октЯБРЬ 2018...diligence, cDD) и соблюдения принципа «знай своего клиента» (Know Your customer, KY c) для первичной идентификации

октЯБРЬ 2018

ВопРосы и напРаВлениЯ РазВитиЯ РегулЯтоРных и надзоРных технологий (RegTech и SupTech) на финансоВом Рынке В России

москВа

доклад длЯ оБЩестВенных

консулЬтаЦий

Комментарии включая ответы на поставленные в докладе вопросы а также предложения и замечания просим направлять до 16112018 включительно по электронному адресу fintechcbrru Позиция изложенная в настоящем докла-де является предложением для обсуждения и не может рассматриваться как официальная позиция Банка России нормативный документ регламент ру-ководство к действию либо рекомендация для участников финансового рынка или иных лиц

copy Центральный банк Российской Федерации 2018

содеРжаниеВВедение 2

1 опРеделение RegTech и SupTech и осноВные оБласти их пРименениЯ 3

2 Риски РазВитиЯ технологий RegTech и SupTech 5

3 междунаРодный опыт пРименениЯ технологий RegTech и SupTech 6

31 Примеры применения технологий RegTech 6

32 Примеры применения технологий SupTech 7

33 Инструменты регуляторов по развитию RegTech и SupTech на финансовом рынке 10

4 иниЦиатиВы и пРоекты по ВнедРению технологий RegTech и SupTech В России 13

41 Текущие проекты 13

42 Инициативы Банка России по развитию регулирования и надзора на финансовом рынке с использованием цифровых технологий 19

43 Регулятивная laquoпесочницаraquo Банка России 23

44 Использование Единого кода юридических лиц (Legal Entity Identifier LEI) в Российской Федерации 23

45 Повышение надежности идентификации сделок учитываемых в бюро кредитных историй 24

заключение 25

ВопРосы длЯ участникоВ Рынка 26

БиБлиогРафиЯ 27

2ВопРосы и напРаВлениЯ РазВитиЯ РегулЯтоРных и надзоРных технологий (RegTech и SupTech) на финансоВом Рынке В России

оКТЯБРЬ 2018

Данный консультативный доклад опубликован в целях обзора практик применения регулятор-ных и надзорных технологий (RegTech и SupTech) идентификации ограничений и возможностей модернизации взаимодействия Банка России с участниками финансового рынка а также опреде-ления ключевых направлений развития данных технологий в Российской Федерации

В настоящее время перед участниками финансового рынка и регуляторами стоят принципиаль-но новые вызовы обусловленные появлением новых бизнес-моделей и стремительным развитием цифровых технологий в том числе технологий машинного обучения обработки больших данных распределенных реестров открытых интерфейсов а также облачных технологий

Одновременно с использованием новых технологических решений при предоставлении востре-бованных финансовых продуктов и услуг а также повышением эффективности взаимодействия с клиентами в новой цифровой среде целесообразно применять цифровые технологии для упро-щения удешевления и повышения качества функций связанных с исполнением регуляторных тре-бований

Данный доклад содержит описание RegTech и SupTech основные сферы их применения меж-дународный опыт и описание наиболее приоритетных направлений их развития а также текущие проекты и перспективные инициативы по внедрению данных решений на российском финансовом рынке Вопросы связанные с правовым регулированием в сфере цифровых финансовых техноло-гий не рассматриваются в данном докладе Все упомянутые в докладе организации приводятся в качестве иллюстрации соответствующего опыта

В конце доклада сформулированы вопросы для участников рынка которые помогут определить и сформировать приоритетные направления развития данных технологий в России

Будем благодарны за направление Ваших ответов а также иных материалов которые мо-гут быть использованы Банком России при определении перспективных направлений развития RegTech и SupTech на адрес электронной почты fintechcbrru Срок подачи ответов ndash до 16 нояб-ря 2018 года включительно

ВВедение

оКТЯБРЬ 2018ВопРосы и напРаВлениЯ РазВитиЯ РегулЯтоРных

и надзоРных технологий (RegTech и SupTech) на финансоВом Рынке В России

Регулирование надзор и наблюдение за фи-нансовыми организациями являются ключевы-ми направлениями обеспечения стабильности и устойчивости финансовой системы одни-ми из стратегических задач Банка России ре-ализация которых может внести значительный вклад в повышение эффективности надзора и регулирования являются развитие техноло-гий поддержка инноваций на финансовом рын-ке и внедрение новых цифровых технологий в деятельности как Банка России так и участ-ников финансового рынка

В декабре 2017 года Банком России утверж-дены основные направления развития финан-совых технологий на период с 2018 по 2020 год (далее ndash основные направления)1 которые предусматривают реализацию ряда мероприя-тий в сфере финансовых технологий включая развитие правового регулирования создание и развитие цифровой финансовой инфраструк-туры переход на электронное взаимодействие запуск регулятивной laquoпесочницыraquo Банка Рос-сии

Мероприятия основных направлений также предполагают проведение анализа разработку предложений по внедрению RegTech и SupTech на финансовом рынке и их последующую реа-лизацию

RegTech (Regulatory Technology) ndash техно-логии используемые для упрощения выполне-ния финансовыми организациями регулятор-ных требований

В соответствии с международным опытом наиболее распространенными сферами приме-нения технологий RegTech являются

bullensp проверка соответствия требованиям регуля-тора или комплаенс-контроль

bullensp идентификация клиентовbullensp мониторинг транзакцийbullensp защита информации аудит систем

1 Основные направления развития финансовых техно-логий на период 2018 ndash 2020 годов Банк России 2018 URL httpswwwcbrruContentDocumentFile35816ON_FinTex_2017pdf

bullensp корпоративное управлениеbullensp управление рискамиbullensp предоставление отчетности

Технологии RegTech могут позволить финан-совым организациям оптимизировать процесс соблюдения требований регулятора включая подготовку необходимой отчетности ускорить и повысить надежность процедур идентифика-ции клиентов улучшить качество анализа тран-закций а также обеспечить контроль за уров-нем рисков и противодействие киберугрозам

SupTech (Supervisory Technology) ndash техно-логии используемые регуляторами для повы-шения эффективности регулирования и надзо-ра за деятельностью участников финансового рынка

По результатам опроса финансовых регу-ляторов и технологических компаний прове-денного Институтом финансовой стабильности при Банке международных расчетов (Financial Stability Institute FSI) в рамках текущей практи-ки SupTech выделяются две основные области

bullensp сбор данных ndash систематический сбор и обра-ботка информации от поднадзорных органи-заций

bullensp аналитика данных ndash анализ полученных на-боров данных для оценки соответствия дея-тельности поднадзорных организаций регу-ляторным требованиям2Технологии SupTech могут позволить финан-

совым регуляторам автоматизировать и упро-стить административные процедуры перевести данные и инструменты взаимодействия с участ-никами финансового рынка в цифровой фор-мат повысить достоверность и качество отчет-ной информации усовершенствовать систему поддержки принятия решений

Кроме того регулятор сможет более эффек-тивно выявлять мошеннические схемы и факты проведения сомнительных операций а также

2 Broeders D Prenio J Innovative technology in financial supervision (suptech) ndash the experience of early users Financial Stability Institute FSI Insights on policy implementation 2018 No 9

1 опРеделение RegTech и SupTech и осноВные оБласти их пРименениЯ

оКТЯБРЬ 2018 1 оПРЕдЕлЕнИЕ REgTEch И SupTEch И осноВныЕ оБласТИ Их ПРИМЕнЕнИЯ

готовить доказательную базу в расследованиях финансовых преступлений

на стороне участников финансового рынка такие изменения будут способствовать совер-шенствованию собственных систем поддержки принятия решений развитию процессов управ-ления рисками и внутреннего контроля а так-же снижению регуляторной нагрузки благодаря цифровизации процессов взаимодействия с ре-гулятором

Повышение эффективности регулирования и надзора на финансовом рынке путем внедре-ния технологий RegTech и SupTech может быть реализовано за счет

bullensp использования новых технологий для повы-шения эффективности текущих процессов (например использование технологий ма-шинного обучения в бизнес-аналитике)

bullensp использования технологий для трансфор-мации текущих процессов (например цен-трализация подготовки отчетности за счет сбора детальных данных от поднадзорных организаций автоматизация разработки ре-гуляторных правил для распространения ма-шиночитаемых норм)Регуляторам новые технологии могут позво-

лить перейти от предварительно установленных форм отчетности к сбору и анализу первичных данных поднадзорных организаций Переход от системы базирующейся на формах отчетно-сти (формоцентричной form-driven) к системе основанной на наборах данных (дата-центрич-ной data-driven) может существенно упростить предоставление отчетности организациями ре-гуляторам и упорядочить процесс соблюдения регуляторных требований в целом

новые подходы к сбору и анализу данных а также использование перспективных техно-логий позволяют регулятору кардинально улуч-шить надзорный процесс в том числе

bullensp проводить анализ данных на основании уже имеющейся информации от поднадзорных организаций при изменении регуляторных требований без дополнительного сбора ин-формации

bullensp повысить актуальность мониторинга и ско-рость реагирования как при потенциальном ухудшении финансового состояния поднад-зорной организации так и при выявлении потенциального мошенничества и проведе-ния сомнительных операций

bullensp улучшить качество надзорной аналитики за счет развития предсказательных моде-лей

bullensp формировать более точные требования в ча-сти правил начисления резервов и расчета требований к капиталу

bullensp проводить в режиме онлайн стресс-тестирование (в том числе сценарный ана-лиз и прогнозирование) всей финансовой системы и отдельных поднадзорных органи-заций

bullensp анализировать новые источники информа-ции (в том числе тексты написанные на есте-ственных языках)необходимо отметить что с развитием авто-

матизации сбора обработки и анализа инфор-мации возрастает влияние качества данных на эффективность принимаемых решений Про-цессы обеспечения качества данных и управ-ления данными должны быть выстроены как на стороне регулятора так и у поднадзорных организаций

2 Риски РазВитиЯ технологий RegTech и SupTech

Развитие новых цифровых технологий при-водит к изменению профиля рисков участни-ков финансового рынка в связи с чем разви-тие RegTech и SupTech должно сопровождаться адаптацией процедур оценки и контроля рисков в соответствии с особенностями новых техноло-гий процессов и бизнес-моделей

с внедрением технологических инноваций на финансовом рынке необходимо уделять по-вышенное внимание следующим рискам

bullensp риски реализации информационных угроз (киберриски)1

bullensp модельные риски связанные с использова-нием математических моделей основанных на неверных предпосылках или некачествен-ных данных использованием laquoнепрозрач-ныхraquo моделей в том числе разработанных третьими лицами а также некорректным использованием моделей при возрастании цены ошибки от принятия неверных реше-ний на их основе1

bullensp риски связанные с нарастающей взаимоза-висимостью между участниками финансово-го рынка в том числе за счет широкого раз-вития открытых программных интерфейсов (Open ApI) облачных сервисов

bullensp риски связанные с расширением использо-вания услуг третьих лиц поставщиков новых технологий и аутсорсинга в технологических сферах в том числе риски концентрации по поставщикам услуг и сервисов а также сложность оценки качества получаемых ре-шений

bullensp операционные риски связанные как с воз-растающей зависимостью от информацион-ных технологий поддерживающих основные бизнес-процессы участников финансового рынка и построенных на их основе систем так и с ненадлежащим использованием но-вых технологий

bullensp риски незаконной иили недобросовестной практики участников финансового рынка с использованием новых технологий

1 Относятся к операционным рискам

bullensp риски процикличности возникающие при широком применении схожих моделей при-нятия решений участниками финансового рынка в том числе из-за недостаточности ресурсов для развития внутренних моделей или следования устоявшимися рыночным практикам без должного их анализа а также вследствие технологической сложности кон-троля качества моделей на основе машинно-го обучения что может приводить к реали-зации laquoсамосбывающегося предсказанияraquo и системных рисков

bullensp риски образования серых зон регулирова-ния связанных с недостаточным регули-рованием новых форм деятельности в том числе с появлением новых участников фи-нансового рынкаИнновационные технологии усиливая риски

одновременно предоставляют новые инстру-менты для выявления и борьбы с ними напри-мер

bullensp возможность перевода регуляторных требо-ваний в цифровой машиночитаемый вид в целях гармонизации унификации и своев-ременной адаптации регулирования к новым форматам бизнеса на финансовом рынке с использованием цифровых технологий

bullensp организация безопасного хранения цифро-вых активов с использованием технологии распределенных реестров

bullensp обработка больших данных (Big Data) при-менение машинного обучения (machine learning) для выявления рисков отклонений и нарушений пруденциальных норм и требо-ваний при анализе деятельности участников финансового рынкаПримеры и инициативы по использованию

новых технологий при управлении рисками рас-смотрены в главах 4 и 5 настоящего доклада необходимо отметить что при реализации ре-шений основанных на новых технологиях не-обходимо уделять повышенное внимание не-прерывности и своевременности изменений и адаптации внутренних бизнес-процессов орга-низаций

оКТЯБРЬ 2018

31 примеры применения технологий RegTech

К началу 2018 года в мире насчитывалось не менее 250 поставщиков в сфере RegTech1 решения которых делятся на несколько тесно взаимосвязанных категорий описанных ниже

Проверка соответствия деятельности требованиям регулятора или комплаенс- контрольВ функционал таких решений входит отсле-

живание изменений и агрегирование информа-ции о регуляторных требованиях выявление комплаенс-рисков для финансовых организа-ций анализ выполнения компанией требова-ний и уведомление менеджмента о возмож-ных несоответствиях текущим и вступающим в действие нормам а также формирование предложений по реализации требований и ав-томатизация обязательного раскрытия инфор-мации2

Идентификация клиентовоколо половины компаний ndash поставщиков ре-

шений в сфере RegTech3 занимаются разработ-кой и продвижением решений в области надле-жащей проверки контрагента (counterparty due diligence cDD) и соблюдения принципа laquoзнай своего клиентаraquo (Know Your customer KYc) для первичной идентификации клиентов при прие-ме на обслуживание а также при последующем проведении идентификации и проверок в рам-

1 RegTech in financial services PwC 2017 URL httpswwwpwccomusenindustriesfinancial-servicesresearch-institutetop-issuesregtechhtml

2 Примеры зарубежных компаний FundApps (Великобри-тания) Suade (Великобритания) Corlytics (Ирландия) AQMetrics (Ирландия)

3 Over half of all RegTech companies address AML or KYC regulation FinTech Global 2017 1 November URL httpfintechglobalover-half-of-all-regtech-companies-address-aml-or-kyc-regulation

ках противодействия отмыванию денег и фи-нансированию терроризма (Под ФТ)4

В ряде случаев решения в данном сегмен-те рынка являются сервисами идентифика-ции с использованием биометрических данных и алгоритмов машинного обучения существу-ют также сервисы которые проводят сопостав-ление широкого набора данных о контрагенте для его балльной оценки (скоринга) и проверки достоверности предоставленной в анкетах ин-формации

К примеру одна из компаний осуществляет онлайн-проверку личности в режиме реального времени используя при этом несколько источ-ников поведенческих транзакционных и соци-альных данных в том числе информацию о ме-стонахождении и пользовательском устройстве

Мониторинг транзакцийсовременные системы мониторинга5 хода

организованных торгов позволяют регуляторам и финансовым компаниям в первую очередь их службам внутреннего контроля оперативно определять анализировать и расследовать ши-рокий спектр аномалий в том числе возможные нарушения при заключении сделок с финансо-выми инструментами валютами и товарами на организованных торгах

Решения в сфере противодействия недобро-совестным практикам строятся на многофак-торной аналитике исторических и поступаю-щих в реальном времени данных в том числе данных об организованных торгах Как прави-ло в существующих решениях по умолчанию

4 Примеры зарубежных компаний KYC Exchange (Швей-цария) Tradle (США) Trulioo (Канада) Cynopsis Solutions (Сингапур)

5 Примеры зарубежных компаний Nice Actimize (Израиль лучшая система по мониторингу соблюдения требований MAD MAR по версии RegTech Awards 2018) Scila (Шве-ция решение используется London Stock Exchange New York Stock Exchange Athens Stock Exchange Irish Stock Exchange Qatar Exchange Deutsche Borse Group) Kx (США решение используется в IEX Group и ASIC) Trustev (дочернее предприятие TransUnion Ирландия) Feedzai (США) FICO (США) Silent Eight (Сингапур) Chain Analysis (США)

3 междунаРодный опыт пРименениЯ технологий RegTech и SupTech

3 МЕждунаРодный оПыТ ПРИМЕнЕнИЯ ТЕхнологИй REgTEch И SupTEch оКТЯБРЬ 2018

ВопРосы и напРаВлениЯ РазВитиЯ РегулЯтоРных и надзоРных технологий (RegTech и SupTech)

на финансоВом Рынке В России7

встроены системы подачи сигналов об основ-ных уже известных недобросовестных практи-ках инсайдерская торговля создание видимо-сти торговой активности поддержание цены на искусственном уровне и иных

Многие системы позволяют создавать соб-ственные правила для выявления недобро-совестных практик не охваченных набором стандартных правил наряду с механизмами оповещения о нестандартной ситуации предус-матривается возможность ведения расследо-вания в рамках которого эксперту предостав-ляются инструменты для углубленного анализа данных о ходе торгов в контексте рассматрива-емой нестандартной ситуации Многие системы позволяют загружать данные о торгах из внеш-них источников что позволяет осуществлять мониторинг транзакций сразу на нескольких торговых площадках

Помимо традиционных формул и бизнес-правил используются модели поиска неявных зависимостей в больших массивах данных Ряд моделей обучаются в режиме реального време-ни и обнаруживают нестандартные рыночные ситуации потенциально являющиеся новыми видами недобросовестного поведения По ре-зультатам работы алгоритмов выявленные си-туации передаются для углубленного анализа эксперту

Управление рискамиВ этот сегмент входят решения для поддерж-

ки управления рыночными и операционными рисками в частности риском реализации ин-формационных угроз (киберриск) риском мо-шенничества исходящими со стороны сотруд-ников организации и третьих лиц

В части рыночных рисков наибольшее рас-пространение получили RegTech-решения по-зволяющие выполнять следующие задачи

bullensp автоматизация управления обеспечением в рамках маржинальной торговли

bullensp автоматизация оценки финансовых инстру-ментов

bullensp автоматизация контроля соблюдения лими-тов

bullensp автоматизация предоставления отчетности

современные продукты по автоматизации управления обеспечением в рамках маржи-нальной торговли могут включать в себя си-стемы автоматической оценки справедливой стоимости финансовых инструментов на осно-вании которой осуществляется контроль балан-са и расчет маржевых сумм

системы автоматического контроля со-блюдения лимитов предусматривают нали-чие многоуровневой структуры установленных лимитов и в режиме реального времени ин-формируют пользователя о достижении задан-ными показателями уровня сигнальных значе-ний установленных в зависимости от текущего риск-аппетита или о приближении к нему со-временные решения предусматривают диффе-ренцированный подход и позволяют отслежи-вать все виды рыночных рисков

Предоставление отчетностиВ рамках данного сегмента представле-

ны решения по автоматизации формирования и предоставления отчетности например неко-торые компании предлагают решения по пере-носу laquoв облакоraquo выполнения операций по сбо-ру и обработке данных формированию отчетов для регуляторов тем самым предоставляя воз-можность снизить издержки на эксплуатацию и развитие информационных систем поддер-живающих данные процессы6

32 примеры применения технологий SupTech

В отличие от RegTech где на рыночной ос-нове возникает большое количество компаний и стартапов привлекающих инвестиции в раз-витие новых решений развитие SupTech пол-ностью зависит от нацеленности регуляторов на модернизацию подходов в сфере регулиро-вания и надзора

далее приведены примеры решений SupTech которые используют финансовые ре-гуляторы в разных странах как в сфере сбора так и анализа данных (в большинстве случаев данные решения являются неотъемлемой ча-стью друг друга)

6 Пример зарубежной компании nCino (США)

оКТЯБРЬ 2018 3 МЕждунаРодный оПыТ ПРИМЕнЕнИЯ ТЕхнологИй REgTEch И SupTEch

Централизованная система сбора и анализа отчетности AuRep (Австрия)Рост издержек связанных с подготовкой

сбором и обработкой обязательной финансовой отчетности в австрии а также наличие расхож-дений между управленческой и обязательной отчетностью приводящих к большому количе-ству ручных исправлений данных на уровне от-четных форм повышали операционные риски и исключали сопоставимость данных

для решения данной проблемы в 2014 году семь крупнейших банковских групп австрии уч-редили консорциум AuRep в рамках которого была создана единая модель данных и общая информационная система для формирования как управленческой так и регуляторной отчет-ности

В рамках проекта были согласованы об-щие правила формирования данных требова-ния к их качеству а также инструментарий для управления качеством данных

По результатам сбора и обработки данные могут быть использованы национальными и ев-ропейскими регуляторами для проведения ана-литики и подготовки надзорных мероприятий При этом каждый пользователь данных может строить свою собственную аналитику и менять методику расчета показателей для своих целей на основании детальных данных общего храни-лища

Использование широкого набора атрибутов в централизованном сборе отчетности позво-ляет накапливать детальную историю и затем проводить новые исследования данных а так-же формировать макроэкономические индика-торы система индикаторов позволяет фикси-ровать отклонения в показателях конкретного банка и своевременно запрашивать данные для углубленного анализа

По итогам внедрения AuRep достигнуты сле-дующие результаты

bullensp высокое качество данных получаемых регу-лятором

bullensp возможность агрегирования данных отчет-ности для дальнейшего диверсифицирован-ного анализа и формирования многоуров-невой отчетности (на уровне национального регулятора и на общеевропейском уровне)

bullensp сопоставимость данных в управленческой и регуляторной отчетности

bullensp сокращение издержек на регуляторную от-четность (до 30)7В основе реализованной регулятором мо-

дели сбора и аналитики данных лежит дата-центричный подход к данным переход от раз-личных форм отчетности к первичным данным (в перспективе ndash транзакционным) отражаю-щим текущую деятельность поднадзорных ор-ганизаций

данный подход при его применении регу-ляторами открывает новые возможности при построении систем проверки и анализа от-четности появляются новые инструменты по снижению риска фальсификации отчетно-сти в связи с переходом на первичные данные исключается необходимость трудоемкой адап-тации систем отчетности на стороне поднад-зорных организаций при перестроении регуля-тором моделей анализа отчетности на одних и тех же наборах первичных данных

Технологии исследования данных Комиссии по ценным бумагам и биржам (США)В рамках своей деятельности по обеспече-

нию финансовой стабильности и защиты инве-сторов Комиссия по ценным бумагам и биржам сШа (u S Securities and Exchange commission SEc) проводит анализ данных в рамках обяза-тельного раскрытия информации и финансо-вой отчетности открытых акционерных обществ и профессиональных участников финансового рынка

В целях оптимизации процессов сбора и под-готовки данных а также развития внутренних компетенций по исследованию данных в 2009 году SEc создала департамент экономики и анализа рисков (Division of Economic and Risk Analysis DERA) в котором задействовано око-ло 170 человек DERA создает аналитику под ключ покрывая полный цикл управления дан-ными ndash от проектирования сбора и обработки форм отчетности до продвинутой аналитики

аналитические инструменты SEc умеют определять смысловое содержание текста со-

7 Из доклада Bearing Point (Нидерланды) на семинаре FSI в марте 2017 года

держащегося в неструктурированных файлах отчетной информации финансовых организа-ций для анализа также используется специа-лизированный словарь терминов обладающих негативной тональностью в финансовом секто-ре на базе анализа терминов и тональности содержания ежегодного финансового отчета поднадзорной организации который проводит-ся с использованием технологий машинного об-учения SEc получает сигналы о наличии тех или иных отклонений проводит анализ взаи-мосвязи между данными сигналами и измене-нием финансового состояния на исторических данных а также строит интегральный скоринг организации который позволяет получать коли-чественную оценку рисков

алгоритмы машинного обучения DERA рабо-тают в частном laquoоблакеraquo на базе hadoop что позволяет проводить параллельную обработку данных нескольких поднадзорных организаций В соответствии с опытом SEc создание эффек-тивной вычислительной платформы которая использует методы машинного обучения по-зволяет автоматизировать и значительно уско-рить ряд задач возникающих в ходе анализа поведения финансовых организаций и форми-рования предсказательных моделей

Предполагается что следующим шагом раз-вития технологий анализа данных для SEc ста-нет применение таких инструментов как ней-ронные сети и глубокое машинное обучение

Система противодействия инсайдерской торговле (Австралия)австралийская комиссия по ценным бума-

гам и инвестициям (Australian Securities and Investments commission ASIc) внедряет эле-менты комплексной системы мониторинга на финансовом рынке

Регулятор получает от операторов финан-совой инфраструктуры чистые и приведенные к единому формату данные с использованием фиксированного протокола на основании полу-ченных данных аналитическая платформа ASIc генерирует сигналы о подозрении на инсайдер-скую торговлю в режиме приближенном к ре-альному времени

Финансовый регулятор использует техноло-гии анализа структурированных и неструктури-

рованных данных (например данных из соци-альных сетей) осуществляет поиск корреляций и сигналов об отклонениях в проведении торго-вых операций а также визуализирует консоли-дированные отчеты об операциях с сигналами об отклонениях

один из модулей платформы отвечающий за онлайн-мониторинг рынка вынесен на аут-сорсинг и поддерживается технологическим партнером регулятора с 2015 года ASIc про-водит пилотирование модуля платформы кото-рый позволяет проводить анализ исторических данных Планируется что в 2018 году он будет переведен в промышленную эксплуатацию

Продвижение цифровизации регуляторных требований (Великобритания)Финансовые регуляторы исследуют возмож-

ность использования современных технологий для обеспечения связи между требованиями регулятора процедурами соблюдения регуля-торных требований политикой и стандартами компаний а также базами данных компаний и их программным обеспечением Результа-том такого анализа должно стать создание ма-шиночитаемой нормативной среды которая бу-дет способна фундаментально изменить подход представителей финансового сектора к анали-зу и применению регуляторных требований а также к предоставлению обязательной отчет-ности

управление по финансовому регулированию и надзору Великобритании (Financial conduct Authority FcA) и Банк англии в ноябре 2017 года провели четвертый двухнедельный семинар TechSprint8 на котором совместно с представи-телями финансовых организаций обсуждалось как технологии могут усовершенствовать теку-щий процесс предоставления регуляторной от-четности и повысить уровень достоверности по-лученной информации

с целью привлечения внешней экспер-тизы от заинтересованных сторон в февра-ле 2018 года FcA опубликовало консультатив-

8 Model driven machine executable regulatory reporting TechSprint FCA 2017 11 November URL httpswwwfcaorgukeventstechsprintsmodel-driven-machine-executable-regulatory-reporting-techsprint

ный доклад9 который содержит информацию о прототипе решения с помощью которого тре-бования регулятора переводятся в машино-читаемый вид и подлежат самоисполнению Внедрение такого решения впоследствии при-ведет к автоматизации надзорной деятельно-сти что является одним из основных вызовов в SupTech

участники финансового рынка приглашены к обсуждению данного решения и путей улуч-шения соответствующего процесса а также иных способов автоматизации выполнения ре-гуляторных требований по итогам которого планируется подведение итогов и публикация результатов опроса по разработанным предло-жениям

создание машиночитаемого регулирова-ния может принести пользу как компаниям так и финансовым регуляторам оно может повы-сить точность представляемых организация-ми данных снизить издержки и повысить опе-ративность выполнения процедур комплаенса при изменении нормативных требований со-кращение затрат на соблюдение регуляторных требований поможет снизить барьеры для вхо-да на рынок новых участников и тем самым по-высить конкуренцию

33 инструменты регуляторов по развитию RegTech и SupTech на финансовом рынке

Создание инновационных площадок и регулятивных laquoпесочницraquo для взаимодействия с участниками финансового рынкаВ ряде стран сформированы специальные

площадки созданные для содействия разви-тию инновационных технологий на финансовом рынке включая технологии RegTech и SupTech К ним относятся регулятивные laquoпесочницыraquo инновационные хабы и инновационные акселе-раторы

создание таких площадок направлено на стимулирование инновационной деятельно-

9 Using technology to achieve smarter regulatory reporting FCA 2018 February URL httpswwwfcaorgukpublicationcall-for-inputcall-for-input-smarter-regulatory-reportingpdf

сти и конкуренции на рынке снижение регуля-торной неопределенности улучшение монито-ринга за развитием финансовых технологий а также процессов надзора и регулирования ор-ганизациями которые их применяют

одним из примеров инновационной площад-ки является инновационный хаб Innovation hub запущенный FcA в 2014 году в рамках проек-та Innovate (project Innovate)10 По данным FcA за время существования хаба его поддержку получили более 500 компаний11 Innovation hub включает одновременно центр предоставления консультативной помощи для организаций ис-пользующих инновационные решения или биз-нес-модели и регулятивную laquoпесочницуraquo для проведения пилотных проектов с использова-нием новых технологий

одним из направлений деятельности Innovate является содействие развитию регу-ляторных технологий FcA проводит опросы рынка для того чтобы получить информацию о новых решениях в сфере RegTech выявить основные препятствия на пути внедрения техно-логий и потребность в помощи со стороны регу-лятора Пилотирование решений RegTech так-же проводится в рамках laquoпесочницыraquo

Применение регулятивных laquoпесочницraquo в рамках тестирования новых технологий по-зволяет снизить барьеры для выхода на рынок технологических стартапов в том числе в обла-сти RegTech повысить конкуренцию и развитие технологий на финансовом рынке обеспечивая в то же время достаточный уровень контроля со стороны регулятора и защиты прав потреби-телей финансовых услуг

Большинство финансовых организаций при необходимости внедрения механизмов соответ-ствия новым регуляторным требованиям прово-дят анализ затрат и выгод для того чтобы опре-делить для себя наиболее эффективный подход к реализации В большинстве случаев масштаб такого анализа ограничивается самой органи-зацией а не отраслью в целом что сужает воз-можности по созданию типовых решений кото-

10 FCA Innovate FCA URL httpswwwfcaorgukfirmsfca-innovate

11 Woolard Ch Regulating innovation a global enterprise FCA 2018 19 March URL httpswwwfcaorguknewsspeechesregulating-innovation-global-enterprise [Speech by Executive Director of Strategy and Competition at the FCA]

рые помогут снизить издержки на уровне всех участников финансового рынка

наличие четкой позиции и поддержки регу-ляторов в отношении эффективных или при-емлемых RegTech-решений способно повысить определенность участников рынка и привлечь инвесторов в данную сферу При отсутствии установленных стандартов в секторе RegTech продукты в данной сфере могут оставаться до-рогостоящими сложными и рискованными в ис-пользовании

Кроме того центральные банки могут соз-давать площадки для поиска и определения пу-тей внедрения инноваций в деятельность самих центральных банков

Так в июне 2016 года Банк англии запустил финтех-акселератор12 для совместной рабо-ты регулятора с технологическими компаниями в целях разработки и тестирования новых тех-нологий для центрального банка в приоритет-ных областях в том числе в сфере сбора и ана-лиза сведений в отношении возникающих угроз информационной безопасности оценки уров-ня киберустойчивости организаций с примене-нием новых технологий а также использования машинного обучения для обнаружения анома-лий в финансовых транзакциях и отчетах под-надзорных организаций

Использование Единого кода юридических лиц (Legal Entity Identifier LEI)В настоящее время отсутствует единый

идентификатор юридического лица который бы применялся всеми участниками финансово-го рынка в результате чего задачи консолида-ции данных о контрагентах в рамках первичной идентификации клиентов (KYc) и анализа ри-сков финансовых групп значительно усложня-ются в связи с необходимостью ведения связки нескольких идентификаторов

После мирового финансового кризиса 2007 ndash 2009 годов по инициативе laquoгруппы двад-цатиraquo был создан глобальный идентификатор юридического лица (Legal Entity Identifier LEI)13

12 Fintech Bank of England 2018 URL httpswwwbankofen-glandcoukresearchfintech

13 Legal Entity Identifier (LEI) FSB URL httpwwwfsborgwhat-we-dopolicy-developmentadditional-policy-areaslegalentityidentifier

LEI представляет собой 20-значный буквенно-цифровой код присваиваемый по заявке юри-дического лица

По оценкам компании McKinseyampcompany (октябрь 2017 года)14 повсеместное внедрение кода LEI в качестве основного идентификато-ра в процессах установления отношений с кли-ентом (client onboarding) на фондовом рынке и в рамках торговли ценными бумагами мог-ло бы снизить годовые затраты на обработ-ку торговых операций на 10 что привело бы к общему снижению операционных затрат на 35 и могло бы в результате сэкономить около 150 млн долл сШа в год для отдельно взятой организации В сфере торгового финан-сирования использование LEI для аккредитивов потенциально может дать до 500 млн дол сШа экономии для одного банка

Таким образом повсеместное использова-ние идентификатора LEI может позволить сни-зить издержки от неточной идентификации контрагентов участниками рынка существенно упростить процессы KYc (база данных кодов LEI доступна всем желающим бесплатно) и агреги-ровать информацию по позициям контрагентов

для регуляторов возможная польза от вне-дрения LEI заключается в повышении эффек-тивности анализа концентрации рисков путем его автоматизации а также выявления финан-совых групп (с мая 2017 года при получении кода LEI юридическому лицу необходимо иден-тифицировать материнскую компанию)15 Кро-ме того повышается достоверность качество и доступность базовой информации о юриди-ческом лице ndash все организации получающие код LEI подвергаются тщательной верифика-ции что гарантирует высокое качество инфор-мации в системе LEI В дальнейшем LEI может использоваться для повышения эффективно-сти процессов урегулирования несостоятель-ности компании (банкротства) идентификации

14 The Legal Entity Identifier The Value of the Unique Counterparty ID McKinsey amp Company 2017 URL httpswwwmckinseycom~mediaMcKinseyIndustriesFinancial20ServicesOur20InsightsThe20legal20entity20identifier20The20value20of20the20unique20counterparty20IDLegal-Entity-Identifier-McKinsey-GLEIF-2017ashx

15 Launch of the data collection on parent entities in the Global LEI System LEI ROC 2017 9 May URL httpswwwleirocorgpublicationsglsroc_20170509-1pdf

кредиторов банками и эмитентов ценных бумаг торговыми площадками

учитывая преимущества распространения LEI ряд финансовых регуляторов внедряет обя-зательные требования по предоставлению кода в различные нормативные акты16 одним из при-меров обязательного использования LEI может

16 Подробное описание регуляторных требований по нали-чию кода LEI httpswwwleirocorgpublicationsTable_of_regulatory_uses_of_the_LEI_30_April_2018xlsx

служить директива и Регулирование о рынках финансовых инструментов (MiFID 217 MiFIR18) согласно которым LEI должен использоваться инвестиционными компаниями в целях иденти-фикации клиентов а торговыми площадками ndash для идентификации эмитентов ценных бумаг

17 Вторая Директива Европейского союза laquoO рынках финан-совых инструментовraquo URL httpseur-lexeuropaeulegal-contentENTXTuri=CELEX32014L0065

18 Регулирование laquoО рынках финансовых инструмен-товraquo URL httpseur-lexeuropaeulegal-contentENTXTuri=CELEX32014R0600

41 текущие проектына финансовом рынке в России присутству-

ет ряд компаний которые разрабатывают ре-шения в сферах RegTech и SupTech

Ряд компаний-интеграторов технологиче-ских консалтинговых компаний и финтех-старт-апов предлагают и внедряют системы по ком-плаенс-контролю мониторингу транзакций и аудиту систем в том числе в сферах обнару-жения и предотвращения мошенничества и от-мывания денежных средств управления риска-ми и оптимизации предоставления отчетности

Развитие SupTech создает предпосылки для дальнейшего развития решений в сфере RegTech Кроме того в Положении Банка Рос-сии от 16122003 242-П laquoоб организации внутреннего контроля в кредитных организа-циях и банковских группахraquo установлена необ-ходимость осуществления банками процедуры программного контроля в рамках проверки со-ответствия регуляторным требованиям в том числе контрольного редактирования контроля логического доступа внутренних процедур ре-зервирования и восстановления данных что также способствует автоматизации процессов участников финансового рынка

оптимизация взаимодействия регулятора с финансовыми организациями на стыке реше-ний SupTech и RegTech является общей зада-чей решение которой требует тесного сотрудни-чества финансового регулятора с участниками финансового рынка и технологическими компа-ниями

В настоящее время Банк России уже реали-зует ряд проектов в данной сфере

Внедрение формата XBRLс приобретением функций мегарегулято-

ра у Банка России возникла необходимость си-стемных преобразований в сфере бухгалтер-ского учета регулирования и надзора с целью стандартизации и возможной унификации со-ответствующих требований для всех категорий поднадзорных организаций

В этой связи с 2015 года Банк России реали-зует проект по их поэтапному переводу на уни-фицированный международный формат дело-вой отчетности XBRL

В рамках реализации проекта был прове-ден полный анализ исключение дублирова-ния и гармонизация существующих и перспек-тивных надзорных требований Банка России по результатам которых была разработана еди-ная модель надзорных требований Банка Рос-сии ставшая основой таксономии XBRL Бан-ка России Кроме того в таксономию заложены правила контроля отчетных показателей а так-же добавлены шаблоны визуализации позво-ляющие представить наборы показателей мо-дели данных в виде привычных отчетных форм

За основу модели данных была взята таксо-номия МсФо и единый план счетов (ЕПс) раз-работанный Банком России для некредитных финансовых организаций на основании банков-ского плана счетов уровень детализации ЕПс позволяет строить глубокую аналитику по раз-личным сегментам рынка

основным результатом проекта стало ре-шение проблемы формализации значительно-го количества видов обязательной отчетности путем оптимизации процесса представления отчетной информации в Банк России и сокра-щения объема представляемых данных Кроме того существенно повысилась операционная эффективность работы с данными

одним из перспективных направлений раз-вития проекта является работа по гармониза-ции понятийного аппарата используемого при анализе Банком России как данных регулятор-ной отчетности так и детальных данных а так-же данных поступающих из внешних источни-ков

для дальнейшего использования формата XBRL на финансовом рынке доступны следую-щие возможности

bullensp использование продвинутой аналитики для моделирования поведения участников фи-нансового рынка (во взаимосвязи с финан-

4 иниЦиатиВы и пРоекты по ВнедРению технологий RegTech и SupTech В России

оКТЯБРЬ 2018 4 ИнИЦИаТИВы И ПРоЕКТы По ВнЕдРЕнИю ТЕхнологИй REgTEch И SupTEch В РоссИИ

совым рынком потребителями и между со-бой)

bullensp применение pull-технологий сбора данных о поднадзорных организациях из различных источников (laquoцифровые следыraquo) на основе единой модели данных открытой для рын-ка через XML-код (например таксономия XBRL) возможно в сотрудничестве с други-ми надзорными органами

bullensp донесение регуляторных требований до под-надзорных через XML-код пригодный для автоматического использования (например с помощью таксономий XBRL)на основании решения совета директоров

Банка России 24 ноября 2017 года учреждена постоянная юрисдикция XBRL в России в фор-ме автономной некоммерческой организации laquoЦентр по внедрению и развитию формата Икс-БиарЭлraquo (далее ndash юрисдикция)

Миссия юрисдикции состоит в повышении качества и эффективности работы с отчетными данными повышении их достоверности и про-зрачности интеграции в мировое финансовое пространство за счет содействия в реализа-ции проектов по внедрению XBRL организаци-ями и ведомствами а также взаимодействия с XBRL International и юрисдикциями XBRL дру-гих стран

В целях развития компетенции в обла-сти стандарта XBRL и сокращения количе-ства ошибок технического характера в отчет-ности Банком России на базе юрисдикции предполагается создание Центра тестирова-ния RegTech-приложений в IV квартале 2018 года В задачи создаваемого Центра тестирова-ния войдут предоставление консалтинговых ус-луг по подготовке отчетности в формате XBRL сертификация программных продуктов ИТ-разработчиков по тематике XBRL а также про-ведение специализированных программ обуче-ния специалистов по работе с форматом XBRL

Управление риском реализации информационных угроз (киберрисками)Безопасность и киберустойчивость при при-

менении финансовых технологий обеспечива-ется посредством создания условий для безо-пасного и устойчивого функционирования

вычислительной инфраструктуры а также об-работки данных

обеспечение безопасности и устойчивости вычислительной инфраструктуры является ин-фраструктурной задачей решение которой предполагается реализовать путем применения универсального комплекса государственных стандартов регламентирующих следующие на-правления деятельности защита информации непрерывность деятельности управление ри-сками аутсорсинг внешний аудит взаимодей-ствие с Центром мониторинга и реагирования на компьютерные атаки в кредитно-финансо-вой сфере Банка России (ФинЦЕРТ Банка Рос-сии) Разработку стандарта по управлению ки-берриском планируется завершить в 2019 году остальные стандарты данного комплекса за-планированы к завершению до конца 2022 года

обеспечение безопасности обработки дан-ных с использованием цифровых технологий является задачей решение которой предпола-гается осуществлять индивидуально примени-тельно к каждой конкретной финансовой техно-логии

В качестве ключевых RegTech-проектов в области информационной безопасности и ки-берустойчивости финансовых организаций предполагаются следующие

bullensp создание системы независимого внешне-го аудита (создание среды доверия) по-средством аккредитации внешних аудито-ров контроля качества их деятельности в первую очередь со стороны Банка России Внешний аудит предполагает проведение независимой оценки защищенности инфра-структуры и приложений по универсальному комплексу государственных стандартов

bullensp реализация инициатив по массовому приме-нению криптографии на финансовом рын-ке для обеспечения безопасности обработки данных с использованием цифровых техно-логий во взаимодействии с уполномоченным органом в области обеспечения безопасно-сти

bullensp обмен информацией о киберугрозах посред-ством реализации информационного обме-на Центром мониторинга и реагирования на компьютерные атаки в кредитно-финан-совой сфере Банка России а также обеспе-

4 ИнИЦИаТИВы И ПРоЕКТы По ВнЕдРЕнИю ТЕхнологИй REgTEch И SupTEch В РоссИИ оКТЯБРЬ 2018

чения функционирования системы монито-ринга платежных и финансовых транзакций

bullensp строгая (дополнительная) идентификация клиентов финансовых организаций при про-ведении и подтверждении платежных и фи-нансовых транзакций формируемых в недо-веренной средеВ качестве ключевых SupTech-проектов в об-

ласти информационной безопасности и кибер-устойчивости финансовых организаций предпо-лагаются следующие решения

bullensp создание системы laquoантифродraquo Банка Рос-сии обеспечивающей мониторинг транзак-ций в платежной системе Банка России вы-явление признаков совершения перевода денежных средств без согласия участников платежной системы Банка России получе-ние подтверждения участниками выявление признаков выведения денежных средств

bullensp осуществление Банком России надзора за выполнением финансовыми организаци-ями требований в сфере информационной безопасности и киберустойчивости В рам-ках данного направления предполагает-ся осуществить нормативное закрепление перечня показателей и обязанности пред-ставления финансовыми организациями в Банк России показателей характеризу-ющих объем несанкционированных клиен-том операций по отношению к общему объ-ему операций с последующим применением современных методов обработки данных для анализа и выявления закономерностей в операционной и финансовой стабильно-сти сбор данных в рамках внешнего аудита соблюдения требований в сфере информа-ционной безопасности и киберустойчивости а также проактивное выявление показате-лей операционной и финансовой стабиль-ности является базовым подходом для осу-ществления дистанционного надзора и соответственно определения уровня кибер-рискаодним из ключевых направлений деятель-

ности в рамках управления риском реализации информационных угроз (киберриском) является создание условий для перехода на аутсорсинг для этого финансовым организациям необхо-димо иметь инструменты для управления ри-

сками при передаче защищаемой информации на аутсорсинг

При привлечении услуг аутсорсинга необхо-димо проводить полноценный анализ рисков в том числе киберриска с участием регулято-ра по универсальному комплексу государствен-ных стандартов

Поставщики услуг аутсорсинга по управле-нию риском реализации информационных угроз (киберриском) оценивают защищенность ин-фраструктуры и принимают решение об уровне риска на основе показателей сформированных по результатам внешнего аудита проведенного в рамках комплекса государственных стандар-тов

Сбор и анализ детальных данных операционного дня банкаВ настоящее время к сбору и обработке бух-

галтерской надзорной и статистической от-четности кредитных организаций применяется формоцентричный подход банки формируют отчетность по существующим форматам отче-тов которые достаточно часто изменяются до-полняются и по многим разрезам сведений со-держат только агрегированные данные

Проект по сбору учетно-операционной ин-формации (информации операционного дня) ndash шаг к дата-центричному подходу в формирова-нии отчетности который подразумевает сбор первичной информации и ее последующий ана-лиз на стороне Банка России

Такой переход в среднесрочной перспективе позволит достичь следующих целей

bullensp устранить избыточность и дублирование в отчетных формах

bullensp повысить достоверность и качество отчет-ных данных

bullensp снизить нагрузку на кредитные организации за счет сокращения отчетных форм и сни-жения количества уточняющих запросов от надзорных подразделений

bullensp расширить возможности создания индика-торов позволяющих увидеть признаки ухуд-шения финансового состояния поднадзор-ной организации на ранних этапахИнформация операционного дня (учет-

но-операционная информация) будет предо-ставляться банками на ежедневной основе

за каждый операционный банковский день Ин-формация будет предоставляться в виде списка показателей сгруппированных по наборам дан-ных в формате XML Кредитные организации предоставляют учетно-операционную инфор-мацию в виде файлов формата XML через лич-ные кабинеты кредитных организаций на офи-циальном сайте Банка России Информация подписывается усиленной квалифицированной электронной подписью и передается в зашиф-рованном виде что минимизирует риск ее ком-прометации

Информация операционного дня включает в себя

bullensp сведения о всех счетах бухгалтерского уче-та кредитной организации в соответствии с Положением Банка России от 27022017 579-П laquoо Плане счетов бухгалтерского учета для кредитных организаций и порядке его примененияraquo

bullensp информация о клиентах кредитной органи-зации их представителях выгодоприобре-тателях и бенефициарных владельцах

bullensp сведения об операциях (бухгалтерских за-писях) по всем счетам бухгалтерского учета которые были проведены за соответствую-щий операционный день

bullensp информация об остатках и оборотах по всем счетам бухгалтерского учета за соответству-ющий операционный день

bullensp сведения о замораживании (блокировании) денежных средств и иного имущества кли-ентов кредитной организации (ее филиа-ла) на счетах бухгалтерского учета включая приостановление операций по банковским счетам (вкладам) а также других операций с денежными средствами или иным имуще-ством клиентов кредитной организацииПолученная учетно-операционная информа-

ция будет использоваться для оценки финансо-вого состояния банков расчета риск-профиля выявления групп взаимосвязанных с банком лиц и для других надзорных целей

с июля 2018 года начат пилотный сбор учетно-операционной информации от бан-ков ndash участников пилота сбор учетно-опе-рационной информации в рамках пилота осуществляется в соответствии со строкой 104 Приложения 2 указания Банка России от 24112016 4212-у laquoо перечне формах

и порядке составления и представления форм отчетности кредитных организаций в Централь-ный банк Российской Федерацииraquo (далее ndash ука-зание Банка России 4212-у) которой предус-мотрено предоставление учетно-операционной информации по запросу Банка России

Переход на ежедневное обязательное пре-доставление учетно-операционной информа-ции всеми кредитными организациями ожида-ется в конце 2019 года для чего будут внесены соответствующие изменения в указание Банка России 4212-у

Автоматизация расчета нормативоводним из направлений аналитической об-

работки данных отчетности является автомати-зация процесса расчета пруденциальных нор-мативов а также составления представления и контроля соответствующей отчетности

Банком России разработано и опубликова-но программное обеспечение (По laquoКлИКоraquo) по расчету обязательных нормативов для бан-ков и небанковских кредитных организаций по форме 0409135 laquoИнформация об обязатель-ных нормативах и о других показателях деятель-ности кредитной организацииraquo Банк России обеспечивает сопровождение и актуализацию По laquoКлИКоraquo в соответствии с изменениями вносимыми в нормативные акты Банка России по расчету обязательных нормативов

В настоящее время программное обеспече-ние апробируется для приема иных форм от-четности (например форма самооценки бан-ка по организации внутренних процедур оценки достаточности капитала (ВПодК) банков)

Анализ взаимосвязанности юридических лицРеализация системы выявления групп эко-

номически и или юридически связанных лиц в том числе заемщиков направлена на оптими-зацию процедуры оценки совокупного денежно-го потока группы связанных лиц и определения его достаточности для полного и своевремен-ного обслуживания ссудной задолженности

данный проект создает предпосылки для по-вышения качества оценки реального объема кредитного риска поднадзорной организации на стороне регулятора

основной целью проекта является совер-шенствование процедур Банка России по выяв-лению групповых связей посредством

bullensp автоматизации сбора и обработки сведений о группах связанных лиц

bullensp автоматизации механизмов анализа воз-можных взаимосвязей

bullensp разработки стандартных признаков и алго-ритмов выявления групп связанных лиц

bullensp подключения и использования внешних ка-налов информации о возможных связях между лицами в том числе государственных органов сМИ и социальных медиа в сети ИнтернетЭта система также позволит выявлять недо-

бросовестные практики участников финансово-го рынка

Проектом предусмотрено использование ин-струмента построения графов для визуализа-ции и анализа выявленных связей между от-дельными лицами (заемщиками кредитными организациями и их группами) В перспективе рассматривается возможность применения тех-нологий машинного обучения

В 2017 году был проведен пилотный про-ект по использованию графовой аналитики в анализе взаимосвязанных юридических лиц по итогам которого в настоящее время открыт проект промышленной реализации в задачах анализа рисков опытные испытания промыш-ленной реализации планируются к завершению в IV квартале 2019 года

Обработка жалоб обращений потребителей финансовых услуг а также вопросов участников финансового рынкаВ 2017 году в Банке России была внедрена

система обработки жалоб и обращений с помо-щью текстовой аналитики позволяющей клас-сифицировать входящие сообщения В даль-нейшем в рамках работы с обращениями планируется развитие данной системы и вне-дрение новых методов анализа данных с ис-пользованием машинного обучения

В ходе реализации поведенческого надзора в сфере защиты прав потребителей финансо-вых услуг и инвесторов планируется оценивать в том числе следующие надзорные триггеры

bullensp сигнальный индикатор по жалобам ndash расчет-ный показатель характеризующий сравни-тельную частоту поступления в Банк России обращений в отношении участника финан-сового рынка сектора финансового рын-ка финансового продукта или услуги кана-ла продаж региона Российской Федерации за анализируемый период

bullensp профиль потребительского риска ndash результат оценки вероятности наступления события влекущего нарушение прав потребителей финансовых услуг (измеряется в уровнях по-требительского риска в зависимости от ве-личины отклонения сигнального индикатора от средних значений по финансовому рынку) для каждого участника финансового рынка сектора финансового рынка региона Рос-сийской Федерации финансового продукта или услуги канала продаж Исходя из уров-ня потребительского риска и масштабов де-ятельности участника финансового рынка (по критериям размера и системной значи-мости) каждой поднадзорной организации устанавливается соответствующий режим интенсивности поведенческого надзора (пе-риодичности перечня и охвата надзорных мероприятий)

bullensp надзорно значимая информация поступа-ющая от подразделений дистанционного надзора из открытых источников включая сМИ Интернет

bullensp статистика по жалобам поступающая от фи-нансового уполномоченного по правам по-требителей финансовых услугРезультатом поведенческого надзора ста-

нут мероприятия корректирующего характе-ра и последующий мониторинг поведенческих моделей с дальнейшим комплексным взаимо-действием Банка России с участниками рынка направленным на улучшение качества предо-ставляемых услуг потребителям

Таким образом информацию полученную в ходе осуществления поведенческого надзора целесообразно использовать для выявления особенностей поведенческих моделей в каж-дом сегменте рынка выявления потенциальных рисков продуктов и каналов продаж с целью ти-ражирования лучшего опыта и недопущения не-добросовестных практик

В рамках создания Единого коммуникацион-ного центра Банка России планируется разви-тие систем голосовой аналитики позволяющих эффективно обрабатывать входящие сообще-ния поступающие по голосовым каналам Кро-ме того в связи с планируемым развитием текстовых каналов коммуникации (чаты) пред-полагается внедрение чат-ботов для роботизи-рованной обработки сообщений

Создание реестра залогов для регулятора и участников финансового рынкаБанком России реализуется проект по ве-

дению реестра залогов с внедрением кото-рого учет залогов и аналитика по ним будут переведены на единую платформу По резуль-татам проекта поднадзорные организации по-лучат возможность в режиме реального време-ни определять факт обременения имущества предлагаемого клиентами в залог наличие данной информации поможет существенно сни-зить риски кредитных организаций при предо-ставлении кредитов

Также реестр залогов позволит регулято-ру проводить детальный анализ обеспеченного портфеля ссуд поднадзорных организаций что даст возможность выстраивания регулирова-ния на основании статистических данных и вы-явленных тенденций

Проект реализуется при взаимодействии Банка России с участниками рынка в том числе проводится совместное обсуждение проработ-ка и согласование модели данных механизмов и процессов обмена информацией В рамках проекта учитываются потребности и возможно-сти как крупных и технологически продвинутых так и менее технологичных участников рынка

Запуск прототипа системы для проверки ос-новных гипотез запланирован до конца 2018 года Решение о сроках запуска системы в про-мышленном режиме будет принято Банком Рос-сии по результатам тестирования прототипа В рамках подготовки к внедрению планирует-ся уточнить конечные требования к системе и к получаемой информации от кредитных ор-ганизаций Также будут рассмотрены механиз-мы синхронизации информации получаемой из различных источников

Противодействие недобросовестным практикамБанк России выполняет функции по про-

тиводействию неправомерному использова-нию инсайдерской информации манипули-рованию рынком и иным недобросовестным практикам на организованных торгах выяв-ляет и проводит расследования случаев нару-шений запретов установленных Федеральным законом от 27072010 224-ФЗ laquoо противо-действии неправомерному использованию ин-сайдерской информации и манипулированию рынком и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерацииraquo и принятыми с соответствии с ним нормативны-ми актами

Важно выделить два направления выявле-ние фактов применения уже известных и изу-ченных недобросовестных практик и поиск но-вых

В рамках первого направления Банк Рос-сии с использованием аппаратно-программных комплексов осуществляет непрерывный мони-торинг организованных торгов и автоматиче-ски детектирует шаблонные недобросовестные практики Механизмы детектирования базиру-ются на глубоком изучении и разборе инциден-тов экспертом В ходе изучения определяются признаки характеризующие нестандартные си-туации в том числе с использованием поиска неявных закономерностей в больших массивах данных Такой подход позволяет в онлайн-режи-ме выявлять факты применения недобросовест-ных практик проводить анализ и при необхо-димости оперативно реагировать примененяя адекватные меры воздействия на участников финансового рынка Кроме этого методоло-гия детектирования нестандартных ситуаций на базе признаков обеспечивает интерпретиру-емость механизмов выявления фактов приме-нения недобросовестных практик

В рамках второго направления Банк России использует широкий спектр технологий поиска неявных закономерностей в больших массивах данных с целью определения факта возникно-вения на рынке нестандартной торговой актив-ности Выявление нестандартной активности запускает процесс углубленного анализа торго-вого поведения задействованных лиц с целью

оценки добросовестности и влияния на ход тор-гов В ходе анализа при необходимости Банк России взаимодействует с участниками торгов

для повышения эффективности анализа об-наруженных случаев нестандартной торговой активности применяются техники визуализации неявных зависимостей в рыночных данных ото-бражение статистических индикаторов и эрго-номичная система сигналов позволяющая экс-пертам быстро анализировать большие объемы информации и принимать решение о необходи-мости проведения расследования В случаях когда нестандартная торговая активность мо-жет оказать влияние на функционирование фи-нансового рынка Российской Федерации ин-формируется руководство Банка России

Кроме того проводится работа с участни-ками рынка в части внедрения службами вну-треннего контроля и контролерами участников торгов систем выявления недобросовестных практик на данных доступных участникам тор-гов с использованием методологических под-ходов выработанных Банком России

Экспертная группа по вопросам Под ФТ внутреннему контролю и регуляторному риску созданная при Экспертно-консультативном со-вете Комитета совета Федерации по бюджету и финансовым рынкам Федерального собра-ния Российской Федерации эксперты неком-мерческого партнерства laquoнациональный совет финансового рынкаraquo и специалисты депар-тамента противодействия недобросовестным практикам Банка России ведут совместную ра-боту по разработке критериев автоматическо-го детектирования подозрительной торговой активности с учетом опыта ведущих россий-ских кредитных организаций и компаний яв-ляющихся профессиональными участниками рынка ценных бумаг разработан комплекс та-ких критериев и рекомендаций по их использо-ванию В случае срабатывания одного из этих критериев проводится всестороннее изучение клиента участника торгов и его торговой актив-ности При наличии признаков возможного на-рушения действующего законодательства дан-ная информация передается в Банк России

Анализ и управление модельным рискомВ рамках организации контроля за примене-

нием моделей Банк России осуществляет вали-дацию банковских моделей оценки кредитного риска используемых для цели расчета норма-тива достаточности капитала в рамках подхода на основе внутренних рейтингов (ПВР) По ито-гам валидации Банк России выдает разрешение на использование указанных моделей и осу-ществляет последующий контроль за их приме-нением

В настоящее время валидацию методик и моделей ПВР успешно прошла одна кредит-ная организация еще одна находится на стадии рассмотрения ряд организаций заявили о сво-ем интересе в скорой подаче на валидацию в Банк России для ускорения валидации и рас-ширения числа ПВР-банков Банк России прово-дит реинжиниринг бизнес-процесса валидации методик и моделей

В рамках этой работы реализуется проект laquoИнформационная система валидации и надзо-раraquo (ИсВн) Проект обеспечивает автоматиза-цию как процедурных элементов таких как от-правка запросов получение регулярных отчетов и данных так и содержательных таких как дис-танционное проведение статистических тестов для проверки уровня точности дискриминаци-онной способности стабильности и устойчиво-сти моделей оценки кредитного риска В число возможных путей развития ИсВн входит воз-можность валидации и контроля за применени-ем моделей для более широкого круга банков а также моделей оценки ожидаемых потерь для цели расчета пруденциальных резервов

42 инициативы Банка России по развитию регулирования и надзора на финансовом рынке с использованием цифровых технологий

Также в настоящее время Банком России прорабатывается ряд инициатив по развитию регулирования и надзора на финансовом рынке

в России с использованием новых технологий которые выносятся на обсуждение с участника-ми финансового рынка

Сбор учетно-операционных данных страховщиковВ рамках надзора за страховым рынком

Банк России осуществляет мониторинг финан-совой устойчивости страховых организаций а также моделирует тарифы по обязательным видам страхования в том числе по страхова-нию гражданской ответственности владельцев транспортных средств

В настоящее время страховые организа-ции с периодичностью раз в полгода передают в Банк России резервные копии баз данных с ин-формацией о страховых резервах средствах страховых резервов собственных средствах (капитале) и об их движении на основании пун-ктов 2 и 3 статьи 291 Закона Российской Феде-рации от 27111992 4015-I laquoоб организации страхового дела в Российской Федерацииraquo1 В составе таких резервных копий содержится практически вся информация о деятельности компании включая сведения о договорах стра-ховых премиях убытках и выплатах страхово-го возмещения все финансово-хозяйственные операции а также информация по страховате-лям и объектам страхования

Текущая технология сбора и обработки дан-ных имеет ряд недостатков в том числе риски несанкционированного доступа при передаче данных на съемных носителях информации за-труднения с восстановлением резервной копии на мощностях Банка России и сложность про-верки получаемых данных В целях автомати-зации данного процесса в Банке России прора-батывается инициатива по реализации сбора первичных учетно-операционных данных стра-ховщиков в едином формате на основе техно-логии аналогичной используемой при сборе детальных данных операционного дня банка

В рамках данной инициативы выполняются следующие работы

bullensp согласование состава данных по договорам страховым премиям убыткам выплатам финансовым операциям страхователям и объектам страхования совместно с пред-

1 URL wwwconsultantrudocumentcons_doc_LAW_1307

ставителями страхового рынка на базе Все-российского союза страховщиков

bullensp разработка требований к единому XML-формату файлов для передачи информации страховщиками банка

bullensp нормативно-правовое обеспечение отказа от передачи резервных копий баз данных и перехода на автоматизированный сбор учетно-операционных данных страховщиков в едином форматеРеализация сбора учетно-операционных

данных страховщиков позволит достичь следу-ющих результатов

bullensp создать источник данных о деятельности страховых организаций необходимый для обеспечения деятельности временных адми-нистраций

bullensp сделать первичные данные страховых орга-низаций доступными Банку России для мо-делирования тарифов по обязательным ви-дам страхования и подготовки статистики

bullensp выявлять негативные тенденции в деятель-ности страховщиков на ранних этапах с по-мощью мониторинга сигнальных индикато-ров

bullensp снизить нагрузку на участников рынка за счет автоматизации передачи информа-ции и отказа от регулярной подготовки ре-зервных копий баз данных

bullensp минимизировать риск несанкционированно-го доступа к данным страховщиков при пере-даче на съемных носителях и пересылке по-чтовыми отправлениями

bullensp создать предпосылки для оптимизации обя-зательной отчетности и снижения количе-ства регулярных запросов от органа страхо-вого надзораПроведение пилотного тестирования сбо-

ра учетно-операционных данных ограниченной группы страховых организаций предварительно планируется в I квартале 2019 года внесение изменений в нормативно-правовые акты и пе-реход к сбору учетно-операционных данных ndash до конца 2020 года

Выбор режима регулирования и надзораодним из наиболее перспективных направ-

лений развития регулирования и надзора явля-ется расширение вариативности способов ре-

гулирования в зависимости от потребностей участника финансового рынка

Так расчет резервов на возможные потери по ссудам может проводиться одним из следу-ющих способов (в первую очередь для заемщи-ков из сегмента малого и среднего предприни-мательства)

bullensp действующий единый для всех кредитных организаций подход в соответствии с Поло-жением Банка России от 28062017 590-П laquoо порядке формирования кредитными ор-ганизациями резервов на возможные потери по ссудам ссудной и приравненной к ней за-долженностиraquo

bullensp действующий возможный подход на осно-ве внутренних рейтингов (ПВР) основанный на собственных моделях оценки ожидаемых потерь

bullensp перспективный подход на основе централи-зованной модели (будущее решение когда банк использует единую универсальную мо-дель получения расчетной величины резер-ва) разработанной Банком России или иным уполномоченным лицом В последнем слу-чае предусматривается валидация со сторо-ны Банка России как разработанной модели так и того как банк использует ее результа-ты в своих бизнес-процессах

Анализ и управление модельным рискомШирокое распространение моделей в под-

надзорных организациях и на стороне регуля-тора приводит к риску возникновения неблаго-приятных последствий в результате их работы из-за содержащихся в них неточностей оши-бок использования неверных предпосылок проведения неверной настройки или некоррект-ного применения моделей в процессах органи-заций2

2 Яркими реализациями модельного риска являются собы-тия laquoмолниеносного обвалаraquo (flash crash) когда рыночные индикаторы за несколько часов падали на величину до 10 процентных пунктов Первым значимым мировым событи-ем было падение индекса Dow Jones американской биржи в мае 2010 года на 9 за 6 минут Вторым значимым мож-но назвать обвал курса английского фунта к доллару США на 9 за два первых часа торгов Подробнее включая информацию о смежных кейсах см в обзоре Комитета по рынкам Банка международных расчетов URL httpswwwbisorgpublmktc09pdf

По оценкам крупнейших российских финан-совых организаций количество одновременно применяемых моделей может превышать 1000 что требует наличия специализированной си-стемы обеспечивающей контроль за их приме-нением Поэтому для эффективного управле-ния модельным риском включая его выявление и анализ необходимо наличие в организации следующих элементов

bullensp методологии управления модельным ри-ском

bullensp методов количественной оценки величины модельного риска с использованием пока-зателей оценивающих денежную стоимость ошибок от принятия решений основанных на модельных данных

bullensp требований к управлению модельным ри-ском в рамках Компоненты 2 laquoБазе-ля IIraquo (ВПодК) в том числе путем покрытия капиталом для банков использующих про-двинутые модели оценки рисков (например рыночными рисками (VaR ES-модели)

bullensp отчетности по модельному рискуbullensp инфраструктуры для управления модельным

рискомКонтроль за применением моделей должен

быть реализован внутри финансовой органи-зации а также может дополнятся контролем со стороны например регулятора или иной ор-ганизации (ассоциации участников финансо-вого рынка) Контроль моделей внутри орга-низации может быть реализован с помощью библиотек моделей содержащих информацию о независимых и зависимых переменных ал-горитмах наборе исторических данных на ко-торых была построена модель датах и резуль-татах независимой валидации результатах регулярного мониторинга моделей Использо-вание таких библиотек позволит проводить как анализ взаимосвязей моделей так и управлять процессом разработки введения в действие и обновления моделей

создание библиотек моделей направлено также на решение проблемы низкого качества данных которое увеличивает риски при приня-тии как управленческих решений внутри участ-ников финансового рынка так и надзорных ре-шений на основании обязательной отчетности

При обсуждении вопроса управления мо-дельным риском важно рассмотреть не толь-

ко технологии лежащие в основе моделей но и стимулы для тех кто разрабатывает моде-ли и применяет технологии для их реализации одним из стимулов развития технологий управ-ления модельным риском может стать моди-фикация требований к распределению рисков и вознаграждений в кредитных организациях

Мониторинг и анализ операционных рисков банковБанком России рассматриваются возможно-

сти оптимизации надзорных процессов по оцен-ке уровня управления операционными рисками в банках с помощью новых технологий

В качестве одного из инструментов для про-тотипа новой системы мониторинга регулято-ром операционных рисков может выступить технология web-crawler данная технология по-зволяет искать информацию в сети Интернет по перечню индикаторов определяемому Бан-ком России

для комплексного многофакторного анализа уровня операционных рисков банков в рамках системы мониторинга потребуется реализовать инструмент для сбора обработки и анализа данных об убытках понесенных банками в свя-зи с реализацией операционных рисков

хранение информации об операционных убытках банков может быть организовано на базе создаваемого в Банке России храни-лища первичных данных на следующем шаге реализуется инструментарий для продвинуто-го анализа операционных рисков включая по-иск отклонений и выявление проблемных зон требующих принятия мер по устранению недо-статков

система мониторинга операционных рисков должна позволить анализировать операцион-ные риски как на микроуровне в разрезе под-надзорных организаций так и на макроуровне в рамках финансового рынка

среди перспективных задач Банком России также рассматривается вопрос унификации ре-гуляторных требований по классификации опе-рационных рисков и порядку ведения аналити-ческих баз данных операционных убытков что может способствовать переходу на машиночи-таемое регулирование

Цифровизация регуляторных требованийВ целях снижения регуляторной нагруз-

ки возможно выделить алгоритмизируемую часть регуляторных требований и публиковать их в виде сервиса который позволит систе-мам на стороне участников финансового рын-ка автоматически обнаруживать изменения об-рабатывать их и применять в своих системах обеспечивающих соблюдение регуляторных требований К таким требованиям будет отно-ситься все что можно выразить в виде формул или бизнес-правил

данный подход может повысить как опера-ционную эффективность и цифровую прозрач-ность соблюдения регуляторных требований участниками финансового рынка так и повы-сить эффективность модернизации регулиро-вания со стороны Банка России Так в ходе реализации проекта по внедрению отчетности в формате XBRL участники рынка получили до-ступ к полной машиночитаемой модели над-зорных требований Банка России включаю-щей бизнес-правила контроля качества данных и шаблоны визуализации отчетных данных

Перспективным направлением может стать создание единой цифровой базы данных до-кументов Банка России выпущенных в рам-ках реализации функций надзора (надзорных актов) с указанием кодов требований по ко-торым выявлены нарушения и кодов видов и серьезности нарушений В рамках данного направления может быть реализовано структу-рированное хранение надзорных актов позво-ляющее по коду требования и виду нарушения выгрузить отчет (список) надзорных актов

Роботизация регулирования инвестиционных советниковВ настоящее время Банк России разраба-

тывает указание устанавливающее порядок аккредитации программного обеспечения ис-пользуемого инвестиционными советника-ми для предоставления инвестиционных реко-мендаций Проектом нормативного акта Банка России предусмотрено осуществление аккре-дитации как Банком России так и саморегули-руемой организацией (сРо) инвестиционных

советников указанный подход к регулирова-нию носит рамочный характер и будет дета-лизирован после накопления правопримени-тельной практики и профильных компетенций В частности прорабатывается возможность ро-ботизированной аккредитации инвестиционных советников

43 Регулятивная laquoпесочницаraquo Банка России

В апреле 2018 года Банком России утверж-ден порядок работы регулятивной laquoпесочницыraquo Банка России основной целью которой являет-ся создание механизма быстрого и безопасно-го внедрения инновационных продуктов услуг и технологий на российском финансовом рын-ке

Регулятивная laquoпесочницаraquo обеспечивает проверку гипотез о положительных эффектах применения финансовых сервисов и техноло-гий выявление соответствующих рисков а так-же определение мероприятий необходимых для создания правовых и технологических ус-ловий их внедрения

В целях экспертной поддержки мероприя-тий проводимых в регулятивной laquoпесочницеraquo созданы Экспертный совет участников финан-сового рынка и Межведомственный экспертный совет

В департамент финансовых технологий уже поступило около 27 заявок от банков финтех- и иных компаний на проведение пилотирования финансовых сервисов в регулятивной laquoпесоч-ницеraquo в том числе по следующим направлени-ям

bullensp оптимизация учета и контроля полномочий на совершение операций по банковским сче-там корпоративных клиентов

bullensp создание инфраструктуры для проведения и учета IcO

bullensp токенизация финансовых и иных активов с целью привлечения инвестицийВ настоящее время успешно завершены про-

цессы пилотирования по двум заявкам по ито-гам которых решением Комитета Банка России по развитию финансового рынка утвержде-ны дорожные карты по созданию необходимых правовых условий

Регулятивная площадка является эффек-тивным инструментом для выстраивания новых процессов в том числе связанных с применени-ем SupTech- и RegTech-решений а также оцен-ки рисков их применения и оперативного созда-ния правовых условий для их реализации

44 использование единого кода юридических лиц (Legal entity Identifier LeI) в Российской федерации

В настоящее время Банк России требует ис-пользовать код LEI только при идентификации контрагента с целью предоставления информа-ции о договорах заключенных на неорганизо-ванных торгах в торговый репозитарий3 Кроме того указание на необходимость наличия меж-дународного кода идентификации у лица осу-ществляющего учет прав на ценные бумаги со-держится в Федеральном законе от 22041996 39-ФЗ laquoо рынке ценных бумагraquo4

Формулировки в вышеуказанных норматив-ных документах не позволяют говорить об обя-зательности использования кода LEI в связи с чем Банк России разрабатывает российский стандарт присвоения кода LEI идентичный ISO 174425 В настоящее время на утверждении находится приказ Банка России laquoо введении в действие стандарта Банка России laquoФинан-совые услуги Идентификатор юридического лицаraquo Планируется что стандарт будет введен в действие с 1 января 2019 года

3 Указание Банка России от 16082016 4104-У laquoО видах договоров заключенных не на организованных торгах информация о которых предоставляется в репозитарий лицах предоставляющих в репозитарий информацию о таких договорах порядке составе форме и сроках предоставления ими информации в репозитарий допол-нительных требованиях к порядку ведения репозитарием реестра договоров порядке и сроках предоставления информации репозитарием а также порядке составе форме и сроках предоставления репозитарием в Банк России реестра договоровraquo URL httpwwwcbrruanalyticsPrtID=na_vrampdocid=132

4 URL httpwwwconsultantrudocumentcons_doc_LAW_10148

5 URL httpswwwisoorg obp ui isostdiso17442en

45 повышение надежности идентификации сделок учитываемых в бюро кредитных историй

Правительством Российской Федерации внесен в государственную думу законопроект laquoо внесении изменений в статью 4 Федераль-ного закона laquoо кредитных историяхraquo в соот-ветствии с которым предполагается наделить Банк России правом устанавливать порядок присвоения уникального идентификатора каж-дому договору кредита источниками формиро-вания кредитных историй (кредитными органи-зациями микрофинансовыми организациями и кредитно-потребительскими кооперативами)6 данные уникальные идентификаторы будут от-ражаться в кредитной истории Бюро кредит-ных историй (БКИ) будут не вправе принимать информацию по договорам кредита без такого идентификатора Предполагается что данные источники должны будут присвоить уникальные

6 Проект Федерального закона 542749-7 внесен в Госу-дарственную Думу 4 сентября 2018 года URL httpsozdparliamentgovrubill542749-7

идентификаторы всем действующим догово-рам в течение одного года с момента вступле-ния в силу закона

Положения проекта направлены на повыше-ние достоверности данных в кредитных истори-ях физических и юридических лиц за счет обе-спечения точности идентификации договоров кредита по которым передается информация в БКИ в том числе путем исключения разрывов в кредитной истории при смене паспорта или ФИо а также исключения дублирования дан-ных по договорам

Введение единого идентификатора договора создаст технологическую основу для реализа-ции поручения Президента Российской Федера-ции ВВ Путина об установлении обязанности проверки у гражданина обязательств по кре-дитным договорам при выдаче потребитель-ского кредита в части обеспечения корректного расчета совокупной платежной нагрузки физи-ческих лиц при получении сведений из разных БКИ об идентичных обязательствах7

7 Перечень поручений по итогам пленарного заседания Общероссийского народного фронта laquoФорум действийraquo URL httpwwwkremlinruactsassignmentsorders53629

Внедрение решений RegTech и SupTech яв-ляется необходимым условием развития фи-нансового рынка за счет цифровизации вза-имодействия развития новых технологий и минимизации связанных с ними рисков а так-же повышения конкурентоспособности россий-ских технологий

RegTech и SupTech могут позволить повы-сить эффективность надзора и соблюдения ре-гуляторных требований финансовыми органи-зациями повысить качество и достоверность информации а также обеспечить контроль за уровнем рисков противодействие кибер-угрозам мошенничеству и отмыванию денеж-ных средств

заключение

Банк России ведет работу как по стимули-рованию развития финансовых технологий на финансовом рынке так и по внедрению фи-нансовых технологий в сфере надзора и ре-гулирования В то время как модернизация внутренней деятельности является задачей ре-гулятора оптимизация взаимодействия регуля-тора с участниками финансового рынка на сты-ке решений SupTech и RegTech является общей задачей решение которой требует тесного со-трудничества финансового регулятора с участ-никами финансового рынка и технологически-ми компаниями

оКТЯБРЬ 2018

ВопРосы длЯ участникоВ Рынка

1 Какие RegTech-инициативы вы реализуете (или планируете реализовать) в вашей организации (Ответ заполняется в таблице максимально развернуто)

2 Какие процессы в рамках надзора и контроля соответствия регуляторным требованиям по ва-шему мнению целесообразно автоматизировать

3 Какие регуляторные требования представляют наибольший интерес с точки зрения их перево-да в машиночитаемую форму или автоматизации контроля исполнения Обоснуйте пожалуй-ста ваш ответ

4 Насколько существенно внедрение решений RegTech позволит снизить расходы Приведите примеры затрат в разрезе регуляторных требований1

5 Какие преимущества помимо снижения затрат получают финансовые организации внедрив-шие в свою деятельность решения RegTech

6 В случае если ваша организация имеет опыт внедрения решений RegTech по каким направле-ниям деятельности получен наибольший эффект в чем он заключается

7 Какие инициативы целесообразно реализовать на уровне отдельных участников финансового рынка а какие наоборот требуют совместных решений

8 Какие из перспективных инициатив Банка России в сфере SupTech представляют наибольший интерес для вас Какие проекты целесообразно добавить к описанным в данном докладе

9 В каких из проектов в сфере SupTech вы готовы принять участие на этапе пилотирования

ответы на все вопросы должны быть полными и развернутыми для того чтобы они были учте-ны при подведении итогов консультации с участниками рынка и формировании предложений по развитию технологий RegTech и SupTech в России

Проекты и инициативы вашей организации в сфере RegTech процессы в рамках надзора и контроля соответствия регуляторным требованиям которые целесообразно трансформировать

Проект инициа-

тива

Первоначальный текущий процесс

Нормы дей-ствующих нор-

мативных (правовых) ак-

тов (НПА)

Текущий пер-спективный про-

цесс

Финансовый эффект

Нефинан-совый эф-

фект

Стадия реали-зации

Форма реали-зации

1 Описание текущей реализации биз-нес-процессов и технологий с опи-санием шагов ко-торые целесо- образно пересмо-треть и указанием неэффективности и возможностей развития

Абзац пункт статья (если применимо) наименование акта (с указа-нием номера и даты)

Описание изме-нений где при-менимо ndash опи-сание бизнес-процессов ИТ-архитектуры и изменений НПА (или ссылка на материалы)

Индикатив-ная оцен-ка экономии (млн руб в год у одно-го участника рынка)

Иные преи-мущества от внедрения

Вариантыbull предложениеbull пилотный про-

ект bull промышлен-

ная реализа-ция

bull промышлен-ная эксплуа-тация

Варианты bull реализация в

рамках одной организации

bull реализация в рамках кон-сорциума или иного объеди-нения

bull предложение пилота регуля-тору

1 Например Инструкция Банка России от 28062017 180-И laquoОб обязательных нормативах банковraquo Положение Банка России от 28062017 590-П laquoО порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам ссудной и приравненной к ней задолженностиraquo Указание Банка России от 24112016 4212-У laquoО перечне фор-мах и порядке составления и представления форм отчетности кредитных организаций в Центральный банк Российской Федерацииraquo Указание Банка России от 15042015 3624-У laquoО требованиях к системе управления рисками и капиталом кредитной организации и банковской группыraquo

1 основные направления развития финансовых технологий на период 2018 ndash 2020 годов Банк России 2018

2 Broeders D prenio J FSI Insights on policy implementation No 9 Innovative technology in financial supervision (suptech) ndash the experience of early users Financial Stability Institute 2018

3 RegTech in financial services pwc 2017

4 Over half of all RegTech companies address AML or KYc regulation FinTech global 2017 Novem- ber 1

5 Model driven machine executable regulatory reporting TechSprint FcA 2017 November 11

6 using technology to achieve smarter regulatory reporting FcA 2018 February

7 Fintech Bank of England 2018

8 Legal Entity Identifier (LEI) FSB

9 The Legal Entity Identifier The Value of the unique counterparty ID McKinsey amp company 2017

10 Launch of the data collection on parent entities in the global LEI System LEI ROc 2017 May 9

11 Вторая директива Европейского союза laquoO рынках финансовых инструментовraquo

12 Регулирование laquoо рынках финансовых инструментовraquo

13 Закон РФ от 27111992 4015-1 laquoоб организации страхового дела в Российской Федера-цииraquo (ред от 03082018)

14 указание Банка России от 16082016 4104-у laquoо видах договоров заключенных не на ор-ганизованных торгах информация о которых предоставляется в репозитарий лицах предостав-ляющих в репозитарий информацию о таких договорах порядке составе форме и сроках пре-доставления ими информации в репозитарий дополнительных требованиях к порядку ведения репозитарием реестра договоров порядке и сроках предоставления информации репозитарием а также порядке составе форме и сроках предоставления репозитарием в Банк России реестра договоровraquo

15 Федеральный закон от 22041996 39-ФЗ laquoо рынке ценных бумагraquo

16 ISO 17 4422012 International Standards Organization

17 Проект федерального закона 542749-7

18 Перечень поручений по итогам пленарного заседания общероссийского народного фронта laquoФорум действийraquo

БиБлиогРафиЯ

Введение

1 Определение RegTech и SupTech и основные области их применения

2 Риски развития технологий RegTech и SupTech

3 Международный опыт применения технологий RegTech и SupTech

31 Примеры применения технологий RegTech

32 Примеры применения технологий SupTech

33 Инструменты регуляторов по развитию RegTech и SupTech на финансовом рынке

4 Инициативы и проекты по внедрению технологий RegTech и SupTech в России

41 Текущие проекты

42 Инициативы Банка России по развитию регулирования и надзора на финансовом рынке с использованием цифровых технологий


44 Использование Единого кода юридических лиц (Legal Entity Identifier LEI) в Российской Федерации

45 Повышение надежности идентификации сделок учитываемых в бюро кредитных историй

Заключение

Вопросы для участников рынка

Библиография

Комментарии включая ответы на поставленные в докладе вопросы а также предложения и замечания просим направлять до 16112018 включительно по электронному адресу fintechcbrru Позиция изложенная в настоящем докла-де является предложением для обсуждения и не может рассматриваться как официальная позиция Банка России нормативный документ регламент ру-ководство к действию либо рекомендация для участников финансового рынка или иных лиц

copy Центральный банк Российской Федерации 2018

оКТЯБРЬ 2018

ВВедение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

ВВедение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

ВВедение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

оКТЯБРЬ 2018

тива

тов (НПА)

цесс

фект

Введение

Documents

октЯБРЬ 2018...diligence, cDD) и соблюдения принципа «знай своего клиента» (Know Your customer, KY c) для первичной идентификации