Александр Ведяхин: Мы видим огромный потенциал использования ИИ на уровне макропруденциального надзора

Грамотное использование ИИ, основанное на качественных данных, прозрачных моделях и сильных кадрах, значительно укрепит стабильность всей российской банковской системы

Сбер готов делиться своим опытом и экспертизой для достижения общей цели — надежного и технологически продвинутого финансового рынка.

Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка:

"Мы видим огромный потенциал использования ИИ на уровне макропруденциального надзора. Внедрение искусственного интеллекта в методики оценки экономического положения банков, разрабатываемые Банком России, — абсолютно актуально и будет ключевым драйвером ускорения, оптимизации и, что критически важно, повышения качества и проактивности банковского надзора.

Мы убеждены, что грамотное использование ИИ, основанное на качественных данных, прозрачных моделях и сильных кадрах, значительно укрепит стабильность всей российской банковской системы.

Мы готовы делиться своим опытом и экспертизой в этом направлении для достижения общей цели — надежного и технологически продвинутого финансового рынка".

На сегодняшний день ИИ-алгоритмы могут автоматизировать рутинные расчеты - мгновенно вычислять десятки и сотни финансовых коэффициентов и показателей по утвержденной методике; осуществлять предиктивную аналитику - выявлять ранние признаки потенциальных проблем; проводить стресс-тестирование в режиме, близком к реальному времени - моделировать различные кризисные сценарии значительно быстрее. Освобождение надзорных аналитиков от рутины позволяет им концентрироваться на сложных кейсах, интерпретации результатов ИИ, выработке стратегических решений и диалоге с банками.

Александр Ведяхин, первый заместитель Председателя Правления Сбербанка:

"Внедрение ИИ в методику оценки экономического положения банков ЦБ и аналогичные методики не просто актуально, а неизбежно и критически важно. Объем данных, которые необходимо обрабатывать для комплексной оценки банка (финансовая отчетность, рыночные показатели, данные о транзакциях, качество активов, операционные риски, поведенческие факторы и т.д.), колоссален и растет экспоненциально. Традиционные методы анализа могут не успевать за скоростью изменений и сложностью современных финансовых систем. ИИ способен обрабатывать эти массивы данных на порядки быстрее и выявлять сложные, неочевидные взаимосвязи и аномалии, которые могут ускользнуть от человека".