УДК 338
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.05.06.023
Авторы
Роман Рафаилович Вейнберг,
Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова, Москва, Россия
Светлана Анатольевна Зырянова,
Московский государственный университет технологий и управления имени К. Г. Разумовского, Москва, Россия
Али Анварович Халидов,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Аннотация
В условиях цифровизации экономики и роста объемов доступной информации особое значение приобретает использование технологий больших данных (Big Data) в системе управления финансовыми рисками. Настоящая статья посвящена анализу методов и практик применения Big Data для выявления, оценки и минимизации финансовых рисков в корпоративном и банковском секторах. Рассматриваются ключевые источники данных, включая транзакционные, поведенческие и альтернативные данные, а также алгоритмы анализа – от классической статистики до методов машинного обучения. Особое внимание уделено вопросам интеграции больших данных в процессы кредитного скоринга, оценки рыночных и операционных рисков, а также противодействия мошенничеству. Статья обосновывает эффективность использования Big Data как инструмента повышения точности прогнозирования и принятия управленческих решений. Выводы подкреплены кейсами и примерами успешной практики внедрения в организациях финансовой отрасли.
Ключевые слова
большие данные, финансовые риски, управление рисками, машинное обучение, кредитный скоринг, аналитика данных, риск-менеджмент
