Противодействие глобальным финансовым рискам в современных реалиях

В настоящее время мировая экономика функционирует под воздействием глобальных финансовых рисков.     Согласно     прогнозам,     опубликованным     Всемирным     Банком     (см.:

, ожидается замедление темпов роста мировой экономики на фоне высокой инфляции, ужесточения денежно-кредитной политики и условий кредитования. Нарастающая нестабильность в банковской сфере и ужесточение денежно-кре-

ГРНТИ 06.75.02

EDN LZQERI

Марина Валерьевна Утевская – кандидат экономических наук, директор Международного института экономики и политики, доцент кафедры финансов Санкт-Петербургского государственного экономического университета. ORCID 0000-0002-2047-9114

Ольга Юрьевна Корниенко – кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры финансов Санкт-Петербургского государственного экономического университета. ORCID 0009-0007-7210-0499

Данная статья подготовлена по материалам сессии ПМЭФ-2023 «Глобальные финансовые риски: новые вызовы для внешнего аудита». Информационно-аналитическая система Росконгресс. [Электронный ресурс]. Режим доступа: (дата обращения 24.12.2023).

дитной политики могут привести к еще большему замедлению роста мировой экономики, а также подорвать стабильность финансовых систем во многих развивающихся странах. Чтобы повысить макроэкономическую и финансовую стабильность нужен комплекс мер государственной политики по управлению финансовыми рисками.

Во многих странах с формирующимся финансовым рынком и развивающихся странах устойчивость бюджета требует увеличения государственных доходов, повышения эффективности контроля государственных расходов и улучшения управления государственным долгом. Особого внимания требует корпоративный сектор экономики в части функционирования в условиях воздействия глобальных финансовых рисков.

Материалы и методы

Источниками данных для исследования послужили аналитические материалы различных рейтинговых агентств и Всемирного Банка, а также материалы ведущих аналитических агентств Российской Федерации и данные Федеральной службы государственной статистики. При анализе нормативно-правовых актов авторы использовали следующие теоретические методы: анализ, синтез и обобщение. Основными методами исследования выступали сравнительный анализ и комплексная оценка экспертных материалов. При проведении исследования также учитывались результаты аналитических исследований, включенные в ежегодный доклад Союза промышленников и предпринимателей, и результаты интервьюирования индивидуальных предпринимателей.

Результаты и их обсуждение

Выявление рисков с помощью оценки, учета и анализа рисков в последнее десятилетие стало очень актуальным для практического управления в целом и финансового управления в частности. Публикации в области управления рисками затрагивают методы управления рисками в банковской и финансовой сферах. Это и понятно, так как эти отрасли контролируются регулятором и определяют систему управления финансовыми потоками, поэтому гарантии стабильности за счет ограничения рисков в них особенно важны.

Вопросы идентификации и классификации рисков представляют собой сложную проблему и являются предметом изучения во многих научных работах. Базовая классификация финансовых рисков предполагает их разделение на несистематические риски и системные риски. В настоящее время к первой группе можно отнести риски, связанные с ограничением доступа к международным рынкам капитала, отделение российских финансовых институтов от международной финансовой инфраструктуры, нарушение логистики поставок, замораживание активов, в том числе суверенных активов государства. К системным рискам относятся, прежде всего, риски деформации финансовой системы, риски замедления роста экономики, риски снижения курсов национальных валют, а также инфляционные риски, связанные с ростом цен на энергоносители, сырье и продукты питания. Однако в текущих условиях появляются новые группы финансовых рисков, которые также необходимо учитывать.

Во-первых, появились риски, связанные с климатическими изменениями и энергопереходом. Климатические изменения оказывают воздействие на финансовую систему с одной стороны напрямую через реализацию материальных рисков, связанных с ущербом, причиненным инфраструктуре, имуществе и земле, с другой стороны, косвенно через увеличение неопределенности, связанной с переходным состоянием экономики при адаптации к изменениям климатической политики, внедрением новых технологий,      поведением      потребителей      и      участников      рынков      (см.:

.

Первая группа рисков для финансовых институтов и государства проявляется в увеличении вероятностей дефолта по кредитным портфелям и снижении стоимостей активов ввиду. Вторая же группа рисков сопряжена с возможными убытками от кредитования организаций с бизнес-моделями, построенными без учета экономики низкоуглеродных выбросов. На сегодняшний день финансовые институты уже разрабатывают пути минимизации советующих финансовых рисков через страхование и перераспределение риска, например, с использованием специализированных облигаций. Возрастает роль устойчивого финансирования, которое направлено на сокращение климатических изменений путем предоставления финансирования разработки новых менее углеродоемких технологий и соответствующих проектов. Активно получает развитие внедрение ESG-рейтингов и предоставление форм поддержки ответственным компаниям.

Рейтинги ESG представляют собой отдельную проблему, которая затрагивает топ-менеджмент корпораций, поскольку практически акцент делается на отчетности руководителя, который вынужден анализировать объемы специализированных данных. При этом возникают сложности, связанные с тем, что отчеты ESG до сих пор не стандартизированы. С одной стороны, эту проблему возможно решить путем проведения оценки ESG и определения рейтинга риска, который используется для расчета данной оценки. Это предоставит инвесторам и управленцам инструменты для понимания эффективности ESG-критериев компании, балансируя между рисками. Однако единых методологий присвоения рейтингов компаниям пока не существует. Принципы ESG основаны на доброй воле компании, прозрачности и ответственности.

В качестве примера рассмотрим выборочно данные по 10 компаниям различных отраслей независимого европейского рейтингового агентства «RAEX – Europe», охватившего 160 российских компаний. При оценке агентство использует шкалу надежности: ААА – максимальная надежность; АА – высокая надежность; А – выше среднего надежность; ВВВ – ниже среднего надежность; ВВ – спекулятивный уровень; В – высоко спекулятивный уровень надежности, ССС – существенные риски, СС – экстремально спекулятивный уровень, С – преддефолтное состояние; D – дефолт.

Таблица 1

ESG-рэнкинг российских компаний

Наименование компании	03.07.2023 г.				25.12.2023 г.
	ESG-рейтинг	Е-рейтинг	S-рейтинг	G-рейтинг	ESG-рейтинг	Е-рейтинг	S-рейтинг	G-рейтинг
«Полюс»	АА	АА	АА	АА	АА	АА	АА	АА
«Уралкалий»	А	ВВВ	АА	АА	А	А	А	А
ПАО «МТС»	А	В	А	АА	ВВВ	ССС	А	АА
«Яндекс»	А	ВВ	А	А	ВВВ	ВВВ	ВВ	АА
«Газпром»	ВВВ	ВВВ	ВВ	ВВВ	ВВВ	ВВ	ВВВ	ВВВ
ПАО «Сбербанк	ВВ	ССС	В	А	АА	А	ААА	ААА
X5 Group	ВВ	ВВ	ВВ	А	ВВВ	ВВВ	А	А
VK	В	ССС	В	ВВВ	ВВ	В	АА	ВВВ
«Аэрофлот-Рос-сийские авиали нии»	ВВ	В	ВВВ	ВВВ	ВВВ	В	А	ВВВ
РЖД	ВВ	В	В	ВВВ	ВВВ	ВВВ	ВВВ	ВВВ

Составлено авторами по данным «RAEX – Europe».

Из представленных данных видно, что произошел резкий рост рейтинга ПАО «Сбербанк» (занимает лидирующую позицию рейтинга). Эксперты связывают это с имеющимися развитыми практиками банка по выдаче и привлечению инвестиций для проектов в области устойчивого развития. В целом, основываясь на данных агентства «RAEX – Europe», можно сделать вывод, что наивысшие ESG-показатели у компаний финансового сектора. Повышенное внимание к новым разработкам в области декарбонизации объясняет расширение рэнкинга ресурсодобывающими компаниями.

Кроме того, нужно учитывать, что оценка ESG-риска разными рейтинговыми агентствами не всегда совпадают, что приведено в таблице 2. Из таблицы наглядно видно, что данные различных рейтинговых агентств не совпадают. «Уралкалий», VK, «Аэрофлот-Российские авиалинии», РЖД агентством Sustainalytics ESG Risk Rating вообще не оценивались. Следует также отметить, что в реальности практически каждая компания сталкивается с ESG-рисками, несмотря на отсутствие утвержденной программы устойчивого развития.

Во-вторых, возрастают технологические и репутационные риски, связанные с развитием применения искусственного интеллекта и машинного обучения. Так как финансовая отрасль и ее регулирование порождает все больше объемов данных, возможностей человека уже недостаточно для их обработки. В этом случае технологии искусственного интеллекта могут помочь специалистам выносить из больших данных ценную информацию, совершенствуя их прогнозные модели и уменьшая риски. Также традиционные подходы, основанные на применении жестко закодированных алгоритмом, уступают в релевантности искусственному интеллекту в сфере аналитики финансовой отрасли с ее сложными правилами [1].

Таблица 2

Рейтинг компаний по ESG-рискам

Наименование компании	Sustainalytics ESG Risk Rating		RAEX – Europe
	Уровень риска	Дата последнего исследования	Уровень надежности на сопоставимую дату
«Полюс»	Высокий (30,4)	Август 2023	Высокий (АА)
«Уралкалий»	-	-	-
ПАО «МТС»	Средний (29,9)	Сентябрь 2023	Выше среднего (А)
«Яндекс»	Средний (25,4)	Декабрь 2023	Ниже среднего (ВВВ)
«Газпром»	Тяжелый / критический (56,2)	Декабрь 2023	Ниже среднего (ВВВ)
ПАО «Сбербанк	Высокий (35,3)	Июнь 2023	Спекулятивный (ВВ)
X5 Group	Средний (22,3)	Сентябрь 2023	Спекулятивный (ВВ)
VK	-	-	-
«Аэрофлот-Российские авиалинии»	-	-	-
РЖД	-	-	-

Составлено авторами.

Широкий опыт применения технологии искусственного интеллекта (ИИ) имеется у ПАО Сбербанк: по словам первого заместителя Председателя Правления ПАО Сбербанк Александра Ведяхина, уже сейчас возможности искусственного интеллекта используются в работе с проблемными кредитами до того, как была допущена просрочка. Таким образом, удается упреждать соответствующие риски, что очень важно, особенно в текущих экономических условиях. Однако из-за разнообразия и обширности применений генеративного ИИ ни одна отрасль не избежит его воздействия. Результаты консалтингового агентства McKisney предполагают, что маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения, а также исследования и разработки (НИОКР) могут составлять 75% от общей прибыли реального сектора (см.: .

Прогнозы McKisney перекликаются с исследованием влияния разговорных помощников на основе ИИ. Исследование показало, что после развертывания агентов по обслуживанию клиентов удалось решить на 14% больше клиентских запросов, сократив время, затрачиваемое сотрудниками, на 9%. Таким образом, если те, кто работает в продажах и маркетинге, продолжат переходить на генеративный ИИ, экономия, которую они получат, может быть значительной. Однако несмотря на то, что производственный сектор получает огромную выгоду от автоматизации с помощью искусственного интеллекта, ожидается, что эта новая волна прогресса принесет сектору значительно меньше прогнозируемой прибыли от продаж и маркетинга. В этой связи заинтересованность инвесторов в ИИ имеет тенденцию к спаду. Например, после публикации отчетностей 30 января, входе торгов 31 января акции Microsoft потеряли 2,8%, Google – 8,2%, AMD – 5,8%.

Также компании, широко использующие ИИ в своей деятельности, сталкиваются с рисками репутационного характера. Например, корпорации Microsoft приходится постоянно доказывать инвесторам преимущества ИИ на фоне громких скандалов вокруг нейросетей. В этой связи необходимо уделять особое внимание публикуемому контенту и за созданием ограничений для таких технологий. Генеративный ИИ, который, как и ChatGPT, использует данные для создания нового контента, привлек внимание законодателей и регулирующих органов по всему миру, обеспокоенных тем, что он может быть использован для угрозы национальной безопасности, усиления операций влияния или содействия мошенничеству.

Примером может служить запрос Федеральной торговой комиссией США в январе 2024 года у Microsoft, Google и Amazon информации об инвестициях и партнерствах с участием компаний, занимающихся генеративным искусственным интеллектом, и поставщиков облачных услуг (см.:

. Сделки между небольшим числом влиятельных игроков и Big Tech вызвали опасения по поводу антимонопольного законодательства. Действия FTC позволят тщательно изучить внутреннюю работу сделок между Microsoft, Google и Amazon и поставщиками искусственного интеллекта, чтобы помочь антимонопольному агентству и агентству по защите прав потребителей понять, как эти сделки повлияли на конкуренцию.

В-третьих, появляются риски, связанные с развитием альтернативных финансовых инструментов: цифровых валют, криптовалют. Криптовалюта – одна из альтернативных форм цифровых финансовых активов, чья разработка и выпуск стали активными в течение нескольких последних лет. Биткоин – самая известная на сегодня криптовалюта. При этом важным показателем развития такого платежного средства как криптовалюта является прежде всего количество коммерческих и некоммерческих организаций, которые принимают ее в качестве платежного средства. Использование необеспеченных криптоактивов невелико, но при развитии и расширении участников рынка они существенно повлияют на международную валютную систему.

В этом случае можно ожидать возникновения следующих дополнительных рисков по причине: усложнения контроля над денежно-кредитной политикой; усиления страновой дифференциации из-за разного уровня распространения новых платежных технологий и доступа к ним; упрощения способов движения капитала и сокращения возможностей по его контролю; увеличения волатильности потоков капитала и, следовательно, появления проблем с национальным платежным балансом.

Корпорации также могут использовать криптовалюту для расчетов и повышения эффективности бизнеса. Однако, несмотря на ряд несомненных преимуществ (низкая стоимость и высокая скорость реализации трансакций, трансграничность, рыночное ценообразование без влияния центробанков, исключение из процесса расчетов посредников и др.) в случае использования криптовалют риски значительно увеличиваются. Основными являются риск хакерских атак и вредоносные программы (вирусы, фишинг и т.д.). В этом случае корпорациям необходимо особое внимание уделять IT-службам и кадровому составу (ошибка в коде хоть на одну цифру приведет к безвозвратной потере актива).

Вышеперечисленные риски требуют разработки международных стандартов, которые бы регулировали использование цифровых активов. И при этом в полной мере учитывали бы риски на финансовых рынках и в финансовой деятельности корпораций, связанные с экосистемой криптоактивов, включая их транзакции.

Заключение

В текущих условиях в связи с наличием такого разнообразия финансовых рисков повышается роль финансового контроля. Главной задачей которого на сегодняшний день становится не столько выявление рисков, сколько их прогнозирование и предупреждение. Необходимо улучшать координацию работы всех структур контроля и аудита (государственного и ведомственного), чтобы получать конкретную информацию и гарантии от всех финансовых институтов и организаций реального сектора экономики.

Вместе с новыми вызовами, стоящими перед финансовой системой и органами аудита, появляются и новые возможности. Одна из таких возможностей – дальнейшая интеграция технологий искусственного интеллекта, например, создание аудиторских специализированных программ для проверки решений, предложенных искусственным интеллектом. При этом для развития данных технологий крайне важно наладить обмен соответствующей информацией на международном уровне между различными институциями. Возможности, которые дают новые информационные технологии, элементы искусственного интеллекта и машинное обучение по работе с нечитаемыми и неструктурированными данными, могут помочь выявить важные проблемы и узкие места, а также сократить рутинные процедуры аудита. А также параллельно с развитием ИИ необходимо уделить внимание и такому важному аспекту, как подготовка кадров нового типа, которые будут выполнять аналитические работы в области аудита.