Адаптивне управління грошовими потоками банків в епоху невизначеності та ризику

Abstract

Дослідження присвячено розробці адаптивних сценаріїв управління грошовими потоками комерційного банку, інтегрованих у систему ризик-менеджменту. Необхідність переходу від реактивного до проактивного та адаптивного управління грошовими потоками обґрунтована різкими коливаннями ліквідності, зростанням частки непрацюючих активів та посиленням вимог НБУ до стрес-тестування і планування відновлення. Метою статті є розробка теоретико-методологічних засад і практичних рекомендацій щодо побудови гнучких, багаторівневих сценаріїв управління грошовими потоками, здатних динамічно реагувати на зміни ризикового середовища. Для досягнення мети у статті запропоновано концептуальну тривимірну модель адаптивного управління грошовими потоками, що інтегрує такі компоненти: ключові сценарії, динамічні моделі та стратегії мінімізації ризиків. У рамках дослідження здійснено розробку багаторівневої класифікації ризикових подій за трьома основними напрямками з чітким визначенням тригерів для активації відповідного рівня управління; створено імітаційну модель грошових потоків банку на основі методології системної динаміки, яка кількісно описує взаємозв'язки між основними та фінансовими результатами, дозволяючи оцінити вплив ендогенних та екзогенних факторів. Результати моделювання показали критичну чутливість прибутку банку до зростання відсоткової ставки за депозитами, що підкреслює важливість тонкого налаштування пасивної політики. Виявлено також, що проактивне управління ставкою за кредитами є ефективним інструментом для відновлення фінансового балансу. Розроблено детальні, прив'язані до сценаріїв, стратегії мінімізації ризиків. Вони охоплюють рекомендації щодо диверсифікації пасивів, впровадження AI/ML-моделей для проактивного скорингу та моніторингу клієнтів, а також оптимізації строковості активів і пасивів для зменшення структурного розриву ліквідності. Впровадження запропонованих сценаріїв забезпечить банку можливість проактивного та стійкого функціонування, підвищить точність прогнозів ліквідності та ефективність використання капіталу в умовах системної невизначеності.

The study is devoted to the development of adaptive cash flow management scenarios for a commercial bank integrated into the risk management system. The need to transition from reactive to proactive and adaptive cash flow management is justified by sharp liquidity fluctuations, an increase in the share of non-performing assets, and stricter requirements of the National Bank of Ukraine (NBU) regarding stress testing and recovery planning. The purpose of the article is to develop theoretical and methodological foundations and practical recommendations for constructing flexible, multi-level cash flow management scenarios capable of dynamically responding to changes in the risk environment. To achieve this goal, the study proposes a conceptual three-dimensional model of adaptive cash flow management integrating the following components: key scenarios, dynamic models, and risk mitigation strategies. Within the research framework, a multi-level classification of risk events was developed across three main dimensions, with clear identification of triggers for activating the appropriate management level. In addition, a simulation model of the bank’s cash flows based on system dynamics methodology was created. This model quantitatively describes the relationships between core operations and financial performance, enabling assessment of the impact of both endogenous and exogenous factors. The modeling results demonstrated the bank’s profit to be critically sensitive to increases in deposit interest rates, highlighting the importance of fine-tuning the liability management policy. It was also found that proactive management of lending rates is an effective tool for restoring financial balance. Detailed, scenario-linked risk mitigation strategies were developed. These include recommendations on liability diversification, implementation of AI/ML models for proactive customer scoring and monitoring, and optimization of asset and liability maturities to reduce structural liquidity gaps. Implementation of the proposed scenarios will enable the bank to operate proactively and sustainably, enhance the accuracy of liquidity forecasting, and improve capital efficiency under conditions of systemic uncertainty.