Разное

Финмониторинг это: Финмониторинг: что это такое?

06.01.2020

Содержание

Что проверяет Росфинмониторинг? И за что штрафует

По-моему, депутатов, выступающих, мягко скажем, с непродуман...

п.9 (который должен быть п.1.) - в компании "серые зарп...

Стесняюсь спросить... Вы сами кем работаете?

так ведь они одно другого стОит! что те, что и эти - одинако...

Да и зрителями будут роботы, гардероб им не понадобится 😀...

Чудненько написано. В принципе все верно. Прямо мою проф.кар...

А с ВВП согласовано предложение?

Мы всех лучше, всех умнее, всех добрее и мудрей... (с) https...

Вот, так и принимайте себе прокладок и не вешайте на бухгалт...

Простите, у вас такое отношение ко всем профессиям и должнос...

что ж так дизлайков-то много? неужели все так поголовно сомн...

Ну, если главный бухгалтер только ведет учет, положенный по ...

Планы освоения космоса до 35 года (мост до луны), попытки за...

Ну расскажи нам, по какой ставке (стр. 010) Пенсфонд РФ долж...

У нас? растут резервы... Резервы - это дети первоклашки, кот...

Только по реорганизации вопрос.

Объяснит, почему МРОТ в России ниже, чем в самой бедной пров...

Когда учился я, допускалось 45 (1 "а" - 46 рыл. Шк...

"Рыба гниет с головы"Если уже гниёт, то только АМП...

Программистам сколько льгот, ещё с давниих времён, вот окупа...

да уж, мог бы Роструд тогда сделать образец заполнения - что...

В нищей стране такое делать нельзя.

Когда говорят "мы", это не факт что именно ВЫ в их...

Ну да. Типа: - В каком классе учится Ваш ребёнок?- В Первом...

Пообещает что через 10-20 лет мы будем жить лучше.

счета физических лиц (не ИП).

Стесняюсь спросить... Сведения о банковских счетах есть толь...

у меня есть эти сведения, спс за подсказку, какие то счета &...

Освобождение по ст.145, ну если выручка позволяет. Или закры...

Мы тоже решили вклейку сделать и место вклейки прошить и опе...

полностью согласна. ВТБ самый наглый жадный и мошеннический ...

Есть еще важный момент в объяснительных - в ней сотрудник до...

Только посочувствовать родителям, ученикам и учителям. ...

Все проще... С целью оптимизации объединили несколько мелких...

В моей практике - очень часто встречается ситуация. так что ...

Было бы интересно узнать, а сколько детей в подобном классе?...

Федеральная служба по финансовому мониторингу

Федера́льная слу́жба по фина́нсовому монито́рингу (Росфинмонито́ринг) — федеральный орган исполнительной власти России, осуществляющий функции по противодействию легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путём, и финансированию терроризма, а также по выработке государственной политики, нормативно-правовому регулированию и координации деятельности в этой сфере иных федеральных органов исполнительной власти.

Росфинмониторинг от имени России участвует в деятельности Группы разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (ФАТФ), Евразийской группы по противодействию легализации преступных доходов и финансированию терроризма (ЕАГ), Комитета экспертов Совета Европы по оценке мер борьбы с отмыванием денег и финансированием терроризма (МАНИВЭЛ), Азиатско-Тихоокеанской группы по борьбе с отмыванием денег (АТГ), а также Группы подразделений финансовой разведки «Эгмонт».

История

Указом Президента Российской Федерации от 1 ноября 2001 года № 1263 «Об уполномоченном органе по противодействию легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем» был создан Комитет Российской Федерации по финансовому мониторингу (КФМ России), который приступил к выполнению возложенных на него задач с 1 февраля 2002 года.

После принятия в сентябре 2002 года поправок в Федеральный закон «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма» функции КФМ России были расширены вопросами противодействия финансированию терроризма.

Одной из задач КФМ России было улучшение имиджа России в международном сообществе: Россия в тот момент была в «чёрном списке» ФАТФ. Усилиями КФМ в октябре 2002 года Россия была выведена из «чёрного списка», а в июне 2003 года стала членом ФАТФ.

Указом Президента Российской Федерации от 9 марта 2004 года № 314 «О системе и структуре федеральных органов исполнительной власти» КФМ России преобразован в Федеральную службу по финансовому мониторингу (Росфинмониторинг).

До сентября 2007 года Федеральная служба по финансовому мониторингу находилась в ведении Министерства финансов Российской Федерации.

В соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 24 сентября 2007 года № 1274 «Вопросы структуры федеральных органов исполнительной власти» руководство деятельностью Федеральной службы по финансовому мониторингу осуществляет Правительство Российской Федерации.

Согласно Указу Президента Российской Федерации от 21 мая 2012 года № 636 «О структуре федеральных органов исполнительной власти» руководство деятельностью Федеральной службы по финансовому мониторингу осуществляет Президент Российской Федерации.

Деятельность

Федеральная служба по финансовому мониторингу осуществляет следующие полномочия[1]:

  • контроль и надзор за выполнением требований законодательства о противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путём, и финансированию терроризма, привлечение за нарушение этого законодательства;
  • внесение в Правительство Российской Федерации проектов федеральных законов, нормативных правовых актов Президента Российской Федерации и Правительства Российской Федерации и других документов, которые касаются вопросов, относящихся к установленной сфере ведения Службы;
  • принятие нормативные правовые акты в установленной сфере деятельности;
  • сбор, обработка и анализ информации об операциях с денежными средствами или иным имуществом, подлежащих контролю;
  • проверка полученной информации об операциях (сделках) с денежными средствами или иным имуществом, в том числе получение необходимых разъяснений по представленной информации;
  • выявление признаков, свидетельствующих о том, что операция (сделка) связана с легализацией (отмыванием) доходов, полученных преступным путём, или финансированием терроризма;
  • контроль за операциями на соответствие законодательству о противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путём, и финансированию терроризма;
  • получение от государственных органов и Центрального банка Российской Федерации информации по вопросам, отнесенным к сфере ведения Службы;
  • учёт организаций, осуществляющих операции (сделки) с денежными средствами или иным имуществом, в сфере деятельности которых отсутствуют надзорные органы;
  • формирование перечня лиц, в отношении которых имеются сведения об их участии в экстремистской деятельности;
  • издание постановлений о приостановлении операций с денежными средствами или иным имуществом;
  • разработка и проведение мероприятий по предупреждению нарушений законодательства в сфере противодействия легализации (отмыванию) доходов и финансированию терроризма;
  • принятие в пределах компетенции, установленной законодательством Российской Федерации, решений о нежелательности пребывания (проживания) иностранного гражданина или лица без гражданства в Российской Федерации;
  • координацию деятельности федеральных органов исполнительной власти в установленной сфере деятельности;
  • взаимодействие с Центральным банком Российской Федерации по вопросам установленной сферы деятельности;
  • взаимодействие в соответствии с международными договорами Российской Федерации с компетентными органами иностранных государств в установленной сфере деятельности и осуществление с ними информационного обмена;
  • взаимодействие в пределах установленной сферы деятельности с органами государственной власти, организациями, должностными лицами и гражданами иностранных государств;
  • направление информации в правоохранительные органы, что операция (сделка) связана с легализацией (отмыванием) доходов, полученных преступным путём, или финансированием терроризма, а также представление соответствующую информацию по запросам правоохранительных органов;
  • представление Российской Федерации в международных организациях по вопросам установленной сферы деятельности и участие в деятельности этих организаций;
  • создание единой информационной системы в установленной сфере деятельности;
  • формирование и ведение федеральной базы данных в установленной сфере деятельности;
  • обеспечение режима хранения и защиты полученной в процессе деятельности Службы информации, составляющей государственную, служебную, банковскую, налоговую, коммерческую тайну, тайну связи и иной конфиденциальной информации;
  • разработка предложений о принятии межведомственных планов и программ в установленной сфере деятельности и подготовка отчётов о принятых мерах;
  • участие в разработке и осуществлении программ международного сотрудничества, подготовке и заключении международных договоров Российской Федерации по вопросам установленной сферы деятельности;
  • изучение международного опыта и практики по вопросам установленной сферы деятельности;
  • обобщение практики применения законодательства Российской Федерации в сфере противодействия легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путём, и финансированию терроризма и внесение в Правительство Российской Федерации предложения по совершенствованию законодательства.

Руководство

  • В 2001—2007 годах руководителем Службы (ранее — Комитета) являлся Виктор Алексеевич Зубков.
  • 14 сентября 2007 года в связи с назначением В. А. Зубкова председателем Правительства РФ руководителем службы был назначен (до 26 сентября 2007 года в статусе исполняющего обязанности) Олег Александрович Марков, занимавший до этого должность заместителя руководителя Службы.
  • 22 мая 2008 года Распоряжением Правительства от № 725-р руководителем назначен Юрий Анатольевич Чиханчин, занимавший в 2002—2007 годах должность заместителя руководителя Росфинмониторинга (первого заместителя Председателя Комитета по финансовому мониторингу).

Структура

Центральный аппарат

  • Директор
    • Первый заместитель директора
    • Статс-секретарь — заместитель директора
    • Заместитель директора (3 штатные единицы)
    • Помощник директора (3 штатные единицы)
      • Управление делами и кадров
      • Информационно-технологическое управление
      • Управление по противодействию отмыванию доходов
      • Управление организации надзорной деятельности
      • Управление международных связей
      • Управление по противодействию финансированию терроризма
      • Юридическое управление
      • Финансово-экономическое управление
      • Управление безопасности и защиты информации
      • Управление координации и взаимодействия
      • Организационно-административное управление
      • Управление макроанализа и типологий

Территориальные органы (Межрегиональные управления)

Межрегиональное управление Росфинмониторинга Руководитель Телефон Адрес e-mail
по Северо-Западному федеральному округу Григорьев Борис Анатольевич (812) 719-84-05 191123 г. Санкт-Петербург, наб. Робеспьера, д. 10-А [email protected]
по Уральскому федеральному округу Кардапольцев Алексей Андреевич (343) 355-15-99 620075 г. Екатеринбург, ул. Восточная, д. 52, этаж 4 [email protected]
по Приволжскому федеральному округу Самарин Алексей Петрович (8314) 34-30-15 603000 г. Нижний Новгород, площадь Горького, д. 6 [email protected]
по Дальневосточному федеральному округу Кравцов Сергей Николаевич (4212) 31-62-69 680030 г. Хабаровск ул. Ленина, д. 37 [email protected] 
по Сибирскому федеральному округу Тимошенко Александр Владимирович (383) 220-18-95 630091 г. Новосибирск, Красный проспект, д. 67 [email protected]
по Центральному федеральному округу Легостаев Евгений Юрьевич (495) 626-24-14 109028 г. Москва, Б. Трехсвятительский пер., д.2/1, с.1 [email protected]
по Южному федеральному округу Меньшенин Алексей Евгеньевич (863-2) 91-88-12 344022 г. Ростов-на-Дону, ул. Б. Садовая, д. 154 [email protected]
по Северо-Кавказскому федеральному округу Волобуев Андрей Михайлович (879-34) 20955 357600, г. Ессентуки, ул. Советская, 4 [email protected]

Ведомственные награды

В 2010 году Службой учреждены:

  • Медаль «За заслуги перед Федеральной службой по финансовому мониторингу»;
  • Нагрудный знак «Почётный работник Федеральной службы по финансовому мониторингу»;

См. также

Примечания

  1. Положение о Федеральной службе по финансовому мониторингу (утверждено постановлением Правительства Российской Федерации от 23 июня 2004 года № 307)

Ссылки

Росфинмониторинг - Надзорная деятельность

Надзорная деятельность

Российская антиотмывочная система устроена по модели, которая основана, прежде всего, на международных стандартах, и с этой точки зрения она структурно похожа на аналогичные системы других стран. Ее основу составляют организации, которые предоставляют финансовые услуги или оперируют с высоколиквидным имуществом, таким как драгоценные металлы и драгоценные камни и изделия из них, недвижимость и др. 

Основную роль в выработке международных стандартов, руководств по вопросам организации и осуществления надзорной деятельности в сфере ПОД/ФТ играет Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (ФАТФ). Результаты последней международной оценки, проведенной в России в 2019 году подтвердили соответствие стандартам ФАТФ российской системы в целом и надзорного блока в частности.

Ключевыми с позиций международной оценки эффективности надзорной деятельности в сфере ПОД/ФТ традиционно выступают вопросы применения риск-ориентированного подхода. ФАТФ говорит о том, что природа и характер надзорных мероприятий должна согласовываться с выявленными рисками ОД/ФТ, т.е. в секторе где выше риск, интенсивность надзорных мероприятий должна быть выше. В этом контексте развитие механизмов и инструментов риск-ориентированного надзора является одним из приоритетов для национальной антиотмывочной системы. 

Основными направлениями надзорной деятельности Федеральной службы по финансовому мониторингу являются:

•    проведение поверок организаций, осуществляющих операции с денежными средствами или иным имуществом, в сфере деятельности которых отсутствуют надзорные органы в соответствии с Административным регламентом, утвержденным приказом Росфинмониторинга от 29 июля 2014 года № 191;

•    ведение учета организаций, осуществляющих операции с денежными средствами или иным имуществом, в сфере деятельности которых отсутствуют надзорные органы в соответствии с Административным регламентом, утвержденным приказом Росфинмониторинга от 11 февраля 2019 года № 33;

•    координация деятельности надзорных органов и взаимодействие с ними в области ПОД/ФТ;

•    взаимодействие с федеральными органами исполнительной власти, органами прокуратуры, органами исполнительной власти субъектов Российской Федерации, общественными объединениями и иными организациями по вопросам ПОД/ФТ.

Объектами контроля со стороны Росфинмониторинга и его территориальных органов являются:

•    лизинговые компании;

•    организации и ИП, оказывающие посреднические услуги при осуществлении сделок купли-продажи недвижимого имущества;

•    операторы по приему платежей;

•    коммерческие организации, заключающие договоры финансирования под уступку денежного требования в качестве финансовых агентов.

Всего на учете в Росфинмониторинге состоит более 13 тысяч поднадзорных субъектов вышеуказанных категорий (по состоянию на 01.08.2020).

Росфинмониторинг как непосредственно, так и через свои территориальные органы, действующие в федеральных округах, осуществляет проверки соблюдения организациями, в сфере деятельности которых отсутствуют надзорные органы, законодательства о ПОД/ФТ.

Целью проверочных мероприятий Росфинмониторинга является контроль за соблюдением обязательных требований законодательства о ПОД/ФТ организациями и их должностными лицами, а также выявление операций, имеющих признаки связи с легализацией преступных доходов или финансированием терроризма.
По фактам нарушений законодательства о ПОД/ФТ виновные лица привлекаются к административной ответственности по статье 15.27 КоАП РФ.

Большое внимание Росфинмониторинг уделяет мероприятиям, направленным на профилактику нарушений обязательных требований законодательства о ПОД/ФТ. В соответствии с требованиями законодательства в целях предупреждения нарушений обязательных требований, устранения причин, факторов и условий, способствующих нарушениям обязательных требований Росфинмониторинг осуществляет мероприятия по профилактике нарушений обязательных требований в соответствии с ежегодно утверждаемыми программами профилактики нарушений.

Созданный в 2016 году при Межведомственной комиссии по ПОД/ФТ/ФРОМУ Совет комплаенс обеспечивает возможности постоянных коммуникаций с подотчетными субъектами по широкому кругу вопросов: актуальные тренды и риски ОД/ФТ, обмен опытом и лучшими практиками осуществления внутреннего контроля и финансового мониторинга и др. 

Повышению уровня осведомленности поднадзорных субъектов о требованиях законодательства и актуальных рисках ОД/ФТ содействует Личный кабинет на сайте Росфинмониторинга. Служба уделяет большое внимание развитию функционала этого онлайн-сервиса. Так, в 2019 году для повышения эффективности взаимодействия был запущен Личный кабинет надзорного органа, который позволяет оперативно обмениваться информацией о рисках.  


 

 

Росфинмониторинг - Совет Комплаенс

Совет Комплаенс

Что такое Совет комплаенс?

Совет комплаенс это консультативный орган при Межведомственной комиссии по противодействию легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, финансированию терроризма и финансированию распространения оружия массового уничтожения (в соответствии с Положением о Совете комплаенс от 06.07.2016 года).

Основная цель создания данного консультативного органа - формирование эффективной «обратной связи» с частным сектором по вопросам информационного обмена.

Аналогичные проекты реализуются и в других странах. Так, Австралийское подразделение финансовой разведки Аустрак (Australian Transaction Reports and Analysis Centre) реализует проект оперативного взаимодействия с банками Финтел Альянс (Fintel Alliance), включающий помимо банков и систем перевода денег Western Union и Pay Pal также федеральную полицию и налоговую службу. Помимо оперативной составляющей Финтел Альянс работает над инновациями в сфере ПОД/ФТ и управления рисками новых финансовых технологий (блокчейн, криптовалюты).

В Великобритании реализуется аналогичный, но с большим акцентом на правоохранительную составляющую проект Джимлет (JMLIT), организованный по инициативе Национального криминального агентства объединяющий представителей крупнейших банков, Британской банковской ассоциации, регулятивных органов, а также представителей научного сообщества. Работа Джимлет основана на модели экспертных групп, каждая из которых работает по определенной тематике, например, по борьбе с коррупцией.  Банкам-участникам предоставляется расширенный доступ к информации, аккумулируемой финразведкой, при этом участники несут обязательства по неразглашению конфиденциальных сведений.

В настоящее время Совет комплаенс объединяет представителей крупнейших финансовых институтов и так называемых установленных нефинансовых предприятий и профессий. Помимо обмена информацией о новых рисках, выработке критериев о подозрительных операциях Совет комплаенс занимается вопросами совершенствования СПО, информационного обмена. Такого рода адресное взаимодействие с организациями, которые по сути генерируют основной объем информации позволяет влиять на параметры качества информационного потока.

Одним из приоритетных направлений деятельности Совета комплаенс является разработка критериев и моделей финансового поведения преступников в целях повышения эффективности и оперативности выявления операций, сопряженных с соответствующими рисками (в соответствии с Концепцией работы Совета комплаенс).

Что даёт Совет комплаенс?

Организация работы

В режиме видеоконференцсвязи принимают участие региональные советы, созданные на площадках Межрегиональных управлений. В общей сложности Совет объединяет более 100 участников – ведущих экспертов руководителей подразделений внутреннего контроля организаций.

 

ГАЛИНА БОРИСОВНА КУЗНЕЦОВА

ДИРЕКТОР ПО КОМПЛАЕНСУ БАНКА «ТИНЬКОФФ»

«Совет Комплаенс – это уникальная возможность прямого диалога с уполномоченным органом, получения информации, уточняющих данных и обратной связи непосредственно из «первых уст» от Росфинмониторинга, что очень важно для выстраивания эффективных внутренних правил контроля в области ПОД/ФТ, это площадка для обмена опытом с финансовым сектором в России и за рубежом. Мы выражаем огромную благодарность за предоставленную возможность диалога».

 

 

 

 

МЕШАЛКИН СЕРГЕЙ ВАЛЕРЬЕВИЧ

РУКОВОДИТЕЛЬ СЛУЖБЫ ВНУТРЕННЕГО КОНТРОЛЯ ПАО «АК БАРС» БАНК

«Совет комплаенс — это удачная форма реализации частно-государственного партнерства в действии. 
Построение эффективной системы ПОД/ФТ на практике подразумевает двухстороннее взаимодействие участников и регулятора рынка, с выработкой предложений, иногда-с критикой, но всегда-с пониманием, что решаем единую задачу на благо нашей страны.
Участие в разработке комплаенс-методологии, анализе и оценке предлагаемых Росфинмониторингом механизмов особенно ценно именно для финансовых институтов.
Это центр передового опыта, который помогает оперативно внедрять лучшие мировые и российские практики в области комплаенс, актуализировать стандарты и подходы внутреннего контроля».


ХЫШИКТУЕВ ФИЛИПП ЛЕОНИДОВИЧ  

НАЧАЛЬНИК УПРАВЛЕНИЯ КОМПЛАЕНС-КОНТРОЛЯ, УПРАВЛЯЮЩИЙ ДИРЕКТОР АО "РАЙФФАЙЗЕНБАНК"

«Трудно переоценить значимость консультативного органа для построения эффективной, отвечающей современным вызовам системы внутреннего контроля по противодействию легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, финансированию терроризма и финансированию распространения оружия массового уничтожения. По определению, данная сфера является достаточно чувствительной и специфической, поэтому возможность обмена передовым опытом, включая лучшие международные практики, прямого диалога с госорганами и совместной выработки шагов, в своем роде, является уникальной и исключительной для членов Совета комплаенс.  Современный подход со стороны Росфинмониторинга к формированию эффективной «обратной связи» на площадке консультативного органа с представительным составом участников дает возможность лучше разобраться в новых тенденциях, каждому выразить свое мнение, «сверить часы» и совместно выработать решение для эффективного достижения цели.» 

Соколова Людмила Сергеевна (Москва)

ДИРЕКТОР ДЕПАРТАМЕНТА ФИНАНСОВОГО МОНИТОРИНГА ПАО БАНК ЗЕНИТ

"В современном мире финансовым институтам очень важно иметь возможность охватить, а главное уметь грамотно анализировать большой объем информации, особенно в сфере рисков, связанных с процессом ОД/ФТ. Такую возможность позволяет реализовать Совет Комплаенс. Данная площадка позволяет не только оперативно обмениваться актуальной информацией об изменениях и инновациях, но и обмениваться опытом и практикой участников Совета. Это исключительная в своём роде возможность охватить широкий спектр вопросов, связанных с исполнением закона о противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма, а также внесение предложений по корректировке законодательства, основываясь на практике многих кредитных и не кредитных учреждений, входящих в  Совет Комплаенс..."

 

Ищенко Тамара Ивановна (Ставрополь) 
Начальник отдела финансового мониторинга Ставропольского РФ АО «Россельхозбанк»


«Консультативный орган, созданный Росфинмониторингом, это уникальное явление государственно-частного партнерства в такой специфической сфере, как противодействие отмыванию преступных доходов. Эта площадка важна как механизм обратной связи для информационного обмена. Расширенная тематика вопросов, рассматриваемых на заседании совета комплаенс способствует улучшению работы участников по исполнению Федерального закона «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма». 
Сейчас мы четко понимаем, как используются сведения, в том числе о подозрительных операциях, которые мы направляем, что необходимо скорректировать в деятельности комплаенса для повышения качества направляемой информации...»


Ли Ольга Хен-Дюновна (Нижний Новгород),  
Начальник отдела финансового мониторинга, ПАО «НБД-Банк» 

«Считаем создание Совета комплаенс, как консультативного экспертного органа, важным мероприятием, благодаря которому мы получили полезную площадку с широким и представительным кругом участников для обсуждения актуальных вопросов в области ПОД/ФТ, имеем возможность ознакомиться с передовыми практиками организации системы внутреннего контроля в финансовых организациях…»

 

Лопатко Андрей Борисович (Москва)
РУКОВОДИТЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ПО ПОД/ФТ АО КБ СИТИБАНК

"Создание Совета Комплаенс в нашей сфере можно сравнить с долгожданной встречей “вживую” людей после длительного общения “по переписке”. Гораздо эффективнее, быстрее и понятнее можно доносить и обсуждать взаимные вопросы, вместе работать над повышением эффективности системы ПОД/ФТ. На данной площадке собрались специалисты не только из финансовой, но и из телекоммуникационной и других отраслей, что позволяет создавать максимально продуманные и реалистичные решения, учитывающие коллективный опыт и точку зрения..."

 

Марасеева Наталья Владимировна (Москва) 
Руководитель Службы риск-менеджмент и комплаенс ПАО «ТрансФин-М», член Правления

«Совет комплаенс предоставляет уникальные возможности коммуникаций с российскими и зарубежными экспертами в сфере ПОД/ФТ. Обмен опытом и лучшими практиками позволяет нам внедрять новые эффективные подходы в комплаенс нашей компании…»

 

 

Неуступов Сергей Вадимович (Екатеринбург)
Директор Департамента
внутреннего аудита ПАО "СКБ-банк"

"Создание Совета комплаенс позволило бизнес-сообществу выйти на новый уровень взаимодействия с регулятором (Росфинмониторинг) в сфере ПОД/ФТ. Принципом работы Совета комплаенс является опора на практику работы разных участников рынка и учет текущих реалий в целях дополнения нормативных документов и повышения эффективности работы системы в целом. Для бизнес-сообщества важно участие в консультациях по проектам нормативного регулирования, которое предоставляет Совет комплаенс.
На площадке Совета комплаенс ведется обсуждение практических вопросов и поиск решений таких проблем, например, как использование в теневых схемах решений судов и депозитов нотариусов. Также важна обратная связь от Росфинмониторинга о тех тенденциях, которые есть в целом в системе противодействия..."

 

 

 

Пресс-релизы

 

Контактная информация

E-mail: [email protected] 

 

Директор Федеральной службы по финансовому мониторингу

Директор Федеральной службы по финансовому мониторингу

Юрий Анатольевич Чиханчин

  • Родился 17 июня 1951 года в Красноярске.
  • В 1974 году окончил Сибирский технологический институт.
  • В 1974-1978 годах работал на предприятиях Красноярского края (мастер, старший мастер-прораб, начальник планово-производственного отдела).
  • С 1978 года по 1994 год служил в органах безопасности.
  • В 1994-2000 годах возглавлял Восточно-Сибирское региональное управление ВЭК России.
  • В 2000-2002 годах – руководитель Департамента валютного контроля Министерства финансов Российской Федерации.
  • С 2002 года по 2004 год – первый заместитель председателя Комитета Российской Федерации по финансовому мониторингу.
  • C 2004 года по 2007 год – заместитель руководителя Федеральной службы по финансовому мониторингу.
  • С сентября 2007 года по май 2008 года – руководитель Секретариата Председателя Правительства Российской Федерации.
  • 22 мая 2008 года назначен руководителем Федеральной службы по финансовому мониторингу.
  • 13 июня 2012 года Указом Президента Российской Федерации назначен директором Федеральной службы по финансовому мониторингу.
  • Возглавлял ЕАГ в период с 2011-2013 гг., 2015-2017 гг. Возглавляет Совет руководителей подразделений финансовой разведки государств — участников Содружества Независимых Государств (СР ПФР СНГ).

  • Действительный государственный советник Российской Федерации 1 класса, кандидат экономических наук, имеет почетное звание «Заслуженный экономист Российской Федерации», поощрялся благодарностями Президента Российской Федерации, Председателя Правительства Российской Федерации и Федерального Собрания Российской Федерации. Награжден орденами «За заслуги перед Отечеством» III и IV степеней,  Александра Невского, орденом Почета. Награжден орденом «За заслуги перед Отечеством» II степени.

Директор Службы организует ее работу и несет персональную ответственность за выполнение возложенных на Службу функций, а также за реализацию государственной политики в установленной сфере деятельности, представляет Службу в отношениях с другими органами государственной власти, гражданами и организациями, подписывает от имени Службы договоры и другие документы гражданско-правового характера, утверждает должностные регламенты руководящего состава Службы, утверждает положения об управлениях Службы, назначает на должность и освобождает от должности государственных гражданских служащих Службы, руководителей и заместителей руководителя территориальных органов Службы, утверждает структуру и штатное расписание Службы, а также осуществляет иные полномочия, установленные законодательством Российской Федерации.

Непосредственно координирует и контролирует работу Управления безопасности и защиты информации, Управления - аппарата директора.

Система комплаенс и финансового мониторинга

Согласно Законам Украины «О предупреждении и противодействии легализации доходов, полученных посредством.
Преступная деятельность (отмывание денег) »,« О банках и банковской деятельности », Регламент Национального банка Украины, Создана Система внутреннего финансового мониторинга с ПАО« Проминвестбанк ».

Работу системы внутреннего финансового мониторинга Банка обеспечивает специальное подразделение - Департамент комплаенс, который возглавляет ответственный работник, член Правления Банка.

Внутренние нормативные документы Банка, регулирующие вопросы в области предотвращения легализации доходов, полученных от преступной деятельности, составляют основу Внутренней системы. Указанные документы утверждаются Правлением Банка в соответствии с требованиями действующего законодательства Украины.

Правила внутреннего финансового мониторинга

Правила

регулируют вопросы по организационной структуре системы внутреннего финансового мониторинга Банка; характеристика и порядок регистрации финансовых операций, подлежащих финансовому мониторингу; порядок и сроки отчетности Государственному комитету финансового мониторинга Украины о финансовых операциях, подлежащих финансовому мониторингу; процедуры хранения, распространения и обеспечения конфиденциальности информации о финансовом мониторинге.

Программа идентификации и мониторинга клиентов банка

Программа

основана на политике «Знай своего клиента». Программа включает процедуру идентификации клиентов при установлении отношений, а также в процессе обслуживания. При установлении отношений Банк руководствуется принципом осторожности. Банк на регулярной основе проводит анализ операций клиента, чтобы проверить их соответствие информации Банка о клиенте, его бизнесе, виде деятельности и финансовом положении.

Согласно требованиям действующего законодательства Украины банк в обязательном порядке должен идентифицировать:

  • установление деловых отношений с клиентами;
  • возникновение подозрений в том, что сделка может быть связана с отмыванием денег или финансированием терроризма;
  • клиента, осуществляющего операции, подлежащие финансовому мониторингу;
  • клиента, осуществляющих операции с наличными деньгами на сумму более 150 000 грн или ее эквивалент в иностранной валюте без открытия счета;
  • От имени указанных клиентов действуют
  • человека.


Программы финансового мониторинга

Программы финансового мониторинга разработаны во всех сферах деятельности банка, включая кассовые операции; операции с наличными денежными средствами; операции по пластиковым картам международных платежных систем и др.

Программы определяют порядок раскрытия операций, подлежащих финансовому мониторингу; измеряет порядок использования при изучении сущности и цели финансовой операции клиента; контроль проведения процедуры проверки операций, подлежащих финансовому мониторингу, и порядок уведомления ответственного работника Банка о сделках, подлежащих финансовому мониторингу.

Программа обучения и повышения квалификации сотрудников Банка

Программа повышения квалификации сотрудников Банка по финансовому мониторингу разработана и предполагает обучение всех сотрудников Банка при приеме на работу, а также в процессе работы (в пределах их компетенции), включая управленческий персонал:

В программу входят:

  • изучение украинского законодательства, рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору и международных документов по противодействию отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма;
  • изучение внутренних банковских документов, регулирующих вопросы противодействия отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма;
  • проведение практических занятий;
  • оценка знаний персонала.

Программа управления и оценки рисков отмывания денег

Программа

разработана для контроля, управления и минимизации рисков использования услуг Банка для отмывания денег / финансирования терроризма. В программе:

  • Порядок и методика оценки рисков клиентов;
  • Анализ
  • рисков использования услуг Банка по отмыванию денег / финансированию терроризма;
  • порядок применения соответствующих мер по минимизации рисков отмывания денег / финансирования терроризма;
  • Порядок проведения практических занятий с персоналом Банков по вопросам реализации Программы оценки рисков.
  • Департамент внутреннего аудита Банка ежегодно проводит проверки деятельности Банка по финансовому мониторингу; результаты таких проверок обсуждаются на заседаниях Наблюдательного совета. ПАО «Проминвестбанк» осуществляет свою деятельность в соответствии с требованиями действующего законодательства Украины, стандартами Базельского комитета по банковскому надзору, другими международными правилами и стандартами в сфере отмывания денег и финансирования терроризма.

ПАО Проминвестбанк:

  • не открывает и не ведет анонимные (пронумерованные) счета;
  • не вступает в договорные отношения с корпоративными и физическими клиентами в случае возникновения сомнений в том, что юридическое / физическое лицо действует от его / его имени;
  • не устанавливать корреспондентские отношения с финансовыми учреждениями-нерезидентами, не принимающими надлежащих мер для предотвращения отмывания денег, и с «банками-оболочками» (без физического присутствия по месту регистрации).
.

финансовый мониторинг - определение - английский

Примеры предложений с «финансовым мониторингом», память переводов

MultiUn Положения этого Закона точно определяют обязанность учреждений, ответственных за первоначальный финансовый мониторинг, по выявлению финансовых операций и лиц или организаций, проводящих их, и своевременно предоставлять информацию о них в органы государственного финансового мониторинга, то есть в Министерство финансов и Департамент государственного финансового мониторинга и Главную контрольную службу, которые при Министерстве, Национальном банке Украины и Государственной комиссии по регулированию финансовой деятельности. Рынки услуг UN-2 Положения настоящего Закона четко определяют обязанность учреждений, ответственных за первоначальный финансовый мониторинг, выявлять финансовые операции и лиц или организации, проводящих их, и предоставлять своевременную информацию о них органам государственного финансового мониторинга, т.е.е. Министерство финансов и Департамент государственного финансового мониторинга и Главное контрольно-ревизионное управление, которые подчиняются Министерству, Национальному банку Украины и Государственной комиссии по регулированию рынков финансовых услуг. Giga-fren Отчет группы финансового мониторинга трех агентств В ответ на запрос от SCE в феврале 2005 года группа финансового мониторинга трех агентств проинформировала SCE о том, что она не отслеживает и не проверяет ситуации конфликта интересов в учреждениях, принимающих агентство. средства во время визитов финансового мониторинга. Common crawl4) ������� Приказ Государственного комитета финансового мониторинга Украины (далее - Комитет финансового мониторинга) № 84 � Об утверждении Порядка уведомления субъектов первичного финансового мониторинга о списке лиц, связанных с террористической деятельностью. Деятельность� от 26 апреля 2006 г. Giga-fren Обзор режима финансового мониторинга в Канаде Хотя федеральные должностные лица, ответственные за финансовый мониторинг, могли бы предоставить Запросу более подробную информацию обо всем процессе, мы хотели бы представить общий обзор финансового мониторинга Канады режим, изначально созданный для борьбы с отмыванием денег. MultiUn «# умышленное непредставление в специально уполномоченный орган исполнительной власти по финансовому мониторингу информации о финансовых операциях или повторное умышленное предоставление заведомо ложной информации о финансовых операциях, подлежащих внутреннему или обязательному финансовому мониторингу, влечет наложение штрафа в размере одной тысячи рублей. до двух тысяч минимальных доходов до налогообложения или ограничением свободы на срок до двух лет, или тюремным заключением на тот же срок и лишением права занимать определенные должности или заниматься определенной деятельностью на срок до трех лет ООН -2 Неоднократное умышленное непредставление в специально уполномоченный орган исполнительной власти по финансовому мониторингу информации о финансовых операциях или неоднократное умышленное представление заведомо ложной информации о финансовых операциях, подлежащих внутреннему или обязательному финансовому мониторингу, - влечет наложение штрафа в размере одного человека. от тысячи до двух тысяч минимальных доходов до налогообложения, либо ограничением свободы на срок до двух лет, либо лишением свободы на тот же срок и лишением права занимать определенные должности или заниматься определенной деятельностью на срок до трех лет. Giga-fren Для очень небольших соглашений процедуры закрытия должны включать как минимум финансовый мониторинг всех расходов, заявленных с момента последнего финансового мониторинга проекта, и оперативный мониторинг результатов с момента последнего операционного мониторинга проекта. MultiUn Для оказания помощи учреждению, ответственному за государственный финансовый мониторинг, в расследовании финансовых операций, подлежащих финансовому мониторингу UN-2 Для оказания помощи учреждению, ответственному за государственный финансовый мониторинг, в расследовании финансовых операций, подлежащих финансовому мониторингу; UN-2 Статья 7 вышеупомянутого Закона обязывает отчитывающиеся организации идентифицировать физических или юридических лиц, по поручению которых они проводят операции; собирать подробную информацию о сделках, которые подлежат обязательному контролю, и передавать эту информацию в Комитет по финансовому мониторингу Российской Федерации в течение одного рабочего дня с даты совершения операции; предоставлять информацию в Комитет по финансовому мониторингу Российской Федерации в ответ на письменные запросы; и установить правила внутреннего контроля и назначить должностных лиц, ответственных за соблюдение этих правил. MultiUn Организация, отвечающая за первичный финансовый мониторинг, с учетом требований действующего законодательства и нормативных правовых актов Уполномоченного органа, устанавливает правила проведения внутреннего финансового мониторинга и назначает ответственного за такой мониторинг сотрудника UN-2 Организация, отвечающая за первоначальный финансовый мониторинг, с учетом требований действующего законодательства и нормативных правовых актов Уполномоченного агентства, устанавливает правила проведения внутреннего финансового мониторинга и назначает сотрудника, ответственного за такой мониторинг. MultiUn Статья № вышеупомянутого Закона обязывает отчитывающиеся организации идентифицировать физических или юридических лиц, по поручению которых они осуществляют операции; собирать подробную информацию о сделках, которые подлежат обязательному контролю, и передавать эту информацию в Комитет по финансовому мониторингу Российской Федерации в течение одного рабочего дня с даты совершения операции; предоставлять информацию в Комитет по финансовому мониторингу Российской Федерации в ответ на письменные запросы; и установить правила для внутреннего мониторинга и назначить должностных лиц, ответственных за обеспечение соблюдения этих правил. Common crawlAutomated system of financial monitoring arentomated for сбор, анализ и хранение информации о финансовых операциях, которые подлежат обязательному внутреннему финансовому мониторингу. Common crawlАвтоматическая система финансового мониторинга предназначена для сбора, анализа и хранения информации о финансовых операциях, подлежащих обязательному внутреннему финансовому мониторингу. MultiUn Сотрудник должен быть независимым в своей деятельности и подотчетен только руководителю учреждения, отвечающего за первоначальный финансовый мониторинг, которого он обязан информировать не реже одного раза в месяц о раскрытии финансовых операций, которые подлежат финансовому мониторингу и принятых мер, в том числе UN-2 Сотрудник должен быть независимым в своей деятельности и подотчетен только руководителю учреждения, отвечающего за первоначальный финансовый мониторинг, которого он обязан информировать не реже одного раза в месяц о раскрытие финансовых операций, подлежащих финансовому мониторингу, и принятых мер, которые могут включать: UN-2 Учреждение, ответственное за первоначальный финансовый мониторинг, должно идентифицировать на основе оригиналов документов или должным образом заверенных копий лиц совершают финансовые операции, подлежащие финансовому мониторингу в соответствии с настоящим Законом. MultiUn Учреждение, ответственное за первоначальный финансовый мониторинг, должно идентифицировать на основе оригиналов документов или должным образом заверенных копий лиц, участвующих в финансовых операциях, которые подлежат финансовому мониторингу в соответствии с этим Законом MultiUn Также есть четкое изложение правил, касающихся освобождение от ответственности коллег лиц, находящихся под первоначальным финансовым мониторингом, в части правомерного раскрытия сведений, составляющих банковскую или коммерческую тайну, органам, осуществляющим регулирование и контроль деятельности финансовых организаций, и специально уполномоченному органу исполнительной власти по финансовому мониторингу UN-2 Также четко изложены правила, касающиеся освобождения от ответственности коллег лиц, находящихся под первоначальным финансовым мониторингом, в отношении законного раскрытия информации, составляющей банковскую или коммерческую тайну, органам, осуществляющим регулирование и совместную деятельность. Контроль за деятельностью финансовых организаций и специально уполномоченного органа исполнительной власти по финансовому мониторингу. WikiMatrix2014-2017 - директор Государственного образовательного учреждения последипломного образования «Учебный центр переподготовки и повышения квалификации специалистов по вопросам финансового мониторинга в сфере противодействия легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма». с 2017 г. - директор Академии финансового мониторинга. UN-2 Финансовый мониторинг: 113 из рассмотренных отчетов (9 процентов) выявили плохой, неадекватный или несуществующий финансовый мониторинг и учет со стороны руководителей проектов, страновых отделений и учреждений-исполнителей или координирующих органов; UN-2 Если лицо действует в качестве представителя другого лица или учреждение, ответственное за первоначальный финансовый мониторинг, становится подозрительным, что это лицо действует от своего имени или что бенефициар является третьим лицом, учреждение, ответственное за первоначальные финансовые Согласно данной статье и положениям других законодательных актов, регулирующих данную процедуру, мониторинг обязан также установить личность лица, от имени которого проводится финансовая операция, или которое является бенефициаром.

Показаны страницы 1. Найдено 27894 предложения с фразой финансовый мониторинг.Найдено за 44 мс.Накопители переводов создаются человеком, но выравниваются с помощью компьютера, что может вызвать ошибки. Найдено за 0 мс.Накопители переводов создаются человеком, но выравниваются с помощью компьютера, что может вызвать ошибки. Они поступают из многих источников и не проверяются. Имейте в виду.

.

Машинное обучение в финансах: зачем, что и как | Константин Дидур

Konstantin Didur

Машинное обучение в финансах может творить чудеса, даже если за этим нет никакого волшебства (ну, может быть, совсем немного). Тем не менее, успех проекта машинного обучения больше зависит от создания эффективной инфраструктуры, сбора подходящих наборов данных и применения правильных алгоритмов.

Машинное обучение значительно продвигается в индустрии финансовых услуг. Давайте посмотрим, почему финансовые компании должны заботиться о том, какие решения они могут реализовать с помощью ИИ и машинного обучения и как именно они могут применять эту технологию.

Мы можем определить машинное обучение (ML) как подмножество науки о данных, которое использует статистические модели для получения информации и прогнозирования. В таблице ниже показано, как связаны ИИ, наука о данных и машинное обучение. Для простоты в этом посте мы сосредоточимся на машинном обучении.

Волшебство решений для машинного обучения заключается в том, что они учатся на опыте без явного программирования . Проще говоря, вам нужно выбрать модели и накормить их данными.Затем модель автоматически корректирует свои параметры для улучшения результатов.

Специалисты по обработке данных обучают модели машинного обучения с помощью существующих наборов данных, а затем применяют хорошо обученные модели к реальным ситуациям.

Модель работает в фоновом режиме и автоматически предоставляет результаты в зависимости от того, как она была обучена. Специалисты по обработке данных могут переобучать модели сколь угодно часто, чтобы поддерживать их актуальность и эффективность. Например, наш клиент Mercanto ежедневно переобучает модели машинного обучения.

Как правило, чем больше данных вы вводите, тем точнее , тем результатов . По совпадению, огромные наборы данных очень распространены в индустрии финансовых услуг. Это петабайты данных о транзакциях, клиентах, счетах, денежных переводах и так далее. Идеально подходит для машинного обучения .

Поскольку технология развивается и лучшие алгоритмы открываются, трудно представить будущее финансовых услуг без машинного обучения.

Тем не менее, большинство компаний, предоставляющих финансовые услуги, все еще не готовы извлекать реальную пользу из этой технологии по следующим причинам:

  1. Компании часто имеют совершенно нереалистичные ожидания в отношении машинного обучения и его ценности для своих организаций.
  2. Исследования и разработки в области машинного обучения обходятся дорого.
  3. Нехватка инженеров DS / ML - еще одна серьезная проблема. На рисунке ниже показан взрывной рост спроса на навыки искусственного интеллекта и машинного обучения.
  4. Традиционные финансовые сотрудники недостаточно гибки, когда дело доходит до обновления инфраструктуры данных.

Мы поговорим о преодолении этих проблем позже в этом посте. Во-первых, давайте посмотрим, почему компании, оказывающие финансовые услуги, не могут позволить себе игнорировать машинное обучение.

Несмотря на трудности, многие финансовые компании уже пользуются этой технологией. На рисунке ниже показано, что руководители финансовых служб очень серьезно относятся к машинному обучению и делают это по ряду веских причин:

  1. Снижение операционных расходов благодаря автоматизации процессов.
  2. Увеличение доходов благодаря повышению производительности и удобству работы пользователей.
  3. Лучшее соответствие и усиленная безопасность.

Существует широкий спектр алгоритмов и инструментов машинного обучения с открытым исходным кодом, которые отлично подходят для финансовых данных. Кроме того, у авторитетных компаний, оказывающих финансовые услуги, есть значительные средства, которые они могут позволить себе потратить на современное вычислительное оборудование.

Принимая во внимание количественный характер финансовой области и большие объемы исторических данных, машинное обучение способно улучшить многие аспекты финансовой экосистемы.

Вот почему так много финансовых компаний вкладывают значительные средства в исследования и разработки в области машинного обучения. Что касается отстающих, пренебрежение искусственным интеллектом и машинным обучением может оказаться дорогостоящим.

Давайте взглянем на некоторые многообещающие приложения машинного обучения в финансах.

Автоматизация процессов - одно из наиболее распространенных приложений машинного обучения в финансах . Технология позволяет заменить ручную работу, автоматизировать повторяющиеся задачи и повысить производительность.

В результате машинное обучение позволяет компаниям оптимизировать расходы, улучшить качество обслуживания клиентов и расширить масштабы услуг.Вот примеры использования автоматизации машинного обучения в финансах:

  • Чат-боты
  • Автоматизация call-центра.
  • Автоматизация делопроизводства.
  • Геймификация обучения сотрудников и др.

Ниже приведены некоторые примеры автоматизации процессов в банковской сфере:

JPMorgan Chase запустил платформу Contract Intelligence (COiN), которая использует обработку естественного языка, один из методов машинного обучения. Решение обрабатывает юридические документы и извлекает из них важные данные.Ручная проверка 12 000 годовых коммерческих кредитных договоров обычно занимает около 360 000 рабочих часов. А машинное обучение позволяет просмотреть такое же количество контрактов всего за несколько часов.

BNY Mello интегрировал автоматизацию процессов в свою банковскую экосистему. Это нововведение принесло ежегодную экономию 300 000 долларов США и привело к широкому спектру операционных улучшений.

Wells Fargo использует чат-бота на основе искусственного интеллекта через платформу Facebook Messenger для связи с пользователями и предоставления помощи с паролями и учетными записями.

Приватбанк - украинский банк, который внедрил чат-ботов-помощников на своих мобильных и веб-платформах. Чат-боты ускорили решение общих запросов клиентов и позволили сократить количество помощников.

Угрозы безопасности в финансах растут вместе с растущим числом транзакций, пользователей и сторонних интеграций. А алгоритмы машинного обучения превосходно обнаруживают мошенничество .

Например, банки могут использовать эту технологию для отслеживания тысяч параметров транзакций для каждого счета в режиме реального времени.Алгоритм исследует каждое действие, предпринимаемое держателем карты, и оценивает, характерна ли попытка действия для этого конкретного пользователя. Такая модель с высокой точностью определяет мошенничество.

Если система определяет подозрительного поведения учетной записи , она может запросить дополнительную идентификацию у пользователя для подтверждения транзакции. Или даже полностью заблокировать транзакцию, если вероятность того, что это мошенничество, составляет не менее 95%. Алгоритмам машинного обучения требуется всего несколько секунд (или даже доли секунды) для оценки транзакции.Скорость помогает предотвратить мошенничество в режиме реального времени, а не только обнаружить его после того, как преступление уже совершено.

Финансовый мониторинг - еще один пример использования безопасности машинного обучения в финансах. Специалисты по обработке данных могут обучить систему обнаружению большого количества микроплатежей и пометить такие методы отмывания денег как смурфинг.

Алгоритмы машинного обучения могут значительно повысить безопасность сети также. Специалисты по обработке данных обучают систему обнаружению и изоляции киберугроз, поскольку машинное обучение не имеет себе равных в анализе тысяч параметров в режиме реального времени.И есть вероятность, что в ближайшем будущем эта технология будет использоваться в самых передовых сетях кибербезопасности.

Adyen , Payoneer , Paypal , Stripe и Skrill - некоторые известные финтех-компании, которые вкладывают значительные средства в машинное обучение безопасности.

Алгоритмы машинного обучения идеально подходят для задач андеррайтинга , которые так распространены в финансах и страховании.

Специалисты по обработке данных обучают модели по тысячам профилей клиентов с сотнями записей данных для каждого клиента.Затем хорошо обученная система может выполнять те же задачи андеррайтинга и кредитного скоринга в реальных условиях. Такие механизмы оценки помогают сотрудникам работать намного быстрее и точнее.

Банки и страховые компании имеют большое количество исторических данных о потребителях, поэтому они могут использовать эти записи для обучения моделей машинного обучения. В качестве альтернативы они могут использовать наборы данных, созданные крупными телекоммуникационными или коммунальными компаниями.

Например, BBVA Bancomer сотрудничает с альтернативной платформой кредитного скоринга Destacame.Банк стремится расширить доступ к кредитам для клиентов с небольшой кредитной историей в Латинской Америке. Destacame получает доступ к информации об оплате счетов от коммунальных компаний через открытые API. Используя режим оплаты счетов, Destacame выдает кредитный рейтинг для клиента и отправляет результат в банк.

В алгоритмической торговле машинное обучение помогает улучшить торговлю решений . Математическая модель отслеживает новости и результаты торговли в режиме реального времени и выявляет закономерности, которые могут заставить цены на акции расти или падать.Затем он может действовать проактивно, продавая, удерживая или покупая акции, в соответствии со своими прогнозами.

Алгоритмы машинного обучения могут анализировать тысячи источников данных одновременно, то, чего трейдеры-люди не могут достичь.

Алгоритмы машинного обучения помогают трейдерам получить небольшое преимущество над среднерыночным показателем. И, учитывая огромные объемы торговых операций, это небольшое преимущество часто приводит к значительной прибыли.

Робо-консультанты стали обычным явлением в финансовой сфере.В настоящее время существует два основных приложения машинного обучения в консультативной сфере.

Управление портфелем - это онлайн-сервис управления капиталом, который использует алгоритмы и статистику для распределения, управления и оптимизации активов клиентов. Пользователи вводят свои текущие финансовые активы и цели, например, сэкономить миллион долларов к 50 годам. Затем робот-консультант распределяет текущие активы по инвестиционным возможностям на основе предпочтений по рискам и желаемых целей.

Рекомендация финансовых продуктов .Многие службы онлайн-страхования используют роботов-консультантов, чтобы рекомендовать индивидуальные планы страхования конкретному пользователю. Клиенты предпочитают робо-консультантов личным финансовым консультантам из-за более низкой комиссии, а также персонализированных и откалиброванных рекомендаций.

Несмотря на все преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения, даже компаниям с большими карманами часто бывает трудно извлечь реальную пользу из этой технологии. Представители финансовых услуг хотят использовать уникальные возможности машинного обучения, но на самом деле они имеют смутное представление о том, как работает наука о данных и как ее использовать.

Снова и снова они сталкиваются с аналогичными проблемами, такими как , отсутствие бизнес-ключевых показателей эффективности . Это, в свою очередь, приводит к нереалистичным оценкам и истощает бюджетов. Недостаточно иметь подходящую программную инфраструктуру (хотя это было бы хорошим началом). Чтобы реализовать ценный проект по развитию машинного обучения, необходимы ясное видение, твердый технический талант и решимость.

Как только вы хорошо поймете, как эта технология поможет достичь бизнес-целей, приступайте к проверке идеи.Это задача специалистов по данным. Они исследуют идею и помогают сформулировать жизнеспособные ключевые показатели эффективности и сделать реалистичные оценки.

Обратите внимание на , что на этом этапе вам необходимо собрать все данные. В противном случае вам понадобится инженер по обработке данных для сбора и очистки этих данных.

В зависимости от конкретного варианта использования и условий ведения бизнеса финансовые компании могут выбрать разные пути внедрения машинного обучения. Давай проверим их.

Часто финансовые компании начинают свои проекты машинного обучения только для того, чтобы понять, что им просто нужна надлежащая инженерия данных.Макс Нечепуренко, , старший специалист по данным в N-iX, комментирует:

При разработке решения [data science] я бы посоветовал использовать принцип бритвы Оккама , , что означает отсутствие чрезмерных усложнений. Большинству компаний, стремящихся к машинному обучению, на самом деле необходимо сосредоточиться на разработке надежных данных, применении статистики к агрегированным данным и визуализации этих данных.

Простого применения статистических моделей к обработанным и хорошо структурированным данным банку было бы достаточно, чтобы выявить различные узкие места и недостатки в его операциях.

Какие примеры таких узких мест ? Это могут быть очереди в конкретном отделении, повторяющиеся задачи, которые можно устранить, неэффективная деятельность персонала, недостатки мобильного банковского приложения и т. Д.

Более того, большая часть любого проекта в области науки о данных сводится к созданию организованной экосистемы платформ, которые собирают разрозненные данные из сотен источников, таких как CRM, программное обеспечение для отчетности, электронные таблицы и многое другое.

Перед применением каких-либо алгоритмов необходимо правильно структурировать и очистить данные.Только тогда вы сможете в дальнейшем превратить эти данные в ценные сведения. Фактически, ETL (извлечение, преобразование и загрузка) и дальнейшая очистка данных занимают около 80% времени проекта машинного обучения.

Даже если ваша компания решит использовать машинное обучение в своем предстоящем проекте, вам не обязательно разрабатывать новые алгоритмы и модели.

Большинство проектов машинного обучения связаны с уже решенными проблемами. Технологические гиганты, такие как Google, Microsoft, Amazon и IBM, продают программное обеспечение для машинного обучения как услугу.

Эти готовые решения уже обучены решать различные бизнес-задачи. Если ваш проект охватывает те же сценарии использования, считаете ли вы, что ваша команда сможет превзойти алгоритмы этих технических титанов с колоссальными центрами исследований и разработок?

Хорошим примером являются многочисленные рекомендательные решения Google по принципу plug-and-play. Это программное обеспечение применимо к различным доменам, и логично проверить, подходят ли они для вашего бизнеса.

Инженер по машинному обучению может реализовать систему, ориентируясь на ваши конкретные данные и бизнес-область.Специалисту необходимо извлечь данные из разных источников, преобразовать их для соответствия конкретной системе, получить результаты и визуализировать результаты.

Компромиссами являются отсутствие контроля над сторонней системой и ограниченная гибкость решения. Кроме того, алгоритмы машинного обучения подходят не для всех сценариев использования. Игорь Рубанов, , старший специалист по данным в N-iX, комментирует:

Универсального алгоритма машинного обучения пока не существует. Специалистам по обработке данных необходимо настроить и настроить алгоритмы, прежде чем применять их к различным бизнес-кейсам в разных областях.

Итак, если существующее решение от Google решает конкретную задачу в вашем конкретном домене, вам, вероятно, следует его использовать. Если нет, стремитесь к индивидуальной разработке и интеграции.

Разработка решения машинного обучения с нуля - один из самых рискованных, дорогостоящих и трудоемких вариантов. Тем не менее, это может быть единственный способ применить технологию машинного обучения в некоторых бизнес-кейсах.

Исследования и разработки в области машинного обучения нацелены на уникальную потребность в конкретной нише и требуют тщательного изучения.Если нет готовых решений, которые были разработаны для решения этих конкретных проблем, стороннее программное обеспечение для машинного обучения, скорее всего, даст неточные результаты.

Тем не менее, вам, вероятно, придется во многом полагаться на библиотеки машинного обучения с открытым исходным кодом от Google и других подобных компаний. Текущие проекты машинного обучения в основном связаны с применением существующих современных библиотек к определенной области и варианту использования.

В N-iX мы выявили семь общих черт успешного корпоративного научно-исследовательского проекта в области машинного обучения .Вот они:

  1. Четкая цель . Перед сбором данных вам нужно хотя бы некоторое общее представление о результатах, которых вы хотите достичь с помощью ИИ и машинного обучения. На ранних этапах проекта специалисты по данным помогут вам воплотить эту идею в реальные ключевые показатели эффективности.
  2. Прочная архитектура решения для машинного обучения. Для выполнения этой задачи вам понадобится опытный архитектор программного обеспечения.
  3. Соответствующая экосистема инженерии больших данных (на основе Apache Hadoop или Spark) является обязательной.Он позволяет собирать, интегрировать, хранить и обрабатывать огромные объемы данных из многочисленных разрозненных источников данных компаний, предоставляющих финансовые услуги. Архитектор больших данных и инженеры по большим данным несут ответственность за построение экосистемы.
  4. Выполнение процедур ETL (извлечение, преобразование и загрузка) во вновь созданной экосистеме. Эту задачу выполняет архитектор больших данных или инженер по машинному обучению.
  5. Окончательная подготовка данных . Помимо преобразования данных и технической очистки, специалистам по обработке данных может потребоваться дальнейшая доработка данных, чтобы сделать их подходящими для конкретного бизнес-сценария.
  6. Применение соответствующих алгоритмов , создание моделей на основе этих алгоритмов, точная настройка моделей и повторное обучение моделей с новыми данными. Эти задачи выполняют специалисты по обработке данных и инженеры по машинному обучению.
  7. Ясная визуализация инсайтов . За это отвечают специалисты по бизнес-аналитике. Кроме того, вам могут понадобиться фронтенд-разработчики для создания информационных панелей с простым в использовании пользовательским интерфейсом.

Небольшие проекты могут потребовать значительно меньше усилий и гораздо меньшей команды.Например, некоторые проекты НИОКР связаны с небольшими наборами данных, поэтому они, вероятно, не нуждаются в сложной инженерии больших данных. В других случаях нет необходимости в сложных панелях мониторинга или какой-либо визуализации данных.

  • Традиционные финансовые сотрудники чаще всего используют машинное обучение для автоматизации процессов и обеспечения безопасности.
  • Перед сбором данных вам необходимо иметь четкое представление о результатах, которые вы ожидаете от науки о данных. Перед запуском проекта необходимо установить жизнеспособные ключевые показатели эффективности и сделать реалистичные оценки.
  • Многим компаниям, оказывающим финансовые услуги, необходима обработка данных, статистика и визуализация данных, а не наука о данных и машинное обучение.
  • Чем больше и чище обучающий набор данных, тем более точные результаты дает решение для машинного обучения.
  • Вы можете переобучать свои модели так часто, как вам нужно, не останавливая алгоритмы машинного обучения.
  • Не существует универсального решения для машинного обучения, которое можно было бы применить в различных бизнес-кейсах.
  • Исследования и разработки в области машинного обучения обходятся дорого.
  • Технологические гиганты, такие как Google, создают решения для машинного обучения. Если ваш проект касается таких вариантов использования, вы не можете ожидать, что превзойдете алгоритмы от Google, Amazon или IBM.

Первоначально опубликовано на www.n-ix.com

.

Выступление председателя правления Бернанке по мониторингу финансовой системы

Сейчас мы прошли более чем четыре года после окончания самой интенсивной фазы финансового кризиса, но его наследие осталось. Наша экономика еще не полностью восстановила рабочие места, потерянные во время рецессии, сопровождавшей финансовый крах. И наша финансовая система - несмотря на значительное оздоровление за последние четыре года - продолжает бороться с экономическими, правовыми и репутационными последствиями событий 2007–2009 годов.

Кризис также вызвал серьезные изменения в политике и практике финансового регулирования. Ни разу со времен Великой депрессии мы не видели таких масштабных изменений в финансовом регулировании, как те, которые кодифицированы в Законе Додда-Франка о реформе Уолл-стрит и защите прав потребителей (Закон Додда-Франка) в Соединенных Штатах и, в международном масштабе, в Базельском соглашении III и ряд других инициатив. Эта новая нормативно-правовая база все еще находится в стадии разработки, но Федеральная резервная система уже внесла существенные изменения в то, как она концептуализирует и выполняет свои регулирующие и надзорные функции, а также свою ответственность за обеспечение финансовой стабильности.

В своем сегодняшнем выступлении я буду обсуждать усилия Федеральной резервной системы в области, которой обычно уделяется меньше внимания, чем написание и внедрение новых правил, а именно, наш постоянный мониторинг финансовой системы. Конечно, ФРС всегда уделяла пристальное внимание финансовым рынкам как в целях регулирования, так и в целях денежно-кредитной политики. Однако в последние годы мы значительно увеличили ресурсы, которые мы выделяем на мониторинг, и приняли более систематический и интенсивный подход, возглавляемый нашим Управлением политики и исследований финансовой стабильности и привлекая значительные ресурсы из всей Федеральной резервной системы.Этот мониторинг дает информацию о политических решениях Совета директоров Федеральной резервной системы и Федерального комитета по открытым рынкам, а также о нашей работе с другими агентствами.

Усиление нашего мониторинга в значительной степени мотивировано сдвигом финансового регулирования и надзора в сторону более макропруденциального или системного подхода, дополняющего нашу традиционную микропруденциальную перспективу, ориентированную в первую очередь на здоровье отдельных институтов и рынков. В духе этого более системного подхода к надзору в соответствии с законом Додда-Франка был создан Совет по надзору за финансовой стабильностью (FSOC), в состав которого входят главы ряда регулирующих органов федерального уровня и штата.FSOC способствовал более тесному взаимодействию между органами финансового регулирования, а также осознанию общей ответственности за общую финансовую стабильность. Члены совета регулярно обсуждают риски для финансовой стабильности и составляют годовой отчет, в котором рассматриваются потенциальные риски и рекомендуются способы их снижения. 1 Широкие усилия Федеральной резервной системы по мониторингу были необходимы для содействия тесному и хорошо информированному сотрудничеству с другими членами FSOC.

Внимание к уязвимостям
Постоянный мониторинг финансовой системы жизненно важен для макропруденциального подхода к регулированию.Системные риски можно нейтрализовать, только если они будут впервые выявлены. Тем не менее, разумно спросить, можно ли действительно заранее надежно идентифицировать системные риски; в конце концов, ни ФРС, ни экономисты в целом не предсказали прошлый кризис. Чтобы ответить на этот вопрос, я буду проводить различие, как и в других местах, между триггерами и уязвимостями. 2 Триггеры любого кризиса - это конкретные события, которые вызывают кризис, или, если хотите, его непосредственные причины.Кризис 2007-09 гг. Явным спусковым механизмом был убытки, понесенные держателями субстандартных ипотечных кредитов. Напротив, уязвимости , связанные с кризисом, представляют собой уже существующие особенности финансовой системы, которые усиливают и распространяют первоначальные шоки. Примеры уязвимостей включают высокий уровень левериджа, трансформацию зрелости, взаимосвязанность и сложность, все из которых могут усилить шоки для финансовой системы. При отсутствии уязвимостей триггеры могут привести к значительным убыткам для определенных фирм, инвесторов или классов активов, но обычно не приводят к полномасштабным финансовым кризисам; Крах относительно небольшого рынка субстандартных ипотечных кредитов, например, не имел бы столь значительных последствий, если бы в практике секьюритизации и рынков краткосрочного финансирования не было ранее существовавших факторов уязвимости, которые значительно усилили его влияние.Конечно, мониторинг может и пытается выявить потенциальные триггеры - например, признаки пузыря активов, - но шоки того или иного рода неизбежны, поэтому выявление и устранение уязвимостей является ключом к обеспечению устойчивости финансовой системы в целом. . Более того, попытки устранить определенные уязвимости могут быть дополнены более широкими мерами, такими как требование к банкам держать больше капитала и ликвидности, которые делают систему более устойчивой к ряду шоков.

Два других связанных момента мотивируют наш усиленный мониторинг.Во-первых, финансовая система динамична и развивается не только из-за инноваций и меняющихся потребностей экономики, но и потому, что финансовая деятельность имеет тенденцию перемещаться из более регулируемых секторов в менее регулируемые. Новаторская особенность Закона Додда-Франка заключается в том, что он включает механизмы, позволяющие регулирующей системе, по крайней мере, в некоторых обстоятельствах, адаптироваться к таким изменениям. Например, закон наделяет FSOC полномочиями назначать системно важные учреждения, рыночные предприятия и деятельность для дополнительного надзора.Такое определение по сути является определением того, что учреждение или деятельность создают или усугубляют уязвимость финансовой системы, определение, которое может быть сделано только при всестороннем мониторинге и анализе.

Вторая причина для более интенсивного мониторинга - очевидная тенденция участников финансового рынка к большему риску, когда макроэкономические условия относительно стабильны. В самом деле, может оказаться, что длительная экономическая стабильность - палка о двух концах.Безусловно, благоприятная общая среда снижает кредитный риск и укрепляет балансы при прочих равных, но она также может снизить стимулы для участников рынка принимать разумные меры предосторожности, что, в свою очередь, может привести к усилению финансовой уязвимости. Вероятно, наша лучшая защита от самоуспокоенности в течение длительных периодов затишья - это тщательный мониторинг признаков возникающих уязвимостей и, при необходимости, разработка макропруденциальных и других инструментов политики, которые можно использовать для их устранения.

Программа мониторинга финансовой стабильности Федерального резерва
Итак, что конкретно контролирует Федеральный резерв? В оставшейся части своих замечаний я выделю и рассмотрю четыре компонента финансовой системы, которые относятся к числу тех, за которыми мы наиболее внимательно следим: системно важные финансовые учреждения (SIFI), теневые банковские операции, рынки активов и нефинансовый сектор. 3

Системно важные финансовые институты
SIFI - это финансовые компании, чье бедствие или банкротство может вызвать более широкую финансовую нестабильность, достаточную для нанесения значительного ущерба реальной экономике.SIFI обычно бывают большими, но размер - не единственный фактор, используемый для определения того, является ли фирма системно значимой; другие факторы включают взаимосвязь фирмы с остальной финансовой системой, сложность и непрозрачность ее операций, характер и степень принятия рисков, использование заемных средств, ее зависимость от краткосрочного оптового финансирования и степень свои трансграничные операции. В соответствии с законом Додда-Франка крупнейшие банковские холдинговые компании рассматриваются как SIFI; кроме того, как я уже упоминал, закон дает FSOC право определять отдельные небанковские финансовые компании как системно значимые.Этот процесс назначения продолжается.

Додд-Франк также устанавливает рамки для комплексного надзорного надзора за SIFI и усиленных пруденциальных стандартов. Для всех таких компаний Федеральная резервная система будет иметь доступ к конфиденциальной надзорной информации и будет отслеживать стандартные показатели, такие как нормативный капитал, леверидж и структура финансирования. Однако некоторые из этих показателей, такие как нормативы нормативного капитала, имеют тенденцию быть ретроспективными и, таким образом, могут медленно указывать на неожиданные, быстрые изменения в состоянии фирмы.Соответственно, мы дополняем более стандартные меры другими видами информации.

Одним из ценных источников дополнительной информации является стресс-тестирование. Регулярные комплексные стресс-тесты становятся все более важным компонентом надзорного инструментария Федеральной резервной системы, который использовался в нашей оценке крупных банковских холдинговых компаний с 2009 года. 4 Для проведения стресс-теста надзорные органы сначала создают гипотетический сценарий, который предполагает набор крайне неблагоприятных экономических и финансовых событий - например, глубокая рецессия в сочетании с резким падением цен на дома и другие активы.Затем проверенные фирмы и их органы надзора независимо оценивают прогнозируемые убытки, выручку и капитал фирм в соответствии с гипотетическим сценарием, и результаты публикуются. Фирмы оцениваются как по уровню их капитала после стресса, так и по их способности анализировать свои риски и потребности в капитале.

Стресс-тестирование дает ряд преимуществ перед более стандартными подходами к оценке достаточности капитала. Во-первых, показатели капитала, основанные на стресс-тестах, являются более перспективными и более устойчивыми к «хвостовому риску», то есть к чрезвычайно неблагоприятным событиям, которые, скорее всего, будут способствовать финансовой нестабильности в широком смысле.Во-вторых, поскольку Федеральная резервная система одновременно проводит стресс-тесты основных учреждений, которые она контролирует, результаты можно использовать как для сравнительного анализа компаний, так и для оценки коллективной восприимчивости крупных финансовых учреждений к определенным типам шоков. Действительно, сравнительные обзоры крупных финансовых институтов становятся все более важной частью надзорного инструментария Федеральной резервной системы в целом. В-третьих, раскрытие результатов стресс-тестов, которые повысили доверие инвесторов во время кризиса, также может укрепить рыночную дисциплину в обычные времена.Таким образом, стресс-тесты предоставляют важную информацию о ключевых финансовых учреждениях, а также заставляют фирмы улучшать свои возможности по измерению и управлению своими рисками.

Методы стресс-тестирования также можно использовать для более целенаправленной оценки уязвимости банковского сектора перед конкретными рисками, не учтенными в основном сценарии, такими как риск ликвидности или риск процентной ставки. Подобно комплексным стресс-тестам, такие целенаправленные упражнения являются важным элементом нашего наблюдения за SIFI.Например, надзорные органы собирают подробные данные о ликвидности, которые помогают им сравнивать восприимчивость компаний к различным типам стресса, связанного с финансированием, и оценивать стратегии компаний по управлению своей ликвидностью. Надзорные органы также работают с фирмами, чтобы оценить, как рентабельность и капитал будут жить при различных стрессовых сценариях процентных ставок.

Сотрудники Федеральной резервной системы дополняют надзорную информацию и информацию о стресс-тестах другими мерами. Например, хотя надзорные органы давно оценили значение рыночных индикаторов при оценке состояния системно значимых фирм (или, действительно, любой публично торгуемой фирмы), наша программа мониторинга использует рыночную информацию в гораздо большей степени, чем в прошлом.Таким образом, в дополнение к стандартным индикаторам, таким как цены на акции и цены свопов на дефолт по кредиту, которые отражают рыночные представления об отдельных фирмах, мы используем рыночные показатели системной стабильности, полученные на основе недавних исследований. Эти меры используют корреляцию цен на активы, чтобы уловить восприятие рынком потенциала данной фирмы по дестабилизации финансовой системы в то время, когда финансовые рынки в целом находятся под напряжением; другие меры оценивают уязвимость данной фирмы к нарушениям, исходящим из других частей системы. 5 Дальнейшая разработка рыночных мер системной уязвимости и системного риска - это активная область исследований.

Сетевой анализ, еще один многообещающий инструмент, который находится в стадии активной разработки, может помочь нам лучше отслеживать взаимосвязь финансовых институтов и рынков. Взаимосвязанность может возникать из-за общих владений активами или из-за подверженности фирм их контрагентам. Сетевые показатели основываются на концепциях, используемых в инженерии, коммуникациях и неврологии, чтобы отобразить связи между финансовыми фирмами и рыночной деятельностью.Цели состоят в том, чтобы определить ключевые узлы или кластеры, которые могут дестабилизировать систему, и смоделировать, как шок, такой как внезапное бедствие компании, может передаваться и усиливаться через сеть. Эти инструменты также могут использоваться для анализа эффектов системной стабильности при изменении структуры сети. Например, правила маржи влияют на чувствительность фирм к условиям, в которых находятся их контрагенты; таким образом, правила маржи влияют на вероятность финансового заражения через различные фирмы и рынки.

Теневое банковское дело
Теневое банковское дело - вторая область, за которой мы внимательно следим, - было важным источником нестабильности во время кризиса. Теневой банкинг включает в себя различные рынки и учреждения, которые обеспечивают финансовое посредничество вне традиционной регулируемой банковской системы. Теневой банкинг включает механизмы кредитного посредничества, трансформации сроков погашения, предоставления ликвидности и разделения рисков. Такие автомобили обычно финансируются в основном на краткосрочной основе из оптовых источников.В преддверии кризиса теневой банковский сектор подвергся значительной трансформации зрелости и заемных средств. Неликвидные ссуды домашним хозяйствам и предприятиям были секьюритизированы, а транши секьюритизации с наивысшими кредитными рейтингами финансировались за счет очень краткосрочной задолженности, такой как коммерческие ценные бумаги, обеспеченные активами, и соглашения об обратной покупке (РЕПО). Краткосрочное финансирование, в свою очередь, предоставлялось такими учреждениями, как фонды денежного рынка, инвесторы которых ожидали выплаты в полном объеме по требованию и были мало терпимы к риску для основной суммы.

Как оказалось, конечные инвесторы не до конца понимали качество активов, которые они финансировали. Инвесторов убаюкивали кредитные рейтинги «три А» и ожидаемая поддержка со стороны спонсирующих организаций - поддержка, которая на самом деле была дискреционной и не всегда оказывалась. Когда инвесторы теряли уверенность в качестве активов или институтов, которые, как ожидается, будут оказывать поддержку, они сбежали. Их бегство создало серьезное финансовое давление во всей финансовой системе, поставило под угрозу платежеспособность многих фирм и нанесло серьезный ущерб экономике в целом.

Брокеры-дилеры по ценным бумагам играют центральную роль во многих аспектах теневого банкинга в качестве посредников на рыночной основе. Чтобы финансировать свои собственные ценные бумаги и ценные бумаги своих клиентов, брокеры-дилеры, как правило, полагаются на краткосрочное обеспеченное финансирование, часто в форме соглашений репо с кредиторами, которые крайне не склонны к риску. Кризис показал, что это финансирование потенциально является довольно хрупким, если кредиторы имеют ограниченные возможности для анализа залоговых или контрагентских рисков, связанных с краткосрочным обеспеченным кредитованием, а скорее рассматривают эти операции как почти безрисковые.Когда возникли вопросы о характере и стоимости обеспечения, обеспокоенные кредиторы либо значительно повысили маржинальные требования, либо, что чаще всего, полностью отступили. Заемщики, неспособные удовлетворить требования о внесении маржи и профинансировать свои активы, были вынуждены продать, что еще больше снизило цены на активы и запустило цикл сокращения доли заемных средств и дальнейшей ликвидации активов.

Для наблюдения за посредничеством брокеров-дилеров Федеральная резервная система в 2010 году провела ежеквартальное исследование мнений старших кредитных офицеров об условиях финансирования дилеров, в котором дилеров спрашивают, какие кредиты они предоставляют. 6 Опрос старших кредитных специалистов дилеров, основанный на давно проводившемся обзоре мнений старшего кредитного специалиста о практике банковского кредитования, направленном в коммерческие банки, отслеживает условия на рынках, например, для финансирования ценных бумаг, первичного брокерства и торговли деривативами. 7 Опрос кредитного специалиста предназначен для отслеживания потенциальных уязвимостей, возникающих в результате более широкого использования инвесторами заемных средств (в частности, путем кредитования, обеспеченного менее ликвидным обеспечением) или увеличения объемов трансформации сроков погашения.До финансового кризиса у нас была очень ограниченная информация о таких тенденциях.

У нас есть и другие потенциальные источники информации о теневом банкинге. Управление финансовых исследований Министерства финансов и сотрудники Федеральной резервной системы совместно работают над созданием наборов данных по трехсторонним и двусторонним операциям репо, что должно способствовать разработке более эффективных показателей мониторинга операций репо и повышению прозрачности на этих рынках. Мы также регулярно говорим с участниками рынка о событиях, уделяя особое внимание созданию новых финансовых инструментов, которые способствуют большей трансформации зрелости за пределами регулируемого сектора, обеспечивают финансирование менее ликвидных активов или трансформируют риски из форм, которые легче измерить, в формы. которые более непрозрачны.

Справедливый вывод заключается в том, что, хотя теневой банковский сектор сегодня меньше, чем до кризиса, и некоторые из его наименее стабильных компонентов либо исчезли, либо были реформированы, регулирующим органам и частному сектору необходимо устранить остающиеся уязвимые места. Например, хотя фонды денежного рынка были усилены в результате реформ, проведенных Комиссией по ценным бумагам и биржам (SEC) в 2010 году, возможность исчерпания этих средств остается - например, если фонд должен «сломать доллар» или отчитаться стоимость чистых активов ниже 99.5 центов, как это сделал Резервный первичный фонд в 2008 году. Риск возрастает из-за того, что Казначейство больше не имеет полномочий гарантировать инвесторам вложения в денежные фонды - полномочия, которые имели решающее значение для остановки бега в 2008 году. В ноябре 2012 года FSOC предложила для общественного обсуждения некоторые альтернативные подходы к реформе денежных фондов. В настоящее время SEC рассматривает эти и другие возможные шаги.

Что касается платформы трехстороннего репо, был достигнут прогресс в сокращении суммы внутридневного кредита, предоставляемого клиринговыми банками в ходе ежедневного процесса расчетов, и, по мере внесения дополнительных усовершенствований, предоставление такого кредита должно быть в значительной степени отменено. к концу 2014 г.Однако важные риски остаются на рынках краткосрочного оптового финансирования. Один из ключевых рисков заключается в том, как система отреагирует на отказ брокера-дилера или другого крупного заемщика. Закон Додда-Франка предоставил важные дополнительные инструменты для борьбы с этой уязвимостью, в частности, положения, которые способствуют упорядоченному урегулированию проблем брокера-дилера или холдинговой компании брокера-дилера, чей неизбежный сбой представляет собой системный риск. Но, как подчеркивается в последнем годовом отчете FSOC, необходимо провести дополнительную работу, чтобы лучше подготовить инвесторов и других участников рынка к устранению потенциальных последствий дефолта крупного участника на рынке репо. 8

Рынки активов
Рынки активов - это третья область, за которой мы внимательно следим. Мы следим за развитием рынков по широкому кругу активов, включая государственные и частные инструменты с фиксированным доходом, корпоративные акции, недвижимость, товары и структурированные кредитные продукты, среди прочего. Пристальное внимание уделяется как иностранным, так и внутренним рынкам, равно как и глобальным связям, таким как последствия продолжающихся европейских финансовых и банковских проблем для США.С. рынки.

Неудивительно, что мы пытаемся выявить необычные модели оценок, такие как исторически высокие или низкие отношения цен к прибыли на фондовых рынках. Мы используем самые разные модели и методы; например, мы используем эмпирические модели риска дефолта и премий за риск для анализа кредитных спредов на рынках корпоративных облигаций. Эти оценки дополняются другой информацией, в том числе измерениями объемов, ликвидности и функционирования рынка, а также сведениями, полученными от участников рынка и внешних аналитиков.В свете текущих низких процентных ставок мы особенно внимательно наблюдаем за случаями «достижения доходности» и другими формами чрезмерного риска, которые могут повлиять на цены активов и их отношения с фундаментальными показателями. Стоит подчеркнуть, что поиск исторически необычных закономерностей или взаимосвязей в ценах активов может быть полезным, даже если вы считаете, что рынки активов в целом эффективны при установлении цен. В целях обеспечения финансовой стабильности нас меньше беспокоит, оправдана ли цена данного актива в каком-то среднем смысле, чем возможность резкого движения.Цены на активы, которые далеки от исторически нормальных уровней, кажутся более подверженными таким дестабилизирующим действиям.

Однако с точки зрения финансовой стабильности оценка активов - это только первый шаг анализа. Также следует учитывать такие факторы, как леверидж и степень несоответствия сроков погашения, используемые держателями актива, ликвидность актива и чувствительность стоимости актива к изменениям в общих финансовых условиях.Различия в этих факторах помогают объяснить, почему коррекция на фондовых рынках в 2000 и 2001 годах не привела к широко распространенным системным сбоям, в то время как падение цен на жилье и качества ипотечных кредитов во время кризиса 2007-2009 годов имело гораздо более далеко идущие последствия: Убытки от падения фондового рынка в 2000 и 2001 годах были широко рассредоточены, в то время как потери по ипотечным кредитам были сконцентрированы - и, с помощью различных финансовых инструментов, усилены - в критических частях финансовой системы, что в конечном итоге привело к панике, распродаже активов и крах кредитных рынков.

Нефинансовый сектор
Наш мониторинг финансовой стабильности распространяется на нефинансовый сектор, включая домохозяйства и предприятия. Исследования определили чрезмерный рост кредитов и заемных средств в частном нефинансовом секторе как потенциальные индикаторы системного риска. 9 Домохозяйства и предприятия с высокой долей заемных средств или уязвимые в финансовом отношении предприятия менее способны противостоять неблагоприятным изменениям в доходах или богатстве, в том числе вызванным ухудшением условий на финансовых и кредитных рынках.Экономика с высокой долей заемных средств также более подвержена так называемым эффектам финансового акселератора, когда компании, испытывающие финансовую нагрузку, вынуждены увольнять работников, которые, в свою очередь, не имея финансовых резервов, резко сокращают свои расходы. Финансовый стресс в нефинансовом секторе - например, более высокий уровень дефолтов по ипотеке или корпоративному долгу - также может нанести ущерб финансовым учреждениям, создавая потенциальную петлю отрицательной обратной связи, поскольку они снижают доступность кредита и теряют активы для сохранения капитала, тем самым еще больше ослабляя финансовое положение домашних хозяйств и фирм.

Уязвимости нефинансового сектора потенциально могут быть охвачены как показателями запасов (например, богатство и леверидж), так и показателями потоков (например, отношением обслуживания долга к доходу). Данные по секторам доступны из ряда источников, в первую очередь из счетов движения средств Федеральной резервной системы, которые представляют собой совокупность интегрированных финансовых счетов, измеряющих источники и использование средств для основных секторов, а также для экономики в целом. 10 Эти счета позволяют нам отслеживать поток кредита из его источников, таких как банки или оптовые рынки финансирования, в сектор домашних хозяйств и бизнеса, которые его получают.

Федеральная резервная система теперь также отслеживает подробные данные на уровне потребителей и предприятий, которые подходят для отслеживания изменений в характере заимствования и кредитования, а также для отслеживания финансовых условий тех, кто больше всего подвержен циклическому спаду или развороту состояния. Например, во время жилищного бума агрегированные данные точно отражали чрезмерные темпы получения ипотечных кредитов, но они не могли выявить повсеместное ухудшение андеррайтинга, которое предполагало существенное увеличение базового кредитного риска, связанного с этой деятельностью. 11 В последнее время прирост чистой стоимости домохозяйств был сконцентрирован среди более богатых домохозяйств, в то время как многие домохозяйства в средней или нижней частях распределения испытали снижение благосостояния после кризиса. Более того, многие домовладельцы остаются «под водой», их дома стоят меньше, чем основная сумма их ипотечных кредитов. Таким образом, более подробная информация проясняет, что многие домохозяйства остаются более уязвимыми в финансовом отношении, чем можно было бы сделать на основании только агрегированных статистических данных.

Заключение
В заключение позвольте мне повторить, что, хотя эффективное регулирование и надзор за отдельными финансовыми учреждениями всегда будет иметь решающее значение для обеспечения хорошо функционирующей финансовой системы, Федеральная резервная система движется к более системному подходу, который также уделяет пристальное внимание уязвимости финансовой системы в целом. С этой целью мы реализуем активную программу финансового мониторинга, поддерживаемую расширенными исследованиями и сбором данных, часто предпринимаемых совместно с другими U.С. Органы финансового регулирования. Наш расширенный мониторинг и анализ уже предоставляют важную информацию для Правления и Федерального комитета по открытым рынкам, а также для более широкого регулирующего сообщества. Мы продолжим работать над улучшением нашей способности обнаруживать и устранять уязвимости в нашей финансовой системе.



1. Самый последний отчет см. В Министерстве финансов США, Совет по надзору за финансовой стабильностью (2013 г.), Годовой отчет за 2013 г. (Вашингтон: Министерство финансов).Вернуться к тексту

2. См. Бен С. Бернанке (2010), «Причины недавнего финансового и экономического кризиса», свидетельство Комиссии по расследованию финансового кризиса, Вашингтон, 2 сентября; и Бен С. Бернанке (2012 г.), «Некоторые размышления о кризисе и ответные меры политики», речь, произнесенная на конференции «Переосмысление финансов: перспективы кризиса», спонсируемой Фондом Рассела Сейджа и Фондом века, Нью-Йорк. 13 апреля. Вернуться к тексту

3.Остальная часть моих замечаний в значительной степени основана на материалах Тобиаса Адриана, Дэниела Ковица и Нелли Лян (2013), «Мониторинг финансовой стабильности (PDF)», Серия обсуждений по финансам и экономике, 2013–21 гг. (Вашингтон: Совет управляющих Федеральной резервной системы, Апрель). В этом документе содержится более подробная информация о программе мониторинга финансовой стабильности Федеральной резервной системы. Благодарю авторов за помощь в написании этих замечаний. Вернуться к тексту

4. Программа стресс-тестирования Федеральной резервной системы обсуждается в Ben S.Бернанке (2013), «Банки с стресс-тестированием: что мы узнали?» выступление на конференции финансовых рынков «Поддержание финансовой стабильности: держим тигра за хвост», спонсируемой Федеральным резервным банком Атланты, проходившей в Стоун-Маунтин, штат Джорджия, 8-10 апреля. До 2009 года надзорные органы использовали более ограниченные формы стресс-тестирования. Вернуться к тексту

5. Например, условная стоимость, подверженная риску, дает оценку системной важности фирмы в данный момент времени, основываясь на том, как стоимость капитала фирмы и более широкая стоимость капитала изменяются вместе, когда общие условия очень неблагоприятны; см. Тобиаса Адриана и Маркуса К.Brunnermeier (2008; отредактировано в сентябре 2011 г.), «CoVaR (PDF)», Staff Reports 348 (Нью-Йорк: Федеральный резервный банк Нью-Йорка, сентябрь). Премия по страхованию проблемных ситуаций использует информацию из спредов фирм по свопам кредитного дефолта и цен на акции для измерения подразумеваемых затрат на страхование данной фирмы от более широкого финансового кризиса - показатель уязвимости фирмы к системной нестабильности; см. Синь Хуан, Хао Чжоу и Хайбинь Чжу (2009), «Основы оценки системного риска крупных финансовых институтов», Journal of Banking and Finance , vol.33 (ноябрь), стр. 2036-49. Системный ожидаемый дефицит использует цены на акции, леверидж и волатильность фирмы для измерения склонности фирмы к недокапитализации с учетом падения цен на акции в масштабах всего рынка; см. Вирал В. Ачарья, Лассе Х. Педерсен, Томас Филиппон и Мэтью Ричардсон (2010), «Измерение системного риска (PDF)», неопубликованная статья, Нью-Йоркский университет, Школа бизнеса Леонарда Стерна, май. Вернуться к тексту

6. Обзор мнений старшего кредитного специалиста об условиях финансирования дилеров доступен на веб-сайте Совета директоров Федеральной резервной системы.Вернуться к тексту

7. Обзор мнений старшего кредитного специалиста о практике банковского кредитования доступен на веб-сайте Совета Федеральной резервной системы. Вернуться к тексту

8. См. Совет по надзору за финансовой стабильностью, Годовой отчет за 2013 год, в примечании 1. Вернуться к тексту

9. См., Например, Матиас Дрехманн, Клаудио Борио и Костас Цатсаронис (2011), «Закрепление контрциклических буферов капитала: роль кредитных агрегатов», International Journal of Central Banking , vol.7 (декабрь), стр. 189–240; и Рошель М. Эдж и Ральф Р. Майзенцаль (2011 г.), «Ненадежность разрывов в соотношении кредита к ВВП в реальном времени: последствия для контрциклических буферов капитала», International Journal of Central Banking , vol. 7 (декабрь), стр. 261-98. Вернуться к тексту

10. Данные о движении средств доступны на веб-сайте Федеральной резервной системы. Вернуться к тексту

11. См. Мэтью Дж. Эйхнер, Дональд Л. Кон и Майкл Г.Palumbo (2010), «Финансовая статистика США и кризис: что они получили правильно, что они упустили и как они должны измениться? (PDF)» Серия дискуссий по финансам и экономике 2010-20 (Вашингтон: Совет Управляющие Федеральной резервной системы, апрель). Вернуться к тексту

.

Отправить ответ

avatar
  Подписаться  
Уведомление о