В условиях цифровой трансформации банковской системы и расширения доступности финансовых услуг проблема обеспечения безопасности банковских транзакций приобретает стратегическое значение. Актуальность темы обусловлена необходимостью изучения проблемы эффективности методов прогнозирования и предотвращения мошенничества, которые являются важными составляющими комплексной системы экономической безопасности в банковском секторе. В данном исследовании сделан акцент на формировании моделей обнаружения мошенничества с банковскими картами. В результате исследования предложены конкретные рекомендации по совершенствованию систем антифрод-защиты в банковском секторе с использованием моделей машинного обучения. В рамках этого исследования были разработаны и протестированы модели XGBoost и ANN для выявления мошеннических транзакций, реализованные на языке Python. Эксперименты продемонстрировали их высокую эффективность, а также гибкость и способность адаптироваться к новым данным. Использование этих моделей позволяет банкам оперативно обнаруживать подозрительные операции, что снижает риски потерь и улучшает общую защищенность финансовой системы. Обеспечение безопасного функционирования системы совершения банковских транзакций требует комплексного подхода, включающего не только внедрение современных аналитических инструментов, но и постоянное обучение и обновление моделей для выявления новых способов мошенничества. Реализация предложенных мер позволит кредитным организациям повысить эффективность защиты от мошенничества, снизить финансовые потери от мошеннических действий и укрепить доверие клиентов.
В настоящем исследовании сделан акцент на составляющих бизнес-модели, комплексно определяющих подходы и методы работы коммерческого банка с корпоративными клиентами. Если структура совокупного баланса банковского сектора в 2022–2023 гг. не испытывала существенных структурных изменений, то клиентская база отдельно взятых кредитных организаций значительно изменилась. Так, ориентация на корпоративное обслуживание ПАО АКБ «Авангард» сопровождалась существенными изменениями в структуре обязательств за рассматриваемый период, выразившимися в оттоке средств физических лиц. Авторами был осуществлен анализ бизнес-модели деятельности ПАО АКБ «Авангард» в сопоставлении с деятельностью банков, работающих под брендом «Точка». Финансовая стратегия ПАО АКБ «Авангард» заключается в наращивании безрискового (транзакционного) дохода и в увеличении ликвидных активов на балансе на фоне сокращения принятого кредитного риска. Особенностью бизнес-модели ПАО АКБ «Авангард» выступает тот факт, что мажоритарный акционер принимает активное участие в решении не только стратегических, но и большинства существенных операционных вопросов. ПАО АКБ «Авангард» – член крупной финансовой группы, которая включает в себя организации аграрной, промышленной, экономической, а также инвестиционной сферы и обслуживает их функционирование, не делая особого акцента на привлечении внешних по отношению к группе клиентов. В результате исследования установлено, что основным преимуществом бизнес-модели классического банка ПАО АКБ «Авангард» в работе с корпоративными клиентами является поддержание его традиционности, но в то же время гибкости в цифровом развитии, быстрой адаптации под турбулентность финансового рынка, развитие его технологичности. Данная модель классического банка, ориентированного на качество расчетно-кассового обслуживания, будет востребована среди корпоративных клиентов в ближайшие годы и, возможно, даже более жизнеспособна, чем модели экосистемы «Точка». Недостатки бизнес-модели ПАО АКБ «Авангард», выявленные в сравнении с деятельностью АО «Тинькофф Банк», Банка ВТБ (ПАО), АО «Альфа-Банк» и ПАО Сбербанк, выражены в низком уровне вовлеченности в конкурентную борьбу за обслуживание малого и среднего корпоративного сегмента, что выражается в сравнительно невыгодных тарифах, слаборазвитых партнерских программах и digital-направлениях банковского бизнеса.