🔝 Вышел новый подкаст ФинИнсайт с управляющим директором Сбербанка
🔥 Обсудили управление модельным риском в эпоху ИИ

🔈 В гостях – Вера Перевицкая,
Управляющий директор Сбербанка
Ведущий – Николай Белов, партнер, руководитель практики консультационных услуг для финансового сектора ТеДо

⚡️ В этом выпуске нашего подкаста:
✅ Необходимость и ключевые элементы управления модельным риском
✅ Изменение подходов к управлению риском ИИ-агентов и вопросы этики
✅ Возможности развития функции корпоративного мониторинга
✅ Личный опыт построения успешной карьеры в удовольствие

👀 Наши выпуски не только о рыночных трендах, но и о личных мотиваторах и мнениях лидеров финансового сектора!

🖥 Смотреть выпуск

🗣 Этим выпуском подкаста мы открываем серию постов по модельному риску! Следите за постами и задавайте свои вопросы в комментариях!

🦁 Подписывайтесь на подкасты ФинИнсайт!

#от_первого_лица
#ФинИнсайт_Подкаст

✏️ Как работает индустрия кредитного мошенничества: 4 тренда и 13 популярных мошеннических схем

В 2026 году кредитное мошенничество стало настоящей индустрией с четко выстроенными схемами и новыми инструментам. В этом посте расскажем, какие виды мошенничества существуют и как развиваются.

Ключевые тренды и инструменты мошенников в 2026 году:

▫️Цифровизация преступлений: рост киберпреступлений, онлайн-транзакций
▫️Использование новых инструментов при блокировке старых: каналы социальной инженерии, в виде звонков и мессенджеров или схемы с выводом денежных средств – дропперы и криптовалюты
▫️Быстрая адаптация мошенников к новым каналам связи: при блокировке старых каналов мошенники быстро переходят на новые – мессенджеры, соцсети, криптосервисы
▫️Имитация доверенных лиц и прикрытие государственными сервисами, новыми законами, дезинформацией

Рассмотрим основные схемы мошенничества:

1️⃣Обман со стороны третьих лиц (мошенников) с целью нажиться на доверии и низкой финансовой грамотности граждан.

Новые схемы последних лет:

🔜Фейковые предложения о работе – когда предлагают высокооплачиваемую работу, а для «закупки оборудования» или «ускорения оформления» просят перевести деньги, чаще всего в кредит
🔜NFC-кражи: заставляют установить сомнительное приложение на телефон с NFC-ридером и приложить карту для списания средств
🔜Цифровая медкарта: выманивают данные под предлогом перехода на электронные медицинские документы
🔜Чат-боты с розыгрышами в мессенджерах (особенно популярны среди молодежи и пользователей криптокошельков)
🔜Использование дропперов для обналичивания украденных средств

Мошенникам часто необходимо дробить указанные суммы на множество мелких, чтобы не вызывать подозрений у банков в первые часы после совершения преступления.

С этой целью они ищут в интернете или специальных чатах дропперов – обычно молодых людей, ищущих легкий заработок в интернете. Дропперы делятся на 3 категории:

1. Обнальщики – их обязанность заключается в получении на свою карту украденных денежных средств и их обналичивание
2. Транзитники – принимают перевод и сразу перекидывают его на другие карты или криптокошельки, создавая длинную цепочку транзакций
3. Заливщики – принимают наличные от других участников и вносят их на свои счета для дальнейших электронных переводов

🔜Использование криптовалют – новый финансовый инструмент, помогающий мошенникам переводить деньги анонимно и значительно усложняющий отслеживание таких переводов
🔜Использование ИИ: на волне популярности нейросетей мошенники создают фейковые сайты с «нейросетями», которые на деле являются фишинговыми оболочками. Их цель – выманить у жертвы деньги или персональные данные для доступа к кредитам

Не теряет актуальности и классика социальной инженерии:

🔜Фишинг и выманивание СМС-кодов для доступа к госуслугам (звонки «из полиции», сообщения от «близких» или «служб доставки»)
🔜Использование украденных персональных данных (паспорт, ИНН, телефон) для оформления онлайн-кредитов и займов в МФО
🔜Схема «безопасный счет» и кредитный лимит: убеждают взять кредит и перевести деньги на «защищенный счет»

2️⃣Обман со стороны заемщиков с целью неправомерного получения выгоды за счет льгот, госпрограмм или несовершенства судебной практики.

🔜«Наборщики»: оформление множества кредитов в разных банках до обновления данных в БКИ, часто по украденным документам
🔜Неправомерное использование льгот: использование поддельных справок о принадлежности к льготным категориям, фиктивные браки для «семейной» ипотеки
🔜Продажа квартиры мошенникам, затем — обращение в суд с требованием вернуть недвижимость
 
Кредитное мошенничество становится все более технологичным и изощренным. Банкам необходимо не только усиливать антифрод-системы, но и работать на опережение: обучать клиентов, внедрять современные инструменты верификации и сотрудничать с государством.

В следующем посте расскажем, как банки могут эффективно бороться с мошенничеством и какие меры поддержки предлагает государство для защиты граждан.
 
🦁Подписаться на «ТеДо ФинИнсайт» в Telegram | в MAX | в VC

#секреты_мастерства

🔥 Кредитное мошенничество: вызовы 2020-х и новые меры защиты

Кредитное мошенничество стало одним из ключевых вызовов для государства и банков в 2020-х годах.

По данным Банка России в 2025 объем операций без добровольного согласия клиентов увеличился по сравнению с 2024 на 6,4%, а их количество – на 31,2%.

Банк России разрабатывает различные регуляторные меры в целях противодействия мошенничеству, например, за 2024-2025 год были внедрены следующие ключевые изменения:

🔜Период охлаждения – с 1 сентября 2025 при выдаче кредита действует обязательный 48-часовой период охлаждения. Это дает время на выявление мошенничества и возможность родственникам отговорить жертву.

🔜Самозапрет на кредиты – с 1 марта 2025 граждане могут оформить запрет на получение кредитов на свое имя. Банки и МФО обязаны проверять наличие такого запрета.

🔜Обязательный возврат украденных средств –
с 25 июля 2024 банки несут прямую финансовую ответственность за безопасность переводов. Если перевод ушел на «дропперский» счет из базы Банка России, банк обязан вернуть клиенту всю сумму.

🔜ИНН при оформлении кредита – с 1 сентября 2025 это дополнительный этап идентификации, который усложняет жизнь мошенникам.

🔜Ответственность дропперов – ужесточен контроль за подозрительными переводами физических лиц, создана база «О случаях и попытках осуществления переводов денежных средств без согласия клиента», расширена ответственность по ст. 187 УК РФ.

🔜Ужесточение правил микрозаймов – Банк России снизил лимиты по ПСК и ужесточил правила проверки личности и отслеживание «цифрового следа» заемщика.

🔜Макропруденциальные лимиты и другие ограничения ПДН – с октября 2026 вводится ужесточение лимитов и повышенные резервы, а с 1 июля 2027 – расчет ПДН только по белым доходам. Это защищает банки от «наборщиков» кредитов.

🔜Централизованное обслуживание транзакций – с использованием криптографии, биометрии и акцептов. Это потенциальное будущее с Цифровым рублем.

🔥Что в свою очередь могут сделать сами банки?

1️⃣Усовершенствование антифрод-мониторинга

Многие банки активно внедряют антифрод-системы, например, ИИ-платформа Сбера за 2025 позволила сохранить от мошенников более 360 млрд рублей россиян.

🔜Анализ цифрового следа: банк может отслеживать вход с нового устройства, из другого региона или через VPN.

Т-Банк внедрил систему «Нейрощит», которая по звуковой волне во время разговора определяет, что человек общается с мошенником, предупреждает об опасности и разрывает диалог. После этого все транзакции клиента Т-Банк ставит под особый контроль.

🔜Биометрическая верификация: подтверждение в приложении через Face ID или Touch ID, запись голоса или «селфи», произвести «мониторинг поведения».

Альфа-Банк внедрил технологию «обратной верификации»: когда клиенту звонят мошенники от имени банка, клиент может сгенерировать в приложении банка уникальный одноразовый код и попросить оператора его назвать.

🔜Проверка на совершение параллельного телефонного звонка во время подачи заявки.

2️⃣Усиление процедур на выдаче кредита

🔜Использование расширенных источников информации о заемщике (данные от операторов связи, специализированных компаний).

🔜Регистрация залогов в Федеральной Нотариальной Палате для предотвращения перепродажи или вывоза залоговых ценностей.

🔜Тщательная идентификация и андеррайтинг при выдаче льготных кредитов (проверка социальной категории, фиктивности брака, трудовой деятельности).

➡️Взгляд в будущее

Банковской сфере свойственна быстрая реакция на возникающие вызовы. В качестве дальнейших шагов борьбы с мошенничеством возможно:
▫️ Совершенствование процедур идентификации и проверок при выдаче кредитов
▫️Кооперация в секторе, обмен опытом
▫️Создание общедоступного агрегатора данных с информацией о заемщиках-мошенниках, схемах и методах борьбы с ними

🦁 Подписаться на «ТеДо ФинИнсайт» в Telegram | в MAX | в VC

#секреты_мастерства
#кредитное_мошенничество

💬 Когда ошибка в расчетах стоит миллионы. Что такое модельный риск и почему он становится зоной особого внимания для банков

🚀 В 1999 году космическая миссия NASA Mars Climate Orbiter закончилась катастрофой: аппарат стоимостью 125 млн долларов сгорел в атмосфере Марса из-за банальной ошибки в расчетах единиц измерения. Сегодня подобные «просчеты моделей» стоят дорого и банкам. Особенно когда решения, принятые на основе некорректных данных или алгоритмов, влияют на кредитование, оценку рисков и регуляторную отчетность.

Модельный риск – это риск возникновения убытков (финансовых, репутационных и других). Он также включает риск недооценки требований к капиталу, величины резервов или иных значимых показателей. Такие последствия возникают из-за ошибок на разных этапах работы с моделями:
– При разработке
– Приемке и проверке
– Применении
– Адаптации моделей

Его источники разнообразны:
➡️ Ошибки алгоритмов разработки или валидации, например, использования ошибочной математической формулы в модели торговли деривативами
➡️ Некорректные данные, например, в расчетах кредитного риска используются устаревшие данные по заемщикам, не отражающие их текущее финансовое положение
➡️ Изменения внешней среды, например, новое регулирование или кредитная политика
➡️ Недостатки в процессах мониторинга и валидации, например, невыявление несанкционированных изменений, внесенных сотрудником
➡️ Ошибки в процессах регистрации, учета и отчетности по моделям, например, использование техники оценки модели без надлежащего учета и независимой проверки моделей
➡️ Ошибки в интерпретации результатов моделей, например, неверное истолкование показателей модели, которые искусственно занижались трейдером

⚠️ В условиях, когда каждое управленческое решение опирается на десятки моделей, от выбора канала связи с клиентом до оценки уровня кредитного риска, масштаб последствий может быть существенным.

Эффективное управление модельным риском требует системного подхода на всех этапах жизненного цикла модели. Важно четко классифицировать модели, определить роли и зоны ответственности, а также регулярно проводить валидацию и мониторинг ключевых показателей. Дополнительно необходимо оценивать значимость всех моделей – как до валидации и распределения ролей, так и после, а также определять уровень модельного риска на основе результатов мониторинга.

Критически важно, чтобы результаты этих процессов своевременно доходили до руководства. Отклонения и сбои в моделях – это не только операционный, но и стратегический сигнал для управления банком.

➡️ Банк JPMorgan Chase в 2012 году понес убытки свыше 6 млрд долларов из-за модели VaR, которая некорректно занижала риски. После инцидента банк кардинально пересмотрел свою систему управления модельными рисками: заменил руководство, пересмотрел лимиты риска, провел всестороннюю оценку организации управления рисками.

✔️ Практика ведущих банков показывает: зрелая система управления модельным риском повышает доверие регулятора, снижает вероятность и величину операционных убытков. Это часть культуры ответственности за принятие решений.

💸 Потери от реализации модельного риска для банков могут быть значительными. В 2010-2018 в HSBC произошло несколько крупных инцидентов, связанных с отмыванием доходов, полученных преступным путем. За уязвимость системы anti-fraud HSBC был оштрафован на 91 миллион фунтов (8,9 триллионов рублей).

🖥 Не переключайтесь! Задавайте вопросы в комментариях – будем рады ответить!

🦁 Подписаться на «ТеДо ФинИнсайт» в Telegram | в MAX | в VC

#секреты_мастерства
#модельный_риск

🖥300 моделей в банке. Сколько из них дублируют друг друга?

⭐️Банки уже давно используют модели не как вспомогательный инструмент, а как драйвер прибыли и эффективности.

В крупном банке может использоваться 300+ моделей – в кредитовании, антифрод, маркетинге, управлении капиталом, операционных процессах.

По открытым данным:
Сбер оценивал эффект от ИИ в 350 млрд рублей в 2023 году; Lloyds Banking Group ожидал £50 млн эффекта в 2025 году и £100 млн – в 2026; JPMorgan Chase снизил потери от мошенничества примерно на 30% в 2025 году.

💬Модели фактически описывают весь банк:
➖Продукты (что предложить клиенту)
➖Клиентов (риск, поведение, доходность)
➖Инфраструктуру (сеть, ресурсы, загрузка)

⚡️В чем проблема?
Чем больше моделей, тем выше риски того, что они начинают пересекаться и дублировать друг друга; теряется понимание, какие из них действительно критичны; управление модельным риском становится фрагментированным.

💥Почему важна классификация моделей
Для управления моделями можно использовать разные признаки классификации, и именно это позволяет выстроить системный подход к работе с ними.

Модели можно разделить на группы по разным признакам:
🔹По бизнес-назначению (регуляторные vs бизнес-модели) – Разные требования, разная скорость изменений, разный уровень контроля
🔹По сегменту применения (розничный vs корпоративный бизнес) – Разные риски, разные данные, разные подходы
🔹По задаче (прогнозирование, классификация, регрессия) – Разные метрики качества и методы
🔹По технологии (от простых моделей до ML/AI) – Разная интерпретируемость и уровень риска

❓Что это дает банку
✔️Какие модели используются для разных типов задач и бизнес-процессов

Например, банк может обнаружить, что для оценки кредитного риска, маркетингового таргетинга и лимитной политики используются похожие клиентские признаки, но модели ведутся разными командами и не сопоставляются между собой.

✔️Какие ресурсы необходимы для корректной работы моделей

Некоторые модели требуют регулярного обновления данных, вычислительных мощностей, витрин, мониторинга и поддержки со стороны IT. Если это не зафиксировано, модель может формально числиться рабочей, но фактически работать на устаревших данных.

✔️Насколько корректно модели учитывают специфику сегмента и требования к ним

Распространенная ситуация: модель, разработанная для одного клиентского сегмента, начинает использоваться в другом без полноценной проверки. Например, модель для массовой розницы применяют к премиальному сегменту, где поведение клиентов, структура доходов и риск-профиль могут сильно отличаться.

⚠️Без классификации невозможно выстроить системный и сопоставимый подход к управлению моделями и модельным риском.
Поэтому в зрелых банках создается единый реестр моделей — не как простой список для хранения, а как инструмент управления.

Реестр позволяет системно фиксировать ключевые характеристики каждой модели:
📌идентификацию модели: название, код
📌ответственность: владелец, заказчик, разработчик
📌этап жизненного цикла и версию модели
📌тип модели и ее назначение: регуляторная / бизнес-модель, используемая методология
📌сегмент применения: розничный, корпоративный бизнес и др.
📌ключевые даты: разработка, внедрение, валидация
📌результаты валидации и мониторинга
📌ссылки на документацию и репозиторий
📌оценку значимости модели.

⚡️Ключевой вывод
Классификация и реестр помогают банку видеть всю модельную экосистему: где есть дублирование, какие модели критичны, где выше риск и что требует пересмотра.
С этого начинается зрелое управление модельным риском — с понимания, какие модели есть в банке, зачем они нужны и кто за них отвечает.

🦁 Подписаться на «ТеДо ФинИнсайт» в Telegram | в MAX | в VC

#секреты_мастерства
#модельный_риск

📈 Дайджест мая: делимся главными постами месяца

Май выдался насыщенным: собрали для вас пятерку лучших материалов месяца – то, что точно стоит перечитать, если пропустили🔎

🔹Вышел новый подкаст ФинИнсайт с управляющим директором Сбербанка. Обсудили управление модельным риском в эпоху ИИ с Верой Перевицкой

🔹Как работает индустрия кредитного мошенничества: 4 тренда и 13 популярных мошеннических схем

🔹Какой должна быть отчетность банка, чтобы привлекать новых инвесторов и удерживать действующих

🔹Ежегодная стратсессия в Петербурге: почему важен  открытый разговор про результаты, приоритеты и новый фокус команды

🔹Что ждет бизнес и финсектор в ближайший год: ключевые тренды

Какой пост вам откликнулся больше всего? Делитесь в комментариях ⬇️

🦁 Подписаться на «ТеДо ФинИнсайт» в Telegram | в MAX | в VC

#дайджест_месяца

🗓 «Календарь банкира»: самые важные даты июня для топ-менеджеров и руководителей банков в одной подборке

Самые интересные мероприятия и заседания по ключевой ставке. Сохраняйте подборку, чтобы ничего не пропустить, и делитесь с коллегами!

➡️ Конференции

🔹4 июня – цифровые решения для финансового сектора и страхования

🔹17 июня – крупнейшее
мероприятие про ИИ и технологии в бизнесе

➡️ Даты заседаний по ключевой ставке собрали для вас в карточке

📊 Полный график выпуска статданных в июне – на сайте ЦБ

Планируйте месяц с пользой! Если знаете важные мероприятия, которые стоит добавить, делитесь в комментариях 👇

🦁 Подписаться на «ТеДо ФинИнсайт» в Telegram | в MAX | в VC

#календарь_банкира

⚡️ Казначейство больше не бэк-офис: как оно влияет на прибыль банка. 6 вызовов, с которыми предстоит работать казначейству в ближайшие годы

Еще недавно казначейство воспринималось как бэк-офис: платежи, ликвидность, стабильность.
Сегодня – это стратегический центр, где принимаются решения о рисках, капитале и прибыли.

📊 Это подтверждают и данные международных исследований:

🔹83% казначеев и 84% CFO ожидают радикальную трансформацию роли казначейства к 2030 году. Фокус смещается на поддержку роста бизнеса: от высвобождения ликвидности до участия в стратегических инициативах.

🔹Уже сейчас казначейство генерирует ~8% чистого процентного дохода за счет активного управления балансом (моделирование депозитов, процентный риск, структура капитала). При этом 70% банков видят потенциал для еще большего роста.

Банки HSBC и BNP Paribas трансформируют функцию казначейства, смещая фокус от статического управления ликвидностью к непрерывной цифровой системе принятия финансовых решений в реальном времени. Это усиливает управление ликвидностью и капиталом за счет повышения прозрачности, скорости реакции и прогнозируемости денежных потоков.

💡Какие вызовы формируют новую реальность?

1️⃣ Краткосрочные тренды:

🔹Переток клиентов в финтех-экосистемы. Финтехи выигрывают у классических банков за счет улучшенного UX и понимания потребностей клиентов.

👉 Вызовы для казначейства: научиться точнее прогнозировать поведение клиентских остатков, учитывать риск их перетока в финтех-экосистемы и вместе с бизнесом разрабатывать решения для удержания ликвидности внутри банка.

🔹Капитал дорожает, депозиты становятся нестабильным источником фондирования. Регулирование усиливается – привычные источники фондирования теряют предсказуемость.

👉 Вызовы для казначейства: перейти к более гибкой модели фондирования: точнее управлять внутридневной ликвидностью, искать альтернативные источники средств и развивать секьюритизацию как инструмент управления капиталом и балансом.

🔹Новые формы денег. Увеличивается доля альтернативных форм сбережений (цифровые активы и стейблкоины).

👉 Вызовы для казначейства: гибко перестраивать модели фондирования и управления ликвидностью с учетом перетока средств из классических банковских инструментов в альтернативные формы хранения.

2️⃣ Долгосрочные тренды:

🔹 Экономика доступа вместо владения. Переход от владения к подписке и шерингу снижает стабильность пассивов.

👉 Вызовы для казначейства: адаптировать управление ликвидностью к росту доли краткосрочных сберегательных и инвестиционных продуктов, сохраняя маржинальность бизнеса и устойчивость пассивной базы

🔹 ИИ как источник операционного риска. Чем шире внедряется ИИ, тем серьезнее новые типы операционных рисков.

👉 Вызовы для казначейства: выстроить внутреннюю систему контроля за использованием ИИ, включая аудит внутренних ИИ-моделей и постоянный мониторинг качества их решений.

🔹 Долголетие и демография
Рост продолжительности жизни и увеличение среднего возраста населения.

👉 Вызовы для казначейства: эффективнее управлять долгосрочной ценностью клиента CLTV: развивать продукты с длинным горизонтом удержания средств и снижать зависимость от постоянного дорогостоящего привлечения новой клиентской базы.

Это лишь часть трендов, к которым уже готовятся ведущие банки. Если хотите узнать больше, свяжитесь с нашей командой развития казначейской функции (robert.manukian@tedo.ru).

Готовы адаптировать изученные подходы при разработке стратегии развития казначейства в вашем банке.

А теперь предлагаем обсудить, какие тренды будут сильнее всего влиять на банковское казначейство. Делитесь мнением в опросах ⬇️

🦁 Подписаться на «ТеДо ФинИнсайт» в Telegram | в MAX | в VC

#ВИСТА

🔥 Какие вызовы ждут казначейство в эпоху метавселенных?

Продолжаем обсуждать тренды, которые будут менять роль банковского казначейства в ближайшие годы.

🎙 Роберт Манукян, старший менеджер развития казначейской функции, о том, почему казначейству уже сегодня важно смотреть в сторону виртуальной экономики.

🦁 Подписаться на «ТеДо ФинИнсайт» в Telegram | в MAX | в VC

🔥Бодрые не только на проектах!

Открываем новую рубрику ФитИнсайт😁

⚡️Старшие менеджеры платформы консультационных услуг финансовому сектору Евгения Пархоцик и Светлана Кузьменкова показывают, какие пятиминутки мы устраиваем в перерывах между задачами😁

Ставьте огонёк, если хотите продолжения рубрики

🦁 Подписаться на «ТеДо ФинИнсайт» в Telegram | в MAX | в VC

#ФитИнсайт