Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Анализ современного состояния финансового сектора экономики с целью повышения инвестиционной привлекательности региона
.pdf
101
Ведь ввиду своей универсальности компьютер может следовать
любому созданному алгоритму, тогда как человеческий мозг действует
по специфическим алгоритмам. Данные методы весьма разумны, так
как обеспечивают значительную эластичность и возможность реструктуризации внутренних связей на основе пережитого опыта, но все эти
функции вполне возможно имитировать с помощью компьютерных
программ.
В качестве пр имер ов р азр аботок искусствен н ого ин теллекта
можн о пр ивести голосовых и текстовых помощн иков и связанн ые с
н ими техн ологии р аспозн аван ия р ечи и р аспозн аван ия обр азов.
Голосовые помощники – это программы-собеседники, предназна-
ченные для общения, помощи и консультаций. Наиболее известные в
настоящее время голосовые помощники - Siri от Apple, Google Assistant,
Alexa от Amazon. Отметим, что более половины американцев в возрасте
от 18 до 55 лет уже использует их на постоянной основе. [3]
В сочетан ии с голосовым помощн иком р азвивается такая
когн итивн ая техн ология, как р аспозн аван ие обр азов, обеспечивающая
возможн ость р аспозн аван ия оптических, гр афических, цифр овых и
кодир ован н ых обр азов. В бан ковской деятельн ости р аспозн аван ие
обр азов имеет огр омн ый потен циал – н апр имер , обр аз каждого клиен та,
использующего пр иложен ие, может достаточн о точн о (вплоть до
опр еделен ия н астр оен ия клиен та) р аспозн аваться пр огр аммн ыми
ср едствами, и н а осн ован ии получен н ой ин фор мации голосовой
помощн ик подстр аивает свое поведен ие с клиен том.
Осн овн ым пр имер ом использован ия искусствен н ого интеллекта в
качестве голосового помощн ика и р аспозн аван ия обр азов в Сбер бан ке
является биометр ия. [5]
Каждый человек имеет ун икальн ые физические пр изн аки.
Н екотор ые из н их получен ы от р ожден ия — ДН К, отпечатки пальцев,
геометр ия р уки, р исун ок вен , р адужн ая оболочка глаза. Др угие
пр иобр етен ы со вр емен ем и могут мен яться н а пр отяжен ии жизн и —
походка, ин тон ации голоса, подпись. Все эти хар актер истики н е
повтор яются н и у кого из жителей н ашей план еты, а зн ачит, по н им
можн о иден тифицир овать личн ость.
Биометрические технологии основаны на идентификации человека
по уникальным, присущим только ему биологическим признакам.
Система биометрической идентификации бывает двух типов:
- статические биометрические данные – уникальные признаки, по-
лученные человеком при рождении (ДНК, отпечатки пальцев, геометрия руки, радужная оболочка глаз);
102
- динамические биометрические данные – характеристики, приоб-
ретенные со временем или способные меняться с возрастом или под
внешним воздействием (динамика воспроизведения подписи, набор
текста, голос и прочее). [11]
Идентификация с помощью использования биометрических дан-
ных включает в себя несколько этапов: система запоминает биометрические данные, информация обрабатывается и преобразовывается в математический код, сохраненный биометрический образец сравнивается
с ранее оформленным в системе, алгоритм выдает результат о совпадении биометрических образцов.
Если рассматривать процентное соотношение активно применяю-
щихся на мировом рынке биометрических технологий, то распознавание и использование данных будет выглядеть следующим образом:
- отпечатки пальцев – более 50 % всего объема рынка;
- изображение лица – 21,6 %;
- изображение радужной оболочки глаза – 10,2%;
- распознавание голоса – 4 %;
- рисунок вен – 3 %;
- геометрия ладони, ДНК и прочее – 7 %. [11]
Н а этом и постр оен ы биометр ические техн ологии, которые
помогают р аспозн авать людей по одн ому или н ескольким физическим
и поведен ческим пр изн акам.С помощью специальн ых совр емен н ых
устр ойств — скан ер ов, сен сор ов и др угих считывателей —
биометр ические дан н ые человека записываются в специальн ую базу
дан н ых. Система запомин ает эту ин формацию (н апр имер , отпечаток
вашего пальца) и пр еобр азует в цифр овой код. Затем, когда вы сн ова
пр икладываете палец к скан ер у, система ср авн ивает н овый код с тем,
что записала р ан ее. Если коды совпадут, то он а выдаст ответ, что это
действительн о вы.
Кр упн ейшая в мир е система биометр ической иден тификации —
Aadhaar. Ее создали в Ин дии, и н а н ачало 2018 года в н ей было
зар егистр ир ован о более 1,19 млрд человек — свыше 99%
совер шен н олетн их гр аждан стр ан ы. В един ую систему стр ан ы вн если
отпечатки пальцев, р адужн ые оболочки глаз, фотогр афии всех жителей,
а также их пер сон альн ые дан н ые: дату р ожден ия, ФИО, пол, адр ес,
н омер телефон а и e-mail. Каждому гр аждан ин у в этой системе
пр исвоили 12-зн ачн ый ун икальн ый иден тификацион н ый н омер и
выдали ID-кар ту с этим н омер ом. Имен н о эта кар та считается
удостовер ен ием личн ости. Ин дийцы должн ы пр едъявить или ввести
н омер ID-кар ты и пр ойти биометр ическую пр овер ку, чтобы получить
любые государ ственн ые, фин ан совые и др угие услуги, котор ые
103
тр ебуют подтвержден ия личн ости. Н апр имер , пр ойти паспор тн ый
кон тр оль в аэр опор ту, поучаствовать в выбор ах или сделать ден ежн ый
пер евод.
Бан ки, платежн ые системы, тор говые сети, кафе и др угие сер висы
активн о вн едр яют биометр ические техн ологии. С одн ой стор он ы, это
помогает защитить клиен тов от мошен н иков – пр еодолеть шифр ы
двойн ой, а то и тр ойн ой биометр ической иден тификации гор аздо
сложн ее, чем подобр ать ПИН -код. С др угой — это упр ощает
фин ан совые опер ации: покупки, ден ежн ые пер еводы и оплата услуг
стан овятся легкими и быстр ыми.[11]
В Сбер бан ке биометр ическая иден тификация применяется уже
очен ь шир око. Сбер бан к пр имен яет голосовые техн ологии в колл цен тр ах, техн ологии р аспозн аван ия лица пр и повтор н ом обр ащен ии
клиен та в отделен ие бан ка для получен ия кр едита, скан ир ован ие
отпечатков пальцев для входа в мобильн ое пр иложен ие и для доступа к
бан ковским ячейкам.
Механ изм удален н ой иден тификации в Сбербанке позволяет
откр ывать вклады, счета и получать мн огие др угие услуги онлайн . Для
этого клиен ту н ужн о лишь один р аз пр ийти в бан к с докумен тами и
пр ойти пер вичн ую иден тификацию — записать голос и сделать
фотогр афию. Бан к отпр авляет эти дан н ые в Един ую биометр ическую
систему. Затем человек может дистанцион н о получать услуги любого
бан ка, пр ойдя двойн ое подтвер жден ие личн ости: чер ез Един ую
государ ствен н ую систему иден тификации и аутен тификации (Пор тал
государ ствен н ых услуг) и чер ез Един ую биометр ическую систему.
Биометр ия — это гор аздо более совер шен н ая система защиты
фин ан сов, чем ПИН -коды и СМС от бан ка. Ваше лицо, голос и
отпечатки пальцев мошен н ики укр асть н е могут. Сами биометр ические
системы тоже всегда сер ьезн о защищен ы от взлома, кр ажи и подделки
дан н ых. [11]
Внедрение механизма удаленной идентификации повышает до-
ступность финансовых услуг, ведь в современном ритме необходимо
иметь возможность совершать банковские и финансовые услуги удаленно, не посещая при этом офис банка. Так это позволит людям с ограниченными возможностями, пожилому и маломобильному населению
иметь доступ ко всем банковским услугам и быть уверенными в безопасности своих данных.
Поскольку в целях дополнительной защиты данных физического
лица его биометрические данные хранятся в обезличенной форме отдельно от других идентификационных данных (Ф.И.О., паспорт,
104
СНИЛС и прочее). Идентификационные данные хранятся в Единой биометрической системе (ЕСИА). Банк России осуществляет контроль и
надзор за выполнением организационных и технических мер по обеспечению безопасности персональных данных при использовании биометрической системы.
Отметим, что фин ан сово-техн ологические компан ии обладают
гор аздо мен ьшими по ср авн ен ию с бан ками объемами дан н ых, котор ые
являются ключевым компон ен том в р азр аботке искусствен н ого
ин теллекта, поэтому вын ужден ы пр одавать свои техн ологические
н ар аботки бан кам или заключать пар тн ер ские соглашен ия для
дальн ейшего р азвития. [11]
Искусствен н ый ин теллект тр ан сфор мир ует бан ковскую
деятельн ость. В будущем ур овен ь автоматизации пр оцессов и
детальн ого ан ализа мельчайших дан н ых о кон кр етн ых клиен тах
позволит н е только сокр атить издер жки (и, как следствие, стоимость
бан ковских пр одуктов), н о и полн остью пер еосмыслить то, как клиен т
потр ебляет бан ковские услуги и взаимодействует с их пр овайдер ом.
Если сегодн я бан к – это смар тфон , в будущем бан к стан ет
пер сон альн ым помощн иком для клиен та.
Список использованных источников
1. Алескеров Ф. Т., Солодков В. М. Стереотипы поведения россий-
ских банков // Банковское дело. – 2018. - № 7. – С. 44-50.
2. Бердышев А. В. Блокчейн как технологическая основа развития
банков // Вестник университета. – 2019. - № 4. – С. 132-135.
3. Бердышев А. В. Об условиях развития банков в цифровой эконо-
мике. Проблемы конфигурации глобальной экономики XXI века: идея
социально – экономического прогресса и возможные интерпретации //
Сборник научных статей. Том второй. 2019. – С. 395.
4. Глаголев С.Н. Система экономических показателей в стратегиче-
ском анализе для целей стратегического планирования и прогнозирования предпринимательской деятельности / С.Н. Глаголев, В.Л. Курбатов,
С.М. Бухонова // Региональные проблемы преобразования экономики
(РППЭ) РАН Дагестанский научный центр ИСЭИ. – 2019. - № 11 (109).
– С. 291.
5. Егорова О. Ю. Бизнес – модели банков: определения, характери-
стики, принципы оценки // Деньги и кредит. – 2016. - № 6. – С. 108-119
6. Молчанова В.А., Лычева И.М. Развитие отношений с клиентами
в банковском ритейле // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова.- 2017, №1, с. 245-249.
105
7. Рэй Курцвейл. Эволюция разума. Или бесконечные возможности
человеческого мозга, основанные на распознавании образов // Большая
наука. – 2018. С. 206 – 215.
8. Тумин В.М, Бухонова С.М, Молчанова В.А. Приоритеты россий-
ского финансового сектора в условиях потенциального роста экономики. // Вестник Белгородского государственного технологического
университета им. В.Г. Шухова.- 2017, №12, с. 245-250.
9. Законы робототехники. Как регулировать искусственный интел-
лект // Журнал Forbes [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
https://www.forbes.ru/newsroom/tehnologii (дата обращения 25.06.2020)
10. Искусственный интеллект для прикладных задач: зачем сотруд-
ничают Сбербанк и Microsoft. Популярная механика [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.popmech.ru/news (дата обращения
23.06.2020).
11. Обзор международного рынка биометрических технологий и их
применение в финансовом секторе. Центральный банк Российской федерации [Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://www.cbr.ru/content/document/file/36012/rev_bio.pdf (дата обращения: 25.06.2020).
12. Операционный CRM в банке // Бизнес-сеть Kinetics [Электрон-
ный ресурс]. – Режим доступа:
http://www.crmonline.ru/phparticles/show_news_one (дата обращения:
20.06.2020).
13. Финансовая культура. Как биометрия меняет мир финансов. //
IBMResearch [Электронный ресурс]. − Режим доступа:
https://fincult.info/article/biometriya (дата обращения: 20.06.2020).
14. Футуролог Рэй Курцвейл – о победе искусственного интеллекта
в шести эпохах // Бизнес – журнал Герои сети [Электронный ресурс]. –
Режим доступа: https://apparat.cc/world/kurtzveil-on-ai (дата обращения:
27.06.2020).
106
Финансовая стабильность кредитных организаций, методы ана-
лиза и оценки их стабильности
Букурова А.А.., ст. преподаватель
Алексеева Ю.А., магистрант
Регулярная оценка финансовой стабильности и выявление индика-
торов, указывающих на предстоящие риски для банковской системы,
имеют огромное значение для банков и их контролирующих органов.
Безопасный и надежная система анализа и оценки стабильности банка
(stability analysis of a credit institution) обеспечивает оптимальное распределение капитальных ресурсов, что позволяет регуляторам предотвратить дорогостоящие кризисы банковской системы и связанные с
ними негативные последствия обратной связи в реальный сектор экономики. Данная система представляет индикатор стабильности для банковской системы, которая используется для выявления макропруденциальных показателей раннего предупреждения и побочных эффектов как
в региональных банковских сферах, так и на международных финансовых рынках.
За последние десятилетия Россия пережила несколько периодов
банковской системы. Взрывы мыльных пузырей в двухтысячных годах
и в конце прошлого столетия заставили перестроить бизнес-модели и
условия рефинансирования всех кредитных организаций.
Правительство Российской Федерации и Банк России приняли ряд
оперативных масштабных мер, направленных на укрепление стабильности банковского сектора, прежде всего поддержку его ликвидности.
Для укрепления капитальной базы введен новый инструмент предоставления ликвидности – беззалоговые кредиты Банка России; значительные средства размещали в банках и федеральный бюджет, и государственные корпорации. Крупнейшим банкам за счет государства были
предоставлены субординированные кредиты. Активную роль в процессах предупреждения банкротства и финансового оздоровления проблемных банков с формированием соответствующей законодательной
базы совместно с Банком России сыграло Агентство по страхованию
вкладов. Указанные меры, а также антикризисные усилия самих кредитных организаций позволили преодолеть наиболее острую фазу кризиса.
Неустойчивость глобальной экономики наглядно продемонстриро-
вала необходимость разработки более сбалансированной модели развития, оптимально сочетающей цели поддержания экономического роста
и сохранения финансовой устойчивости банковского сектора.
107
Кризис также продемонстрировал актуальность задачи существен-
ного усиления внимания банков и надзорных органов к содержательной
оценке характера и уровня рисков, прежде всего кредитных, рыночных
рисков и рисков ликвидности, в том числе с использованием методов
стресс-тестирования. Кризис поставил серьезные вопросы по совершенствованию подходов к регулированию банковских рисков, капитала и
ликвидности. Так, Банку России необходимо было принять такие меры,
как: «меры по реализации Программы антикризисных мер; ускорить
внесение в Федеральный закон о дополнительных мерах по поддержке
финансовой системы России; обеспечить законодательные условия для
использования в качестве источника оплаты уставного капитала специального выпуска государственных облигаций (ОФЗ); упростить процедуру получения банками средств по государственным гарантиям по кредитам, имея в виду изменение субсидиарной ответственности по соответствующим кредитам; продолжить совершенствование системы инструментов денежно-кредитной политики[1,2,7].
Также необходимо интенсивнее внедрять в надзорную практику
содержательные, риск ориентированные подходы, нацеленные на идентификацию наиболее существенных рисков в деятельности кредитных
организаций и профилактику проблем на ранней стадии их возникновения, своевременное и адекватное применение надзорных мер. Уделять
повышенное внимание оценке банками кредитного риска (достоверное
отражение в учете и отчетности просроченной задолженности, адекватное формирование резервов на возможные потери по ссудам), его влияния на капитал и финансовую устойчивость кредитных организаций.
Продолжить работу по развитию подходов к идентификации и оценке
концентрации кредитных рисков по операциям и сделкам кредитных
организаций со связанными с ними контрагентами (заемщиками), группами взаимосвязанных контрагентов, а также по видам экономической
деятельности и в территориальном разрезе. Совершенствовать методологию банковского законодательства. Изучить проблему антициклического регулирования и определить возможность его использования в
российской практике. Продолжить проведение комплексной оценки финансовой стабильности банковского сектора на базе регулярного мониторинга состояния основных банковских рисков, расчета и анализа рекомендуемых МВФ показателей, методов стресс-тестирования.
Кредитным организациям (банкам) необходимо: продолжить ра-
боту по повышению капитализации как за счет средств владельцев, так
и за счет привлечения новых участников и кредиторов; поддерживать
банковское кредитование реального сектора экономики, не ограничивать доступ к банковским кредитам платежеспособным заемщикам, в
108
том числе предприятиям малого и среднего бизнеса; продолжать работу
по развитию систем управления рисками и внутреннего контроля с учетом международной практики:
исходить из того, что ответственность за надлежащее функциониро-
вание системы управления рисками банка несут его совет директоров и
высшее руководство;
обращать повышенное внимание на вопросы концентрации рисков,
учитывая их взаимосвязь и взаимовлияние;
применять профессиональное (качественное) суждение, базирующе-
еся на консервативных подходах, на всех стадиях управления риском,
адекватно оценивать потери, в том числе потенциальные, с учетом профиля и уровня рисков, а также перспектив изменения рыночной среды;
использовать в этих целях современные методы оценки рисков,
включая стресс-тестирование;
при оценке кредитного риска рассматривать такие аспекты, как
наличие у заемщиков реальной деятельности в сфере материального
производства или оказания услуг, направление использования ими полученных кредитов (определяемое через характер движения денежных
потоков), источники средств для обслуживания и погашения кредитов,
качество обеспечения;
развивать деятельность по формированию баз данных, необходимых
для оценки рисков, с использованием современных подходов, включая
возможности математической статистики и теории вероятности;
внедрить в практику разработку планов мер и действий, обеспечива-
ющих непрерывность деятельности банков в непредвиденных ситуациях. Базировать данную работу на проводимых экспертных оценках и
самооценках уровня рисков, состояния корпоративного управления,
управления рисками, внутреннего контроля, информационной безопасности;
уделять особое внимание вопросам управления рисками (в том числе
правовыми и репутационными) на быстрорастущих сегментах рынка
банковских услуг и финансового рынка, в том числе в потребительском
кредитовании.
Также банкам необходимо в целях повышения стабильности и раз-
вития повысить прозрачность деятельности для органа надзора, включая раскрытие реальной структуры собственности, достоверность информации о профиле и объемах принятых рисков. Повысить диверсификацию ресурсной базы, включая совершенствование инструментов
привлечения денежных средств, уделяя особое внимание оценке состо-
109
яния ликвидности, особенно в случае значительных объемов заимствований за рубежом и на межбанковском рынке. Совершенствовать
формы и методы раскрытия информации потребителям банковских
услуг, в первую очередь населению. Принимать активное участие в программах повышения финансовой грамотности населения.
Методы анализа и оценки финансовой стабильности банка
Финансовая стабильность коммерческих банков в период глобаль-
ных кризисов и рисков, как мы говорили выше, имеет огромное значение. Однако здесь важна идентификация внешних и внутренних воздействий на устойчивость коммерческих банков, а также методы их выявления и оценки. Так, например, состояние глобальной экономики и
риски изменили условия функционирования банковских систем разных
стран мира. Макроэкономические факторы воздействуют на финансовую стабильность банков через ослабление национальной валюты, отток вкладов, низкую динамику ВВП, волатильность процентных ставок,
через уровень инфляционных изменений, систему международных отношений и других факторов, действующих извне.
Внутренние воздействия характеризуются набором факторов,
идентифицировать и оценить которые в состоянии каждый банк самостоятельно. К ним относят: уровень достаточности банковского капитала, прибыльность, рентабельность, качество активов и пассивов, уровень просроченной задолженности, риск-менеджмент, квалификация
персонала и многие другие факторы, контролируемые банком и зависящие от принятых ЛПР решений.
Все сказанное требует особого подхода к анализу и оценке финан-
совой стабильности каждого банка в отдельности и всей банковской системы в целом.
В настоящей работе рассмотрим модели и методы, существующие
в мировой банковской практике, оценим их роль и значимость, выявим
положительные и отрицательные стороны, а также определим возможность их использования в российской банковской практике.
В научной экономической литературе существует большое количе-
ство подходов к анализу и оценке финансового состояния банков, выявлению устойчивого и конкурентоспособного функционирования.
Так, например, наиболее известны методы оценки, разработанные
рейтинговыми, консалтинговыми агентствами, экспертами банковских
систем, отдельными учеными-экономистами. К ним относят такие: «система оценки CAMEL», методика Банка Англии «RATE», методика
Банка России (ЦБР), «PATROL», «SAABA», агентства «Fitch»,
«Standart&Poor’s», «Moody's», «Bank-rates», «Эксперт РА», методики
Кромонова В.С., Масленченкова Ю.С., Щербаковой Г.Н., Гиляровской
110
Л.Т., Паневиной С.Н., Шеремета А.Д. и многие другие.
Все методики стабильности и надежности банков базируются на
финансовой отчетности, качественных и количественных показателях.
Однако не все методики одинаковы. Некоторые включают в себя расчет
только финансовых показателей. Другие перекликаются с экономической и хозяйственной составляющей банковской сферы. Методики могут включать также показатели имиджа, гудвила банка, качества его менеджмента, квалификацию, профессионализм и уровень образования
персонала [5,6,8].
Рассмотри подробно наиболее популярные методики, которые мо-
гут быть применимы в российских условиях.
Рис. 1. Методики анализа и оценки финансовой стабильности коммер-
ческого банка
Самая известная и популярная система оценки финансовой устой-
чивости и надежности банка – это «система оценки CAMEL» на основе
пяти компонент. К компонентам относят следующие: capital adequacy
(достаточность капитала); asset quality (качество активов); management
(качество управления); earnings (доходность); liquidity (ликвидность).
Рассмотрим показатели, которые входят в систему расчетов по дан-
ной методике, более подробно.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]