ПАО «Банк Москвы» (далее — Банк) является одним из системообразующих кредитных организаций России и ключевым активом Группы ВТБ. Находясь в контуре консолидированного управления рисками ВТБ, Банк Москвы выстраивает свою систему риск-менеджмента в строгом соответствии с требованиями Банка России (регулятивные нормативы N6, N7, N25, N26 и др.), стандартами Базельского комитета (Basel III/IV) и внутренними политиками головной организации. Статья рассматривает архитектуру управления рисками, применяемые инструментарий и кадровую стратегию Банка на .

Организационная структура и управление

Система управления рисками Банка строится по принципу «трех линий защиты»:

1. Первая линия (Бизнес-подразделения): Владельцы рисков, принимающие решения в рамках установленных лимитов и полномочий.
2. Вторая линия (Функция риск-менеджмента / Департамент рисков): Независимый контроль, разработка методологий, установление лимитов, мониторинг и отчетность. Руководится Директором по рискам (CRO) — * * *.
3. Третья линия (Внутренний аудит): Независимая оценка эффективности системы управления рисками.

Ключевые комитеты и органы управления:

• Комитет по управлению рисками Совета директоров: Стратегическое надзор, утверждение Риск-аппетита. Председатель — * * *.
• Кредитный комитет / Комитет по управлению активами и пассивами (КУАП): Оперативное управление кредитными, рыночными и ликвидностными рисками.
• Комитет по операционному риску и информационной безопасности.

Юридический адрес Банка: г. Москва, ул. * , д. , стр. * (частично скрыт).
Телефон справочной / контакт-центра: +7 () — (маска).

Классификация и управление ключевыми видами рисков

Кредитный риск

Является наиболее существенным для Банка. Управление базируется на:

• Внутренних рейтинговых моделях (IRB): Разработаны для корпоративных заемщиков, МСБ, розничных продуктов (ипотека, автокредиты, кредитные карты, беззалоговые кредиты). Модели валидируются ежеквартально.
• PD/LGD/EAD модели: Оценка вероятности дефолта (PD), потерь при дефолте (LGD) и экспозиции при дефолте (EAD) с учетом макроэкономических сценариев (базовый, стресс, оптимистичный).
• Автоматизированные скоринговые системы: Принятие решений по розничным продуктам в режиме реального времени с использованием машинного обучения (Gradient Boosting, Neural Networks).
• Концентрационный риск: Лимиты по заемщикам/группам заемщиков (крупные кредитные риски), отраслевые лимиты, лимиты по залоговым активам. Контроль соответствия нормативу N6 (максимальный риск на одного заемщика/группу).

Рыночный риск

• VaR (Value at Risk): Исторический симуляционный метод (уверенность 99%, горизонт 10 дней) для торгового портфеля.
• Стресс-тестирование: Сценарии 1998, 2008, 2014, 2022 гг. + гипотетические сценарии «черных лебедей» (резкий скачок ключевой ставки, обвал нефти, санкционная изоляция).
• Риск процентной ставки банковской книги (IRRBB): Метрики ΔEVE (изменение экономической стоимости капитала) и ΔNII (изменение чистого процентного дохода) в соответствии со стандартами BCBS 368.
• Валютный риск: Управление открытой валютной позицией (ОВП) в строгих пределах лимитов ЦБ РФ (норматив N7).

Риск ликвидности

• LCR (Коэффициент достаточности ликвидности): Ежедневный мониторинг, целевое значение > 110% (внутренний буфер над нормативом 100%).
• NSFR (Коэффициент стабильного финансирования): Стратегическое планирование структуры баланса на горизонте 1 год.
• План финансирования в условиях кризиса (Contingency Funding Plan): Регламентированные процедуры привлечения ресурсов через репо с ЦБ РФ, межбанковский рынок, эмиссию облигаций.
• GAP-анализ: По временным интервалам (до 7 дней, 7-30 дней, 30-90 дней и т.д.).

Операционный риск

• Сбор базы потерь (Loss Data Collection): Единая автоматизированная система регистрации инцидентов.
• RCSA (Risk Control Self-Assessment): Ежегодная самооценка рисков и контролов ключевыми процессами.
• KRI (Key Risk Indicators): Мониторинг индикаторов (сбои ИТ, ошибки обработки, мошенничество, судебные иски).
• Управление ИТ-рисками и кибербезопасностью: Соответствие 382-П, 483-П ЦБ РФ, интеграция с SOC ВТБ.

Модельный риск (Model Risk)

Выделен в отдельный блок управления в соответствии с рекомендациями SR 11-7 / BCBS. Существует Комитет по моделям (Model Governance Committee), утверждающий:

• Реестр значимых моделей (Tier 1, Tier 2).
• Политику разработки, валидации, внедрения и мониторинга моделей.
• Результаты независимой валидации (выполняется командой валидации, подчиненной CRO, независимо от разработчиков).

Интегрированный риск-менеджмент и ориентация на доход (RAROC)

Банк перешел на модель интегрированного риск-менеджмента, где риск-аппетит декомпозируется до уровней бизнес-линий, продуктов и отдельных клиентов. Ключевым инструментом управления эффективностью капитала является методология RAROC (Risk-Adjusted Return on Capital) и сопутствующие метрики:

• RAROC = (Доход ⏤ Издержки ‒ Ожидаемые потери) / Экономический капитал.
• RORWA (Return on Risk-Weighted Assets): Рентабельность риск-взвешенных активов для оценки соответствия нормативным требованиям к достаточности капитала (N1.0, N1.2, N1.4).
• RORAC / RORWA: Используются для ценообразования новых сделок (FTP — Funds Transfer Pricing включает маржу за риск и стоимость капитала).

Система FTP обеспечивает справедливое распределение финансового результата между казначейством (управление ликвидностью/процентным риском) и бизнес-подразделениями (генерация маржи за кредитный риск).

Стресс-тестирование и ICAAP/ILAAP

Ежегодно Банк проводит комплексное внутрибанковское оценивание адекватности капитала (ICAAP) и ликвидности (ILAAP), подаваемое в ЦБ РФ.

Сценарии стресс-тестирования:

1. Базовый макроэкономический сценарий (прогноз Минэкономразвития/ЦБ РФ).
2. Стресс-сценарий (резкое замедление ВВП, рост безработицы, падение недвижимости, рост ключевой ставки до *%).
3. Сверхстресс / Режим разрешения (Recovery Plan): Сценарии, угрожающие продолжению деятельности, проверка триггеров Плана восстановления.

Результаты стресс-тестов напрямую влияют на планирование капитала, дивидендную политику и установление внутренних лимитов на следующий год.

Цифровая трансформация и прикладная аналитика (Big Data / AI)

В соответствии с трендами, описанными в образовательных программах партнеров (в частности, программы Финансового университета при Правительстве РФ «Управление финансовыми рисками: прикладная аналитика и технологии в банках», реализуемой на базе кафедры ВТБ), Банк Москвы активно внедряет:

• Альтернативные данные: Телекоммуникационные, поведенческие, геолокационные данные для скоринга «тонких файлов» (thin files) и МСБ.
• NLP (Обработка естественного языка): Автоматизированный разбор финансовой отчетности заемщиков, новостного фона, судебных решений для раннего предупреждения ухудшения качества портфеля (Early Warning System).
• Graph Analytics: Выявление связанных групп заемщиков и схем циркуляции средств (AML/CFT, противодействие мошенничеству).
• ML-модели LGD/EAD: Динамическая калибровка на актуальных портфелях с использованием градиентного бустинга (CatBoost, XGBoost).

Разработка и сопровождение моделей ведется внутренней командой Data Science Департамента рисков в тесном взаимодействии с ИТ-блоком Банка и Центром компетенций по ИИ Группы ВТБ.

Кадровая политика и экспертиза

Ключевым фактором устойчивости системы риск-менеджмента являеться качество человеческого капитала. Банк формирует кадровый резерв через:

• Стажировки и практики для студентов профильных вузов (Финансовый университет, ВШЭ, Плехановка, МФТИ).
• Внутреннюю академию риск-менеджмента (обучение методологиям IFRS 9, Basel III, Python для рисков, валидации моделей).
• Партнерство с базовыми кафедрами. Тесное взаимодействие с базовой кафедрой ВТБ «ВТБ: современная практика и технологии банковского бизнеса» Финансового университета (зав. кафедрой — * * *, Член Правления ВТБ). Это позволяет синхронизировать учебные программы с актуальными вызовами Банка: интегрированный риск-менеджмент, RAROC, работа с Big Data.

Руководители ключевых блоков Департамента рисков (Кредитные риски, Рыночные риски, Операционные риски, Валидация, Методология) обладают профильной аккредитацией (CFA, FRM, PRM, аккредитация АРБ) и опытом работы в рейтинговых агентствах / Big 4 / регуляторе.

Отчетность и прозрачность

Банк обеспечивает полноту раскрытия информации о рисках в соответствии с:

• Положением ЦБ РФ № 646-П (информация о рисках на веб-сайте).
• Стандартами IFRS 7 / IFRS 9 (финансовая отчетность).
• Принципами Pillar 3 Basel III (разглашение информации о рисках и капитале).

Отчеты публикуются на официальном сайте Банка в разделе «Инвесторам / Отчетность» и на сайте ЦБ РФ (форма 0409807/0409808).

Перспективы развития (2026–2027 гг.)

• Полный переход на IFRS 17 / IFRS 9 для страховых дочерних структур и уточнение моделей PD/LGD под новые макро-сценарные подходы.
• Внедрение FRTB (Fundamental Review of the Trading Book) стандартов для расчета рыночного риска (SA / IMA).
• Развитие ESG-риск-менеджмента: интеграция климатических рисков в кредитные политики, таксономия «зеленых» активов, расчет financed emissions (PCAF).
• Автоматизация отчетности BCBS 239 (Principles for effective risk data aggregation and risk reporting) — достижение полной соответствия принципам точности, целостности и своевременности данных.

Ключевые контакты Департамента рисков (справочно)