнейшего совершенствования планирования капитала для удержания высокой рентабельности (ROE 24,0%).
4. Практическая значимость: Предложенные рекомендации по интеграции риск-чувствительных прогностических моделей ($\text{PD}/\text{LGD}$) и внедрению AI-планирования (для автоматизации сценарного моделирования и сокращения цикла отчетности) позволяют повысить гибкость и точность системы. Переход к адаптивному управленческому циклу обеспечивает стратегическую устойчивость банка в условиях современной волатильности.

Цель работы по деконструкции теоретических основ, проведению актуального анализа и разработке обоснованных рекомендаций по совершенствованию системы финансового планирования достигнута, что дает четкое представление о векторе развития банковского менеджмента.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 02.12.1990 г. № 395-1 (ред. от 11.07.2011) «О банках и банковской деятельности».
2. Федеральный закон от 10.07.2002 г. № 86-ФЗ (ред. от 19.10.2011) «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)».
3. Федеральный закон от 10.12.2003 г. № 173-ФЗ (ред. от 18.07.2011) «О валютном регулировании и валютном контроле».
4. Положение ЦБ РФ от 31 августа 1998 г. № 54-П (ред. от 27.07.2001) «О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)».
5. Положение ЦБ РФ от 13.01.2025 N 850-П «Об обязательных для кредитных организаций… требованиях к операционной надежности…» [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
6. Перспективные направления развития банковского регулирования и надзора: текущий статус и новые задачи — Банк России (Август 2025) [Электронный ресурс]. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/141071/analit_note_20250825_kr_na_pvrm.pdf (дата публикации: 25.08.2025).
7. Годовой отчет Сбера / 2024 [Электронный ресурс]. URL: https://www.mgimo.ru/library-esg/publication/godovoy-otchet-sbera—2024/.
8. Сокращенные результаты МСФО Q4 2024 год — СберБанк [Электронный ресурс]. URL: https://www.sberbank.com/ru/investor-relations/reports-and-publications/reporting/ifrs-results.
9. Аакер, Д. Стратегическое рыночное управление / Д. Аакер ; Пер. с англ. — СПб.: Питер, 2010. — 480 с.
10. Бабич, А.М. Финансы : учебник / А.М. Бабич. — М.: ФБК-Пресс, 2011. — 374 с.
11. Бланк, И.А. Основы инвестиционного менеджмента. В 2-х томах / И.А. Бланк. — Киев: Ника-Центр, Эльга, 2010. — 560 с.
12. Бочаров, В.В. Финансовый анализ / В.В. Бочаров. — СПб.: Питер, 2011. — 420 с.
13. Вахрин, П.И. Финансы : учебник. 3-е изд., перераб. и доп. / П.И. Вахрин. — М.: Маркетинг, 2011. — 114 с.
14. Воронцовский, А.В. Инвестиции и финансирование: Методы оценки и обоснования / А.В. Воронцовский. — СПб: Изд-во С-Петербургского ун-та, 2010. — 528 с.
15. Деева, А.Н. Финансы : учебное пособие / А.Н. Деева. — М.: Экзамен, 2011. — 118 с.
16. Дробозина, Л.А. Общая теория финансов / Л.А. Дробозина. — М.: ИНФРА-М, 2010. — 317 с.
17. Заяц, Н.Е. Теория финансов : учебное пособие / Н.Е. Заяц. — Минск, 2010.
18. Ильин, А.И. Планирование на предприятии / А.И. Ильин. — Минск: ООО «Новое знание», 2010. — 633 с.
19. Кныш, М.И. Стратегическое планирование инвестиционной деятельности / М.И. Кныш. — СПб.: Бизнес-пресса, 2011. — 315 с.
20. Ковалев, В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности / В.В. Ковалев. — М.: Финансы и статистика, 2012.
21. Крейнина, М.Н. Финансовый менеджмент / М.Н. Крейнина. — М.: Дело и Сервис, 2010. — С. 311.
22. Поляк, Г.Б. Финансы : учебник для вузов / Г.Б. Поляк. — М.: Юнити-Дана, 2011. – С. 151.
23. Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия / Г.В. Савицкая. — М.: ИНФРА-М, 2010. — С. 79.
24. Сорокина, Е.А. Анализ денежных потоков предприятия: теория и практика в условиях реформирования российской экономики / Е.А. Сорокина. — М.: Финансы и статистика, 2011.
25. СОВРЕМЕННЫЕ СТРАТЕГИИ ФИНАНСОВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В КОРПОРАТИВНОМ БАНКОВСКОМ БИЗНЕСЕ [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-strategii-finansovogo-planirovaniya-v-korporativnom-bankovskom-biznese.
26. ОСОБЕННОСТИ ФИНАНСОВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ В БАНКОВСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ [Электронный ресурс]. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=46429649.
27. МЕТОДЫ ФИНАНСОВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ [Электронный ресурс]. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=45781363.
28. ПРОБЛЕМЫ ФИНАНСОВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В СТРАХОВЫХ КОМПАНИЯХ [Электронный ресурс]. URL: https://fin-biz.ru/jour/article/view/1727/1523.
29. РИСК-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ И СКОЛЬЗЯЩЕЕ БЮДЖЕТИРОВАНИЕ В СИСТЕМЕ БАНКОВСКОГО БИЗНЕС-ПЛАНИРОВАНИЯ [Электронный ресурс]. URL: https://vestnik-bist.ru/articles/75-80.pdf.
30. Создание законодательства для регулирования ИИ остается важным аспектом [Электронный ресурс]. URL: https://vaael.ru/upload/iblock/c38/c381c15f92ff4104085f1c91ffb396e9.pdf.