МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ФОРМИРОВАНИЮ РАСПРЕДЕЛЁННОЙ СИСТЕМЫ ФИНАНСОВОГО РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА В УСЛОВИЯХ ПЛАТФОРМЕННОЙ ЭКОНОМИКИ

Abstract

Цель исследования состоит в разработке методического подхода к формированию распределённой системы финансового риск-менеджмента коммерческого банка при взаимодействии с цифровыми платформами. Методологическую основу составили системный, риск-ориентированный и сравнительный подходы, структурно-функциональное моделирование и сценарный анализ. Предложена авторская модель, в которой функции сбора данных, идентификации, предварительной оценки и мониторинга рисков распределяются между банком и цифровой платформой при сохранении за банком ответственности за кредитное решение, резервирование и управление капиталом. Сформулированы пять принципов построения системы и разработан шестиступенчатый алгоритм, включающий консолидацию банковских и платформенных данных, идентификацию рисков, гибридную оценку кредитоспособности, расчёт интегрального индекса платформенного риска, принятие решения и стресс-тестирование. Результаты могут применяться коммерческими банками при взаимодействии с маркетплейсами, экосистемами и финансовыми платформами. Сделан вывод о том, что распределённая модель расширяет информационный контур риск-менеджмента без передачи внешнему партнёру ключевой финансовой ответственности. The purpose of the study is to develop a methodological approach to forming a distributed financial risk management system for a commercial bank interacting with digital platforms. The research uses systems, risk-oriented and comparative approaches, structural-functional modelling and scenario analysis. A model is proposed in which data collection, risk identification, preliminary assessment and monitoring are distributed between the bank and a digital platform, while responsibility for lending decisions, provisioning and capital management remains with the bank. Five principles of the system are formulated and a six-stage algorithm is developed, including consolidation of bank and platform data, risk identification, hybrid creditworthiness assessment, calculation of an integrated platform risk index, decision-making and stress testing. The results can be applied by commercial banks interacting with marketplaces, ecosystems and financial platforms. The distributed model expands the information perimeter of risk management without transferring key financial responsibility to an external partner.