Автоматизация коллекторской службы банка: Комплексное исследование применения ИИ, RPA и оценки экономической эффективности для дипломной работы

На фоне нарастающего объема проблемной задолженности в банковском секторе, когда к концу 2024 года недоимка по потребительским кредитам достигла рекордных 1,5 трлн рублей, а доля просроченной ипотеки на 1 сентября 2025 года удвоилась, достигнув 1,6%, вопросы эффективности взыскания становятся критически важными для финансовой стабильности и прибыльности кредитных организаций. В этих условиях традиционные методы работы с должниками демонстрируют свою ограниченность, уступая место инновационным подходам.

Актуальность исследования автоматизации коллекторской службы банка обусловлена не только возрастающей сложностью управления долговыми портфелями, но и стремительным развитием информационных технологий, способных кардинально изменить процессы взыскания. Интеграция искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (МО) и роботизированной автоматизации процессов (RPA) открывает перед банками беспрецедентные возможности для повышения оперативности, снижения издержек и улучшения качества взаимодействия с заемщиками.

Настоящая дипломная работа ставит своей целью комплексное исследование и обоснование внедрения автоматизированных решений в коллекторскую службу банка. Для достижения этой цели были сформулированы следующие задачи:

1. Систематизировать теоретические основы коллекторской деятельности и понятие задолженности.
2. Проанализировать современные технологии автоматизации (ИИ, МО, RPA) и их применимость в процессах взыскания.
3. Разработать методологический подход к проектированию автоматизированной информационной системы для управления задолженностью.
4. Изучить правовое регулирование коллекторской деятельности и оценить риски внедрения автоматизированных решений, включая судебные прецеденты.
5. Обосновать экономическую эффективность автоматизации коллекторской службы, представив методики оценки и практические примеры.

Методология исследования базируется на системном анализе, сравнительном подходе, статистическом анализе данных и изучении кейсов российских и зарубежных банков. Работа строится на анализе нормативно-правовых актов, научных публикаций, отраслевых отчетов и практических примеров внедрения информационных систем.

Структура дипломной работы включает введение, пять глав, заключение, список использованных источников и приложения. Каждая глава посвящена детальному рассмотрению одного из аспектов автоматизации коллекторской службы, обеспечивая глубокое и всестороннее раскрытие темы. Полученные результаты призваны стать методологической основой для принятия решений по оптимизации процессов взыскания задолженности в банковской сфере.

Глава 1. Теоретические основы и сущность коллекторской деятельности в банке

Прежде чем углубляться в мир высоких технологий и автоматизации, необходимо заложить прочный фундамент понимания ключевых понятий, которые образуют основу всей коллекторской деятельности. Без четкого осознания того, что такое задолженность, чем она отличается, и каковы принципы работы с ней, невозможно эффективно применять инновации, что становится очевидным при анализе текущей ситуации на рынке.

1.1. Понятие и виды задолженности в банковском секторе

В мире финансов не все долги одинаковы. Два ключевых термина, часто используемых как синонимы, но имеющих принципиальные различия, — это «просроченная задолженность» и «проблемная задолженность». Понимание этой разницы критично для банка, поскольку она определяет стратегию работы с должником и глубину применяемых мер.

Просроченная задолженность — это, по сути, кратковременное нарушение графика платежей. Заемщик мог забыть о дате платежа, задержаться с зарплатой на пару дней или столкнуться с временными незначительными трудностями. В большинстве случаев такая задолженность быстро погашается после первого же напоминания, и банк несет минимальные риски.

Однако, когда задержка платежей становится систематической, а финансовое положение должника ухудшается настолько, что он теряет возможность исполнять свои обязательства, просроченная задолженность переходит в категорию проблемной. Это сумма долговых обязательств (основной долг, проценты, штрафы), которые уже образовались или имеют существенный риск неисполнения в будущем. Проблемный долг указывает на серьезные финансовые затруднения клиента и, как правило, требует гораздо более активных и комплексных мер по взысканию. И что из этого следует? Для банка это означает необходимость перехода от пассивного ожидания к проактивным, порой затратным, стратегиям, чтобы минимизировать потенциальные убытки.

Официальная классификация задолженности по степени риска невозврата является краеугольным камнем для любого банка. В Российской Федерации эта классификация детально регламентирована Положением Центрального банка РФ №254-П от 26.03.2004г.. Согласно этому документу, проблемные ссуды — это те, по которым риск невозврата оценивается в диапазоне от 51% до 100%. Эта градация позволяет банкам не только адекватно оценивать свои риски и формировать резервы, но и дифференцировать подходы к работе с заемщиками на разных стадиях их финансового неблагополучия.

Таблица 1.1. Различия между просроченной и проблемной задолженностью

Критерий	Просроченная задолженность	Проблемная задолженность
Причина	Кратковременное нарушение графика, забывчивость, незначительные сбои	Серьезные финансовые трудности, потеря платежеспособности
Срок	Короткий (несколько дней/недель)	Длительный, устойчивое неисполнение обязательств
Риск невозврата	Низкий	Высокий (согласно ЦБ РФ №254-П — от 51% до 100%)
Последствия	Минимальные, возможно, штрафы за просрочку	Ухудшение кредитной истории, судебные иски, принудительное взыскание
Стратегия банка	Напоминания, легкое уведомление	Активные действия по взысканию, реструктуризация, судебные процессы

1.2. Сущность и этапы коллекторской деятельности банка

Коллекторская деятельность, в своем современном понимании, выходит далеко за рамки стереотипов. Это не просто «выбивание долгов», а строго регламентированная коммерческая деятельность юридического лица, нацеленная на добровольное погашение задолженности в досудебном порядке. Ее главная цель – побудить должника к исполнению денежных обязательств, а также, что немаловажно, предотвратить дальнейшее нарастание задолженности.

Деятельность коллекторов включает в себя целый спектр юридических и фактических действий, призванных восстановить платежную дисциплину. Она начинается задолго до того, как долг становится «безнадежным», и проходит через несколько стадий, каждая из которых требует особого подхода и инструментария:

1. Pre Collection (Pre-Due): Эта стадия наступает до возникновения официальной просрочки. Ее главная задача — профилактика. Банк или коллектор напоминает клиенту о предстоящем платеже, его сумме и сроке. Это могут быть SMS-уведомления, электронные письма, IVR-звонки (автоматические голосовые сообщения). Цель – минимизировать случаи забывчивости и технических просрочек, сохранить лояльность клиента.
2. Soft Collection (Early-Stage Collection): Если просрочка все же возникла, но ее срок относительно невелик (обычно до 60-90 дней), начинается стадия «мягкого» взыскания. На этом этапе активно используются дистанционные методы: телефонные звонки, SMS-рассылки, письма, общение в мессенджерах. Основной акцент делается на выяснении причин просрочки, предложении вариантов решения (например, реструктуризации) и сохранении конструктивного диалога. Цель – вернуть клиента в график платежей без жестких мер. Именно на этой стадии наиболее активно применяются автоматизированные решения, поскольку процессы здесь максимально стандартизированы.
3. Hard Collection (Late-Stage Collection): При длительной просрочке (свыше 90 дней) и отсутствии результата от «мягких» методов, начинается стадия «жесткого» взыскания. Здесь в игру вступают более интенсивные методы, включая выездное взыскание (встречи с должником), более настойчивое телефонное общение, работа с залоговым имуществом. Цель – оказать более серьезное давление на должника, чтобы он погасил задолженность или согласился на реструктуризацию.
4. Legal Collection (Litigation & Enforcement): Если все досудебные методы исчерпаны, а долг не погашен, банк переходит к судебному взысканию. Эта стадия включает подготовку и подачу исковых заявлений, участие в судебных заседаниях, получение исполнительных документов и взаимодействие с Федеральной службой судебных приставов (ФССП) для принудительного взыскания. Также на этом этапе может рассматриваться инициирование процедуры банкротства должника.

Каждая из этих стадий требует специфических ресурсов, квалификации персонала и, что важно для нашего исследования, адекватных информационных систем. Именно возможность автоматизации процессов на всех этих этапах становится ключевым фактором успеха взыскания.

1.3. Концепция автоматизации банковских процессов

В современном мире, где скорость и точность являются определяющими факторами успеха, автоматизация банковской системы перестала быть просто конкурентным преимуществом, превратившись в абсолютную необходимость. Под автоматизацией банковской системы понимается целенаправленное внедрение информационных технологий, программного и технического обеспечения, призванное минимизировать участие человека в рутинных, повторяющихся банковских процессах.

Сердцем этой автоматизации являются Автоматизированные Банковские Системы (АБС) — комплексные программно-технические решения, разработанные для всесторонней поддержки и автоматизации всех аспектов банковской деятельности. От обслуживания клиентов и проведения транзакций до подготовки отчетности и взаимодействия с регуляторами, АБС создают единое информационное пространство, позволяющее хранить все данные в одном месте и вести централизованный учет независимо от масштаба и географии банка.

Общие принципы и цели автоматизации в банковском секторе и, в частности, в управлении задолженностью, многогранны:

• Повышение операционной эффективности: Сокращение времени на выполнение рутинных задач, устранение «узких мест» в бизнес-процессах.
• Снижение операционных рисков: Минимизация ошибок, связанных с человеческим фактором, стандартизация процедур и обеспечение их строгого соблюдения. Вероятность правильного выполнения задачи оператором при ручной работе с обязательной проверкой составляет от 0,985 до 0,999, но автоматизация стремится довести этот показатель до абсолюта.
• Оптимизация затрат: Сокращение расходов на персонал, расходные материалы, снижение штрафов и пеней за ошибки.
• Улучшение качества обслуживания клиентов: Более быстрое реагирование на запросы, персонализированные предложения, снижение времени ожидания (например, сокращение среднего времени ожидания клиента на телефонной линии с 55 секунд до 1-2 секунд благодаря автоматизации).
• Повышение прозрачности и контроля: Возможность отслеживания каждого этапа процесса, формирования детальной отчетности для руководства и регуляторов.
• Увеличение скорости принятия решений: Доступность актуальных данных и аналитических отчетов позволяет руководству оперативно реагировать на изменения.
• Масштабируемость: Способность системы обрабатывать возрастающие объемы данных и операций без существенных перестроек.

В контексте управления задолженностью, автоматизация становится краеугольным камнем для создания эффективной, адаптивной и экономически выгодной коллекторской службы, способной справляться с постоянно растущими вызовами рынка.

Глава 2. Современные технологии автоматизации коллекторской службы банка

Взыскание задолженности, традиционно считавшееся трудоемким и эмоционально сложным процессом, сегодня претерпевает революционные изменения благодаря стремительному внедрению передовых технологий. Искусственный интеллект, машинное обучение и роботизированная автоматизация процессов превращают коллекторскую службу из «центра затрат» в высокоэффективный, интеллектуально управляемый механизм, способный значительно улучшить финансовые показатели банка, о чём свидетельствуют многочисленные примеры.

2.1. Искусственный интеллект и машинное обучение в анализе и взаимодействии с должниками

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) выступают в авангарде трансформации коллекторской деятельности, кардинально меняя подходы банков и коллекторов к работе с клиентами. Эти технологии обеспечивают не только автоматизацию взаимодействия, но и глубокий анализ, прогнозирование платежного поведения и снижение операционных издержек.

По данным исследования The Kaplan Group, впечатляющие 74% компаний по всему миру уже интегрировали ИИ в свои процессы взыскания, а 90% планируют дальнейшее расширение его применения в ближайшие два года. В России процесс внедрения ИИ также идет высокими темпами, особенно в сегменте soft collection крупных банков. Примечательно, что даже Федеральная служба судебных приставов (ФССП) в 2023 году приступила к тестированию ИИ-систем для автоматизированного сбора данных о должниках и вынесения решений.

Как же ИИ и МО проявляют себя на практике?

• Выбор оптимального канала взаимодействия: ИИ анализирует историю взаимодействий и платежное поведение должника, чтобы определить наиболее эффективный канал связи. Например, если заемщик чаще открывает электронные письма, система сделает акцент на email-рассылки. Если же он более активен в мессенджерах (WhatsApp, Viber, Telegram), то эти каналы будут приоритетными. Такой персонализированный подход значительно повышает отклик.
• Автоматизированные переговоры и эмоциональный интеллект: ИИ-агенты способны вести полностью автоматизированные диалоги, имитируя человеческое общение. Более того, продвинутые системы могут определять эмоциональное состояние собеседника по тону голоса и выбирать соответствующую стратегию общения. Яркий пример — Сбербанк, где робот-коллектор совершает до 90% первых звонков должникам. При выявлении негативных эмоций, робот меняет модель поведения и скорость речи, чтобы перевести диалог в конструктивное русло, способствуя более мягкому урегулированию ситуации.
• Прогнозирование вероятности возврата долга: Это одно из наиболее мощных применений МО. ИИ-системы анализируют огромные массивы данных, чтобы оценить вероятность погашения задолженности. В расчет принимаются не только финансовые транзакции и уровень дохода, но и поведенческие факторы, такие как время откликов на напоминания, активность в социальных сетях, а также глубина задолженности (количество дней просрочки) и класс надежности контрагента. Платежеспособность должника, выраженная в вероятности возврата, становится ключевым фактором для формирования индивидуальной стратегии взыскания. Исследование германской компании Receeve продемонстрировало, что интеграция AI-алгоритмов повысила точность прогнозов возврата задолженности на 35% и одновременно снизила операционные затраты на 30%.
• Автоматизация судебных процессов: ИИ-системы эффективно используются для автоматизации формирования и подачи исков в суды. Базовые офисные инструменты с ИИ позволяют автоматически рассылать письма в суды и ФССП, преобразовывать файлы для электронной подачи, сортировать и собирать информацию из больших массивов данных, а также использовать макросы для автоматизации рутинных действий. Это значительно ускоряет процесс и минимизирует ошибки в документах.

Впечатляющие результаты подтверждают эффективность ИИ. В Бинбанке применение ИИ позволило в 70% случаев отказаться от звонков клиентам на ранних стадиях просрочки, что не только повысило лояльность клиентов, но и сохранило высокую эффективность сбора. В банке «Хоум Кредит» машинное обучение привело к снижению уровня просроченной задолженности до 3,7% за счет более точного прогнозирования вероятности невозврата кредита.

2.2. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) для оптимизации рутинных операций

В то время как ИИ и МО занимаются «умными» задачами анализа и прогнозирования, роботизированная автоматизация процессов (RPA) берет на себя рутинные, повторяющиеся операции, которые традиционно отнимали много времени и ресурсов у сотрудников. RPA-роботы имитируют действия человека за компьютером, выполняя их быстрее, точнее и без устали.

Применение RPA в коллекторской службе позволяет автоматизировать следующие типовые задачи:

• Отправка напоминаний и уведомлений: Роботы могут автоматически формировать и отправлять персонализированные SMS-сообщения, электронные письма и голосовые напоминания о предстоящих платежах или возникшей задолженности. Это освобождает операторов от монотонной работы и обеспечивает своевременное информирование клиентов.
• Предложения по реструктуризации долга: На основе определенных критериев RPA-системы могут автоматически генерировать и отправлять должникам предложения по реструктуризации или другим вариантам урегулирования задолженности, что значительно ускоряет процесс и увеличивает шансы на возврат.
• Обработка банковских выписок: В одном из кейсов RPA сократила время обработки банковских выписок с 1 часа до 15 минут, демонстрируя значительную экономию времени и ресурсов. Роботы могут открывать необходимые сайты и письма, сравнивать и переносить данные между различными системами, автоматизируя таким образом целый ряд административных операций.
• Автоматизация формирования и подачи исков: Помимо использования ИИ, RPA также может быть задействована для сбора необходимых данных из различных источников, форматирования документов и подготовки пакета для электронной подачи в суд или ФССП. Это минимизирует ручной труд и вероятность ошибок в судебных процессах.

Суть RPA заключается в способности выполнять типовые задачи быстрее и без ошибок, будь то открытие сайтов, сравнение данных или перенос информации. Это высвобождает человеческие ресурсы для более сложных, творческих и стратегических задач, где требуется уникальный человеческий интеллект и эмпатия.

2.3. Интегрированные программные решения для управления коллекторской деятельностью

Эффективная коллекторская служба в современном банке не может существовать без специализированных, интегрированных программных решений. Эти системы являются фундаментом для управления всем циклом взыскания задолженности, объединяя функционал ИИ, МО и RPA в единый, централизованный комплекс. Примерами таких решений на рынке являются FIS Collection или EPAM.Debt Collection.

Основные функциональные модули современных решений для коллекторских агентств включают:

• Модуль учета задолженностей: Это база данных, хранящая полную и детальную информацию по каждому договору, клиенту и задолженности. Включает в себя сумму основного долга, начисленные проценты, штрафы, сроки платежей, историю всех взаимодействий, категории клиентов (например, VIP, социально уязвимые) и текущие статусы обращений. Такая централизация данных критически важна для принятия обоснованных решений и формирования персонализированных стратегий.
• Модуль автоматизации обзвонов: Интегрируется с телефонией и интерактивными голосовыми системами (IVR). Он позволяет планировать автодозвон, автоматически распределять исходящие звонки между операторами на основе их загрузки и специализации, а также записывать и анализировать разговоры. Голосовые роботы могут совершать первые звонки, предоставлять информацию и даже вести диалог.
• Система управления рассылками: Обеспечивает автоматическое формирование и отправку SMS-сообщений, электронных писем и почтовых уведомлений. Система позволяет настраивать сложные стратегии рассылок, например, отправку разных типов сообщений в зависимости от срока просрочки, категории должника или истории его реакций на предыдущие уведомления.
• Модуль аналитики и отчетов: Собирает и обрабатывает данные о результативности взыскания, эффективности работы отдельных операторов и динамике долгового портфеля. С помощью OLAP-кубов, машинного обучения и интеграции с внешними источниками (кредитные бюро, социальные сети, финансовые сервисы) система проводит глубокий анализ, выявляет особенности во взаимоотношениях с должниками и определяет наиболее подходящие каналы и формы связи. Это позволяет руководству принимать стратегические решения, основанные на данных.

Интеграция с CRM-системами (Customer Relationship Management) является ключевым фактором, повышающим эффективность. Централизация информации о должниках в CRM, отслеживание всех точек взаимодействия и автоматизация последующих действий позволяют создать целостную картину работы с клиентом, снизить вероятность ошибок и ускорить процессы взыскания.

Также жизненно важна интеграция с внешними государственными системами, такими как Национальное бюро кредитных историй (НБКИ) и Федеральная служба судебных приставов (ФССП), а также с ресурсами нотариусов и мастер-системами банков. Это обеспечивает автоматическую синхронизацию данных, существенно снижает риск человеческого фактора (ошибок, вызванных невнимательностью или перегрузкой) и упрощает процесс взыскания на всех стадиях – от Pre Collection до Legal Collection. Встроенные алгоритмы проверки на этапе ввода данных помогают обнаружить и устранить потенциальные ошибки, делая систему более надежной.

Глава 3. Проектирование автоматизированной информационной системы коллекторской службы

Разработка эффективной автоматизированной информационной системы (АИС) для коллекторской службы банка — это сложный, многоэтапный процесс, требующий системного подхода. Он начинается задолго до написания первой строчки кода и включает в себя глубокий анализ потребностей, тщательное проектирование и строгое следование методологиям.

3.1. Методологии и этапы проектирования АИС для управления задолженностью

Проектирование АИС — это не просто создание программы, это построение комплексного решения, которое должно органично вписаться в существующую ИТ-инфраструктуру банка и эффективно решать поставленные задачи. Для этого используются проверенные методологии системного анализа и проектирования программного обеспечения.

Среди наиболее распространенных теорий и моделей, применяемых в процессе проектирования, выделяются:

• UML (Unified Modeling Language): Унифицированный язык моделирования является стандартом для объектно-ориентированного анализа и проектирования. С его помощью создаются диаграммы прецедентов (Use Case Diagrams), диаграммы классов (Class Diagrams), диаграммы последовательностей (Sequence Diagrams), диаграммы состояний (State Machine Diagrams) и другие, которые позволяют визуализировать архитектуру системы, ее функционал и взаимодействие компонентов.
• SADT (Structured Analysis and Design Technique): Методология структурного анализа и проектирования, фокусирующаяся на декомпозиции сложных систем на более мелкие, управляемые компоненты. Используется для построения функциональных моделей (IDEF0) и моделей данных (IDEF1X), что обеспечивает четкое понимание бизнес-процессов и информационных потоков.
• BPMN (Business Process Model and Notation): Язык для моделирования бизнес-процессов, позволяющий наглядно представить последовательность задач, роли участников, условия перехода между этапами и исключительные ситуации. Крайне важен для анализа текущих коллекторских процессов и проектирования их автоматизированных аналогов.

Жизненный цикл разработки автоматизированной системы, как правило, включает следующие ключевые этапы:

1. Исследование и анализ требований: На этом этапе проводится глубокий анализ текущего состояния коллекторской службы, выявляются «узкие места», собираются и формализуются функциональные и нефункциональные требования к будущей системе. Формируется видение проекта и его основные цели.
2. Проектирование системы: На основе собранных требований разрабатывается архитектура системы, проектируются базы данных, пользовательские интерфейсы, модули взаимодействия с другими системами. Создаются логические и физические модели данных, диаграммы бизнес-процессов.
3. Разработка (реализация): Фактическое написание программного кода, создание интерфейсов, интеграция компонентов.
4. Тестирование: Всестороннее тестирование системы на соответствие требованиям, выявление и устранение ошибок. Включает модульное, интеграционное, системное и приемочное тестирование.
5. Внедрение (развертывание): Установка системы в рабочую среду банка, обучение пользователей, миграция данных.
6. Эксплуатация и сопровождение: Поддержка работоспособности системы, обновление, доработка функционала по мере возникновения новых потребностей или изменения законодательства.

Сквозной процесс автоматизации на всех стадиях взыскания задолженности, от Pre Collection до Legal Collection, является залогом эффективной системы возврата долгов в банке.

3.2. Функциональные требования к системе автоматизации взыскания

Функциональные требования определяют, что именно система должна делать. Для АИС коллекторской службы они должны быть максимально детализированы, чтобы обеспечить эффективную поддержку всех этапов взыскания:

1. Ведение детального реестра по договорам и клиентам:
   • Хранение полной информации о каждом кредитном договоре: сумма, сроки, процентная ставка, история платежей, начисленные штрафы и пени.
   • Централизованная база данных клиентов с демографической информацией, контактными данными, историей взаимодействия с банком, уровнем платежеспособности.
   • Автоматическая классификация задолженности по степени риска (согласно Положению ЦБ РФ №254-П) и сроку просрочки.
2. Гибкая настройка стратегий взаимодействия:
   • Возможность создания и применения различных стратегий взыскания в зависимости от типа задолженности, профиля должника, суммы долга и стадии просрочки.
   • Настройка правил для автоматического перехода между стадиями Pre, Soft, Hard и Legal Collection.
   • Персонализация коммуникаций: выбор канала (звонок, SMS, email, мессенджер), времени суток, тональности сообщения.
3. Автоматизация обзвонов и распределение звонков:
   • Интеграция с телефонией и IVR-системами для автоматического дозвона и голосовых сообщений.
   • Модуль интеллектуального распределения исходящих и входящих звонков между операторами с учетом их специализации и загрузки.
   • Запись и хранение всех разговоров, возможность их анализа для контроля качества и обучения.
4. Автоматическое формирование и отправка различных видов уведомлений:
   • Система массовых рассылок SMS, электронных писем, push-уведомлений и почтовых отправлений.
   • Генерация персонализированных писем с использованием шаблонов и данных из базы.
   • Настройка триггеров для автоматической отправки уведомлений при наступлении определенных событий (например, просрочка платежа, предложение реструктуризации).
5. Сбор и анализ данных о долговых портфелях:
   • Формирование аналитических отчетов о динамике долгового портфеля, эффективности различных стратегий взыскания, производительности операторов.
   • Использование BI-инструментов (например, OLAP-кубы) и машинного обучения для выявления скрытых закономерностей, прогнозирования платежного поведения и оптимизации стратегий.
   • Интеграция с внешними источниками данных (кредитные бюро, государственные реестры) для обогащения профиля должника.
6. Автоматизация подготовки и подачи судебных документов:
   • Генерация исковых заявлений, ходатайств, исполнительных листов на основе шаблонов и данных из системы.
   • Электронная подача документов в суды и ФССП, отслеживание статуса дел.
   • Взаимодействие с государственными системами (например, ГАС «Правосудие», база данных ФССП) для получения актуальной информации о ходе взыскания.

3.3. Нефункциональные требования и архитектура системы

Нефункциональные требования определяют, насколько хорошо система должна работать, и играют решающую роль в ее надежности, безопасности и удобстве использования.

1. Надежность: Система должна быть отказоустойчивой, минимизировать простои и обеспечивать сохранность данных. Это достигается за счет резервного копирования, кластеризации серверов и дублирования критически важных компонентов.
2. Безопасность (информационная): Защита персональных данных клиентов и конфиденциальной банковской информации от несанкционированного доступа, изменения или уничтожения. Включает многоуровневую аутентификацию, шифрование данных, контроль доступа на основе ролей, регулярные аудиты безопасности.
3. Масштабируемость: Способность системы обрабатывать растущие объемы данных и запросов без потери производительности. Это особенно важно для крупных банков с постоянно увеличивающимся числом клиентов и долговых портфелей.
4. Производительность: Быстрая обработка запросов, минимальное время отклика пользовательского интерфейса, высокая скорость выполнения аналитических операций.
5. Удобство использования (юзабилити): Интуитивно понятный интерфейс, эргономичный дизайн, легкость освоения для операторов и менеджеров.
6. Снижение операционных рисков и риска утраты информации: Автоматизация процессов взыскания существенно способствует минимизации операционных издержек, высвобождению ресурсов и уменьшению вероятности ошибок, что напрямую влияет на снижение операционных рисков. Встроенные алгоритмы проверки и автоматическая синхронизация данных с государственными системами (НБКИ, ФССП) снижают риск ошибок, вызванных человеческим фактором.

Архитектура Автоматизированной Банковской Системы (АБС), частью которой является АИС коллекторской службы, представляет собой сложный комплекс, включающий следующие компоненты:

• Информационное обеспечение: Это совокупность баз данных (клиентские данные, кредитные договоры, история взаимодействий, платежи), аналитических хранилищ данных (Data Warehouses) и метаданных.
• Техническое оснащение: Серверы, рабочие станции, сетевое оборудование, периферийные устройства, системы хранения данных.
• Системы связи и коммуникации: Сетевая инфраструктура, телекоммуникационное оборудование, интеграционные шины данных (Enterprise Service Bus, ESB) для обмена информацией между различными банковскими системами.
• Программные средства: Операционные системы, СУБД (например, Oracle, PostgreSQL), прикладное программное обеспечение для коллекторской службы, middleware, средства разработки.
• Системы безопасности, защиты и надежности: Межсетевые экраны, антивирусное ПО, системы обнаружения вторжений, средства резервного копирования и восстановления данных, системы мониторинга и логирования.

Эффективная интеграция АИС коллекторской службы с другими банковскими информационными системами (CRM, кредитные конвейеры, бухгалтерские системы) является залогом создания единого, сквозного процесса управления задолженностью, что в конечном итоге повышает общую эффективность банка.

Глава 4. Правовое регулирование и риски внедрения автоматизированных решений

Внедрение передовых технологий в столь чувствительную сферу, как взыскание задолженности, сопряжено не только с огромными возможностями, но и с серьезными правовыми и этическими вызовами. Использование ИИ и роботизированных систем требует глубокого понимания действующего законодательства и потенциальных рисков, чтобы избежать серьезных последствий для банка.

4.1. Нормативно-правовая база коллекторской деятельности и защиты персональных данных

Деятельность коллекторов в Российской Федерации строго регламентирована, что направлено на защиту прав и законных интересов граждан. Центральным актом, регулирующим эту сферу, является Федеральный закон №230-ФЗ от 03.07.2016 года «О защите прав и законных интересов физических лиц при осуществлении деятельности по возврату просроченной задолженности».

Ключевые положения Закона №230-ФЗ:

• Реестр ФССП: Коллекторская деятельность может осуществляться исключительно юридическим лицом, которое включено в специальный государственный реестр Федеральной службы судебных приставов (ФССП). Это обеспечивает государственный контроль и прозрачность деятельности коллекторских агентств.
• Ограничения на взаимодействие: Закон строго ограничивает действия коллекторов, запрещая применение физической силы, психологическое воздействие, угрозы, порчу имущества, распространение заведомо ложной информации и введение должника в заблуждение.
• Частота и время звонков: Установлены жесткие временные рамки и частота контактов: звонки должнику запрещены чаще одного раза в сутки, двух раз в неделю и восьми раз в месяц. Звонки в ночное время также строго запрещены: с 22:00 до 8:00 в будни и с 20:00 до 9:00 в выходные и праздничные дни.
• Конфиденциальность: Коллекторам категорически запрещено сообщать третьим лицам информацию о задолженности и персональные данные должника. Это требование тесно связано с законодательством о персональных данных.
• Право на отказ: Должник имеет право отказаться от взаимодействия с коллекторами, направив соответствующее заявление.

Помимо Закона №230-ФЗ, краеугольным камнем правового регулирования является Федеральный закон от 27 июля 2006 года №152-ФЗ «О персональных данных». Он устанавливает принципы обработки, хранения и защиты персональных данных граждан, что критически важно для банков и коллекторских служб, оперирующих огромными массивами чувствительной информации о должниках. Любое несоблюдение требований этого закона может повлечь серьезные штрафы и репутационные потери.

Среди других нормативно-правовых актов, формирующих правовое поле для банков и коллекторов, можно выделить:

• Гражданский кодекс РФ: Регулирует общие положения о договорах, обязательствах и ответственности.
• Федеральный закон «О кредитных историях»: Определяет правила формирования, использования и хранения кредитных историй.
• Федеральный закон «О потребительском кредите (займе)»: Регулирует отношения, возникающие в связи с предоставлением потребительских кредитов.
• Федеральный закон «О банках и банковской деятельности»: Устанавливает общие принципы функционирования банковской системы.

Вся эта нормативно-правовая база создает сложный ландшафт, в котором должны функционировать автоматизированные системы взыскания, требуя от них гибкости и постоянной адаптации к меняющимся требованиям.

4.2. Правовые вызовы и судебные прецеденты при использовании ИИ в коллекторской деятельности

Внедрение ИИ в коллекторскую деятельность, несмотря на его очевидные преимущества, сталкивается с серьезными правовыми вызовами, особенно в части взаимодействия с должниками. Один из наиболее показательных примеров – судебное решение Арбитражного суда Республики Башкортостан, который оштрафовал Сбербанк за использование роботизированного коллектора.

Суть прецедента заключалась в том, что роботизированный коллектор Сбербанка, выдававший себя за сотрудника банка, взаимодействовал с должником без получения отдельного письменного согласия на такой способ взаимодействия. Суд расценил это как психологическое давление и «иной способ взаимодействия», не предусмотренный законом №230-ФЗ. Этот случай стал важным прецедентом, демонстрирующим, что даже при использовании передовых технологий необходимо строго соблюдать букву закона, особенно в вопросах согласия на взаимодействие и его формы.

Этот и другие подобные случаи выявляют специфические регуляторные барьеры в РФ, которые ограничивают массовое распространение решений на основе ИИ во взыскании. Банк России активно обсуждает возможности и риски применения ИИ на финансовом рынке, подчеркивая необходимость рискоориентированного подхода и рассматривая вопросы регулирования цифровых технологий в своих планах на 2025 год. Это означает, что законодательная база будет развиваться, и банкам придется постоянно адаптироваться.

Ключевой вывод из этих прецедентов: любая автоматизированная система, взаимодействующая с должниками, должна быть спроектирована таким образом, чтобы:

• Четко информировать должника о том, что он общается с автоматизированной системой (роботом), если это не сотрудник.
• Получать явное и отдельное согласие должника на использование такого способа взаимодействия.
• Строго соблюдать все ограничения по частоте, времени и характеру контактов, установленные Законом №230-ФЗ.

Несоблюдение этих требований может привести не только к штрафам, но и к серьезному репутационному ущербу для банка.

4.3. Риски и вызовы внедрения автоматизированных систем

Внедрение автоматизированных решений в коллекторскую деятельность, при всех своих преимуществах, несет в себе ряд рисков и вызовов, которые необходимо тщательно анализировать и минимизировать.

1. Технологические риски:
   • Сбои в работе системы: Любое программное обеспечение подвержено сбоям. Неисправности в работе АИС могут привести к нарушению процессов взыскания, потере данных, некорректным уведомлениям и, как следствие, финансовым и репутационным потерям.
   • Кибератаки: Автоматизированные системы, оперирующие конфиденциальными данными, являются привлекательной мишенью для кибератак. Утечка персональных данных должников может привести к огромным штрафам (согласно 152-ФЗ) и потере доверия клиентов.
   • Несовместимость и проблемы интеграции: Новая система может плохо интегрироваться с существующей ИТ-инфраструктурой банка, вызывая сбои и требуя дорогостоящих доработок.
2. Операционные риски:
   • Ошибки в алгоритмах: Некорректно настроенные алгоритмы ИИ или RPA могут принимать ошибочные решения (например, списывать долг, который не был погашен, или, наоборот, некорректно начислять пени), что приведет к финансовым потерям или жалобам клиентов.
   • Влияние человеческого фактора: Несмотря на автоматизацию, человек остается ключевым звеном в настройке, мониторинге и управлении системами. Ошибки в конфигурации, неверная интерпретация данных или пренебрежение правилами безопасности могут нивелировать все преимущества автоматизации. Методологический подход к определению влияния человеческого фактора на работоспособность информационных систем показывает, что даже при автоматизации, ошибки, вызванные невнимательностью или перегрузкой оператора, могут возникать, хотя и с меньшей вероятностью.
   • Недостаточная квалификация персонала: Для эффективной работы с автоматизированными системами требуется высококвалифицированный персонал, способный их настраивать, обслуживать и анализировать результаты. Недостаток таких специалистов может стать серьезным барьером.
3. Репутационные риски:
   • Некорректное или агрессивное взаимодействие автоматизированных систем с должниками (как в случае со Сбербанком) может привести к негативной реакции со стороны общественности, СМИ и регуляторов, нанеся ущерб имиджу банка.
   • Утечка данных или сбои в системе могут подорвать доверие клиентов.
4. Этические риски:
   • Предвзятость алгоритмов: Если алгоритмы обучались на предвзятых данных, они могут принимать дискриминационные решения в отношении определенных групп должников.
   • «Дегуманизация» процесса: Полная автоматизация может лишить процесс взыскания человеческого элемента, что может быть воспринято должниками как неэтичное или бездушное отношение.
5. Финансовые риски:
   • Высокая стоимость внедрения: Внедрение ИИ-систем требует значительных капитальных вложений. В 2024 году крупные и средние российские организации потратили около 56,2 млрд рублей на закупку оборудования для ИИ и 30,5 млрд рублей на программное обеспечение, связанное с ИИ. Если еще год назад базовая интеграция ИИ-инструментов стоила от 1,5–2 млн рублей, то сегодня многие решения доступны по подписке за 30–90 тысяч рублей в месяц. Однако, несмотря на снижение стоимости отдельных решений, масштабные проекты по-прежнему требуют существенных инвестиций.
   • Неоправданные ожидания: Если экономическая эффективность проекта была переоценена, а реальные результаты оказались ниже, инвестиции могут не окупиться.

Пути минимизации выявленных рисков:

• Тщательное тестирование и аудит: Регулярное тестирование системы на всех этапах жизненного цикла, а также независимые аудиты безопасности и производительности.
• Четкое правовое обоснование: Постоянный мониторинг законодательства, юридическая экспертиза всех функций автоматизированных систем, получение необходимых согласий от должников.
• Обучение и повышение квалификации персонала: Инвестиции в обучение сотрудников, работающих с ИИ и RPA, а также создание команд для мониторинга и контроля работы систем.
• Этическое проектирование: Разработка алгоритмов с учетом этических норм, проверка на предвзятость, сохранение возможности «человеческого вмешательства» в критических ситуациях.
• Постепенное внедрение и пилотные проекты: Начинать с пилотных проектов, постепенно масштабируя успешные решения, что позволяет выявлять и устранять проблемы на ранних стадиях.
• Комплексная система безопасности: Внедрение современных средств защиты информации, регулярное обновление ПО, использование методов шифрования и резервного копирования.

Успешное внедрение автоматизированных решений в коллекторскую службу банка возможно только при условии глубокого понимания и эффективного управления этими рисками.

Глава 5. Экономическая эффективность внедрения автоматизации в коллекторскую службу

Внедрение любой инновационной технологии в банковский сектор, особенно такой капиталоемкой, как автоматизация с использованием ИИ и RPA, неизбежно требует тщательного экономического обоснования. Инвестиции в информационные технологии — это не просто расходы, а стратегические вложения, отдача от которых должна быть просчитана и доказана.

5.1. Методики оценки экономической эффективности ИТ-проектов

Для обоснования капитальных вложений на приобретение техники, разработку проектов, подготовительные работы и обучение персонала, применяются стандартные методы оценки инвестиционных проектов. Расчетная эффективность определяется на стадии проектирования, а фактическая — по результатам внедрения.

Основные финансовые методы оценки экономической эффективности ИТ-проектов включают:

1. NPV (Net Present Value) — Чистый приведенный доход:
   NPV представляет собой сумму дисконтированных денежных потоков, генерируемых проектом, за вычетом первоначальных инвестиций. Положительное значение NPV указывает на то, что проект увеличивает стоимость компании.

Формула:

NPV = Σt=1n (CFt / (1 + r)t) - IC

где:

• CF_t — чистый денежный поток в период t (доходы минус расходы),
• r — ставка дисконтирования (стоимость капитала),
• t — период времени,
• n — количество периодов,
• IC — первоначальные инвестиции.

Пример: Допустим, внедрение АИС коллекторской службы требует первоначальных инвестиций (IC) в 10 млн рублей. Ожидаемые чистые денежные потоки (CF) в течение 3 лет составят: 1-й год — 4 млн руб., 2-й год — 5 млн руб., 3-й год — 6 млн руб. Ставка дисконтирования (r) — 10%.

NPV = [4/(1+0.1)1] + [5/(1+0.1)2] + [6/(1+0.1)3] - 10
NPV ≈ 3.636 + 4.132 + 4.508 - 10 ≈ 2.276 млн руб.

Поскольку NPV > 0, проект считается экономически эффективным.

2. IRR (Internal Rate of Return) — Внутренняя норма доходности:
   IRR — это ставка дисконтирования, при которой NPV проекта равен нулю. Если IRR превышает стоимость капитала (требуемую доходность), проект считается привлекательным.

Формула:

NPV = Σt=1n (CFt / (1 + IRR)t) - IC = 0

IRR рассчитывается итерационно, подбирая такое значение, чтобы NPV стал равен нулю.

Пример: Если для проекта из предыдущего примера IRR, допустим, составит 18%, а стоимость капитала — 10%, то проект будет принят, так как 18% > 10%.

3. Payback Period (PP) — Срок окупаемости:
   PP — это период времени, за который первоначальные инвестиции полностью окупаются за счет генерируемых проектом денежных потоков.

Формула (для равномерных потоков):

PP = IC / CF

Для неравномерных потоков: период, когда накопленный CF впервые превышает IC.

Пример: Используя те же данные:

• 1-й год: -10 + 4 = -6 млн руб.
• 2-й год: -6 + 5 = -1 млн руб.
• 3-й год: -1 + 6 = +5 млн руб.

Окупаемость наступит в течение 3-го года. Более точный расчет: 2 года + (1 млн руб. / 6 млн руб.) * 12 месяцев = 2 года и 2 месяца.

Эти методы, применяемые комплексно, позволяют всесторонне оценить инвестиционную привлекательность проектов автоматизации.

5.2. Прямые и косвенные экономические эффекты от автоматизации

Экономический эффект от внедрения вычислительной и организационной техники подразделяется на прямой и косвенный. Обобщенным критерием экономической эффективности является минимизация затрат живого и овеществленного труда.

Прямые экономические эффекты:

• Сокращение фонда оплаты труда (ФОТ) и штата сотрудников: Автоматизация рутинных операций позволяет сократить численность персонала, выполняющего эти задачи. Например, при обработке 200 постановлений от ФССП в одном из банков, внедрение ИИ позволило сократить штат с 5 сотрудников до 1, сэкономив более 2,3 млн рублей в год на фонде оплаты труда.
• Экономия материально-трудовых ресурсов: Снижение расходов на расходные материалы (бумага, картриджи), электричество, амортизацию оборудования за счет оптимизации рабочих процессов.
• Снижение операционных расходов: Уменьшение затрат на обработку, хранение и передачу информации, сокращение ошибок и связанных с ними штрафов.
• Повышение точности прогнозирования платежеспособности: Использование ИИ и МО позволяет более точно оценивать риски, что снижает объем проблемной задолженности и необходимость формирования резервов.

Косвенные экономические эффекты:

• Сокращение сроков обработки: Автоматизация значительно ускоряет выполнение задач, что повышает оперативность коллекторской службы.
• Повышение качества работ: Минимизация человеческого фактора приводит к снижению ошибок, улучшению качества документации и коммуникаций.
• Сокращение документооборота: Переход на электронный документооборот снижает затраты на печать, хранение и пересылку бумажных документов.
• Улучшение клиентской лояльности: Более эффективное и менее агрессивное взаимодействие с должниками благодаря персонализированным стратегиям и автоматизированным коммуникациям способствует сохранению лояльности клиентов.
• Повышение управляемости и прозрачности: Наличие детальной аналитики и отчетов позволяет руководству более эффективно контролировать и управлять процессами взыскания.

Конкретные примеры демонстрируют значительный экономический эффект. В Сбербанке экономический эффект от использования ИИ в процессах корпоративного и розничного взыскания превысил 2 млрд рублей по итогам 2020 года, а в 2024 году ожидается эффект в 3,7 млрд рублей. Это достигается за счет снижения стоимости процесса взыскания и операционных рисков, ускорения и повышения общей эффективности.

5.3. Влияние автоматизации на показатели эффективности коллекторской службы

Внедрение систем автоматизации оказывает мультипликативный эффект на ключевые показатели эффективности коллекторской службы, существенно улучшая ее работу:

1. Рост доли успешно взысканных долгов: Автоматизированные системы, использующие предиктивную аналитику и персонализированные стратегии, значительно увеличивают шансы на возврат долга. Например, решения FIS Collection заявляют о росте доли успешно взысканных долгов до 40%, а платформа TrueAccord, основанная на машинном обучении, сообщает об увеличении скорости восстановления долгов до 80%.
2. Повышение продуктивности коллекторов: Автоматизация рутинных задач (обзвоны, рассылки, подготовка документов) высвобождает время коллекторов, позволяя им сосредоточиться на более сложных случаях и стратегическом взаимодействии. Это может привести к повышению продуктивности на 50% и более.
3. Сокращение операционных затрат: Комплексная автоматизация процессов взыскания способна значительно снизить расходы. В одном из проектов, благодаря автоматизации Soft Collection, затраты сократились на 75%, при этом возврат задолженности увеличился до 97% в первые 30 дней.
4. Сокращение среднего времени ожидания клиента на телефонной линии: Интеграция с IVR и интеллектуальное распределение звонков позволяют сократить среднее время ожидания клиента с 55 секунд до 1-2 секунд, что улучшает клиентский опыт и снижает нагрузку на колл-центр.
5. Сокращение срока обработки каждого дела и минимизация рисков ошибок: RPA-роботы и ИИ-системы практически исключают ошибки при обработке платежей и формировании документов, что было достигнуто, например, в проектах по обработке банковских выписок. Это также значительно ускоряет процесс взыскания.

Обзор последних статистических данных по объему проблемной задолженности в РФ (по состоянию на 26.10.2025):
Ситуация на рынке проблемной задолженности продолжает оставаться напряженной, что подчеркивает актуальность автоматизации:

• Потребительские кредиты: На данный момент недоимка по потребительским кредитам составляет 1,5 трлн рублей, что является рекордом с 2019 года. Наибольшая доля приходится на займы, выданные в конце 2023 – начале 2024 года, что указывает на «вызревание» проблемных кредитов.
• Объемы проблемной задолженности в банковском секторе: В 3 квартале 2024 года этот показатель вырос на 12 млрд руб., достигнув 74 млрд руб. В 4 квартале 2024 года объем проблемной задолженности незначительно увеличился еще на 5 млрд руб., достигнув 79 млрд рублей. Эти тенденции связаны с «вызреванием» кредитов, выданных заемщикам с высокой долговой нагрузкой.
• Ипотечная задолженность: Доля просроченной ипотечной задолженности на 1 сентября 2025 года составила 1,6%, увеличившись за год в два раза. Особую тревогу вызывает значительно более высокая доля (в шесть раз выше среднего) просрочки в сфере индивидуального жилищного строительства (ИЖС).
• Причины ухудшения качества активов: Высокие процентные ставки и ограничение доступности кредитов привели к общему снижению качества активов банков, что создает дополнительное давление на коллекторские службы.

Эти данные убедительно демонстрируют, что без инновационных, автоматизированных решений банкам будет все сложнее справляться с растущими объемами проблемной задолженности и поддерживать свою финансовую устойчивость. Автоматизация становится не просто инструментом повышения эффективности, а стратегическим императивом. Какова же главная выгода от этого? В конечном итоге, это позволяет банкам не только сохранять стабильность, но и формировать более ответственный и клиентоориентированный подход к работе с должниками.

Заключение

Исследование, посвященное автоматизации коллекторской службы банка, убедительно демонстрирует, что в условиях растущего объема проблемной задолженности и ужесточения конкуренции, применение передовых информационных технологий является не просто трендом, а жизненной необходимостью. Мы подтвердили гипотезу о том, что интеграция искусственного интеллекта, машинного обучения и роботизированной автоматизации процессов способна кардинально повысить эффективность взыскания, минимизировать операционные издержки и снизить риски, связанные с человеческим фактором.

В ходе работы были систематизированы теоретические основы коллекторской деятельности, четко разграничены понятия просроченной и проблемной задолженности согласно норма��ивным актам Центрального банка РФ, а также описаны ключевые стадии взыскания. Детальный анализ современных технологий показал, как ИИ и МО трансформируют подходы к взаимодействию с должниками, обеспечивая персонализацию коммуникаций, прогнозирование платежного поведения и автоматизацию принятия решений, что подтверждено конкретными кейсами Сбербанка, Бинбанка и Хоум Кредит. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) доказала свою эффективность в оптимизации рутинных операций, освобождая человеческие ресурсы для более сложных задач.

Мы представили методологический подход к проектированию автоматизированной информационной системы, обозначив ключевые этапы жизненного цикла разработки и сформулировав детальные функциональные и нефункциональные требования. Особое внимание было уделено правовому регулированию, включая Федеральный закон №230-ФЗ и №152-ФЗ, а также анализу судебного прецедента Сбербанка, который подчеркнул важность соблюдения законодательства при использовании автоматизированных систем. Изучение рисков, таких как технологические, операционные, репутационные и этические, позволило определить пути их минимизации.

Наиболее значимым результатом стало всестороннее обоснование экономической эффективности внедрения автоматизации. Мы подробно рассмотрели методики оценки ИТ-проектов (NPV, IRR, Payback) и проанализировали прямые и косвенные экономические эффекты, включая сокращение ФОТ, снижение операционных расходов и рост взысканных долгов. Статистические данные по объему проблемной задолженности в РФ за 2024–2025 годы лишь усиливают актуальность этих выводов.

Таким образом, автоматизация коллекторской службы — это комплексный проект, который требует не только технологической экспертизы, но и глубокого понимания правовых, этических и экономических аспектов. Внедрение таких систем позволяет банкам не только повысить финансовые показатели, но и укрепить репутацию, предлагая более прозрачные и этичные методы работы с заемщиками.

Для дальнейших исследований рекомендуется более глубоко изучить вопросы этического дизайна алгоритмов ИИ в коллекторской деятельности, разработать стандарты для получения согласия на взаимодействие с роботизированными системами и провести сравнительный анализ эффективности различных платформ автоматизации на конкретных данных российских банков. Практическое применение полученных знаний позволит банкам разработать эффективные стратегии внедрения, которые будут способствовать не только экономическому росту, но и укреплению доверия в финансовом секторе.

Список использованных источников

[Список источников формируется на основе данных из блока «FOUND_SOURCES» и требований к оформлению. В данном шаблоне список не генерируется, так как это требование к финальному выводу.]

Приложения

[Приложения будут включать в себя: блок-схемы бизнес-процессов, диаграммы архитектуры системы, примеры моделей данных, скриншоты интерфейсов, а также детальные расчеты экономической эффективности, выполненные с использованием методик, описанных в Главе 5.]

Список использованной литературы

1. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник / Под ред. проф. Г.А. Титоренко. — М.: Компьютер, ЮИНИТИ, 2008.
2. Боккер, П. ISDN. Цифровая сеть с интеграцией служб. М.: Радио и связь, 2008.
3. Брейдо, В.Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации. СПб: Питер, 2009.
4. Вильховченко, С. Протоколы информационно-вычислительных сетей. М.: Радио и связь, 2008.
5. Гук, М. Аппаратные средства локальных сетей. СПб: Питер, 2009.
6. Гольдштейн, Б.С. Протоколы сети доступа. Спб.: БХВ, 2008.
7. Герасименко, В.А. Защита информации в автоматизированных системах обработки данных. М.: Энергоатомиздат, 2009.
8. Григорьев, В.А. Сети и системы широкополосной передачи данных. М.: Эко-Трендз, 2008.
9. Гундарь, К.Ю. Защита информации в компьютерных системах. М.: 2008.
10. Девянин, П.Н. Теоретические основы компьютерной безопасности. М.: Радио и связь, 2008.
11. Димарцио, Д.Ф. Маршрутизаторы Cisco. М.: Радио и связь, 2008.
12. Джамса, К. Программирование для INTERNET в среде Windows. Санкт-Петербург: ПИТЕР, 2008.
13. Экономическая информатика: Введение в экономический анализ информационных систем: Учебник. — М.: ИНФРА-М, 2008.
14. Шафер, Д.Ф., Фартрел, Т., Шафер, Л.И. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат.: Пер. с англ. — М.: Вильямс, 2008.
15. Марка, Д. А., МакГоуэн, К. Методология структурного анализа и проектирования SADT. — М.: Вильямс, 2008.
16. Проектирование экономических информационных систем: учеб. / под ред. Ю. Ф. Тельнова. М., 2009.
17. Маклаков, С.В. Создание информационных систем с AllFusion Modeling Suite. — М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2007.
18. Фаулер, М. UML в кратком изложении: применение стандартного языка объектного моделирования: пер. с англ. / М. Фаулер, К. Скотт. М., 2008.
19. Фаулер, М. UML – основы. Руководство по стандартному языку объектного моделирования.: Пер. с англ. – СПб.: Символ, 2007.
20. Петров, Ю.А., Шлимович, Е.Л., Ирюпин, Ю.В. Комплексная автоматизация управления предприятием: Информационные технологии — теория и практика. — М.: Финансы и статистика, 2008.
21. Хомоненко, А.Д. и др. Базы данных: Учебник для вузов / Под ред. проф. А.Д. Хомоненко. — СПб.: КОРОНА принт, 2008. — 736 с.
22. Флинт, Д. Локальные сети ЭВМ: архитектура, построение, реализация. М.: Финансы и статистика, 2007.
23. Фролов, А.В. Локальные сети персональных компьютеров. Использование протоколов IPX, SPX, NETBIOS. М.: Диалог-МИФИ, 2008.
24. Проблемная задолженность — ипотека 2025 в Ярославле от АО АИЖК ЯО. URL: https://www.ipoteka-yaroslavl.ru/o-kompanii/problem-debt (дата обращения: 26.10.2025).
25. Проблемная задолженность: понятие, классификация и регулирование // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemnaya-zadolzhennost-ponyatie-klassifikatsiya-i-regulirovanie (дата обращения: 26.10.2025).
26. Что такое коллекторская деятельность и какие её особенности? // Яндекс Нейро. URL: https://yandex.ru/q/question/chto_takoe_kollektorskaia_deiatelnost_i_kakie_eio_00a12e8b/ (дата обращения: 26.10.2025).
27. Коллекторская деятельность в Российской Федерации: определение и особенности // Наука и образование. URL: https://www.nauka-i-obrazovanie.ru/node/14002 (дата обращения: 26.10.2025).
28. Методы определения экономического эффекта от ИТ-проекта // iTeam. URL: https://www.iteam.ru/articles_full/it/item_421.html (дата обращения: 26.10.2025).
29. Кто такие коллекторы: простыми словами чем занимается, как работает коллекторское агентство и стоит ли их бояться // Lenta.ru. 2022. 26 октября. URL: https://lenta.ru/articles/2022/10/26/collectors/ (дата обращения: 26.10.2025).
30. Понятие коллекторской деятельности // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ponyatie-kollektorskoy-deyatelnosti (дата обращения: 26.10.2025).
31. Автоматизация банка: процессы, технологии, импортозамещение // R-Style Softlab. URL: https://rs-soft.ru/blog/avtomatizatsiya-banka-protsessy-tekhnologii-importozameshchenie/ (дата обращения: 26.10.2025).
32. Как искусственный интеллект меняет взыскание долгов: мировой опыт и перспективы России // Рынок взыскания. URL: https://rynokvzyskania.ru/news/kak-iskusstvennyj-intellekt-menyaet-vzyskanie-dolgov-mirovoj-opyt-i-perspektivy-rossii/ (дата обращения: 26.10.2025).
33. Закон о коллекторах: что разрешено и запрещено по 230-ФЗ // 2lex. URL: https://2lex.ru/poleznye-materialy/zakon-o-kollektorah-230-fz/ (дата обращения: 26.10.2025).
34. Экономическая эффективность информационных систем // Электронные образовательные ресурсы Тольяттинского государственного университета. URL: https://edu.tltsu.ru/sites/default/files/ef_is.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
35. Закон о коллекторах 2022 года: права коллекторов по новому 230-ФЗ // Хелп Консалтинг. URL: https://help-consulting.ru/bankrotstvo/zakon-o-kollektorah-230-fz/ (дата обращения: 26.10.2025).
36. Автоматизация взыскания: шаг к эффективному управлению // БУХУЧЕТ инфо. URL: https://buhuchet-info.ru/avtomatizatsiya-vzyskaniya-shag-k-effektivnomu-upravleniyu/ (дата обращения: 26.10.2025).
37. Как банки используют технологии для взыскания просроченной задолженности? // Яндекс Нейро. URL: https://yandex.ru/q/question/kak_banki_ispolzuiut_tekhnologii_dlia_vzyskaniia_785e263d/ (дата обращения: 26.10.2025).
38. В России появился закон, регулирующий деятельность коллекторов // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/news/bankpress/?id=9106206 (дата обращения: 26.10.2025).
39. Эффективное коллекторское агентство с помощью современных технологий // Программные системы. URL: https://psystems.ru/effektivnoe-kollektorskoe-agentstvo-s-pomoshhyu-sovremennyh-tehnologij/ (дата обращения: 26.10.2025).
40. Машинное обучение: кейсы применения в российских банках // FutureBanking. URL: https://futurebanking.ru/post/3394 (дата обращения: 26.10.2025).
41. Эффективность информационных систем // Электронно-образовательные ресурсы Дагестанского государственного университета. URL: https://eor.dgu.ru/doc/15291 (дата обращения: 26.10.2025).
42. Банковский сектор // Банк России. 2024. 3 квартал. URL: https://cbr.ru/Collection/Collection/File/48625/2024Q3_bfs.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
43. Что такое автоматизированная банковская система (АБС) // R-Style Softlab. URL: https://rs-soft.ru/blog/chto-takoe-avtomatizirovannaya-bankovskaya-sistema/ (дата обращения: 26.10.2025).
44. Суд запретил Сберу выбивать долги с помощью ИИ // Право на vc.ru. URL: https://vc.ru/legal/1199587-sud-zapretil-sberu-vybivat-dolgi-s-pomoshchyu-ii (дата обращения: 26.10.2025).
45. Как должнику договориться с искусственным интеллектом? // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/news/daycomment/?id=9731454 (дата обращения: 26.10.2025).
46. Эффективность взыскания долгов. Максимизация возврата долгов: стратегии… // FasterCapital. URL: https://fastercapital.com/ru/%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%B3/effectiveness-in-debt-collection—maximizing-debt-recovery-strategies-for-success.html (дата обращения: 26.10.2025).
47. Система автоматизации взыскания для коллекторского агентства: ключевые функции и преимущества // FISgroup. URL: https://www.fisgroup.ru/blog/sistema-avtomatizatsii-vzyskaniya-dlya-kollektorskogo-agentstva/ (дата обращения: 26.10.2025).
48. Автоматизация деятельности банков // CORE. БНТУ. 2012. URL: https://www.bntu.by/uc/lib/metodichki/fksis/kaig/shardiko-guchich-avtomatizaciya-deyatelnosti-bankov-ch-1-2012.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
49. Банковский сектор // Банк России. 2024. 4 квартал. URL: https://cbr.ru/Collection/Collection/File/49171/2024Q4_bfs.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
50. Оценка экономической эффективности IT проектов // EDC. URL: https://www.edc.ru/blog/otsenka-ekonomicheskoy-effektivnosti-it-proektov (дата обращения: 26.10.2025).
51. Технологии взыскания в эпоху цифровой трансформации, управление дебиторской задолженностью // FIS — Финансовые Информационные Системы. URL: https://www.fisgroup.ru/blog/tehnologii-vzyskaniya-v-epohu-tsifrovoy-transformatsii-upravlenie-debitorskoy-zadolzhennostyu/ (дата обращения: 26.10.2025).
52. Коллекторские агентства: проблемы правового регулирования // Регфорум. URL: https://www.regforum.ru/articles/1238_kollektorskie_agentstva_problemy_pravovogo_regulirovaniya/ (дата обращения: 26.10.2025).
53. Автоматизация взыскания долгов: масштабирование вашего стартапа // FasterCapital. URL: https://fastercapital.com/ru/%D0%B1%D0%BB%D0%BE%D0%B3/debt-collection-automation—scaling-your-startup.html (дата обращения: 26.10.2025).
54. Искусственный интеллект займется должниками // Banks.am. URL: https://banks.am/ru/news/news-feed/16089 (дата обращения: 26.10.2025).
55. В ЦБ рассказали о доле плохих кредитов в ипотеке // Финансы Mail. URL: https://news.mail.ru/finances/63345155/ (дата обращения: 26.10.2025).
56. Банки начинают испытывать проблемы // PNZ.RU. 2025. 25 октября. URL: https://pnz.ru/news/2025/10/25/110000 (дата обращения: 26.10.2025).
57. Система для автоматизации взыскания задолженности – FIS Collection. URL: https://www.fisgroup.ru/products/collection/ (дата обращения: 26.10.2025).