Современное состояние и перспективы развития Asset-Менеджмента в условиях технологической трансформации и изменения регуляторной среды

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Комплексное исследование современного состояния и перспектив развития asset-менеджмента в условиях цифровой трансформации финансового сектора. Работа фокусируется на анализе влияния технологических инноваций, включая искусственный интеллект, машинное обучение и блокчейн, на эволюцию методов управления активами. Исследуются изменения в структуре инвестиционных портфелей, появление новых классов активов и трансформация традиционных инвестиционных стратегий. Особое внимание уделяется интеграции ESG-факторов в процессы принятия инвестиционных решений и их влиянию на долгосрочную эффективность управления активами. Анализируется роль регуляторных изменений в формировании новых стандартов управления активами и их влияние на развитие индустрии. Рассматриваются вопросы кибербезопасности и защиты данных в контексте цифровизации asset-менеджмента, а также влияние глобальных экономических трендов на трансформацию отрасли. Исследование основано на системном анализе теоретических концепций, практических кейсов и регуляторных требований в сфере управления активами. Применен сравнительный анализ традиционных и инновационных подходов к управлению активами, изучены исторические прецеденты успешного и неудачного управления активами. В исследовании впервые представлен комплексный анализ трансформации asset-менеджмента под влиянием цифровизации и ESG-факторов. Разработана инновационная методология оценки эффективности инвестиционных стратегий, учитывающая как традиционные финансовые метрики, так и факторы устойчивого развития. Предложена новая модель интеграции искусственного интеллекта в процессы управления активами, включающая алгоритмы машинного обучения для оптимизации портфелей и управления рисками. Систематизированы подходы к оценке влияния технологических инноваций на эффективность управления активами. Разработана методология анализа киберрисков в цифровом asset-менеджменте. Ключевые выводы демонстрируют необходимость фундаментальной трансформации традиционных подходов к управлению активами. Установлено, что успех в современном asset-менеджменте определяется способностью организаций адаптировать инновационные технологии, интегрировать ESG-факторы и обеспечивать кибербезопасность. Выявлена критическая важность развития компетенций в области анализа больших данных и применения искусственного интеллекта. Определена необходимость создания новых моделей риск-менеджмента, учитывающих возрастающую взаимосвязанность глобальных финансовых рынков и появление новых классов цифровых активов.

Об авторах

Виктория Владимировна Колесникова

Финансовый университет при Правительстве РФ

Email: vica.kolesnikova27@gmail.com
магистр; кафедра бизнес-аналитики;

Список литературы

  1. Карасева И.А., Карханина А.С., Кузнецов Ю.В., Сямина Е.И. Будущее стратегического менеджмента в условиях цифровой трансформации // StudNet. 2024. № 7(2).
  2. Hastings N.A.J. Physical Asset Management: With an Introduction to ISO55000. 3rd ed. Cham: Springer International Publishing, 2021. 566 p.
  3. Боброва Е.А., Мазур Л.В., Малащенко В.В. Портфельная теория Марковица в условиях современности // Экономическая среда. 2021. № 2(36). С. 78-83. doi: 10.36683/2306-1758/2021-2-36/78-83 EDN: SUGAWR.
  4. Abad P. A Deeper Theoretical Understanding of the Capital Asset Pricing Model // SSRN Electronic Journal. 2025. doi: 10.2139/ssrn.5094280.
  5. Martin I.W.R., Nagel S. Market efficiency in the age of big data // Journal of Financial Economics. 2022. Vol. 145, Issue 1. P. 154-177.
  6. Schellhorn H., Kong T. Machine Learning for Asset Management and Pricing. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2024. 200 p.
  7. Клишина Е.Ю., Ежов А.Н. Активное и пассивное управление портфелем // Вестник международного Института управления. 2017. № 3(145). С. 72-75. EDN: ZVFAYJ.
  8. Вишневер В.Я. Инвестиционный портфель: теоретические основы, принципы и методы формирования, оценка эффективности // Российская наука: актуальные исследования и разработки: сб. науч. ст. XI Всерос. науч.-практ. конф. Самара: СГЭУ, 2021. Ч. 1. С. 303-307. doi: 10.46554/Russian.science-2021.02-1-303/307 EDN: ITALZX.
  9. Гарафутдинов Р.В. Моделирование и прогнозирование на финансовых рынках с применением фрактального анализа: монография. Пермь: ПГНИУ, 2022. 158 с.
  10. Дашков А.А., Нестерова Ю.О. Исследование влияния искусственного интеллекта на бизнес-модель организации // E-Management. 2020. № 3(4). С. 26-36. doi: 10.26425/2658-3445-2020-3-4-26-36 EDN: NUACGM.
  11. Новлянский В.В., Пелихов Д.А. Роль искусственного интеллекта в сфере бизнеса и промышленности // Вестник науки. 2024. № 1(7). С. 556-562. EDN: SUXXED.
  12. Поняева И.И. Управленческая модель трансформации современной организации как ответ на вызовы цифровизации // Экономика и управление. 2023. Т. 29, № 5. С. 593-604.
  13. Ценжарик М.К., Крылова Ю.В., Стешенко В.И. Цифровая трансформация компаний: стратегический анализ, факторы влияния и модели // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2020. Т. 36, № 3. С. 390-420. doi: 10.21638/spbu05.2020.303 EDN: LJLLJT.
  14. Чебуханова Л.В. Искусственный интеллект и его влияние на трансформацию финансовых инструментов // Вестник Академии знаний. 2024. № 5(64). С. 486-491. EDN: GQHFTM.
  15. Schopf M. Advancing Portfolio Construction and Optimization: AI's Role in Boosting Returns, Lowering Risks, and Streamlining Efficiency // SSRN Electronic Journal. 2024.
  16. Nagel S. Machine Learning in Asset Pricing. Princeton: Princeton University Press, 2021. 368 p.
  17. Грачева К.А. Роль цифровой трансформации в управлении предприятиями: анализ цифровых кейсов // KANT. 2023. № 1(46). С. 16-23. doi: 10.24923/2222-243X.2023-46.3 EDN: FQMQQO.
  18. Сураева М.О. Влияние инноваций на систему управления бизнесом: парадигма искусственного интеллекта и цифрового личного ассистирования // Естественно-гуманитарные исследования. 2024. № 3(53). С. 588-593.
  19. Прокопьев М.А. Влияние на банковскую систему России международных стандартов "Базель 3" в условиях пандемии COVID 19 // Экономика, финансы, проектное управление и социальная сфера России: императивы устойчивости: материалы науч.-практ. конф. Краснодар: РЭА, 2022. С. 47-53. EDN: POQYJC.
  20. Тимофеева Е.Ю., Фечина А.О. ESG-инвестирование: мировой и российский опыт // Финансы: теория и практика. 2021. Т. 25, № 6. С. 76-97. doi: 10.26794/2587-5671-2021-25-6-76-97.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).