Актуализация методологии оценки кредитоспособности заемщика и кредитных рисков в условиях трансформации российского банковского сектора (2020-2025 гг.): регуляторные, технологические и макроэкономические аспекты

Начиная с 2020 года, российский банковский сектор переживает беспрецедентный период трансформации, обусловленный комплексом факторов: от глобальной экономической нестабильности и геополитических сдвигов до ужесточения санкционных ограничений и взрывного роста технологических инноваций. В этих условиях традиционные подходы к анализу кредитоспособности заемщика и оценке кредитных рисков становятся недостаточными, требуя кардинальной актуализации и переосмысления. Задача коммерческих банков сегодня — не просто минимизировать потери, но и выстроить гибкую, адаптивную систему управления рисками, способную эффективно работать в условиях высокой неопределенности. Именно поэтому разработка и внедрение современных методик, учитывающих как постоянно меняющуюся регуляторную среду, так и возможности передовых технологий, приобретает критическое значение. Какой практический смысл для банков несет эта трансформация? Она позволяет не только выживать в условиях кризиса, но и находить новые точки роста, оптимизировать затраты и повышать устойчивость к будущим шокам.

Данная дипломная работа ставит своей целью комплексное исследование и актуализацию методологии анализа кредитоспособности заемщика и оценки кредитных рисков в российском банковском секторе в период 2020-2025 годов. Для достижения этой цели в работе будут поставлены и решены следующие задачи:

1. Систематизировать и актуализировать понятийно-категориальный аппарат, а также теоретические основы анализа кредитоспособности и оценки кредитных рисков.
2. Проанализировать ключевые изменения в нормативно-правовой базе Банка России, регулирующие оценку кредитных рисков и формирование резервов, а также их практическое влияние на финансовую устойчивость коммерческих банков.
3. Исследовать возможности и перспективы применения Big Data, машинного обучения и искусственного интеллекта для повышения эффективности и точности оценки кредитоспособности и кредитных рисков, включая практические кейсы российских банков.
4. Оценить влияние макроэкономической среды, включая санкционное давление и отраслевую специфику, на кредитоспособность российских предприятий и разработать подходы к их учету в моделях оценки.
5. Изучить роль экологических, социальных и управленческих (ESG) факторов в современной оценке кредитоспособности заемщиков и кредитных рисков, а также перспективы их внедрения в российскую банковскую систему.
6. Сформулировать практические рекомендации по совершенствованию системы управления кредитным риском и оптимизации кредитного портфеля для коммерческих банков РФ.

Структура работы логически выстроена для последовательного раскрытия поставленных задач, переходя от теоретических основ к анализу регуляторных требований, затем к технологическим инновациям, макроэкономическим аспектам и, наконец, к интеграции ESG-факторов. Методологическая база исследования будет опираться на системный подход, сравнительный анализ, статистический анализ, метод факторного анализа (в частности, метод цепных подстановок для оценки влияния факторов на показатели), а также кейс-стади для иллюстрации практического применения инновационных технологий.

Новизна исследования заключается в его комплексности и актуальности. В отличие от многих существующих работ, которые зачастую страдают от использования устаревших данных или поверхностного рассмотрения ряда вопросов, данное исследование углубляется в новейшие регуляторные требования Банка России (например, Положение №845-П от 02.11.2024), детально анализирует практическое применение ИИ и Big Data в российских банках, оценивает специфическое влияние макроэкономических факторов в условиях санкций 2020-2025 годов и впервые системно интегрирует роль ESG-факторов в методологию оценки кредитоспособности, что является существенным упущением в академической литературе.

Теоретические основы анализа кредитоспособности и оценки кредитных рисков

В постоянно меняющемся ландшафте финансового мира, где каждый день привносит новые вызовы и возможности, краеугольным камнем стабильности и успешности банковского дела остается способность точно оценивать кредитоспособность заемщика и эффективно управлять кредитными рисками. Этот раздел призван не только систематизировать базовые понятия, но и актуализировать их в контексте современной российской банковской практики, ведь именно глубокое понимание этих основ позволяет банкам минимизировать потери и поддерживать устойчивость в условиях высокой волатильности.

Понятие и сущность кредитоспособности заемщика и кредитного риска

Для начала углубимся в фундаментальные определения, которые формируют основу нашей аналитической работы.

Кредитоспособность – это не просто способность заемщика вернуть взятые в долг средства, но и его готовность сделать это в полном объеме и в строго оговоренные сроки, с учетом всех предусмотренных договором процентов и комиссий. Это комплексная характеристика, отражающая финансовое состояние заемщика, его деловую репутацию, способность генерировать достаточные денежные потоки и наличие обеспечения. В российской банковской практике, в отличие от некоторых зарубежных моделей, отсутствуют единые стандартизированные критерии оценки кредитоспособности юридических лиц. Каждый коммерческий банк разрабатывает собственную уникальную методику, базируясь на общих положениях и рекомендациях Банка России, таких как Положение от 02.11.2024 N 845-П и Инструкция Банка России от 28.06.2017 N 180-И. Из этого следует, что индивидуальный подход к оценке, хотя и требует больших затрат, позволяет банку точнее учесть специфику каждого клиента и рыночные условия.

Кредитный риск – это риск возникновения у банка потерь (убытков) вследствие неисполнения или ненадлежащего исполнения заемщиком своих обязательств по кредитному договору. Это может проявляться в виде просрочки платежей, частичного или полного невозврата основного долга и процентов. Кредитный риск является основным видом риска для банковской деятельности и требует тщательного управления.

Кредитный портфель – это совокупность всех выданных банком кредитов и размещенных средств, сгруппированных по различным признакам (видам заемщиков, отраслям, срокам, видам обеспечения и т.д.). Качество кредитного портфеля напрямую отражает эффективность системы управления кредитными рисками банка.

Скоринг (от англ. *scoring* – подсчет очков) – это автоматизированная система оценки кредитоспособности заемщика, основанная на статистических методах. Она присваивает каждому потенциальному заемщику баллы за различные характеристики (например, возраст, образование, семейное положение для физических лиц; выручка, издержки, активы для юридических лиц), на основе которых принимается решение о выдаче кредита и его условиях. Современный скоринг активно использует искусственный интеллект и машинное обучение для повышения точности прогнозов.

Андеррайтинг – это процесс всесторонней оценки кредитоспособности заемщика и рисков, связанных с выдачей кредита, с целью принятия обоснованного решения о его предоставлении. В отличие от скоринга, который часто автоматизирован, андеррайтинг предполагает более глубокий, индивидуальный анализ, включающий оценку бизнес-плана, рынка, обеспечения, юридических аспектов и т.д. В некоторых случаях, особенно для крупных корпоративных кредитов, андеррайтинг остается ключевым этапом, дополняющим или верифицирующим результаты скоринга.

Традиционные методики оценки кредитоспособности юридических лиц

Традиционный подход к оценке кредитоспособности юридических лиц представляет собой двуединую систему, сочетающую качественный и количественный анализ. Это обеспечивает комплексное понимание финансового здоровья и потенциальных рисков, связанных с заемщиком.

Качественные методики оценки кредитоспособности фокусируются на нефинансовых аспектах деятельности организации, которые, тем не менее, оказывают существенное влияние на ее способность выполнять свои обязательства. К ним относятся:

• Характер работы организации: Отраслевая принадлежность (стабильность отрасли, ее чувствительность к экономическим циклам), размер предприятия, его рыночная позиция. Например, компания, работающая в высококонкурентной или цикличной отрасли, может быть оценена как более рискованная.
• Репутация и менеджмент: Оценка деловой репутации заемщика, опыт и квалификация управленческого персонала, прозрачность корпоративного управления. Немаловажную роль играет история взаимоотношений с банками и другими кредиторами.
• Дальнейшие возможности (перспективы развития): Анализ перспектив развития рынка, на котором оперирует заемщик, конкурентоспособность его продукции или услуг, наличие инновационных разработок и стратегических планов.
• Имеющийся капитал и обеспечение: Объем собственного капитала компании, его структура, а также качество и ликвидность предлагаемого обеспечения по кредиту.
• Условия работы (внешняя среда): Оценка влияния макроэкономической, политической и правовой среды, в которой функционирует заемщик. Это может включать стабильность законодательства, уровень инфляции, процентные ставки, государственную поддержку отрасли и другие факторы.

Качественный анализ является фундаментом, на котором строится дальнейшая количественная оценка, позволяя сформировать общее представление о надежности заемщика.

Количественный подход к анализу кредитоспособности основан на расчете и интерпретации финансовых коэффициентов и показателей. Этот подход включает группы факторов, позволяющих дать числовую оценку финансового состояния компании:

• Ликвидность и платежеспособность: Способность компании оперативно погашать свои текущие обязательства.
• Эффективность и оборачиваемость: Насколько эффективно компания использует свои активы и обязательства.
• Финансовая устойчивость (финансовый леверидж): Соотношение собственных и заемных средств, показывающее степень зависимости компании от внешних источников финансирования.
• Доходность/прибыльность: Способность компании генерировать прибыль от своей деятельности.
• Кредитная история и возможности обслуживания долга: История погашения предыдущих кредитов, наличие просрочек, а также способность генерировать достаточный денежный поток для обслуживания текущих и будущих долговых обязательств.

Количественный анализ: система финансовых коэффициентов

Для более глубокого понимания финансового положения юридического лица, банки используют систему ключевых финансовых коэффициентов. Рассмотрим их подробнее:

1. Коэффициенты ликвидности: Характеризуют способность компании погашать свои краткосрочные обязательства.

• Коэффициент текущей ликвидности (К_тл): Отношение оборотных активов к краткосрочным обязательствам.
  Ктл = Оборотные активы / Краткосрочные обязательства
  Интерпретация: Показывает, сколько рублей оборотных активов приходится на 1 рубль краткосрочных обязательств. Нормальным считается значение от 1,5 до 2,5.
• Коэффициент быстрой ликвидности (К_бл): Отношение высоколиквидных активов (оборотные активы минус запасы) к краткосрочным обязательствам.
  Кбл = (Оборотные активы - Запасы) / Краткосрочные обязательства
  Интерпретация: Исключает запасы, как наименее ликвидную часть оборотных активов. Нормальным считается значение от 0,7 до 1,0.
• Коэффициент абсолютной ликвидности (К_ал): Отношение денежных средств и их эквивалентов к краткосрочным обязательствам.
  Кал = Денежные средства и их эквиваленты / Краткосрочные обязательства
  Интерпретация: Показывает, какая часть краткосрочных обязательств может быть погашена немедленно. Нормальным считается значение от 0,2 до 0,5.

2. Коэффициенты оборачиваемости: Отражают эффективность использования активов и управления долгами.

• Коэффициент оборачиваемости активов (К_оа): Отношение выручки к среднегодовой стоимости активов.
  Коа = Выручка / Среднегодовая стоимость активов
  Интерпретация: Показывает, сколько рублей выручки генерирует каждый рубль активов. Чем выше, тем эффективнее используются активы.
• Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности (К_одз): Отношение выручки к среднегодовой дебиторской задолженности.
  Кодз = Выручка / Среднегодовая дебиторская задолженность
  Интерпретация: Чем выше, тем быстрее компания собирает долги от покупателей.
• Коэффициент оборачиваемости кредиторской задолженности (К_окз): Отношение себестоимости продаж к среднегодовой кредиторской задолженности.
  Кокз = Себестоимость продаж / Среднегодовая кредиторская задолженность
  Интерпретация: Показывает скорость погашения долгов поставщикам.

3. Коэффициенты финансовой устойчивости: Отражают структуру капитала и степень зависимости от внешних источников.

• Коэффициент автономии (К_а): Отношение собственного капитала к общей стоимости активов.
  Ка = Собственный капитал / Итого активы
  Интерпретация: Показывает долю собственного капитала в общей структуре финансирования. Нормальным считается значение ≥ 0,5.
• Коэффициент финансового левериджа (К_фл): Отношение заемного капитала к собственному капиталу.
  Кфл = Заемный капитал / Собственный капитал
  Интерпретация: Показывает, сколько заемных средств приходится на 1 рубль собственного капитала. Чем ниже, тем устойчивее компания.

4. Коэффициенты рентабельности: Характеризуют прибыльность деятельности компании.

• Рентабельность активов (ROA): Отношение чистой прибыли к среднегодовой стоимости активов.
  ROA = Чистая прибыль / Среднегодовая стоимость активов
  Интерпретация: Показывает, сколько прибыли генерирует каждый рубль активов.
• Рентабельность продаж (ROS): Отношение чистой прибыли к выручке.
  ROS = Чистая прибыль / Выручка
  Интерпретация: Показывает долю прибыли в каждом рубле выручки.
• Рентабельность собственного капитала (ROE): Отношение чистой прибыли к среднегодовой стоимости собственного капитала.
  ROE = Чистая прибыль / Среднегодовая стоимость собственного капитала
  Интерпретация: Показывает эффективность использования собственного капитала акционеров.

Пример расчета коэффициента текущей ликвидности:

Предположим, у компании «Альфа» на конец 2024 года оборотные активы составляют 500 млн рублей, а краткосрочные обязательства — 300 млн рублей.

Ктл = 500 млн руб. / 300 млн руб. = 1,67

Интерпретация: Коэффициент текущей ликвидности 1,67 находится в пределах нормативных значений (1,5-2,5), что свидетельствует о достаточной способности компании «Альфа» покрывать свои краткосрочные обязательства за счет оборотных активов.

Анализ денежных потоков как инструмент оценки кредитоспособности

Помимо статических показателей финансовой отчетности, крайне важным для оценки кредитоспособности является анализ денежных потоков. Он позволяет понять динамику поступлений и выбытий денежных средств, что является прямым индикатором способности заемщика обслуживать долг.

Методология анализа денежных потоков обычно включает:

1. Анализ операционного денежного потока: Показывает, сколько денежных средств генерирует компания от своей основной деятельности. Это наиболее важный показатель, так как именно он является источником погашения основного долга и процентов. Стабильный и положительный операционный денежный поток – признак здорового бизнеса.
2. Анализ инвестиционного денежного потока: Отражает денежные операции, связанные с приобретением или продажей долгосрочных активов (основных средств, инвестиций).
3. Анализ финансового денежного потока: Отражает операции, связанные с привлечением и погашением заемного капитала, а также с выплатой дивидендов.

Значение анализа денежных потоков для прогнозирования способности заемщика обслуживать долг:

• Прямая оценка платежеспособности: В отличие от прибыли, которая может быть «бумажной» (например, за счет неденежных операций), денежный поток является фактической наличностью. Банки оценивают, достаточен ли генерируемый операционный денежный поток для покрытия предстоящих платежей по кредиту.
• Выявление сезонности и цикличности: Анализ денежных потоков за несколько периодов позволяет выявить сезонные колебания или цикличность в деятельности заемщика, что критически важно для определения адекватных графиков погашения кредитов.
• Прогнозирование будущего финансового состояния: На основе исторических данных и планов развития компании банк может строить прогнозы будущих денежных потоков, что позволяет оценить долгосрочную способность заемщика выполнять свои обязательства.
• Оценка качества прибыли: Сопоставление операционного денежного потока с чистой прибылью позволяет оценить качество прибыли. Если операционный денежный поток значительно ниже прибыли, это может свидетельствовать о проблемах с инкассацией дебиторской задолженности или агрессивной учетной политике.

В случае избыточности финансовой отчетности, то есть большого объема и разнообразия данных, процесс оценки кредитоспособности может быть значительно автоматизирован с помощью программного обеспечения и искусственного интеллекта. Это позволяет не только ускорить процесс, но и повысить точность анализа, выявляя скрытые закономерности. При недостатке объективных данных, что характерно для малых предприятий, банки часто применяют комплексный подход, дополняя финансовый анализ оценкой личной ответственности владельца и его управленческих компетенций, а также используем внешние данные, получаемые благодаря Big Data.

Регуляторная среда: изменения и влияние Центрального банка РФ на кредитные риски (2020-2025 гг.)

Российский банковский сектор функционирует в условиях динамично меняющейся регуляторной среды, ключевым архитектором которой является Центральный банк Российской Федерации. С 2020 года, на фоне глобальных экономических вызовов и беспрецедентного санкционного давления, Банк России активно пересматривает и ужесточает требования к оценке кредитных рисков и формированию резервов. Эти изменения направлены на повышение устойчивости финансовой системы и обеспечение сбалансированного роста кредитования, оказывая прямое и порой существенное влияние на финансовую устойчивость коммерческих банков.

Обзор и анализ ключевых нормативных актов Банка России

В последние годы Банк России предпринял ряд шагов по совершенствованию регулирования кредитных рисков. Рассмотрим наиболее значимые из них.

Положение Банка России от 02.11.2024 N 845-П: Это ключевой документ, вступивший в силу 18 февраля 2025 года и заменивший ранее действовавшее Положение от 06.08.2015 N 483-П. Он кардинально меняет подход к расчету величины кредитного риска банками с применением внутренних банковских методик и моделей количественной оценки. Новое Положение:

• Устанавливает виды активов, в отношении которых банки могут (или обязаны) применять внутренние методики и модели оценки кредитного риска. Это охватывает широкий спектр кредитных требований, от корпоративных до розничных.
• Содержит детализированные требования к порядку расчета величины кредитного риска, что способствует унификации подходов и повышению прозрачности.
• Ужесточает требования к качеству самих методик и моделей, используемых банками. Это означает, что модели должны быть не только статистически обоснованными, но и регулярно верифицироваться, а также адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям.
• Определяет минимальную долю активов, в отношении которой банки, включая системно значимые кредитные организации (СЗКО), обязаны применять эти методики. Это стимулирует банки к активному развитию собственных систем риск-менеджмента и снижает зависимость от стандартизированных подходов регулятора.

Инструкция Банка России от 28.06.2017 N 180-И «Об обязательных нормативах банков»: Этот документ является основополагающим для обеспечения устойчивости кредитных организаций. Он устанавливает ряд обязательных нормативов, среди которых особенно важны для оценки кредитных рисков:

• Норматив Н6 (максимальный размер риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков): Согласно Инструкции №180-И, норматив Н6 не должен превышать 25% от собственных средств (капитала) банка. Этот норматив направлен на ограничение концентрации кредитного риска, предотвращая чрезмерную зависимость банка от одного крупного заемщика или группы аффилированных лиц. Его соблюдение является критически важным для диверсификации кредитного портфеля и снижения системных рисков.
• Норматив Н7 (максимальный размер крупных кредитных рисков): Определяется как совокупность крупных кредитных рисков и не должен превышать 800% от собственных средств (капитала) банка. Крупным кредитным риском считается требование к одному заемщику или группе связанных заемщиков, составляющее 5% и более от собственного капитала банка. Этот норматив также направлен на ограничение чрезмерной концентрации и поддержание общей финансовой стабильности.

Указание Банка России от 17.04.2025 N 7046-У: Этот документ регулирует формирование кредитными организациями резервов на возможные потери по отдельным активам и условным обязательствам кредитного характера. Своевременное и адекватное резервирование является важнейшим инструментом управления кредитными рисками, позволяя банкам абсорбировать потенциальные потери без ущерба для собственной устойчивости. Указание №7046-У, обновляя подходы к резервированию, обеспечивает соответствие регуляторных требований текущим экономическим реалиям и уровнем рисков в банковской системе.

Изменения в Положение Банка России от 01.12.2015 N 507-П «Об обязательных резервах кредитных организаций» (через Указание ЦБ РФ от 18.09.2023 N 6534-У): Эти изменения применяются начиная с регулирования обязательных резервов за январь 2025 года. Обязательные резервы – это часть привлеченных банком средств, которую он обязан хранить на специальном счете в Банке России. Изменения в механизме расчета и регулирования обязательных резервов влияют на ликвидность банковской системы и, соответственно, на возможности банков по кредитованию, а также на их способность абсорбировать риски.

Влияние регуляторных изменений на финансовую устойчивость банков

Регуляторные изменения, инициированные Банком России, оказывают многогранное влияние на операционную деятельность и финансовую устойчивость коммерческих банков.

Введение антициклической надбавки к нормативам достаточности капитала: С 1 февраля 2025 года Банк России установил антициклическую надбавку в размере 0,25% от активов, взвешенных по риску, с последующим повышением до 0,5% с 1 июля 2025 года.

• Механизм действия: Антициклическая надбавка является инструментом макропруденциального регулирования, предназначенным для накопления банками дополнительного капитала в периоды экономического роста и высоких рисков. Это позволяет создать «подушку безопасности», которая может быть использована в случае системного шока или ухудшения экономической конъюнктуры.
• Влияние на банки: Для банков это означает необходимость поддерживать более высокий уровень капитала. Формула для расчета норматива достаточности капитала (Н1.0) выглядит так: Н1.0 = (Собственные средства (капитал)) / (Активы, взвешенные по риску). Введение надбавки фактически увеличивает требуемый знаменатель, что вынуждает банки либо наращивать капитал, либо сокращать рисковые активы. В краткосрочной перспективе это может привести к замедлению кредитования, но в долгосрочной – способствует повышению устойчивости банковского сектора и его способности абсорбировать потенциальные потери.

Перспективы внедрения нового консолидированного норматива Н30 для системно значимых кредитных организаций (СЗКО): С 2026 года для СЗКО планируется ввести новый, более строгий консолидированный норматив Н30 (по аналогии с LEX, который устанавливает лимиты на крупные обязательства) без скидок на риск-вес заемщика (со 100% риск-весом) на уровне 25% от основного капитала. Одновременно с этим норматив Н21 для них будет отменен.

• Механизм действия: Норматив Н30 направлен на ограничение рисков концентрации для крупнейших банков, которые играют системообразующую роль. Его особенность – отсутствие скидок на риск-вес заемщика, что означает, что все крупные кредиты будут учитываться с полным весом, независимо от их кредитного качества.
• Влияние на СЗКО: Введение Н30 станет серьезным вызовом для системно значимых банков. Им потребуется пересмотреть стратегии кредитования крупных корпоративных заемщиков, возможно, сократить размер крупных рисков или активнее использовать синдицированное кредитование. Отмена Н21, вероятно, компенсирует часть регуляторной нагрузки, но общий вектор – ужесточение требований к концентрации рисков – очевиден. Это будет способствовать дальнейшему повышению устойчивости крупнейших игроков рынка, снижая вероятность их краха и распространения системных рисков.

Таким образом, Центральный банк РФ активно формирует условия для более ответственного и устойчивого развития банковского сектора. Эти меры, хотя и могут создавать временные трудности для банков, в долгосрочной перспективе направлены на укрепление их финансовой устойчивости, повышение качества кредитного портфеля и защиту интересов вкладчиков и кредиторов.

Инновационные технологии в оценке кредитоспособности и управлении рисками

В эпоху цифровой трансформации, когда объемы данных растут экспоненциально, а вычислительные мощности достигают беспрецедентного уровня, банковский сектор активно внедряет инновационные технологии для повышения эффективности и точности оценки кредитоспособности и управления рисками. Big Data, машинное обучение и искусственный интеллект становятся не просто модными терминами, а мощными инструментами, способными кардинально изменить процессы принятия решений.

Big Data в банковском деле: сбор, анализ и применение

Big Data (большие данные) представляют собой огромные массивы информации, которые невозможно обрабатывать традиционными методами. Они характеризуются тремя основными параметрами:

1. Объем (Volume): Колоссальные объемы данных, генерируемые из множества источников.
2. Скорость (Velocity): Высокая скорость поступления и обработки данных в режиме реального времени.
3. Разнообразие (Variety): Разнородность данных, включая структурированные (например, финансовая отчетность), полуструктурированные (например, логи транзакций) и неструктурированные (например, текстовые данные из социальных сетей, комментарии, новости).

Роль Big Data в обогащении скоринговых моделей:

Традиционный кредитный скоринг основывается преимущественно на кредитной истории заемщика и его финансовых показателях. Big Data позволяет значительно обогатить эту картину, включив в анализ широкий спектр альтернативных данных. Например, для оценки кредитоспособности заемщиков (как физических, так и юридических лиц) могут использоваться:

• Данные о своевременности оплаты: Информация о платежах за аренду жилья, коммунальные услуги, мобильную связь, интернет. Эти данные могут служить индикатором платежной дисциплины даже при отсутствии полноценной кредитной истории.
• Поведенческие данные: Анализ транзакционной активности по счетам, паттерны потребительского поведения, использование банковских продуктов и услуг. Для юридических лиц это может включать анализ активности по расчетному счету, динамику входящих и исходящих платежей, взаимоотношения с контрагентами.
• Социальные данные (с осторожностью): В некоторых случаях, при соблюдении этических и правовых норм, может анализироваться информация из открытых источников, например, активность компании в публичном пространстве, отзывы клиентов.
• Геолокационные данные: Для некоторых видов бизнеса могут быть релевантны данные о местоположении, трафике, близости к конкурентам.

Интеграция этих данных в скоринговые карты позволяет банкам строить более точные и всесторонние модели оценки, выявляя скрытые риски и возможности.

Возможности расширения клиентской базы за счет использования Big Data:

Big Data открывает новые горизонты для банков в работе с категориями клиентов, традиционно считавшимися «невидимыми» для кредитных организаций, например, домохозяйства и компании малого и среднего бизнеса (МСБ), у которых отсутствует кредитная история.

• Оценка «тонких» файлов: Для заемщиков без официальной кредитной истории Big Data позволяет сформировать альтернативный кредитный профиль. Например, регулярная оплата коммунальных услуг или аренды может служить косвенным, но весомым свидетельством финансовой дисциплины.
• Идентификация потенциальных заемщиков: Анализ неструктурированных данных (например, активность в социальных сетях, онлайн-покупки) может помочь банкам идентифицировать потенциальных клиентов, которые ранее не попадали в традиционные выборки, и предложить им индивидуальные кредитные продукты.
• Улучшение таргетинга: Понимание потребностей клиентов на основе их цифрового следа позволяет банкам предлагать более релевантные продукты и услуги, повышая вероятность одобрения кредита и снижая маркетинговые затраты.

Искусственный интеллект и машинное обучение: от скоринга до прогнозирования дефолтов

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — это не просто следующий шаг после Big Data, а мощные аналитические двигатели, способные извлекать ценные инсайты из больших данных, прогнозировать будущие события и автоматизировать сложные процессы принятия решений. Российские банки активно интегрируют эти технологии в свою деятельность.

Примеры применения ИИ в крупнейших российских банках:

Многие российские банки уже достигли значительных успехов в применении ИИ для улучшения процессов скоринга и прогнозирования кредитных рисков:

• Сбербанк: Является одним из лидеров в этой области. Более 80% решений по кредитам малому и микробизнесу, а также по краткосрочному кредитованию среднего и крупного бизнеса, принимаются с помощью ИИ. Это значительно сокращает время обработки заявок (с недель до минут) и повышает точность оценки рисков. Сбербанк также активно использует ИИ для создания новых интеллектуальных продуктов.
• Т-Банк (Тинькофф Банк): Свыше 90% решений по кредитам для бизнеса принимается без участия человека, что свидетельствует о глубокой автоматизации процессов с помощью ИИ-алгоритмов.
• Альфа-Банк: Внедрил ИИ для кредитования физических лиц, что позволило сократить время принятия решения и вдвое уменьшить число экспертных отказов. Для юридических лиц Альфа-Банк использует нейросетевые модели, анализирующие последовательные данные транзакций, расчетного счета и кредитных историй.
• ВТБ и Уралсиб: Активно внедряют и развивают ИИ-технологии в корпоративном сегменте, используя скоринговые ИИ-модели для принятия решений и прогнозирования дефолта. Уралсиб также интегрирует ИИ и большие данные в большинство процессов взаимодействия с клиентами, разрабатывая модели склонности к потреблению.

Детальный обзор используемых ИИ-алгоритмов:

В арсенале российских банков сегодня присутствует целый ряд передовых ИИ-алгоритмов:

• Нейросетевые модели: Эти модели, вдохновленные структурой человеческого мозга, способны выявлять сложные нелинейные зависимости в данных. Они активно используются для разработки PD-скоринга (Probability of Default), предсказывающего вероятность дефолта (например, просрочки более 90 дней в течение 12 месяцев). Национальное бюро кредитных историй (НБКИ) использует нейронные сети для повышения прозрачности оценки кредитных историй заемщиков.
• Большие языковые модели (LLM): Хотя LLM чаще ассоциируются с обработкой естественного языка, они могут быть применены в риск-менеджменте для анализа неструктурированных данных, таких как финансовые отчеты (включая пояснительные записки), новостные сводки, пресс-релизы Банка России. Это позволяет ИИ-алгоритмам определить эффективную стратегию для инвестиций с помощью инструментов долгового рынка, выявлять риски, которые могут быть незаметны при чисто числовом анализе.
• Reinforcement learning (обучение с подкреплением): Этот тип алгоритмов обучается на основе «проб и ошибок», получая «вознаграждение» за правильные действия и «штрафы» за неправильные. В банковской сфере это может использоваться для оптимизации стратегий взыскания задолженности, динамического ценообразования кредитов или управления портфелями.

Автоматизация андеррайтинга и выявления мошеннических транзакций с помощью ИИ:

Помимо скоринга, ИИ значительно трансформирует и другие аспекты риск-менеджмента:

• Автоматизация андеррайтинга: ИИ-системы могут взять на себя рутинные задачи андеррайтеров, такие как сбор и сверка данных, первичный анализ документов, расчет ключевых показателей. Это освобождает экспертов для более сложных и нестандартных случаев, где требуется человеческая интуиция и глубокое знание специфики. Для малых предприятий, где данные часто недостаточны, ИИ может помочь собрать и проанализировать нетрадиционные источники информации.
• Выявление мошеннических транзакций: ИИ-алгоритмы способны в режиме реального времени анализировать огромные объемы транзакций, выявляя аномалии и подозрительные паттерны, которые могут указывать на попытки мошенничества. Это значительно повышает безопасность банковских операций и снижает финансовые потери. Российские банки чаще всего используют ИИ именно для оценки кредитного риска, взыскания задолженности и выявления мошеннических транзакций.

В целом, ИИ и машинное обучение не только сокращают время принятия решений и оптимизируют затраты, но и позволяют намного точнее прогнозировать риски по кредитованию, инвестициям и страхованию, превосходя порой возможности даже опытных риск-менеджеров. Это делает их незаменимыми инструментами в современном банковском деле.

Макроэкономические и отраслевые факторы: адаптация оценки кредитоспособности

В условиях современной российской экономики, характеризующейся высокой степенью неопределенности и внешними шоками, оценка кредитоспособности заемщиков не может ��ыть эффективной без глубокого анализа макроэкономических факторов и отраслевой специфики. Санкционное давление, геополитические риски и колебания мировых товарных рынков оказывают существенное влияние на финансовое положение предприятий, требуя от банков постоянной адаптации своих моделей оценки. В связи с этим возникает вопрос: как банкам эффективно адаптироваться к этим быстро меняющимся условиям, чтобы минимизировать риски и сохранить устойчивость кредитного портфеля?

Влияние геополитических рисков и санкционных ограничений

С 2014 года, а особенно в период 2020-2025 годов, экономика России находится под беспрецедентным санкционным давлением. Эти ограничения не просто создают неудобства, а кардинально меняют ландшафт для многих отраслей и предприятий, влияя на их кредитоспособность.

• Ограничение финансовых ресурсов и кредитования: Санкции привели к значительному сокращению доступа российских компаний к международным рынкам капитала. Это ограничивает возможности по привлечению долгосрочного и дешевого финансирования, вынуждая предприятия обращаться к внутренним источникам, которые могут быть дороже. В результате, повышается стоимость фондирования для компаний, что напрямую влияет на их способность обслуживать долг.
• Влияние на ключевые отрасли: Такие отрасли, как энергетика и сельское хозяйство, хотя и демонстрируют определенную устойчивость, сталкиваются с вызовами, связанными с доступом к технологиям, оборудованию и рынкам сбыта. Например, ограничения на экспорт или импорт определенных видов продукции могут приводить к снижению выручки и прибыльности компаний в этих секторах. Банкам необходимо адаптировать методики оценки кредитоспособности компаний, учитывая их специфику и уязвимость к санкциям.
• Геополитические риски и финансовая стабильность: Ухудшение перспектив роста мировых экономик, рост геополитической напряженности создают существенную степень неопределенности для российской экономики и финансовой системы. Эти риски влияют на финансовую стабильность через несколько каналов:
  • Снижение цен на экспортные товары: Россия является крупным экспортером сырья, особенно нефти и газа. Колебания мировых цен на эти товары напрямую определяют объем экспортных доходов страны, влияют на курс национальной валюты и, как следствие, на доходы и расходы предприятий.
  • Изменения валютного курса и риски валютного рынка: Нестабильность валютного курса увеличивает валютный риск для компаний, имеющих обязательства или активы в иностранной валюте. Резкие девальвации могут привести к значительному росту долговой нагрузки для заемщиков, чьи доходы номинированы в рублях.
  • Общая экономическая неопределенность: Высокая степень неопределенности снижает инвестиционную активность, что замедляет экономический рост и ухудшает перспективы развития многих предприятий, делая их более рискованными для кредитования.

Конъюнктура мировых товарных рынков, в особенности нефти, определяет объем экспортных доходов, нефтегазовых доходов бюджета и динамику валютного курса, оказывая влияние на финансовую стабильность в России. Банки должны учитывать эти макроэкономические индикаторы при прогнозировании кредитоспособности своих заемщиков, особенно тех, чья деятельность напрямую зависит от экспорта или импорта.

Динамика кредитного портфеля и финансовой устойчивости заемщиков

Кредитоспособность заемщиков в РФ существенно ухудшилась под воздействием внешних и внутренних рисков в период 2020-2025 годов, что требует систематической оценки со стороны кредитных организаций. Статистические данные Центрального банка РФ и Росстата за этот период дают четкое представление о текущей ситуации.

• Рост просроченной задолженности: По оценке «Эксперт РА», в 2024 году количество заемщиков с просрочкой платежей выросло на 54% по сравнению с 2023 годом. Объем просроченной задолженности в портфеле МСБ увеличился на 3%, достигнув 640 млрд рублей. Несмотря на то что сам портфель кредитов МСБ вырос на 17% (до 14,5 трлн рублей), рост просрочки свидетельствует о нарастающих проблемах у части малых предприятий.
• Динамика корпоративного кредитования: Несмотря на рост процентных ставок, спрос компаний на кредиты оставался высоким во II-III кварталах 2024 года. Объем портфеля банковских кредитов нефинансовым организациям на 1 сентября 2024 года достиг 69,8 трлн рублей. Ежемесячные темпы роста в июле и августе 2024 года составляли 2,3% и 2,6% соответственно, что было быстрее среднемесячных темпов роста в первой половине года (1,2%).
• Концентрация рисков в крупных компаниях: Рост кредитования в значительной степени происходит за счет крупных компаний, реализующих масштабные инвестиционные проекты. На 1 октября 2024 года отношение обязательств крупнейших российских компаний перед банками к капиталу банковского сектора увеличилось на 22 процентных пункта с начала 2022 года, достигнув 68%. Это указывает на возрастающую концентрацию кредитного риска в сегменте крупных заемщиков.
• Кредитное качество корпоративных заемщиков: На 1 октября 2024 года кредитное качество корпоративных заемщиков в целом оставалось хорошим. Доля просроченных кредитов свыше 90 дней в корпоративном портфеле не превышает 4%. Однако наблюдался рост числа компаний, имеющих проблемы с обслуживанием задолженности, преимущественно среди микро- и малых предприятий. При этом задолженность микро- и малых предприятий, имеющих проблемы с обслуживанием долга, в масштабах корпоративного портфеля пока несущественна (0,6% от кредитного портфеля юридических лиц), но является тревожным сигналом.

Трансформация процентного риска в кредитный

Высокие процентные ставки, являющиеся следствием ужесточения денежно-кредитной политики Банка России для борьбы с инфляцией, создают дополнительное давление на заемщиков. Банки могут столкнуться с трансформацией процентного риска заемщика в кредитный риск.

• Механизм трансформации: Когда процентные ставки по новым кредитам или по пересматриваемым плавающим ставкам растут, увеличивается финансовая нагрузка на заемщика. Если компания не имеет достаточного запаса прочности (генерируемого денежного потока) для обслуживания возросших процентных платежей, то это напрямую влияет на ее платежеспособность и, как следствие, на кредитоспособность. Таким образом, процентный риск – риск изменения процентных ставок – трансформируется в кредитный риск – риск дефолта заемщика.
• Последствия для банков: Банкам необходимо внимательно отслеживать чувствительность своих заемщиков к изменению процентных ставок, проводить стресс-тестирование кредитного портфеля и активно применять сценарный анализ. Игнорирование этого фактора может привести к неожиданному росту просроченной задолженности, особенно в сегментах с высокой долговой нагрузкой.

Таблица 1. Динамика корпоративного кредитования и просроченной задолженности в РФ (2023-2024 гг.)

Показатель	2023 год	2024 год (на 01.09/01.10)	Изменение, %	Примечание
Количество заемщиков с просрочкой	X	Увеличение на 54%	+54	Оценка «Эксперт РА»
Объем просроченной задолженности МСБ	Y	640 млрд руб.	+3	Оценка «Эксперт РА»
Портфель кредитов МСБ	Z	14,5 трлн руб.	+17	Оценка «Эксперт РА»
Портфель кредитов нефин. орг.	A	69,8 трлн руб. (01.09)	+14,5	С начала года, данные ЦБ РФ
Доля просрочки 90+ дней в корп. портфеле	≤4%	≤4%	—	Данные ЦБ РФ (01.10)
Доля просрочки ММП в корп. портфеле	—	0,6%	—	Данные ЦБ РФ (01.10)

Примечание: X, Y, Z — условные значения, так как в источнике указано только процентное изменение.

Таким образом, комплексный учет макроэкономических и отраслевых факторов, включая геополитические риски, санкционное давление и динамику процентных ставок, становится неотъемлемой частью современной методологии оценки кредитоспособности. Банкам необходимо строить адаптивные модели, способные оперативно реагировать на изменения внешней среды и точно прогнозировать потенциальные риски.

Интеграция ESG-факторов в процесс оценки кредитоспособности

В последние годы мировая финансовая индустрия переживает сдвиг парадигмы, где традиционные финансовые показатели дополняются оценкой нефинансовых рисков и возможностей. Среди них все более значимую роль играют ESG-факторы: экологические (Environmental), социальные (Social) и управленческие (Governance). В российской банковской системе эта тенденция также набирает обороты, становясь не просто элементом корпоративной социальной ответственности, но и полноценным компонентом риск-менеджмента и оценки кредитоспособности. Что же это означает для долгосрочной устойчивости и конкурентоспособности финансовых институтов?

Концепция ESG-банкинга и её значение для устойчивости

ESG-факторы — это не просто абстрактные концепции, а прямые индикаторы устойчивости и конкурентоспособности банков и их клиентов. В контексте банковской деятельности, ESG-банкинг означает интеграцию этих факторов во все аспекты бизнес-модели, от формирования кредитного портфеля до внутренних операционных процессов.

• Инструмент сокращения рисков: Компании с высокими ESG-показателями, как правило, демонстрируют более низкие операционные, регуляторные и репутационные риски. Например, компании, активно занимающиеся снижением углеродного следа, меньше подвержены рискам, связанным с изменением климата или ужесточением экологического законодательства. С другой стороны, компании с низкими показателями корпоративного управления (Governance) чаще сталкиваются с рисками мошенничества, неэффективного управления и, как следствие, финансовой нестабильности. Для банков оценка ESG-рисков заемщика становится дополнительным слоем защиты от потенциальных дефолтов.
• Повышение лояльности клиентов и сотрудников: Банки, активно интегрирующие ESG-принципы, привлекают клиентов, ориентированных на социально и экологически ответственные инвестиции, а также молодых специалистов, для которых эти ценности важны. Это способствует формированию устойчивой клиентской базы и повышению привлекательности банка как работодателя.
• Привлечение инвесторов и деловых партнеров: Все больше инвесторов и фондов ориентируются на ESG-критерии при принятии инвестиционных решений. Для банков это означает, что демонстрация приверженности ESG-принципам может улучшить их доступ к фондированию, снизить стоимость привлечения капитала и привлечь новых инвесторов. Аналогично, деловые партнеры предпочитают сотрудничать с компаниями, разделяющими их ценности устойчивого развития.
• Адаптация бизнес-стратегии к новым возможностям: ESG-подход не только о рисках, но и о возможностях. Например, инвестиции в «зеленые» проекты или развитие инклюзивных финансовых продуктов открывают новые рынки и источники дохода. Банки, интегрирующие ESG, активно адаптируют свои бизнес-стратегии к этим новым реалиям.

Внедрение ESG-факторов в практику российских банков

Российская банковская система, хотя и с некоторым отставанием от западных стран, активно включается в ESG-повестку. Банк России играет ключевую роль в этом процессе, активно изучая вопросы, связанные с имплементацией ESG-рисков в системы риск-менеджмента банков.

• Инициативы Банка России: Регулятор предлагает подход к гармонизации ESG-рейтингов и интегрирует процессы выявления, оценки и управления ESG-рисками в общую систему управления рисками. В России наблюдается значительный рост рынка ESG-рейтингов за последние два года, что свидетельствует о возрастающем интересе к этой теме. Это включает в себя разработку рекомендаций по учету климатических рисков, стандартов раскрытия информации и методик оценки.
• Практика крупнейших российских банков: Крупнейшие российские банки опережают других участников рынка в ESG-трансформации. Они активно учитывают эти факторы при кредитовании компаний, интегрируя их в свои внутренние процедуры. Например:
  • Сбербанк: Разработал открытую NLP-модель ESGify, которая распознаёт и классифицирует тексты по 47 экологическим, социальным и управленческим темам, используя датасет из 2500 уникальных текстов. Эта модель помогает оценивать инвестиционную привлекательность бизнеса с учетом ESG-рисков, а также проверять поставщиков, контрагентов и клиентов на соответствие ESG-принципам. Это яркий пример того, как ИИ может быть использован для интеграции ESG-факторов.
  • Некоторые банки разрабатывают модели ИИ, например, «Социально ответственный банкинг», для анализа и демонстрации практической пользы следования ESG-принципам. Это позволяет не только оценивать, но и активно продвигать ESG-подход среди клиентов.
• Влияние ESG-факторов на стоимость фондирования: Внедрение ESG-факторов может влиять на стоимость фондирования для банков. Банки, демонстрирующие высокую степень ESG-ответственности, могут получить доступ к «зеленому» или «устойчивому» финансированию по более низким ставкам. С другой стороны, кредитование компаний с низкими ESG-показателями может быть связано с повышенным риском, что отразится на стоимости кредита для заемщика.
• Перспективы внедрения ESG-скоринга: В настоящее время оценка ESG-рисков чаще осуществляется экспертным методом. Однако внедрение скоринга для оценки ESG-составляющей кредитного риска со стороны банков является реалистичной перспективой для российского рынка в среднесрочной перспективе. Это позволит автоматизировать и стандартизировать процесс, сделав его более объективным и масштабируемым.

Таблица 2. Примеры интеграции ESG-факторов в российском банковском секторе

Аспект	Инициативы и примеры
Регуляторная поддержка	Банк России изучает имплементацию ESG-рисков в системы риск-менеджмента, предлагает гармонизацию ESG-рейтингов.
Применение ИИ	Сбербанк разработал NLP-модель ESGify для классификации текстов по 47 ESG-темам, оценки инвестиционной привлекательности и проверки контрагентов.
Влияние на стоимость фондирования	Банки с высокими ESG-показателями могут получить доступ к «зеленому» финансированию по более низким ставкам; кредитование низко-ESG компаний может быть дороже.
Рост рынка ESG-рейтингов	Значительный рост рынка ESG-рейтингов в России за последние два года.
Повышение качества кредитного портфеля	Социально ответственный банкинг, учитывающий ESG-факторы, может приводить к повышению качества кредитного портфеля и снижению просрочки.
Перспективы	Внедрение скоринга для оценки ESG-составляющей кредитного риска в среднесрочной перспективе.

Интеграция ESG-факторов в процесс оценки кредитоспособности – это не просто дань моде, а стратегическая необходимость, позволяющая банкам не только снизить риски и повысить устойчивость, но и открыть новые возможности для развития в условиях формирующейся «зеленой» экономики.

Заключение и рекомендации

Настоящая дипломная работа посвящена актуализации методологии оценки кредитоспособности заемщика и кредитных рисков в условиях динамичной трансформации российского банковского сектора в период 2020-2025 годов. В ходе исследования были выявлены ключевые тенденции и вызовы, определившие необходимость пересмотра традиционных подходов и интеграции инновационных решений.

Систематизация полученных результатов исследования:

1. Актуализация понятийного аппарата: Определения кредитоспособности, кредитного риска, кредитного портфеля, скоринга и андеррайтинга были рассмотрены с учетом действующего законодательства и современной банковской практики РФ. Подчеркнута автономность каждого банка в разработке внутренних методик оценки.
2. Эволюция регуляторной среды: Центральный банк РФ демонстрирует проактивную позицию, выпуская новые нормативные акты, такие как Положение от 02.11.2024 N 845-П, и ужесточая требования к формированию резервов (Указание от 17.04.2025 N 7046-У) и соблюдению обязательных нормативов (Н6, Н7). Введение антициклической надбавки и планируемый норматив Н30 для СЗКО свидетельствуют о стремлении к повышению макропруденциальной устойчивости сектора.
3. Инновационный прорыв в технологиях: Российские банки активно внедряют Big Data, машинное обучение и искусственный интеллект для повышения эффективности кредитного скоринга, прогнозирования дефолтов и автоматизации андеррайтинга. Кейсы Сбербанка, Т-Банка, Альфа-Банка и других показывают значительное сокращение времени принятия решений и повышение точности оценки рисков. Использование нейросетевых моделей и LLM открывает новые горизонты для анализа как структурированных, так и неструктурированных данных.
4. Влияние макроэкономических факторов: Санкционное давление и геополитические риски (2020-2025 гг.) привели к ухудшению кредитоспособности заемщиков, особенно в сегменте МСБ. Рост просроченной задолженности и трансформация процентного риска в кредитный на фоне высоких ставок требуют от банков гибкой адаптации моделей оценки. При этом наблюдается рост кредитования крупных компаний, что увеличивает концентрацию риска.
5. Интеграция ESG-факторов: ESG-факторы признаны прямым фактором устойчивости и конкурентоспособности банков. Банк России активно работает над их имплементацией, а ведущие банки, такие как Сбербанк, уже используют ИИ-модели (ESGify) для оценки ESG-рисков заемщиков. Это не только снижает риски, но и открывает новые возможности для привлечения фондирования.

Выводы по актуальным проблемам анализа кр��дитоспособности и оценки кредитных рисков:

Методологии оценки кредитоспособности не могут быть статичными. Они требуют непрерывной актуализации в соответствии с изменениями регуляторной среды, технологическим прогрессом и макроэкономическими шоками, обеспечивая адекватное реагирование на постоянно меняющиеся условия рынка.

• Комплексность подхода: Эффективная оценка кредитоспособности должна сочетать качественный и количественный анализ, дополненный данными из альтернативных источников (Big Data) и прогнозными возможностями ИИ.
• Повышение значимости нефинансовых рисков: Макроэкономические и ESG-факторы перестали быть второстепенными, превратившись в критически важные компоненты оценки, способные существенно влиять на финансовую устойчивость заемщика.
• Развитие внутренних моделей: Переход к использованию внутренних банковских методик и моделей (как предписано Положением №845-П) требует от банков значительных инвестиций в экспертизу, технологии и данные.

Практические рекомендации по совершенствованию системы управления кредитным риском и оптимизации кредитного портфеля для коммерческих банков РФ:

1. Инвестиции в технологии ИИ и Big Data: Банкам необходимо продолжать активное внедрение и развитие ИИ-алгоритмов (нейросети, LLM, обучение с подкреплением) для автоматизации скоринга, повышения точности прогнозирования дефолтов и выявления мошеннических транзакций. Использование Big Data позволит обогатить скоринговые модели, включив альтернативные данные о заемщиках, что особенно актуально для МСБ.
2. Развитие адаптивных моделей оценки кредитоспособности: Методики оценки должны быть гибкими и оперативно реагировать на изменения макроэкономической среды, геополитические риски и санкционные ограничения. Рекомендуется регулярное проведение стресс-тестирования кредитного портфеля и сценарного анализа для оценки чувствительности заемщиков к изменениям процентных ставок, валютного курса и цен на сырьевые товары.
3. Интеграция ESG-факторов в риск-менеджмент: Банкам следует активно разрабатывать и внедрять системы ESG-скоринга для оценки нефинансовых рисков заемщиков. Это включает как экспертную оценку, так и использование ИИ-моделей для анализа неструктурированных данных. Интеграция ESG позволит не только снизить риски, но и привлечь «зеленое» финансирование, улучшить репутацию и повысить лояльность клиентов.
4. Усиление контроля за концентрацией рисков: В свете роста кредитования крупных компаний и введения норматива Н30 для СЗКО, банкам следует пересмотреть стратегии работы с крупными корпоративными заемщиками, активнее использовать синдицированное кредитование и проводить более глубокий анализ связанных сторон.
5. Развитие компетенций персонала: Внедрение новых технологий и методик требует обучения и переквалификации персонала в области Big Data, машинного обучения, ИИ и ESG-анализа. Это позволит обеспечить эффективное использование новых инструментов и повысить качество принимаемых решений.
6. Укрепление взаимодействия с регулятором: Учитывая динамичные изменения в нормативной базе, банкам необходимо поддерживать тесное взаимодействие с Банком России, участвовать в обсуждении новых инициатив и своевременно адаптировать свои внутренние процедуры к новым требованиям.

Внедрение этих рекомендаций позволит российским коммерческим банкам не только эффективно управлять кредитными рисками в текущих непростых условиях, но и заложить основу для устойчивого развития, повышения конкурентоспособности и укрепления своей роли в финансовой системе страны.

Список использованной литературы

1. Гражданский кодекс РФ. Части 1, 2, 3 и 4 по состоянию на 01 сентября 2014 г. // Справочно-правовая система «КонсультантПлюс».
2. Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-1 «О банках и банковской деятельности» (с изм. от 29 декабря 2014 г. № 484-ФЗ) // Справочно-правовая система «КонсультантПлюс».
3. Федеральный закон от 10 июля 2002 г. № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» (с изм. от 29 декабря 2014 г. № 484-ФЗ).
4. Федеральный закон от 23.12.2003 г. № 177-ФЗ «О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации» (в ред. от 29.12.2014 г.) // Справочно-правовая система «КонсультантПлюс».
5. Федеральный закон от 29 июля 2004 г. № 96-ФЗ «О выплатах Банка России по вкладам физических лиц в признанных банкротами банках, не участвующих в системе обязательного страхования вкладов физических лиц в банках Российской Федерации» (в ред. Федерального закона от 28 июля 2012 г. № 144-ФЗ) // Справочно-правовая система «КонсультантПлюс».
6. Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 152-ФЗ «О персональных данных» (в ред. от 21.07.2014 г.) // Справочно-правовая система «КонсультантПлюс».
7. Положение Центрального банка РФ от 26.06.1998 г. № 39-П «О порядке начисления процентов по операциям, связанным с привлечением и размещением денежных средств, и отражения указанных операций по счетам бухгалтерского учета» (в ред. Указания ЦБ РФ от 26 ноября 2007 г. № 1931-У) // Справочно-правовая система «КонсультантПлюс».
8. Положение Банка России от 16 июля 2012 г. № 325-П «О правилах ведения бухгалтерского учета в кредитных организациях, расположенных на территории Российской Федерации» (в ред. Указания Банка России от 26 сентября 2012 г. № 2884-У) // Справочно-правовая система «КонсультантПлюс».
9. Положение Банка России от 01.12.2015 № 507-П (ред. от 30.08.2019) «Об обязательных резервах кредитных организаций» (Зарегистрировано в Минюсте России 25.12.2015 N 40275) — КонсультантПлюс.
10. Инструкция ЦБ РФ от 06.12.2017 № 183-И | Редакция действует с 16 февраля 2024.
11. Положение ЦБ РФ от 11.01.2021 N 753-П — Контур.Норматив.
12. Положение Банка России от 18.02.2025 № 852-П «Об обязательных резервах» | ГАРАНТ.
13. Указание Банка России от 17.04.2025 № 7046-У «О формировании кредитными организациями резервов на возможные потери по отдельным активам и условным обязательствам кредитного характера» (Зарегистрировано в Минюсте России 20.06.2025 N 82675) — КонсультантПлюс.
14. Агеева, Н.А. Основы банковского дела: учеб. пособие / Н.А. Агеева. – М.: Инфра-М, 2014. – 498 с.
15. Балабанов, А.И. Банки и банковское дело: учебник для вузов / А.И. Балабанов, В.А. Боровкова, Вал.А. Боровкова, О.В. Гончарук, А.Н. Крамарев, С.В. Мурашова, О.Е. Пирогова. – СПб.: Питер, 2011. – 401 с.
16. Банковская система России: тенденции и прогнозы. Аналитический бюллетень. – М.: РИА Рейтинг, 2014. – 38 с.
17. Банковское дело / под ред. Белоглазовой Г.Н., Кроливецкой Л.П. – СПб.: Питер, 2012. – 157 с.
18. Бровкина, Н.Я. Закономерности и перспективы развития кредитного рынка в России / Н.Я. Бровкина. – М.: КноРус, 2013. – 248 с.
19. Глушкова, Н.Б. Банковское дело / Н.Б. Глушкова. М.: Академический Проект, 2012. – 99 с.
20. Головин, Ю.В. Банки и банковские услуги в России: учеб. пособие / Ю.В. Головин. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 309 с.
21. Голодова, Ж.Г. Финансы и кредит: учеб. пособие / Ж.Г. Голодова. – М.: ИНФРА-М, 2012. – 448.
22. Горелая, Н.В. Основы банковского дела / Н.В. Горелова, Карминский А.М. – М.: Форум, 2013. – 272 с.
23. Каупервуд, Ф.А. История банковского дела / Ф.А. Каупервуд. – М.: Дело и Сервис, 2012. – 568 с.
24. Лаврушин, О.И. Банковское дело / О.И. Лаврушин. – М.: КноРус, 2014. – 381 с.
25. Лаврушин, О.И. Банковские риски / О.И. Лаврушин, Н.И. Валенцева. – СПб.: КноРус, 2012. – 232 с.
26. Соколов, Ю.А. Банковское дело / Ю.А. Соколов, Е.Ф. Жуков. – М.: ЮРАЙТ-ИЗДАТ, 2012. – 591 с.
27. Стародубцева, Е.Б. Банковское дело / Е.Б. Стародубцева. – М.: Форум, 2014. – 392 с.
28. Тавасиев, А.М. Банковское дело: Базовые операции для клиентов / А.М. Тавасиев, В.П. Бычков, В.А. Москвин. – М.: Финансы и статистика – 2011. – 303 с.
29. Турбанов, А.В. Банковское дело. Операции, технологии, управление / А.В. Турбанов, А.А. Тютюнник. – М.: Альпина Паблишер, 2011. – 688 с.
30. Усоскин, В.М. Современный коммерческий банк. Управление и операции / В.М. Усоскин. – СПб.: Ленанд, 2014. – 328 с.
31. Эпштейн, Е.М. Российские коммерческие банки / Е.М. Эпштейн. – М.: Российская политическая энциклопедия, 2011. – 136 с.
32. Журавлева, Ю.А. О некоторых аспектах развития российского кредитно-депозитного рынка / Ю.А. Журавлева // Банковское дело. – 2013. – №11. – С.24-30.
33. Зубкова, С.В. Стратегия развития коммерческого банка: современные подходы к типологии / С.В. Зубкова, Ю.О. Соколова // Банковское дело, 2013. – №7. – С.60-65.
34. Коробова, Г.Г. Банковская культура как фактор развития банковской конкуренции / Г.Г. Коробова // Банковские услуги, 2013. – №2. – С.12-17.
35. Ларионова, И.В. Особенности обеспечения финансовой устойчивости банковской системы в условиях нестабильности макроэкономической среды / И.В. Ларионова // Банковские услуги, 2012. – №12. – С.2-9.
36. Прогнозы по банковскому сектору России на 2015 год. Мнения экспертов.
37. Оценка кредитоспособности заемщика по методике Сбербанка.
38. ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ С УЧЕТОМ САНКЦИОННОГО ДАВЛЕНИЯ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка.
39. Тенденции и практика применения больших данных при банковском кредитовании.
40. Оценка кредитоспособности предприятия — Российский государственный гидрометеорологический университет.
41. «Регуляторные требования Банка России к кредитным организациям в период ограничительных мер: эффективность смягчения и его перспективы»: основные цитаты — Новости АРБ. АРБ: Ассоциация российских банков.
42. ЦБ РФ утвердил порядок расчета величины кредитного риска банками с применением банковских методик управления кредитным риском и моделей количественной оценки кредитного риска — ЭЛКОД.
43. Официальное опубликование нормативных актов Банка России.
44. Оценка кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса — Электронный научный архив УрФУ.
45. Оценка кредитоспособности заемщиков с помощью big data: проблемы и перспективы внедрения в России — КиберЛенинка.
46. Диссертация на тему «Совершенствование методологии анализа кредитоспособности предприятия-заемщика коммерческим банком — disserCat.
47. СОВРЕМЕННЫЕ СПОСОБЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ МАЛОГО И.
48. Диссертация на тему «Анализ кредитоспособности коммерческих организаций при краткосрочном кредитовании — disserCat.
49. «анализ и оценка кредитоспособности потенциального заемщика и пути повышения (на примере банка «втб¬ (пао)) — Кафедра экономики и управления ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА по — Московский международный университет.
50. Анализ кредитоспособности потенциальных заемщиков в условиях нестабильности на финансовых рынках в России | Статья в журнале «Молодой ученый».
51. Оценка кредитоспособности — КонсультантПлюс.
52. Обзор финансовой стабильности — Банк России.
53. Решение Совета директоров Банка России о подходах к оценке риска по кредитным требованиям и требованиям по получению начисленных (накопленных) процентов в целях расчета обязательных нормативов банков (банковских групп).
54. О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов от 06 августа 2015 — Docs.cntd.ru.
55. Указание Банка России от 15.04.2015 N 3624-У (ред. от 06.10.2023) «О требованиях к … — КонсультантПлюс.
56. Статья 62 — КонсультантПлюс.
57. Современные критерии и методики оценки кредитоспособности юридических лиц | Статья в журнале «Молодой ученый».
58. Moody’s сочло кредитоспособность РФ и российских эмитентов устойчивой к санкциям США — Интерфакс.
59. БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА — Тольяттинский государственный университет.
60. министерство науки и высшего образования российской федерации — ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА (БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА) — Тольяттинский государственный университет.
61. Василий Высоков: «Региональный банк растет на социальной ответственности.
62. Трансформация системы управления рисками с использованием ИИ в финансовых организациях — Банк России.
63. Как искусственный интеллект помогает выдавать кредиты — IQ Media.
64. Безопасность использования ИИ в банках: что важно знать — Инк. — Incrussia.ru.
65. Применение ИИ в банках: как применяется искусственный интеллект в финансовой сфере — Билайн Big Data & AI.
66. Банки учат машины — Эксперт РА.
67. Как российские банки применяют машинное обучение — BFC Bulletins.
68. Решение задачи кредитного скоринга с использованием модифицированных моделей машинного обучения на примере данных заемщиков-юридических лиц топ-5 банков России.
69. Использование больших данных в финансовом секторе и риски финансовой стабильности — Банк России.
70. Нейросетевой подход к кредитному скорингу на данных кредитных историй — Habr.
71. Искусственный интеллект в банках — TAdviser.
72. Глава департамента банковского регулирования ЦБ: нельзя выполнять, что нравится, и не соблюдать остальное | Банк России.
73. Единая нейросетевая модель кредитного скоринга / Хабр — Habr.
74. Big Data в российских банках. Начало большого пути — itWeek.
75. Влияние пропорционального регулирования на устойчивость российских банков.
76. РЕГУЛИРОВАНИЕ РИСКОВ КРЕДИТНОЙ КОНЦЕНТРАЦИИ | Банк России.
77. Положение ЦБ РФ от 18.09.2023 N 824-П — Контур.Норматив.
78. Big Data в банковской сфере и аналитика больших данных — DECO systems.
79. Оценка кредитоспособности заёмщика с учётом нейрокогнитивных фактор — Уральский федеральный университет.