Основная проблема сбора и обработки отчетности — это отсутствие унифицированного подхода к расчету родственных показателей в различных формах отчетности. Постоянные изменения нормативной базы усложняют детализацию для целей составления отчетности в части данных, изначально не предусмотренных при заведении их в учетные системы банков. Дополнительная классификация кредитных организаций, требуемая в рамках финализированного подхода, усложнила процесс мониторинга и сбора оперативных данных для составления формы 0409135, поскольку такая информация, как, например, выполнение норматива Н6, недоступна для публичного пользования. Это вынуждает банки запрашивать у банка-контрагента дополнительные данные. Не так давно Банк России представил для общественных консультаций доклад «Совершенствование сбора отчетности кредитных организаций», в котором описал проект грядущего перехода на датацентричный подход сбора данных, соответствующий стандартам высокотехнологичного учета. Как датацентричный подход решает проблему разнородности понятий, используемых при составлении отчетных форм? В чем преимущества предложенного Банком России варианта оптимизации данных и как его возможно расширить?

С развитием института банкротства физлиц у банков все чаще возникает необходимость что-то делать с их долгами, не погашенными после завершения процедуры. И вроде бы все просто — общий порядок работы с безнадежной задолженностью (списание за счет резервов) расписан регулятором во всех подробностях, отработан годами и вопросов, казалось бы, не вызывает. Однако среди банковских бухгалтеров, как выяснилось, бытует поверье, что на списание за счет резервов задолженности именно банкротов-физлиц существует некий запрет. Так ли это на самом деле? Каковы основания гипотетического запрета? И откуда вообще взялись эти слухи? По результатам «первичного осмотра» существование какого-либо, во всяком случае — гласного, писаного запрета на списание долгов банкротов-физлиц за счет резервов ничем не подтвердилось. Но поскольку легенда вызывает в бухгалтерских умах некоторое брожение, представляется целесообразным привести правовое обоснование «единственно верного» — или, во всяком случае, наиболее распространенного, правильного и простого способа учета. На тот, скажем, случай, если банк, практикующий иной подход, захочет перейти на общий порядок учета (списание безнадежной задолженности за счет резервов на возможные потери по ссудам) и ему потребуется внести соответствующие изменения в учетную политику. Анализируем юридический и бухгалтерский аспекты.

Кредитные модели традиционно используют длительный горизонт прогнозирования — 12 месяцев и более. Это оправдано с точки зрения регуляторных требований и устойчивости оценок, но делает систему во многом инерционной. Даже использование продвинутых PD-моделей не защищает от ошибки, если экономическая ситуация меняется резко и непредсказуемо. Следовательно, построить такую модель, которая включает автоматическую защиту от модельного риска, невозможно. Любая модель, как бы сложна она ни была, основана на прошлом опыте и отражает прошлое состояние системы. Вопрос не в том, чтобы построить идеальную модель, а в том, как управлять рисками, возникающими при ее применении, и как своевременно понимать, что прогнозы перестают быть актуальными. Главная задача сегодня — не слепое следование математическим прогнозам, а построение системы, где бизнес способен самостоятельно оценить контекст и степень доверия к модели. Другими словами, банк должен получить информационную панель, позволяющую видеть, как текущие микро- и макрофакторы влияют на достоверность моделей и насколько прогнозы расходятся с фактическими результатами. Подробности — в статье.

По данным Frank Research, выдача автокредитов непрерывно росла с марта по сентябрь 2025 г. включительно. На рост автокредитования влияют снижение процентных ставок вслед за ключевой ставкой и реализация отложенного спроса. Традиционно в прогнозировании ставок банки полагаются на модели симуляции Монте-Карло, которые кажутся интуитивно понятными для лиц, принимающих решения. Однако простота и интуитивная понятность моделей Монте-Карло — опасная иллюзия. В основе любой стохастической модели лежит необходимость задавать параметры волатильности, которые сами по себе являются случайными процессами, требующими отдельного моделирования через сложные GARCH-модели или стохастические дифференциальные уравнения. Линейные предположения, лежащие в основе большинства эконометрических моделей, кардинально не соответствуют нелинейной природе финансовых процессов, где небольшие изменения в ключевой ставке Банка России могут вызывать диспропорциональные реакции кредитного рынка. Критической проблемой становится статичность параметров традиционных моделей в условиях постоянно эволюционирующей финансовой среды, когда коэффициенты, откалиброванные на данных «мирного времени», оказываются бесполезными в периоды кризисов. При прогнозировании резких изменений ставок нейронные сети (Temporal Fusion Transformer) оказываются гораздо эффективнее классических методов, что наглядно продемонстрировано в статье. Архитектура Temporal Fusion Transformer представляет собой инновационный синтез механизмов внимания с временным моделированием, специально разработанный для решения проблем интерпретируемости в прогнозировании временных рядов. Полученные результаты демонстрируют высокое качество прогнозирования с допустимой медианной ошибкой, что делает модель применимой и объяснимой для практических задач банковского планирования.

По результатам прошедших регуляторных ПВР-валидаций рабочие группы Банка России в своих итоговых актах неоднократно отмечали недостаточную вовлеченность различных направлений и сфер бизнеса оцениваемых ПВР-банков в это перспективное масштабное направление. Зачастую реализация проекта внедрения ПВР продолжает рассматриваться банковским руководством не как стратегический вызов, глобальная перестройка своей аналитической работы, а лишь как локальные задачи риск-менеджмента по разработке ряда «моделек» и по написанию очередных документов для регулятора. Между тем суть ПВР гораздо глубже и серьезнее. В значительной мере сделанный вывод относится и к сфере внутреннего аудита, ряду проблем которого в ходе реализации ПВР посвящена статья. В целом регулятор рассматривает банковскую службу внутреннего аудита (СВА) как свои «глаза, уши и руки», своего прямого помощника, которому доверено на месте контролировать соблюдение принципов и выполнение предписанных регулятором правил. Однако проблема состоит в том, что ПВР-аудит в своем нынешнем качестве пока оказался не вполне готов к этой миссии в отношении ПВР. Он несколько отстал от российского глобального проекта ПВР, развивающегося семимильными шагами. Это наукоемкое, всеобъемлющее и, по сути, революционное направление потребовало от внутренних аудиторов принципиально новых знаний и навыков, более продвинутых подходов, методов и инструментов работы. Какие процессы применения моделей ПВР должна оценивать служба внутреннего аудита? Как выглядит общий алгоритм оценки? Каковы основные возможные ошибки в части качества данных при применении ПВР и как их можно избежать? Об этом — в статье Екатерины Драганюк (Банк России) с предисловием эксперта по ПВР Юрия Полянского.

Ввод в действие новой главы Положения № 716-П, определяющей требования к управлению еще одним видом риска — риском аутсорсинга, поставил перед кредитными организациями дополнительные аналитические задачи. Их решение связано с необходимостью разработки новых методик, комбинированием разных подходов к оценке, применением элементов, используемых не только в операционных, но и в других видах риска (например — кредитном, для оценки финансового состояния исполнителя). Такой анализ имеет свою специфику на каждом этапе жизненного цикла аутсорсинга: от инициирования до завершения, этапы и элементы этих методик и используемые данные — многообразны. Авторы рассматривают проблемы, связанные с количественными методиками оценки и последующего мониторинга уровня риска аутсорсинга, и предлагают методику оценки риска аутсорсинга на основе вероятности сбоев и размера последствий. Предлагаемый подход позволяет (при наличии данных): (1) достаточно легко оценивать величину и соответственно уровень операционного риска аутсорсинга как в целом по кредитной организации, так и отдельно по каждому договору, третьему лицу, каждой функции, операции, услуге, процессу и т.д., переданным на аутсорсинг; (2) рассчитывать сигнальные и контрольные значения контрольных показателей уровня риска на любую дату для проведения мониторинга уровня риска аутсорсинга; (3) осуществлять оценку и мониторинг уровня риска в зависимости от изменений связанности между третьими лицами и их аффилированности с кредитными организациями.

Когда речь идет о кредитных рисках, банки традиционно анализируют платежеспособность заемщика, ликвидность залога, долговую нагрузку. Однако один фактор часто остается в тени — семейные обстоятельства клиента. Развод, брачный договор, соглашение о разделе имущества или алиментные обязательства способны существенно изменить финансовый портрет заемщика и поставить под угрозу возвратность кредита. В первой части статьи разберем возможности признания долга общим и ключевые семейные риски для банков, вытекающие из брачных договоров, а также предложим пошаговые рекомендации по их минимизации. По общему правилу, все имущество, приобретенное супругами в период брака, является их совместной собственностью, если такой режим не был изменен брачным договором. При этом супруги могут иметь личное имущество: например, имущество, приобретенное до брака, в дар либо по иной безвозмездной сделке (в результате приватизации и пр.). В отношении имущества, приобретенного в браке, действует презумпция, что оно является совместным, если не доказано иное, но в отношении долга ситуация другая. К общим долгам относятся обязательства, которые возникли по инициативе обоих супругов и направлены на удовлетворение семейных нужд. Верховный суд РФ в своих определениях не раз подчеркивал: долг супругов подлежит признанию в качестве общего только при подтверждении, что он был получен и использован в интересах семьи. Как добиться того, чтобы у должника сохранялся наибольший объем имущества, на которое можно обратить взыскание?

Статья 248.2 АПК РФ уже стала одним из самых дискуссионных инструментов процессуального права. Несмотря на кажущуюся узкую сферу применения — запрет инициировать или продолжать иностранные разбирательства, практика показывает куда более широкие интерпретации. И хотя диспозиция ст. 248.2 АПК РФ довольно однозначна, в судебной практике сформировались и продолжают формироваться собственные правила и дополнительные возможности для расширения сферы применения данной статьи. Не приведет ли это к тому, что статья будет восприниматься как источник правовой нестабильности? С момента введения ст. 248.2 АПК РФ (2020 г.) российскими судами было принято около 100 так называемых антиисковых запретов. Описанные в статье особенности практики применения ст. 248.2 АПК РФ могут служить ориентиром для лиц, против которых запрашиваются такие антиисковые запреты, в отношении того, с какими неочевидными и неожиданными последствиями применения ст. 248.2 АПК РФ можно столкнуться. Авторы полагают, что ввиду особого характера процедуры, специфических мер ответственности, предусмотренных данной статьей, а также той значимости, которая придается введению ст. 248.1 и 248.2 в АПК РФ не только в российском правовом поле, но и в зарубежном, произвольное нормотворчество судов при применении ст. 248.2 АПК РФ представляется в равной степени недопустимым с правовой точки зрения и ожидаемым с точки зрения практической.

Стандарт НСПК (Требования к системе управления рисками информационной безопасности субъектов ПС «Мир») применяется ко всем субъектам ПС «Мир», в том числе и к самой НСПК. Стандарт вызвал много вопросов о порядке его исполнения. Основной проблемой является четкое разделение функций между службой управления операционными рисками (СУОР) и службой информационной безопасности (СИБ), из чего следует и набор компетенций. Сотрудники СУОР не являются экспертами в ИТ-вопросах, а сотрудники СИБ не применяют риск-ориентированные подходы в управлении. Поэтому при возложении ответственности за исполнение стандарта на любую из данных служб будет проблема в его исполнении. Чтобы помочь банкам с реализацией требований стандарта, рассмотрим: (1) регуляторное окружение стандарта, (2) его структуру, (3) ключевые положения, (4) способы реализации требований. Общая рекомендация по исполнению требований стандарта НСПК — привлечь коллегиальный экспертный совет в форме консилиума, куда бы входили сотрудники: (1) службы управления операционными рисками; (2) службы информационной безопасности; (3) службы внутреннего контроля; (4) службы внутреннего аудита. Важно, что стандарт содержательно связан с ГОСТ 57580.3: и там и там речь про управление рисками информационной безопасности. Если реализация стандарта будет соответствовать ГОСТ 57580.3, то через 1–2 года не потребуется опять менять свои политики и технические средства, реализующие данные требования.