| Наименование РИД |
Типовая методология и алгоритмы секторальной оценки рисков ПОД/ФТ при обращении цифровых финансовых активов (ЦФА), включая отраслевой реестр индикаторов и шаблоны профилей риска
|
| Реферат |
Цель работы – разработка и верификация типовой методологии секторальной оценки рисков ПОД/ФТ в контуре обращения цифровых финансовых активов (ЦФА), включая алгоритмы ранжирования, структуру отраслевого реестра рисков, набор индикаторов и шаблоны отраслевых профилей для последующего внедрения в практику регуляторов, надзора и субъектов 115-ФЗ. Методология формирует единую, повторяемую процедуру, переводимую в управленческие решения и регламенты СВК.
Объект исследования – отраслевые практики использования ЦФА и связанные с ними каналы уязвимостей/угроз в операционных контурах операторов информационных систем, эмитентов и профучастников.
Предмет исследования – риск-ориентированные методы идентификации, измерения и ранжирования рисков ПОД/ФТ применительно к секторам экономики, использующим ЦФА, а также организационно-данные артефакты (реестры, индикаторы, профили), обеспечивающие воспроизводимость оценки.
Методы исследования – комбинированный риск-ориентированный подход, включающий качественный анализ инфраструктуры и типологий, конструирование индикаторной модели со шкалами (0–3) и весами, агрегирование в интегральную оценку с учётом «красных флагов», процедурную валидацию (стабильность/чувствительность/ретест на кейсах), а также событийно-триггерную актуализацию результатов. Для практического внедрения предусмотрены формализованные формы данных и регламенты жизненного цикла.
Актуальность работы обусловлена ускоренной цифровизацией расчётов, появлением новых моделей эмиссии/обращения ЦФА и необходимостью унифицированной, секторально-адресной оценки рисков ПОД/ФТ, совместимой с российской правоприменительной практикой и пригодной к автоматизации (RegTech). Предложенная рамка закрывает методический разрыв между точечными внутренними практиками и требованиями к сопоставимости отраслевых оценок на национальном уровне.
Достигнутые результаты:
– сформирована типовая процедура секторальной оценки (от постановки границ анализа до документирования и коммуникации результатов), включая требования к данным и роли субъектов;
– разработан набор индикаторов с примерными шкалами и весами, правилами калибровки и интегральным скорингом для отнесения к четырём уровням риска;
– предложена структура реестра рисков (обязательные поля, статусная модель, связь с мерами реагирования и ответственностью) и регламент его динамической актуализации по триггерам;
– подготовлены шаблоны отраслевых профилей и рабочие формы для индикаторной модели (I-Form), обеспечивающие переносимость и тиражируемость.
Предполагаемые области применения – планирование и проведение секторальных оценок рисков ПОД/ФТ на уровне регулятора/надзора; разработка и актуализация регламентов СВК у операторов ИС/обмена и эмитентов; методическое сопровождение СРО и крупных профучастников; образовательные программы повышения квалификации и практикумы по риск-профилированию.
Теоретическая значимость заключается в формализации секторальной оценки как единого процесса с чёткой онтологией объектов (риск — индикатор — мера — профиль) и в адаптации интегральных моделей измерения риска к специфике ЦФА (весовые схемы, «красные флаги», событийная актуализация). Практическая значимость выражается в готовности методики к немедленному применению: наличие таблиц, шаблонов, KPI и регламента жизненного цикла, а также в совместимости с ИС/RegTech-решениями за счёт структурированных словарей данных и интерфейсов.
Краткое описание способа/модели. Способ секторальной оценки реализуется как регламентированная последовательность шагов: определение границ и целевых вопросов сектора; сбор и нормализация данных; картирование угроз и уязвимостей; конструирование индикаторной модели с весами/порогами; расчёт интегральной оценки и присвоение уровня риска; формирование отраслевых профилей; план реагирования и мониторинга; выпуск отчётов и обновление по триггерам. В качестве модели данных используются унифицированные формы:
– Реестр рисков: идентификатор, категория, описание, индикаторы, уровень, меры и ответственные, статус, основание изменений,
– Индикаторы: код, описание, шкала, вес, пороги, источник данных;
– Профиль сектора: уязвимости, сценарии, индикаторы, критерии уровней, меры, KPI и периодичность пересмотра.
Ожидаемые эффекты от внедрения: снижение доли ложноположительных срабатываний и трудоёмкости контроля; ускорение реагирования на события-триггеры; рост доли операций, покрытых автоаудитом; повышение сопоставимости отраслевых оценок и прозрачности взаимодействия с Росфинмониторингом/регуляторами. Для образовательного контура – формирование у обучающихся практических компетенций по калибровке индикаторов, ведению реестров и подготовке отраслевых профилей «как для надзора».
|
| Возможные направления использования |
Госуровень и надзор. Проведение и актуализация секторальных оценок рисков ПОД/ФТ; подготовка методических писем/стандартов; планирование проверок и приоритизация надзорных мероприятий.
Политика и регуляторика. Оценка воздействия проектов НПА на риски ЦФА; моделирование сценариев (санкции, «песочницы», новые типы активов) и подготовка обоснований для регуляторных решений.
СРО и отраслевые ассоциации. Разработка типовых правил и контрольных листов для членов; сопоставимые «профили риска» по сегментам рынка.
Операторы ИС/платформы ЦФА. Внедрение реестра рисков и индикаторной модели в СВК; настройка правил мониторинга, снижение ложноположительных срабатываний, регламент реагирования.
Эмитенты и профучастники. Оценка уязвимостей при выпуске/листинге; KYB/KYC-процедуры; скоринг контрагентов; регламенты «красных флагов» и отчётность для регулятора.
Банки и НФО. Интеграция индикаторов ЦФА в межканальный AML-мониторинг; выявление обходных схем (P2P/OTC); согласование порогов и ролей по RACI/SLA.
Внутренний аудит и риск-менеджмент. Аудит эффективности СВК по ЦФА; тесты стабильности/чувствительности индикаторной модели; независимая верификация «уровней риска».
Правоприменение и финразведка. Приоритизация аналитических проверок и расследований; трассировка типовых сценариев; подготовка материалов для межведомственного взаимодействия.
RegTech/IT-внедрения. Построение правил и скорингов в системах мониторинга; формирование витрин данных, дашбордов и API-интерфейсов для обмена риск-профилями.
Обучение и ПК. Учебные модули и практикумы по калибровке индикаторов, ведению реестра и составлению отраслевых профилей; кейс-курсы «как для надзора».
Дью-дилидженс и комплаенс-оценки. Экспресс-диагностика рискового профиля партнёров/проектов с ЦФА; обоснование решений об участии/отказе.
Стратегическое планирование. Сценарная оценка влияния макро- и геособытий (санкции, киберинциденты, изменения НПА) на каналы расчётов и операционные модели участников рынка.
|
| Количество опытных образцов |
0
|
| Количество просмотров |
1
|
| Наличие дополнительных файлов |
True
|
| Использование РИД правообладателем |
False
|
| Внешнее использование РИД |
False
|
| НИОКТР (JSON) |
{}
|
| ИКСИ (JSON) |
[]
|
| ИКСПО (JSON) |
[]
|
| ОЭСР (JSON) |
[]
|
| Дата первого статуса |
2026-01-21T13:09:13.728151+00:00
|
| Предполагаемый тип результата |
Секрет производства (ноу хау)
|
| Ожидаемая роль |
Исполнитель
|
| Заказчик |
УПРАВЛЕНИЕ ДЕЛАМИ ПРЕЗИДЕНТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Руководитель работы |
Лебедев Игорь Александрович
|
| Руководитель организации |
Плотников Игорь Геннадьевич
|
| Регистрационный номер НИОКТР |
125031203559-8
|
| Последний статус |
Подтверждена, 626020400071-4, 2026-02-04 10:06:58 UTC
|
| ОКПД |
Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области экономики и предпринимательства
|
| Ключевые слова |
методология; профили риска; реестр рисков; индикаторы риска; секторальная оценка рисков; ЦФА; ПОД/ФТ
|
| Исполнители |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ"
|
| Авторы |
Королева Людмила Павловна; Фешина Стэлла Сергеевна; Лебедев Игорь Александрович
|
| Коды тематических рубрик |
06.73.35 - Рынки капиталов. Биржи
|
| OESR |
Экономика
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;; ж) возможность эффективного ответа российского общества на большие вызовы с учетом возрастающей актуальности синтетических научных дисциплин, созданных на стыке психологии, социологии, политологии, истории и научных исследований, связанных с этическими аспектами научно-технологического развития, изменениями социальных, политических и экономических отношений;
|
