Abstract
<jats:p>В статье рассматриваются методологические основы для измерения финансовой экспозиции маркетплейсов в качестве интегральной характеристики рисков цифровых платформ, функционирующих при условиях высокочастотных транзакционных потоков да алгоритмического принятия решений. Анализ опирается на проведение систематического обзора современных исследований, и он посвящен кредитным рискам, а также платежным рискам. В обзоре также рассмотрены алгоритмическое выявление аномалий, финансирование цепей поставок и эффекты распределения платформ экономики. Показано, что изолированное использование отдельных метрик риска приводит к расхождению в оценках наряду со снижением их воспроизводимости, в то время как сопоставимость результатов достигается посредством унификации пороговых правил классификации событий, формализации требований к данным при фиксации допустимых допущений моделей. Обосновано, что финансовая экспозиция формируется балансовыми обязательствами и качеством потоковых данных, алгоритмическими режимами обработки и структурой контрагентских связей. Продемонстрировано, что операционные метрики точности алгоритмов выступают косвенными индикаторами экономического ущерба и отражают компромисс между скоростью реакции системы, полнотой охвата и вычислительной нагрузкой. Особое внимание уделено стохастическим моделям распределения потерь и экономической калибровке порогов как механизмам перераспределения риска и углубления интерпретации результатов. Показано, что устойчивость измерения зависит от полноты и согласованности данных, прозрачности алгоритмических процедур и способности моделей адаптироваться к режимным переключениям цифровых платформ. Статья может быть полезна исследователям цифровых финансовых систем, специалистам по управлению рисками платформенной экономики и разработчикам алгоритмических систем мониторинга транзакционных потоков.</jats:p>