🎅 ФинМороз снова с нами – теперь не с мешком подарков, а с опросом стратегической важности! 🎄

Пока все составляют списки желаний на 2026 год, у ФинМороза свой чек‑лист: понять, что для нас будет главным направлением роста и вдохновения в новом году.

📊Будем благодарны за ваши комментарии и участие в опросе ниже! ⬇️

ФинМороз обещает учесть мнение каждого в своей праздничной стратегии развития канала, а также наградить призами самых активных комментаторов предновогодней недели.

ФинМороз принес вам итоги 2025 года команды финансового сектора ТеДо🎄

Для нашей команды это был год драйва, роста и развития в новых направлениях.

❄️ Говорили о важном

🔹Запустили канал «ФинИнсайт», на котором за год было опубликовано 80 материалов о динамике рынка и решениях для бизнеса
🔹Выпустили интервью с лидерами рынка в #ФинИнсайт_Подкаст
🔹Провели 6 публичных выступлений по операционным рискам и управлению данными, в том числе на конференциях Data Fusion и в ОпРиск сообществе

⚙️ Продолжали строить будущее

🔹Углубились в новые направления: реализовали проекты в управлении розничным кредитным риском с учетом уроков текущего кризиса, занимались трансформацией финансовой функции и созданием бухгалтерии будущего
🔹Разработали и внедрили промышленные калькуляторы для страховых расчетов по МСФО 17
🔹Запустили внутреннюю цифровую трансформацию процессов в аудите и консалтинге
🔹Сформировали концепцию аудита будущего

📊 Исследовали рынок вместе с клиентами

🔹Провели исследование для среднего и корпоративного бизнеса («Тайный покупатель»)
🔹Провели 12 исследований по бизнес-темам
🔹Организовали 15+ интервью с мировыми экспертами по розничным сбережениям, собрав уникальную экспертизу для запуска новых продуктов и сформировав видение будущего
🔹Запустили ежеквартальные бенчмарки по розничному кредитному риску, RWA, МСФО 9 как регулярный продукт для рынка
🔹Разработали тренинги по риск-менеджменту, банковскому делу и регуляторным требованиям
🔹Проводили обучение по МСФО 17, включая топ-менеджмент и аналитиков страхового рынка

🛡 Укрепляли фундамент, чтобы расти устойчиво

🔹 Продолжили сотрудничество с СЗКО по ПВР
🔹Реализовали новые проекты и увеличили команды в области регуляторного консалтинга, управления данными и сопровождения внедрения IT-систем
🔹Развивали команду, делая ставку на глубокую отраслевую экспертизу, цифровизацию, клиентский сервис и кросс-функциональное взаимодействие

💡Особое внимание уделили культурному коду и его интеграции в работу с клиентами

🎯 Год в одном предложении
Мы учились быстрее замечать важное и создавать инструменты для уверенного движения наших клиентов вперед – без надрыва, шаг за шагом.

Спасибо, что были с нами! Если мы помогали вам в этом интересном и турбулентном году – значит, мы движемся в верном направлении✅

🦁Подписаться на «ТеДо | ФинИнсайт»

ФинМороз прощается с вами до следующего Нового года! 🎄

Праздничная неделя подошла к концу – и это было невероятно! Ребусы, ваши искренние комментарии и предновогоднее настроение зарядили наш канал на весь следующий год.

⚡️ От всей команды «ФинИнсайт» и самого главного зимнего волшебника ФинМороза – огромное спасибо!

🎄 Сейчас мы узнаем самых активных участников предновогодней недели.
Барабанная дробь 🥁
1. Инна
2. Айрат
3. Наталья

Друзья, в ближайшее время свяжемся с вами и сообщим, как получить подарки 🎁

Счастливого Нового года! Пусть 2026-й будет годом роста и для ваших портфелей, и для ваших идей🎅

🎄 Дорогие читатели!

ФинМороз подводит последние итоги года, а у нас в отчетах уже сияют не только цифры, но и праздничное настроение. ✨

🗓 2025‑й был годом непростым. Тем не менее он показал: вы настоящие профессионалы, которые умеют балансировать между KPI и какао, между дедлайнами и гирляндами, между стресс‑тестами и верой в чудеса!

Пусть 2026 принесет вам рост портфеля хороших событий, снижение волатильности будней и стабильный апгрейд настроения. ⭐️

А ФинМороз желает всем:
➡️Уверенного прогноза
➡️Качественных данных
➡️Минимум рисков и максимум бонусов
➡️И, конечно, тепла, вдохновения и немного волшебства в каждом отчете!

🎆 С наступающим! Берегите баланс – не только финансовый, но и праздничный.

🦁 Подписаться на «ТеДо | ФинИнсайт»

⚡️Год – это 365 новых возможностей начать с чистого листа.

А утром 12 января кажется, что все уже стоит на своих местах – еще нет срочных задач, только планы и хороший настрой!

Пусть 2026-й стартует плавно и продуктивно 🏆

❗️Управление розничными кредитными рисками в кризис: что важно не упустить

Кризисные периоды – это тест на устойчивость всех элементов системы управления рисками:

🔜Поведение заемщиков меняется быстрее, чем успевают адаптироваться модели
🔜Данные «стареют» буквально за несколько недель
🔜Привычные процессы, которые отлично работали в стабильное время, начинают давать сбои

Во времена кризиса особенно важно смотреть на систему рисков оперативно и комплексно, а не точечно оптимизировать модели или ужесточать правила.

🔥Ниже мы собрали несколько практических наблюдений из нашего опыта работы с банками.

1️⃣Процессная валидация / проверка всей стратегии управления розничным риском, а не только моделей

В обычное время внимание риск-менеджеров чаще сосредоточено на моделях PD и их калибровках. В кризис критично проверять всю цепочку принятия решений: от сбора данных до финального лимитного решения.

В рамках проектов мы сталкивались со следующими ситуациями, влияющими на эффективность рисковой воронки:
▫️Эффективность работы риск-правил не проверяется, новые правила не тестируются
▫️Меняются риск-правила, но при этом не пересматриваются модели и их калибровки
▫️Банк выходит на новый клиентский сегмент, в котором еще нет моделей и риск-правил, при этом изменений риск-стратегии не предусматривается

В результате банк теряет качественный поток, усиливает риски и делает выводы о «неработоспособности моделей», хотя проблема лежит в процессном контуре.

Валидация в кризис должна проверять согласованность всех блоков между собой, иначе можно упустить системные искажения.

2️⃣Риск растет быстрее, чем исторические данные успевают это зафиксировать

В рознице классическая логика – «берем свежую историю и откалибруем риск» – перестает работать.

В кризис риск зачастую растет быстрее, поэтому банкам приходится опираться на дополнительные механизмы, чтобы не «поймать» лаг в данных.

Сегодня на рынке применяются два основных подхода:

▫️Статистический подход – попытка прогнозировать риск через модель с будущими макроиндикаторами (безработица, инфляция, ВВП, ключевая ставка и т. д.)

Подход хорош обоснованностью, но не справляется с нестабильными данными: кризисы редко похожи на прошлые, и исторические зависимости могут ломаться. Более того, после изменений динамики экономики за последние несколько лет связь между розничными рисками и макроиндикаторами ухудшилась, что дополнительно осложняет построение качественных моделей.

▫️Экспертный подход – опытные риск-менеджеры назначают коэффициенты макропоправки (буферы), задающие тренд прироста риска

Часто это оказывается более эффективным, особенно в первые месяцы турбулентности, когда «чистые данные» еще не успели адаптироваться.

❗️На практике мы видим, что банки, которые с помощью экспертного подхода выставили дополнительные буферы к риску в начале 2024 года, более успешно прошли фактический рост риска с точки зрения экономики продукта.

3️⃣Проблемы динамики данных усиливаются

Кризис ускоряет ухудшение данных:
▫️Доходы клиентов быстро меняются – если еще месяц назад клиент был трудоустроен, то сегодня он может потерять работу, что напрямую влияет на величину предлагаемого лимита
▫️Изменение поведения заемщиков сказывается на моделях – при обучении модель не учитывала паттерны, из-за чего качество моделей падает
▫️В пиковые периоды возрастает нагрузка на сервера, что может приводить к задержкам в поставке данных

В результате ухудшения данных кредитный конвейер начинает сбоить в самых неожиданных местах. В кризис важно регулярно проверять качество данных, полноту фичей и логичность их поведения – в том числе тех, что давно считались надежными.

✏️Кризис – это время, когда система рисков должна работать особенно слаженно: от данных и моделей до правил и процессов. В наших проектах мы решали все эти задачи вместе с банками. Мы видим, какие решения действительно помогают удерживать качество портфеля.

Если вам интересно обсудить конкретные кейсы или сравнить подходы – будем рады обменяться опытом.

🦁Подписаться на «ТеДо | ФинИнсайт»

#секреты_мастерства

✍️ Как сегодня работают системы принятия решений в банках и страховых: ключевые выводы исследования ТеДо

Ключевые цифры исследования:
– 10+ участников исследования
– 10+ интервью с руководителями ИТ-подразделений, управления рисками и продуктовых доменов
– 45+ вопросов в рамках анкетирования
Фокус исследования – рыночные практики организации системы принятия решений.

СПР – это автоматизированная система, которая анализирует данные клиента и внешние факторы, чтобы быстро принимать или рекомендовать бизнес-решения в реальном времени.

Что именно делает СПР:

🔹Кредитный скоринг – оценивает, вернет ли клиент кредит
🔹Расчет ставок и лимитов – подбирает персональные условия с учетом уровня риска
🔹Выявление мошенничества – ищет аномальные операции и подозрительные сценарии поведения

ℹ️ Архитектура СПР моделей: почему банки выбирают гибридный подход

Большинство банков строят СПР на основе гибридного подхода. 62% компаний используют сочетание двух типов моделей:

🔹Интерпретируемые модели – простые и понятные для специалистов алгоритмы, например регрессии. Они позволяют точно объяснить, почему система приняла то или иное решение.
🔹ML-модели – более сложные алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений и бустинг. Они точнее, но требуют больше настроек и ресурсов.

Полностью машинное обучение используют редко: такие модели сложнее внедрять и объяснять бизнесу. Нейросети почти не применяются из-за высокой сложности разработки и эксплуатации.

🔖 Бизнес-правила: важны, но их стараются сокращать

Во всех компаниях СПР включает бизнес-правила – заранее прописанные условия, по которым система принимает решения. Например: минимальный доход заемщика, ограничение по возрасту, запрет на выдачу кредита при просрочке.

Но 54% компаний стремятся уменьшить количество таких правил.

Полный переход на машинное обучение возможен только тогда, когда у компании есть большая статистика по клиентам и рынок достаточно стабилен. Иначе модели могут давать ошибки.

💬 Команды и процессы: Agile и кросс-функциональность

69% компаний формализовали правила взаимодействия между участниками разработки СПР. Чаще всего используют формат Embedded Product Team – это кросс-функциональная команда, в которую входят аналитики, дата-саентисты, разработчики и специалисты по рискам. Такой подход ускоряет принятие решений и улучшает качество продукта.

77% компаний выпускают обновления СПР каждые две недели. Такой цикл соответствует Agile и помогает быстрее тестировать гипотезы и улучшать систему.

🖥 Low-code: помогает ускоряться, но подходит не всем

Только 24% компаний используют low-code полностью. Это платформы, где процессы настраиваются через визуальный интерфейс, без программирования.

38% применяют low-code частично, остальные работают только через код. Причина проста: логика СПР часто слишком сложная, и реализовать ее без разработки невозможно.

⚠️ Ручные корректировки: пока остаются нормой

92% компаний все еще вносят ручные правки в расчеты СПР. Обычно это делают в нестандартных ситуациях, когда системе не хватает данных. Все такие изменения фиксируются и анализируются, чтобы постепенно сокращать их долю.

⚠️📌 ИТ-решения: рынок уходит в сторону коробочных продуктов

77% компаний перешли на коробочные решения – готовые платформы, которые проще внедрять и поддерживать, особенно в условиях импортозамещения.
Только 23% продолжают развивать собственные решения для критически важных процессов, где требуется максимальная гибкость.

📌 Итог: СПР становится гибридным инструментом

Современная СПР – это система, которая объединяет бизнес-правила, математические модели, машинное обучение и внешние данные. Ее задача – ускорять принятие решений, снижать риски и повышать прибыльность банка.

Главные направления развития СПР сегодня:

🔹повышение скорости изменений
🔹работа с качеством данных
🔹развитие сильных продуктовых и технических команд

❓Как считаете, что сильнее всего тормозит развитие СПР в банках – процессы, данные или технологии? Пишите в комментариях!

🦁 Подписаться на «ТеДо | ФинИнсайт»
#размышления