Целью данной работы является разработка концепции цифровой диагностики устойчивости пенсионных систем на основе интеграции методов машинного обучения и анализа финансового здоровья корпоративных спонсоров. В статье обосновывается неэффективность традиционных статических регуляторных подходов перед лицом современных макроэкономических и климатических шоков. Предлагается методологический подход, включающий три взаимосвязанных компонента: предиктивную модель «Индекса уязвимости спонсора» на основе градиентного бустинга (XGBoost), фреймворк стресс-тестирования с расширенной мерой риска (Enhanced VaR), учитывающий климатические сценарии, и инструмент динамического регулирования лимитов самоинвестирования. Ожидаемым результатом является создание прототипа аналитической платформы PensionGuard AI для раннего обнаружения системных рисков, адаптируемой для российской экономики и стран ЕАЭС.