Статья посвящена анализу влияния денежно-кредитной политики Банка России на инвестиционное поведение физических лиц на финансовом рынке в 2020-2025 годах. В работе рассмотрены ключевые аспекты политики Банка России, включая изменения ключевой ставки, их влияние на ставки по вкладам и объемы сбережений населения. Приведено авторское определение инвестиционного поведения, проанализированы тенденции роста числа уникальных клиентов на Московской бирже и динамика вкладов населения. Выявлены особенности воздействия политики на трансформацию сбережений в инвестиции, включая влияние инфляции и экономической нестабильности. На основе статистических данных сделаны выводы о возможных последствиях для финансовой стабильности.
В статье рассматривается взаимосвязь между экономической безопасностью и архитектурой нулевого доверия (архитектурой Zero Trust) в контексте киберугроз и масштабной цифровизации банковской деятельности. Обосновывается необходимость перехода от традиционных периметровых моделей безопасности к архитектуре нулевого доверия. Представлены ключевые принципы архитектуры Zero Trust, такие как минимальные права доступа, постоянная проверка субъектов и ресурсов, а также непрерывный мониторинг внутри информационной банковской системы и во внешнем её периметре. Рассматриваются направления внедрения архитектуры нулевого доверия в корпоративную среду и влияние такого перехода на уровень информационной, а значит, и экономической безопасности коммерческих банков. Также затрагиваются нормативно-правовые аспекты, регулирующие информационную безопасность банковской деятельности. Автор делает вывод о стратегической значимости архитектуры нулевого доверия (архитектуры Zero Trust) как основы для защиты экономических интересов, чувствительной коммерческой информации и данных клиентов коммерческих банков.
Применение искусственного интеллекта (ИИ) открывает новые горизонты для повышения эффективности деятельности компаний в банковской сфере, трансформируя привычные способы анализа информации и взаимодействия с клиентами. Поэтому изучение воздействия ИИ и последствий этого воздействия является критически значимым. В статье представлен комплексный анализ влияния искусственного интеллекта на банковский сектор, рассмотрены преимущества и риски данного влияния, проведена оценка перспективности рынка, определены особенности развития банковской системы РФ и начало использования ИИ в деятельности банков, выявлены ключевые игроки рынка. Описаны успешные случаи применения искусственного интеллекта в деятельности крупных банков России, рассмотрены особенности развития технологии ИИ с точки зрения практической применимости.
В условиях роста объемов данных и жестких требований регуляторов в банковском секторе необходимость в оперативном и точном способе формирования отчетности становится критически важной. В связи с этим автоматизация процесса анализа данных и подготовки отчетов для органов надзора является актуальной задачей. Данное исследование охватывает теоретические и практические аспекты разработки программного решения на основе BI-платформы, позволяющего не только автоматизировать сбор и обработку данных, но и минимизировать риски ошибок при формировании отчетности. Основное внимание уделено интеграции с корпоративными хранилищами данных, автоматическому учету актуальных курсов валют и обеспечению гибкости при работе с различными отчетными периодами. Использование современных инструментов визуализации и встроенных механизмов позволяет значительно ускорить процесс подготовки данных и повысить их точность. Кроме того, решение предусматривает возможность оперативного реагирования на запросы регулятора и обеспечивает защиту конфиденциальной информации. В результате внедрения этого программного средства банк получает эффективный инструмент для повышения качества управленческих решений, снижения операционных затрат и соответствия требованиям регулятивных органов.
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) кардинально меняет банковский сектор, ускоряя цифровую трансформацию и повышая эффективность бизнес-процессов. Внедрение интеллектуальных алгоритмов позволяет автоматизировать клиентское обслуживание, управление рисками и борьбу с финансовыми мошенничествами. ИИ-аналитика улучшает кредитную оценку, персонализирует финансовые продукты и оптимизирует управление активами. Использование машинного обучения снижает операционные издержки, повышает уровень кибербезопасности и улучшает точность прогнозирования рыночных трендов. В статье анализируются основные направления внедрения ИИ в банковской сфере, оценивается его экономическая эффективность и рассматриваются ключевые риски и барьеры цифровой трансформации финансовых учреждений.