№ 3 (01.07.2023 - 31.09.2023)

Гарнов А.П. / Garnov A.P.

Особенности системы управления в банковской сфере / Features of the management system in the banking sector

Аннотация: В данной статье рассматриваются особенности системы управления в банковской сфере. Авторы обозначают главные проблемы и вызовы, с которыми сталкиваются банки в процессе управления своей деятельностью. Также освещаются основные принципы, методы и инструменты, применяемые в системе управления банками. В статье выделены три основных особенности системы управления в банковской сфере. Во-первых, это высокая степень регулирования и контроля со стороны надзорных органов. Банки подчиняются многочисленным законам, правилам и нормативам, что требует от них строго соблюдать правила и возложенные на них обязательства. Во-вторых, авторы отмечают важность эффективного управления рисками. Банковская сфера связана с высокими финансовыми рисками, и, следовательно, система управления должна обеспечивать мониторинг, анализ и контроль этих рисков. В статье рассматриваются основные методы и инструменты управления рисками, такие как кредитный анализ, управление ликвидностью, операционный контроль и др. В-третьих, статья подчеркивает важность цифровизации и автоматизации банковских процессов. Банки все больше используют информационные технологии для повышения эффективности и точности управленческих решений. Авторы описывают основные цифровые технологии, такие как облачные вычисления, искусственный интеллект, аналитика данных, которые помогают банкам усовершенствовать свою систему управления. Статья предоставляет читателю важную информацию о особенностях системы управления в банковской сфере. Она помогает понять сложности, с которыми сталкиваются банки и какие принципы и инструменты помогают им эффективно управлять своей деятельностью.

Ключевые слова: экономика, управление, банковский сектор

Annontation: This article discusses the features of the management system in the banking sector. The authors identify the main problems and challenges that banks face in the process of managing their activities. It also highlights the basic principles, methods and tools used in the banking management system. The article highlights three main features of the management system in the banking sector. First, it is a high degree of regulation and control by supervisory authorities. Banks are subject to numerous laws, rules and regulations, which require them to strictly comply with the rules and obligations imposed on them. Secondly, the authors note the importance of effective risk management. The banking sector is associated with high financial risks, and, therefore, the management system should ensure the monitoring, analysis and control of these risks. The article discusses the main methods and tools of risk management, such as credit analysis, liquidity management, operational control, etc. Thirdly, the article emphasizes the importance of digitalization and automation of banking processes. Banks are increasingly using information technology to improve the efficiency and accuracy of management decisions. The authors describe the main digital technologies such as cloud computing, artificial intelligence, data analytics that help banks improve their management system. The article provides the reader with important information about the features of the management system in the banking sector. It helps to understand the complexities that banks face and what principles and tools help them manage their activities effectively.

Keywords: economics, management, banking sector

Текст статьи Подробнее Скрыть

Головкина С.И., Валебникова Н.В., Чупина А.Д. / Golovkina S.I., Valebnikova N.V., Chupina A.D.

Риски и этические аспекты искусственного интеллекта / Risks and ethical aspects of artificial intelligence

Аннотация: Развитие искусственного интеллекта является драйвером экономического развития России. Технологии искусственного интеллекта активно развиваются и распространяются. В статье рассматриваются ключевые риски и основные этические аспекты искусственного интеллекта. Были проанализированы материалы, изучающие различные подходы к ИИ, основные риски ИИ были обобщены и классифицированы. Обосновываются мероприятия, направленные на управление рисками с целью снижения их негативных последствий, а этические правила искусственного интеллекта рассматриваются как актуальные и необходимые.

Annontation: The development of artificial intelligence is a driver of Russia's economic development. Artificial intelligence technologies are actively developing and spreading. The article discusses the key risks and main ethical aspects of artificial intelligence. Materials studying various approaches to AI were analyzed, the main risks of AI were summarized and classified. The measures aimed at managing risks in order to reduce their negative consequences are substantiated, and the ethical rules of artificial intelligence are considered as relevant and necessary.

Keywords: artificial intelligence, business, risks, risk management, ethical problem, digitalization, ethics

Текст статьи Подробнее Скрыть

Гулевич И.И. /Gulevich I.I.

Методика оценки рыночной капитализации российских публичных компаний с учетом санкционных ограничений / Methodology for assessing the market capitalization of Russian public companies subject to sanctions restrictions

Аннотация: В статье на примере российских публичных компаний рассматриваются методические аспекты формирования рыночной капитализации в условиях санкционных экономических ограничений. Использованы информационные базы данных финансовых показателей российских публичных компаний, фондового рынка, методы машинного обучения и статистического анализа, материалы российских и международных научных публикаций. Автором при помощи инструментария машинного обучения разработана методика оценки рыночной капитализации российских публичных компаний, которая учитывает факт наличия компании в санкционных списках.   В результате, с использованием машинного обучения, которое основано на методе ближайших соседей (KNN), разработана модель, позволяющая оценить ожидаемую рыночную капитализацию компании в зависимости от следующих показателей: рентабельности активов, текущей доходности, средней операционной прибыли за пять лет, дивидендного рейтинга, факта наличия компании в санкционном списке SSI, роста акций, финансового роста, эффективности, факта наличия компании в санкционном списке SDN.  

Ключевые слова: санкционные ограничения, рыночная капитализация, российские публичные компании, машинного обучения

Annontation: Using the example of Russian public companies, the article examines the methodological aspects of the formation of market capitalization under sanctions economic restrictions. Information databases of financial indicators of Russian public companies, the stock market, machine learning and statistical analysis methods, materials of Russian and international scientific publications were used. Using machine learning tools, the author has developed a methodology for assessing the market capitalization of Russian public companies, which takes into account the fact that the company is on the sanctions lists. As a result, using machine learning, which is based on the nearest neighbors (KNN) method, a model has been developed that allows estimating the expected market capitalization of a company depending on the following indicators: return on assets, current profitability, five-year average operating profit, dividend rating, fact the presence of a company on the SSI sanctions list, the growth of shares, financial growth, efficiency, the fact that the company is on the SDN sanctions list.

Keywords: sanctions restrictions, market capitalization, Russian public companies, machine learning

Текст статьи Подробнее Скрыть