Разработка и применение критериев пересмотра операционных рисков в рамках процедуры мониторинга операционного риска в кредитной организации

Никита Александрович Шумов; Ефим Григорьевич Семяшкин

Никита Александрович Шумов Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации https://orcid.org/0009-0001-3919-2359
Ефим Григорьевич Семяшкин Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации https://orcid.org/0000-0002-7225-5462

Ключевые слова: оценка уровня существенности, мониторинг риска, вероятность и влияние риска, эмпирическая функция распределения, критерий согласия Колмогорова-Смирнова

Аннотация

Предмет. Определение частоты пересмотра операционных рисков является одной из актуальных проблем управления операционными рисками. Оптимизация данного процесса открывает коммерческим банкам дополнительные возможности по экономии ресурсов. Для ее решения необходимо разработать методологию и внедрить соответствующее автоматизированное решение в систему управления операционными рисками банка.
Цели. Предложить методологию по пересмотру операционных рисков и провести ее валидацию на реальных данных.
Методология. С целью достижения обозначенной задачи использовалась теория риск-менеджмента и методы классической математической статистики. Исследование проведено с использованием актуальной научной литературы в области операционных рисков, в том числе методов их количественной оценки.
Результаты. Описана методология по пересмотру операционных рисков на основе мониторинга отклонений уровня существенности операционного риска, проанализированы проблемы текущего процесса пересмотра операционных рисков и раскрыты особенности регулирования в этой области. Пройдена успешная валидация на данных одного из ведущих коммерческих банков российского банковского сектора.
Выводы. Предложенная методология подтвердила свою адекватность для использования на данных коммерческих банков. Внедрение автоматизированного решения снижает степень вовлеченности риск-менеджера в процесс.

Биографии авторов

Никита Александрович Шумов, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

студент

Ефим Григорьевич Семяшкин, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

канд. экон. наук, доцент

Литература

1. Ларионова, И. В., & Кондратенко, М. Д. (2024). Риск-менеджмент на финансовых рынках. Москва: КноРус. [Larionova, I. V., & Kondratenko, M. D. (2024). Risk Management in Financial Markets. Moscow: KnoRus. (In Russian).]
2. Chernobai, A., Ozdagli, A., & Wang, J. (2021). Business complexity and risk management: Evidence from operational risk events in U.S. bank holding companies. Journal of Monetary Economics, (117), 418-440. DOI: 10.1016/j.jmoneco.2020.02.004
3. Berger, A., Curti, F., Mihov, A., & Sedunov, J. (2022). Operational Risk is More Systemic than You Think: Evidence from U.S. Bank Holding Companies. Journal of Banking & Finance, (143), 106619. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2022.106619
4. Galletta, S., Goodell, J., Mazzù, S., & Paltrinieri, A. (2023). Bank reputation and operational risk: The impact of ESG. Finance Research Letters, (51), 103494. DOI: 10.1016/j.frl.2022.103494
5. Uddin, H., Mollah, S., Islam, N., & Ali, H. (2023). Does digital transformation matter for operational risk exposure? Technological Forecasting and Social Change, (197), 122919. DOI: 10.1016/j.techfore.2023.122919
6. Clark, B., & Ebrahim, A. (2022). Risk shifting and regulatory arbitrage: Evidence from operational risk. Journal of Financial Stability, (58), 100965. DOI: 10.1016/j.jfs.2021.100965
7. Chang, Y., Li, J., Zhu, X., & Wang, Y. (2022). Operational risk measurement based on multi-time scale dependence. Procedia Computer Science, (214), 664-670. DOI: 10.1016/j.procs.2022.11.226
8. Cornwell, N., Bilson, C., Gepp, A., Stern, S., & Vanstone, B. (2023). Modernising operational risk management in financial institutions via data-driven causal factors analysis: A pre-registered study. Pacific-Basin Finance Journal, (79), 102011. DOI: 10.1016/j.pacfin.2023.102011
9. Bonet, I., Peña, A., Lochmuller, C., Patiño, H., Chiclana, F., & Góngora, M. (2021). Applying fuzzy scenarios for the measurement of operational risk. Applied Soft Computing, (112), 107785. DOI: 10.1016/j.asoc.2021.107785
10. Peña, A., Patino A., Chiclana, F., Caraffini, F., Gongora, M., Gonzalez-Ruiz, J., & Duque-Grisales, E. (2021). Fuzzy convolutional deep-learning model to estimate the operational risk capital using multi-source risk events. Applied Soft Computing, (107), 107381. DOI: 10.1016/j.asoc.2021.107381
11. Kley, O., Klüppelberg, C., & Paterlini, S. (2020). Modelling extremal dependence for operational risk by a bipartite graph. Journal of Banking & Finance, (117), 105855. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2020.105855
12. Guanyuan, Y., Boyu, H., Qing, L., & Jiwen, H. (2025). Harnessing logic heterograph learning for financial operational risks: A perspective of cluster and thin-tailed distributions. Information Sciences, (704), 121939. DOI: 10.1016/j.ins.2025.121939
13. Wanyi, D., Xiaoxue, M., & Weiliang, Q. (2025). Resilience-oriented safety barrier performance assessment in maritime operational risk management. Transportation Research Part D: Transport and Environment, (139), DOI: 10.1016/j.trd.2024.104581
14. Zhuoxiang, W., Shunfu, L., Jin, T., & Dongdong, L. (2025). Multi-scenario stochastic assessment of operational risk of integrated energy system based on R-vine Copula. Electric Power Systems Research, (245), 111569. DOI: 10.1016/j.epsr.2025.111569
15. Bruno, E., Pistolesi, F., & Teti, E. (2025). Cybersecurity policy, ESG and operational risk: A Virtuous relationship to improve banks’ performance. International Review of Economics & Finance, 99(3), 104053.
16. Chen, S., Wen, X., Ke, S., Ni, Q., & Xu, R. (2025). What does intelligentization bring? A perspective from the impact of mental workload on operational risk. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, (194), 103944. DOI: 10.1016/j.tre.2024.103944
17. Гушан, Н. Ю. (2021). Методы оценки операционного риска и их применение в российской банковской практике. Вестник евразийской науки, 13(5), 43ECVN521. [Gushan, N. Yu. (2021). Operational risk assessment methods and their application in Russian banking practice. The Eurasian Scientific Journal, 13(5), 43ECVN521. (In Russian).]