ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ПРОЕКТИРОВАНИИ СТРЕСС-СЦЕНАРИЕВ ЛИКВИДНОСТИ: ОТ ФИКСИРОВАННЫХ ПОРОГОВЫХ ЗНАЧЕНИЙ К ДИНАМИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ

Abstract

В статье рассматривается практика стресс-тестирования риска ликвидности коммерческих банков и возможности перехода от фиксированных нормативных порогов к динамическому сценарному моделированию с использованием искусственного интеллекта (генеративных моделей). Показано, что в банковской системе Узбекистана в 2021–2025 годах показатели LCR и NSFR стабильно превышали нормативы, но сохраняли значительную годовую волатильность. На примере кризиса Silicon Valley Bank 2023 года обосновано, что цифровой отток вкладов может происходить со скоростью, не охватываемой традиционными нормативными стресссценариями. На этой основе предложен четырёхуровневый механизм динамического стресс-тестирования, включающий блоки данных, поведенческого моделирования, генеративных сценариев и управления.