ЦИФРОВИЗАЦИЯ СИСТЕМ ОЦЕНКИ И МОНИТОРИНГА РИСКОВ НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ: ВОЗМОЖНОСТИ, ОГРАНИЧЕНИЯ И РЕГУЛЯТОРНЫЕ ВЫЗОВЫ

DIGITALIZATION OF RISK ASSESSMENT AND MONITORING SYSTEMS IN FINANCIAL MARKETS: OPPORTUNITIES, LIMITATIONS AND REGULATORY CHALLENGES

Chernyavsky Maksim Magamedovich

Student, Department of Economics and Finance, Moscow Regional Branch of RANEPA,

Russia, Krasnogorsk

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается цифровизация систем оценки и мониторинга рисков на финансовых рынках в условиях роста объёмов данных, ускорения финансовых операций и активного внедрения искусственного интеллекта. Раскрывается практическое значение цифровых технологий для риск-менеджмента финансовых организаций, включая кредитный скоринг, антифрод-мониторинг, анализ транзакций, рыночную аналитику и автоматизацию комплаенс-контроля. Отмечается, что использование искусственного интеллекта, больших данных и автоматизированных аналитических инструментов позволяет повысить скорость выявления риск-событий, расширить информационную базу анализа и перейти от ретроспективной оценки рисков к более превентивной модели управления. Особое внимание уделяется ограничениям цифровизации, связанным с качеством данных, модельными рисками, непрозрачностью алгоритмов, киберугрозами, зависимостью от технологических поставщиков и необходимостью регуляторного надзора.

ABSTRACT

The article examines the digitalization of risk assessment and monitoring systems in financial markets in the context of growing data volumes, increasing speed of financial operations and active implementation of artificial intelligence. The practical importance of digital technologies for the risk management of financial institutions is analyzed, including credit scoring, anti-fraud monitoring, transaction analysis, market analytics and compliance automation. The article emphasizes that the use of artificial intelligence, big data and automated analytical tools makes it possible to increase the speed of risk event detection, expand the information base for analysis and move from retrospective risk assessment to a more preventive risk management model. Special attention is paid to the limitations of digitalization related to data quality, model risks, algorithm opacity, cyber threats, dependence on technology providers and the need for regulatory supervision.

Ключевые слова: цифровизация; финансовые рынки; оценка рисков; мониторинг рисков; искусственный интеллект; большие данные; риск-менеджмент; киберриски; регуляторный контроль.

Keywords: digitalization; financial markets; risk assessment; risk monitoring; artificial intelligence; big data; risk management; cyber risks; regulatory control.

В 2026 году цифровизация финансового рынка приобретает не только технологическое, но и управленческое значение. Цифровые решения всё активнее используются для анализа данных, выявления риск-событий, противодействия мошенничеству, автоматизации комплаенса и повышения устойчивости финансовых организаций.

Актуальность цифровизации систем оценки рисков связана с ростом зависимости финансового рынка от качества, скорости и безопасности обработки данных. По данным Банка России, с начала 2022 года доля цифровых финансовых услуг гражданам увеличилась с 72,7 до 88,5%, а бизнесу — с 65,2 до 91,7% [1, с. 36]. Одновременно сама инфраструктура финансового рынка становится цифровой и строится на принципах равноудаленности, отказоустойчивости и безопасности [1, с. 86]. В этих условиях искусственный интеллект и аналитические технологии становятся важными инструментами не только сокращения затрат, но и повышения качества риск-менеджмента.

Таблица 1.

Количественные показатели цифровизации финансового рынка и применения ИИ

Источник: составлено автором на основе [1, с. 36; 2, с. 19; 3, p. 4, 7].

Данные таблицы 1 подтверждают, что цифровизация риск-менеджмента становится одним из значимых направлений развития финансового рынка. Рост доли цифровых финансовых услуг расширяет массив данных для анализа, а внедрение ИИ позволяет переходить от периодической оценки рисков к более оперативному мониторингу. Показательно, что 70% финансовых организаций, планирующих внедрение ИИ, связывают его с оптимизацией процессов управления рисками [2, с. 20].

Практическое содержание цифровизации оценки рисков заключается в переходе от ручного и ретроспективного анализа к постоянной обработке больших массивов данных. В цифровой модели риски могут отслеживаться в режиме, близком к реальному времени: по транзакциям, рыночным котировкам, поведению клиентов, новостному фону, изменению ликвидности и признакам мошеннической активности.

Наиболее заметно цифровизация проявляется в банковской деятельности, страховании, платежной инфраструктуре и на рынке ценных бумаг. По данным Банка России, ИИ на постоянной основе используют 60% страховщиков, 24% организаций банковского сектора, 33% участников рынка платежных услуг и 29% организаций рынка ценных бумаг [2, с. 21].

Практический эффект цифровизации риск-менеджмента заключается в переходе от анализа уже наступивших событий к раннему выявлению отклонений: подозрительных операций, ухудшения качества портфеля, снижения ликвидности или необычной рыночной активности. Это особенно важно для финансовых рынков, где риск-события быстро влияют на цены активов, ликвидность и поведение инвесторов. По оценке World Economic Forum, 32–39% работ в банковском секторе, страховании и на рынках капитала имеют высокий потенциал полной автоматизации, а ещё 34–37% — потенциал усиления труда сотрудников за счёт ИИ [3, p. 4].

Вместе с тем цифровизация не устраняет риски полностью, а меняет их характер. На первый план выходят качество данных, объяснимость алгоритмов, кибербезопасность и внутренний контроль. По данным Банка России, 66% организаций, применяющих или тестирующих ИИ, не устанавливают специальные правила управления рисками ИИ, а 42% не проводят классификацию уровней риска моделей [2, с. 33].

Ключевыми ограничениями остаются модельный риск, непрозрачность алгоритмов и зависимость от технологических поставщиков. IOSCO относит к основным вызовам применения ИИ качество данных, предвзятость, прозрачность, объяснимость, аутсорсинг и этические вопросы [4, p. 6]. Financial Stability Board дополнительно выделяет риски концентрации поставщиков, роста рыночных корреляций, киберугроз и недостаточного управления моделями [5, p. 18–19]. IMF также отмечает, что ИИ может одновременно улучшать риск-менеджмент и усиливать волатильность, непрозрачность моделей, киберриски и риски рыночных манипуляций [6, p. 77–78].

Цифровизация систем оценки рисков на финансовых рынках в 2026 году становится важным направлением развития финансового сектора. Её преимущества связаны с ускорением выявления риск-событий, расширением информационной базы анализа, снижением затрат и переходом к превентивному риск-менеджменту. Однако цифровые технологии должны рассматриваться не как замена риск-менеджера, а как аналитическое усиление системы управления рисками. Без контроля качества данных, объяснимости моделей, киберустойчивости и регуляторной прозрачности они могут стать самостоятельным источником модельных, кибернетических и системных рисков. 

Список литературы:

1. Основные направления развития финансового рынка Российской Федерации на 2026 год и период 2027 и 2028 годов [Электронный ресурс] // Банк России : официальный сайт. — М. : Банк России, 2025. — 137 с. — URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/181362/onrfr_2026_2028.pdf (дата обращения: 10.06.2026).
2. Применение искусственного интеллекта на финансовом рынке: текущий статус и условия дальнейшего развития [Электронный ресурс] // Банк России : официальный сайт. — М. : Банк России, 2025. — 70 с. — URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/185193/Consultation_Paper_20112025.pdf (дата обращения: 10.06.2026).
3. Artificial Intelligence in Financial Services [Электронный ресурс] // World Economic Forum : official website. — Geneva : World Economic Forum, 2025. — 27 p. — URL: https://reports.weforum.org/docs/WEF_Artificial_Intelligence_in_Financial_Services_2025.pdf (дата обращения: 10.06.2026).
4. Artificial Intelligence in Capital Markets: Use Cases, Risks, and Challenges [Электронный ресурс] // IOSCO : official website. — Madrid : IOSCO, 2025. — 74 p. — URL: https://www.iosco.org/library/pubdocs/pdf/IOSCOPD788.pdf (дата обращения: 10.06.2026).
5. The Financial Stability Implications of Artificial Intelligence [Электронный ресурс] // Financial Stability Board : official website. — Basel : Financial Stability Board, 2024. — 40 p. — URL: https://www.fsb.org/uploads/P14112024.pdf (дата обращения: 10.06.2026).
6. Advances in Artificial Intelligence: Implications for Capital Market Activities [Электронный ресурс] // Global Financial Stability Report: Steadying the Course: Uncertainty, Artificial Intelligence, and Financial Stability / International Monetary Fund. — Washington, DC : International Monetary Fund, 2024. — P. 77–104. — URL: https://www.imf.org/-/media/files/publications/gfsr/2024/october/english/ch3.pdf (дата обращения: 10.06.2026).