Закон о банкротстве — один из тех законов, в которые постоянно вносятся изменения (за последние десять лет — около ста раз). В то же время в основном это технические и локальные правки. Концептуальные изменения, такие как, например, регулирование субсидиарной ответственности контролирующих лиц или введение внесудебного банкротства граждан, не слишком часты. Неудивительно, что принятый в прошлом году по инициативе ВС РФ Федеральный закон от 29.05.2024 № 107-ФЗ, который серьезно скорректировал порядок установления требований кредиторов и уточнил ряд других процессуальных вопросов, привлек пристальное внимание профессионального сообщества. Уже в декабре 2024 года ВС РФ счел необходимым разъяснить предложенные Законом № 107-ФЗ нововведения, приняв Постановление Пленума ВС РФ от 17.12.2024 № 40. В статье разберемся с новым порядком установления требований кредиторов, введенным документарным производством, повышением минимального порогового значения банкротства, а также рассмотрим интересные вопросы, возникшие в связи с новеллами.

Многие банковские продукты заключают в себе встроенную опциональность — различные права, но не обязанности клиентов как-либо распоряжаться своими средствами в пределах действия контракта. Такая опциональность может быть привлекательна для клиентов, но она потенциально несет в себе значительный процентный риск для банка — которым, однако, можно управлять с помощью структурирования сберегательных продуктов и ценообразования. В статье предложен метод расчета справедливой ставки по депозитам с опциями пополнения и частичного изъятия, основанный на синтезе статистических и финансово-математических методов. Результаты расчета могут использоваться как розничным бизнесом при выставлении ставок для клиентов, так и казначейством при согласовании трансфертных ставок по депозитам с опциональностью. Описанная концепция применялась только на реальных данных: рыночных данных процентной кривой и исторических данных о клиентских денежных потоках по таким вкладам.

Несмотря на использование сложных моделей и учет широкого круга факторов, результаты долгосрочного прогнозирования зачастую оказываются далеки от реальности. Ярким примером может служить история с прогнозами на инфляцию в декабре 2024 г.: начиная с октября 2021 г. крупные банки и аналитические центры неизменно ожидали значения в диапазоне 4–5%, тогда как фактическая инфляция впоследствии приблизилась к 9,5%. Примечательно, что реалистичное значение (около 9,2%) участники рынка стали закладывать в прогнозы лишь непосредственно перед наступлением декабря 2024 г. Проблема не в низкой квалификации экспертов, но в ограниченном использовании математических моделей. В этой статье мы протестируем несколько моделей временных рядов — Prophet, Auto-ARIMA, CatBoost и TimeGPT, — чтобы оценить их эффективность в предсказании стремительных и непредсказуемых результатов инфляции. А также посмотрим, какие модели могут служить альтернативой.

К началу 2025 г. международный, инвестиционный и кредитный сегменты банковского бизнеса перестали быть локомотивом развития сектора, уступив место операционной модели целевого клиента, которая базируется на развитии транзакционных продуктов. Другими словами, российские банки впервые в истории стали больше зарабатывать на обслуживании расчетных операций, чем на кредитовании. На макроуровне это привело к ужесточению конкуренции на рынке розничного обслуживания, а на уровне конкретных банков полностью изменило стратегии развития и системы KPI клиентских подразделений. В условиях подобных тектонических рыночных сдвигов подразделения ПОД/ФТ должны переходить от ставших привычными за последние 10 лет форматов управления рисками к agile-методологии. На чем делать акценты в комплаенс-процедурах?

Все, что связано с персональными данными, — это «головная боль» не только лиц, ответственных за работу с персональными данными в организации, но и внутренних аудиторов и контролеров. В этой статье обратим внимание на один аспект, который, как представляется, упускают из вида ответственные лица, контролеры и аудиторы. Напомним, что аудит может быть как обязательным, так и инициативным внешним и инициативным внутренним. При проведении инициативного внешнего аудита отсутствуют четкие законодательные связки, которые позволяют аудируемой организации обрабатывать персональные данные, полагаясь на «закон» или «законный интерес». Использование «законного интереса» является рискованным основанием обработки и требует правовой логики для его обоснования. Что нужно сделать, чтобы минимизировать риски? Можно ли считать аудиторскую организацию самостоятельным оператором персональных данных? Можно ли избежать рисков путем обезличивания персональных данных?

При кредитовании корпоративных клиентов банки каждый раз сталкиваются с вопросом об оптимальном наборе финансовых ковенантов в договоре. Чтобы количество споров на комитете по финансовым ковенантам минимизировалось, нужно, чтобы обе стороны верили в то, что ковенанты выставлены в соответствии с объективной логикой. Решение — найти оптимальный перечень ковенантов и их пороговых значений через статистический анализ. Так как многие аспекты этого анализа выходят за рамки компетенций сотрудников бизнес-подразделений и центров разработки методологии, цель статьи — описать доступным языком логику статистического анализа, чтобы можно было сформулировать ТЗ для подразделения моделистов и оценить корректность направления их работы.