Для высоконагруженных онлайн-сервисов рядом с транзакционной базой почти всегда существует отдельный слой быстрых профилей клиента. Для него часто используют KV-хранилища, например на базе Aerospike или Redis. Такая архитектура отлично работает, когда профиль клиента небольшой, обновляется редко и читается очень часто. Однако эта модель была сформирована в эпоху, когда профиль клиента представлял собой относительно статический набор атрибутов: адрес, сегмент, продуктовый сплит, долговая нагрузка, кредитный рейтинг. Появление мультиагентных систем постепенно меняет эти предположения. Если банк начинает использовать ИИ-агентов, то профиль клиента перестает быть просто записью в таблице. Он начинает превращаться в динамическую память, которая постоянно пополняется новыми фактами, выводами моделей и результатами взаимодействий с клиентом. Вместо систем, оптимизированных для хранения текущего состояния объекта, появляются архитектуры, рассчитанные на хранение потока фактов и эволюции знаний о клиенте. Разберем, почему это происходит и какие архитектурные изменения могут возникнуть в банковских системах хранения данных.

Управление операционными рисками — один из ключевых элементов системы риск-менеджмента современных кредитных организаций. Рост конкуренции, усложнение бизнес-процессов, цифровизация, а также усиление регуляторных требований по операционным рискам формируют запрос на использование автоматизированных решений, способных гибко и оперативно адаптироваться к изменениям при разумном уровне затрат. В последние годы для значительного числа российских банков данный запрос дополнился необходимостью замены иностранных ИТ-решений в области риск-менеджмента ввиду кампании импортозамещения систем. Прекращение сервисной поддержки, ограничения лицензирования и невозможность развития зарубежного программного обеспечения стали драйвером для замены систем на отечественные и трансформации системы управления операционными рисками в целом. Насколько сложно и в какие сроки возможно создать в крупнейшем банке собственную автоматизированную систему для работы с операционными рисками «с нуля», не ограничиваясь простым воспроизведением функциональности прежнего решения? Ответом на этот вызов стал проект Банка ВТБ по импортозамещению автоматизированной системы управления операционными рисками (АСУОР).

Нет предела совершенству. Стандарт МСФО (IFRS) 18 усиливает требования к качеству финансовой отчетности и «уводит» от формального подхода к ее составлению введением понятия «полезное структурированное обобщение». Во второй части статьи (первая была опубликована в № 1) даны рекомендации по предоставлению полезного структурированного обобщения, агрегированию и дезагрегированию информации, формированию «прочих» статей отчетов, приведены условные примеры ОФР в индивидуальной отчетности банка и в консолидированной отчетности банковской группы. Напомним, что первая отчетность, которая должна быть составлена в соответствии с требованиями стандарта, — это сокращенная промежуточная финансовая отчетность за I квартал 2027 г. При этом отчет о прибылях или убытках в сокращенной промежуточной финансовой отчетности за I квартал 2027 г. должен быть составлен с учетом ожидаемой структуры отчета за 2027 г. в целом, а значит, подготовку к переходу на стандарт желательно начинать в ближайшее время или сразу, как закончится сезон отчетности 2025 г.

У кредитных организаций часто возникают вопросы по отражению отложенного налога, когда он образуется по операциям с капиталом, и тем более если он возникает в отношении одного актива или обязательства и по операциям с капиталом, и по текущим операциям. Ситуаций может быть множество, и хотелось бы иметь универсальный инструмент («модель»), который бы позволял корректно отражать отложенный налог. Автор, опираясь на свои практические наработки как аудитора, предлагает набор подобных правил — «микс» на основе российского и международного стандартов. МСФО (IAS) 12 «Налоги на прибыль», конечно, отличается от нашего российского ПБУ 18/02, но у них имеются одинаковые базовые принципы. В определенных аспектах наш стандарт написан более логично и понятно, не приводя при этом к противоречию с МСФО в итоговом отражении и представлении бухгалтерских записей. Прежде всего, в нашем стандарте есть волшебные формулы взаимоувязки: чистая прибыль по ОФР совпадает с сальдо, сформированным на счетах учета финансовых результатов.

Когда мы выбираем вектор развития, особенно в сфере кредитных технологий, всегда полезно выйти за границы своего непосредственного рынка и посмотреть на опыт смежных отраслей. Там часто уже есть ответы на вопросы, которые часть игроков рынка только начинает для себя формулировать. Сегодня в секторе кредитования юридических лиц активно обсуждается вопрос развития инфраструктуры для принятия решений по кредитным продуктам. Как найти баланс между сложностью проверок, скоростью и качеством выдач? Как снизить издержки и ускорить запуск новых продуктов? Для поиска правильного решения стоит обратиться к опыту розничного кредитования. Независимо от того, оцениваем ли мы заявку на потребительский кредит или сложный инвестиционный проект юридического лица, логика движения данных и трансформации информации остается неизменной. Меняются лишь объекты проверки и источники данных, но архитектура едина. Если система и сам процесс универсальны, то система принятия решений (СПР) перестает быть просто тактическим инструментом для автоматизации отдельного продукта.

При оценке перспектив строительных проектов помимо анализа региона строительства, специфики конкретной локации, а также опыта участников (застройщика, генподрядчика, техзаказчика) и юридических особенностей земельных участков ведущую роль играет подготовка финансовых моделей. В статье рассмотрены ключевые входные параметры моделей для сектора строительства жилой недвижимости. Особое значение подготовка финансовых моделей имеет при работе с региональными застройщиками, когда нет возможности принятия рисков исходя из опыта и масштабов деятельности крупного застройщика, действующего на благоприятном столичном рынке. Ключевыми переменными финансовой модели в доходной части, определяемыми аналитиком, являются стартовый уровень цен, темп их индексации и плановый темп продаж. От корректности выбора этих переменных зависят надежность и достоверность итоговой финансовой модели, а значит, и конечное принятие решения о реализации того или иного строительного проекта.

Несмотря на правовую неопределенность, в России работает более 400 онлайн-криптообменников, а еще десяток криптобирж, которые, в отличие от онлайн-сервисов, в основном имеют дело с наличными. А вот криптообменники, невзирая на все принимаемые банками и регулятором меры, продолжают использовать банковские карты, часто оформленные на дропов, для отправки и получения рублей при операциях обмена криптовалюты. Таким образом (и это ни для кого не секрет), клиенты российских банков активно используют банковские платежные инструменты для купли-продажи криптовалюты. И эта тенденция только усиливается. Банк встает перед выбором: расторгать договор либо пытаться разобраться с конкретной операцией, сохранив клиента. Притом все чаще это необходимо делать и в отношении юрлиц, так как компании давно используют криптовалюты для трансграничных операций. Ряд банков уже знают, как с этим работать, а те, кто не знает, в итоге будут терять клиентов. Инструментов для оценки риска клиента в контексте его криптовалютных операций практически нет. Какие возможности предоставляет для этого AML/KYT-система?

Если организации необходимо практически постоянно и в очень сжатые сроки адаптироваться к крутым поворотам внешней среды, волей-неволей возникает ощущение обоснованной потребности в отклонениях от стандартов (ранее незыблемых правил и красных флажков, за которые нельзя). Но чем больше накапливается «временных допущений», тем сложнее их контролировать, и в особенности уловить эффект накопления. Значит, именно в таких обстоятельствах следует быть особенно внимательными к репутационному риску. Но не только. Следует ли управлять конфликтом интересов как самостоятельным риском или для его минимизации достаточно «управиться» с прочими присущими рисками? Имеет ли смысл сохранять на вершине пирамиды рисков (или поставить на нее) репутационный риск и (пере)определить приоритеты корпоративного управления? И наконец, что нового в связке конфликта интересов и репутационного риска может появиться в текущей ситуации? Попробуем разобраться на примере финансовой организации, сохраняющей международный статус в условиях постоянной трансформации и адаптации к вызовам нынешнего времени.

В июне 2025 г. ВС РФ выпустил Обзор судебной практики, посвященный делам о банкротстве граждан. Документ содержит 65 разъяснений, изложенных на 82 страницах, и является одним из ключевых актов ВС РФ в этой сфере, сравнимым по своему значению с Постановлением Пленума ВС РФ от 17.12.2024 № 40 и Постановлениями Пленума ВАС РФ от 15.12.2004 № 29 и от 22.06.2012 № 35. Обзор структурирован по шести тематическим блокам, последовательно охватывающим все стадии процедуры банкротства, от возбуждения дела до завершения. Отдельный раздел посвящен банкротству наследственной массы. Обзор меняет привычные сценарии работы с проблемной задолженностью: он уточняет, когда кредитор вправе инициировать дело без судебного акта, в каких случаях суд вернет заявление даже при наличии признаков неплатежеспособности и почему реструктуризация долгов становится приоритетной процедурой. В первой части статьи разбираем старт процедуры, выбор между реализацией имущества и реструктуризацией, а также требования к плану, который суд может утвердить даже вопреки воле должника и отдельных кредиторов.