На Форуме риск-менеджеров
На Форуме риск-менеджеров обсудили перестройку моделей, операционные риски и внедрение ИИ
22 сентября на Форуме риск-менеджеров, организованном ИД «Регламент», участники финансового рынка обсудили, как высокая волатильность, регуляторные изменения и развитие искусственного интеллекта меняют подходы к управлению рисками в банках, НКО, МФО и финтех-компаниях.
Одним из основных выводов форума стала необходимость перехода от периодической переоценки рисков к их непрерывному мониторингу. Этот подход распространяется не только на кредитные и операционные риски, но и на модели, данные, ИТ-системы и решения на основе искусственного интеллекта.
Макроэкономические риски: ставка, инфляция и дефолты
На панельной дискуссии «Макрориски без лишних слов» ведущие российские макропрогнозисты по версии рейтинга Банка России оценили ключевые риски на горизонте года. Ключевые выводы:
Консенсус прогнозистов: сходимость без оптимизма. Дисперсия макропрогнозов по России сократилась, однако это скорее признак адаптации к новой реальности, чем основание для оптимизма. Как отметил один из участников, снижение разброса прогнозов сигнализирует об интернализации текущих шоков — прогнозисты уже учли реализовавшиеся шоки.
Одна из ключевых предпосылок прогнозов ЦБ — соблюдение структурного баланса бюджета со следующего года. Однако в текущих условиях эта предпосылка остается под вопросом, что создает дополнительную неопределенность для прогнозирования траектории ставки.
Исторических данных становится недостаточно
Одними из главных вопросов сессии по количественному риск-менеджменту стали оценка и хеджирование процентного и кредитного рисков, а также пересмотр моделей вероятности дефолта PD и уровня потерь при дефолте LGD.
Эксперты отметили, что исторические данные все хуже отражают текущую экономическую среду, поэтому организациям необходимо совершенствовать сегментацию портфелей, калибровку моделей и индикаторы раннего предупреждения.
Модельный риск становится самостоятельной управленческой задачей
Продолжением разговора стал круглый стол, посвященный модельному риску как самостоятельному классу риска. В цифровом кредитовании решения все чаще принимает не одна модель, а их каскад. Ошибка на отдельном этапе может распространиться на всю цепочку — от скоринга заемщика до расчета кредитного лимита.
Участники искали баланс между ежегодной валидацией и непрерывным мониторингом моделей. Еще одним вопросом стало распределение ответственности между разработчиками, владельцами моделей, подразделениями валидации, риск-менеджмента и внутреннего аудита.
Операционные риски выходят за пределы отчетности
В блоке об операционных рисках эксперты сосредоточились на практической стороне инцидентов: как отличить риск данных от технологического сбоя, учесть события вне регуляторной отчетности и оценить реальное влияние потерь на капитал. Отдельными вызовами стали импортозамещение ИТ-систем без нарушения непрерывности процессов и бесконтрольное использование сотрудниками ИИ-помощников. Участники отметили, что управление такими рисками требует не только технических ограничений, но и понятных внутренних правил: какие данные можно передавать ИИ-сервисам, для каких задач допустимо их использовать и кто отвечает за проверку полученного результата.
Залог не всегда компенсирует кредитный риск
Дискуссия о залоговых портфелях показала: в 2026 году обеспечение важно оценивать максимально реалистично — не переоценивать, но и не сбрасывать со счетов. Физическая утрата активов, новые реалии страхового рынка, изменение стоимости и ликвидности имущества требуют рассматривать залог вместе с другими механизмами защиты кредитора: страховым возмещением, взысканием и реализацией актива.
Внедрение ИИ требует целостной системы управления
На сессии об архитектуре риск-контура с использованием ИИ эксперты рассмотрели применение интеллектуальных агентов для анализа финансовой отчетности, оценку экономического эффекта ИИ-проектов, правовые требования к информационной безопасности и трансформацию аудита. Ключевым выводом стало то, что внедрение ИИ требует не отдельных экспериментов, а целостной системы управления — с понятными зонами ответственности, контролем рисков GenAI и обоснованным выбором между собственной разработкой и промышленной платформой.
Завершился форум keynote-сессией Александра Дьяконова, руководителя исследовательского отдела команды рекомендаций AI VK. В формате живого общения он обсудил с участниками переход от rule-based-систем к адаптивным интеллектуальным средам, стратегии интеграции LLM и гибридный подход, сочетающий собственную ИИ-платформу со сторонними моделями. В фокусе также были прикладные кейсы и актуальные исследования в области GenAI.
Новости
Узнайте подробнее о том, как вступить в АФИ,
чтобы пользоваться всеми привилегиями членов Ассоциации