Совершенствование системы кредитования коммерческого банка в современных экономических условиях: кредитная политика, управление рисками и цифровые инновации

В условиях динамичной трансформации российской экономики и ужесточения регуляторной политики, вопросы совершенствования системы кредитования коммерческих банков приобретают особую актуальность. Банковский сектор, как кровеносная система экономики, сталкивается с множеством вызовов – от волатильности процентных ставок и усиления макропруденциального регулирования до необходимости адаптации к новым цифровым реалиям. В 2025 году, несмотря на умеренный рост корпоративного и ипотечного кредитных портфелей, банковский сектор прогнозирует небольшое сжатие чистой процентной маржи и увеличение стоимости риска, что указывает на необходимость глубокого переосмысления подходов к кредитованию.

Целью данной работы является разработка комплексного академического анализа, направленного на совершенствование системы кредитования коммерческого банка в современных экономических условиях. Для достижения этой цели поставлены следующие задачи: раскрыть теоретические основы кредитования и управления рисками; проанализировать современные тенденции, вызовы и регуляторные особенности российского банковского сектора (2024-2025 гг.); изучить методы оценки кредитоспособности заемщика и предложить пути их оптимизации; систематизировать инструменты и стратегии управления кредитными рисками; исследовать роль цифровых технологий в повышении эффективности кредитных процессов; а также сформулировать научно обоснованные и практически применимые рекомендации для совершенствования системы кредитования на примере конкретного финансового учреждения.

Научная новизна работы заключается в интеграции новейших статистических данных и актуальных регуляторных изменений Банка России, детализированном анализе потенциала искусственного интеллекта, машинного обучения и Big Data не только в оценке рисков, но и в повышении операционной эффективности, а также в критическом осмыслении и предложении адаптации устаревших методик оценки финансового состояния банков к современным реалиям. Работа основана на академическом, аналитическом стиле с элементами научно-практического исследования, обеспечивая объективность и опору на данные.

Теоретические основы кредитования и управления рисками в банковской сфере

Кредитование является одним из столпов современной экономики, обеспечивая перераспределение капитала и стимулируя экономический рост. Однако этот процесс неразрывно связан с рисками, требующими глубокого понимания и эффективного управления, поэтому его значение для стабильности финансовой системы сложно переоценить.

Сущность и функции кредита, кредитной системы и банковских операций

В основе финансовых отношений лежит понятие кредита, которое, согласно экономическим трактовкам, представляет собой экономические отношения, при которых одна сторона (кредитор) предоставляет другой стороне (заемщику) денежные средства, товары или вещи, с обязательством заемщика предоставить возмещение или вернуть ресурсы в будущем. Отличительными чертами кредита являются его возвратность, платность (проценты за пользование), срочность (определенный период возврата) и часто обеспеченность (залог, поручительство).

Банковский кредит является наиболее распространенной формой кредита, представляя собой денежную сумму, предоставляемую банком на определённый срок и определённых условиях. Он также включает упорядоченный комплекс взаимосвязанных процедур взаимодействия банка с клиентом по поводу предоставления денежных средств.

Совокупность кредитных отношений и институтов, их организующих, образует кредитную систему. Она включает в себя все учреждения, обеспечивающие кредитно-денежные отношения, их деятельность и нормы, контролирующие эту деятельность, а также различные виды и методы кредитования. В центре этой системы стоят банковские операции, которые являются фундаментом функционирования любого банка. Традиционно их делят на три основные группы:

• Пассивные операции: Направлены на формирование ресурсной базы банка. К ним относятся привлечение вкладов (депозитов) от физических и юридических лиц, получение межбанковских кредитов, выпуск собственных ценных бумаг (облигаций, векселей, депозитных и сберегательных сертификатов), а также формирование собственного капитала банка.
• Активные операции: Связаны с размещением привлеченных средств с целью получения прибыли. Это предоставление различных видов кредитов (учет векселей, ипотечные кредиты, ссуды под ценные бумаги), инвестиции в ценные бумаги (покупка облигаций государственных займов, акций предприятий), кассовые операции, операции с иностранной валютой и операции по формированию имущества банка.
• Комиссионные операции: Выполняются банками по поручению клиентов за вознаграждение, не затрагивая при этом их основной капитал. К ним относятся расчетно-кассовое обслуживание, документарные операции (например, банковские гарантии), брокерские и депозитарные услуги, управление активами, эквайринг, инкассация векселей и чеков, а также доверительные операции (например, управление наследством или агентские услуги).

Понятие кредитоспособности и кредитного риска

Центральное место в процессе кредитования занимает оценка потенциального заемщика. Здесь на первый план выходит концепция кредитоспособности. Кредитоспособность — это комплексная правовая и финансовая характеристика заемщика, представленная финансовыми и нефинансовыми показателями, позволяющая оценить его возможность в будущем полностью и в срок оплатить заем. Иными словами, это наличие у заемщика реальных возможностей получить кредит и возвратить его в срок, обеспечиваемое экономическим положением компании, наличием ликвидных активов и способностью мобилизации денежных ресурсов.

Неразрывно с кредитоспособностью связан кредитный риск. Кредитный риск — это вероятность финансовых потерь в результате неспособности заемщика погасить кредит или выполнить договорные обязательства. Этот риск не ограничивается исключительно неспособностью заемщика выполнить свои обязательства по экономическим причинам. Он также может быть связан с причинами политического характера, которые включают:

• Политическая нестабильность: Смены правительств, социальные волнения, конфликты, которые могут привести к изменению экономической политики, национализации активов или нарушению договорных обязательств.
• Коррупция: Может искажать рыночные механизмы, приводить к неэффективному распределению ресурсов и созданию непрозрачных схем, увеличивая вероятность дефолта.
• Нестабильность правовой системы: Отсутствие четких и предсказуемых законов, их частые изменения или неэффективное правоприменение создают неопределенность для бизнеса и инвесторов.
• Суверенный риск: Вероятность того, что государство или его органы не смогут или не захотят выполнять свои финансовые обязательства. Этот риск тесно связан с макроэкономическими показателями страны (ВВП, внешний долг, инфляция) и ее политической стабильностью.

Понимание этих факторов критически важно для комплексной оценки риска при принятии кредитных решений. Ведь игнорирование таких нюансов может привести к непредсказуемым убыткам, даже если финансовые показатели заемщика кажутся безупречными.

Основы формирования кредитной политики коммерческого банка

В условиях постоянно меняющейся экономической среды, каждый коммерческий банк разрабатывает свою кредитную политику. Это совокупность мероприятий, нацеленных на создание таких кредитно-инвестиционных предложений и продуктов, которые позволят минимизировать рискованность операций и получить высокую долю доходности. Кредитная политика не является статичной; она формируется с учетом множества экономических и политических изменений:

• Санкции: Могут привести к изменению структуры ВВП, уменьшению доли внешней торговли, увеличению роли внутреннего потребления и государственных инвестиций, что часто носит проинфляционный характер. Банки должны адаптировать свои кредитные стратегии к новым условиям рынка и цепочкам поставок.
• Инфляция: Высокая инфляция и, как следствие, высокая ключевая ставка Банка России (например, 21% в конце 2024 года) приводят к удорожанию кредитов для заемщиков, снижая их платежеспособность и спрос на кредиты.
• Безработица: Низкий уровень безработицы (как наблюдалось в 2024 году) может способствовать росту заработных плат и потребительского спроса, что влияет на инфляцию и денежно-кредитную политику.

Факторы, определяющие кредитную политику, включают:

• Приоритеты развития бизнеса: Целевые сегменты рынка, виды кредитных продуктов, стратегические направления роста банка.
• Условия одобрения кредитов: Требования к заемщикам, лимиты, обеспечение.
• Доходность: Стремление к получению максимальной прибыли при приемлемом уровне риска.
• Инфляция: Влияет на реальную стоимость кредитов и доходность.
• Финансовые риски: Кредитный, процентный, валютный, ликвидности и другие риски.
• Ресурсы и активы: Объем и структура ресурсной базы банка, достаточность капитала.
• Регуляторные требования Центрального банка: ЦБ влияет на кредитную политику через изменение ключевой ставки, норм обязательных резервов и операции на открытом рынке, что сказывается на стоимости рефинансирования для коммерческих банков и общей доступности кредитов. Коммерческие банки, в свою очередь, учитывают свою ресурсную базу, необходимость поддержания оптимальной структуры активов и пассивов, обеспечение прибыльности операций и безопасность их проведения.

Кредитная политика регламентирует весь процесс выдачи займов, определяя принципы, методы, ключевые приоритеты и стратегические задачи. Ее эффективность напрямую зависит от способности банка соблюдать тонкий баланс между организационной эффективностью и управлением рисками. Это требует гибкости и адаптивности кредитных продуктов, таких как кредиты с плавающей ставкой или возможность временного снижения выплат, что становится ключевым для сохранения клиентской базы и укрепления позиций банка на рынке в кризисных условиях. Правильно выбранная стратегия кредитной политики позволяет банку не только выживать, но и успешно развиваться в сложных условиях.

Современные тенденции, вызовы и регуляторные особенности в системе кредитования коммерческих банков РФ (2024-2025 гг.)

Банковский сектор Российской Федерации в период 2024-2025 годов демонстрирует устойчивость на фоне продолжающихся экономических трансформаций, однако сталкивается с рядом существенных вызовов, требующих адаптации и совершенствования кредитной политики.

Динамика кредитного портфеля и финансовые показатели банковского сектора

Первое полугодие 2024 года показало высокую чистую прибыль банковского сектора РФ, достигшую около 1,2 трлн рублей за первые четыре месяца, что свидетельствует о его устойчивости. По итогам всего 2024 года банковский сектор достиг рекордной прибыли в 3,8 трлн рублей (или 3,4 трлн рублей с учетом отрицательной переоценки ценных бумаг). Этот рост обусловлен увеличением объемов банковского бизнеса, ростом комиссионных доходов и низкими расходами на создание резервов по ссудам. Чистая процентная маржа в 2024 году оставалась высокой — 4,4% (3,8% без учета Сбербанка), а 65% банков (205 организаций) были прибыльными, на их долю приходилось 98% активов банковской системы.

Однако прогноз на 2025 год предвещает замедление темпов роста и изменение структуры кредитного портфеля:

Сегмент кредитования	Прогноз роста в 2024 году	Прогноз роста в 2025 году
Корпоративный	17,9%	8–13%
Ипотечный	13,4%	3–8%
Потребительский	Замедление	−1% до +4%

• Корпоративный кредитный портфель: После значительного роста на 17,9% в 2024 году, в 2025 году ожидается умеренное повышение на 8–13%.
• Ипотечный портфель: Прогнозируется существенное замедление роста до 3–8% в 2025 году по сравнению с 13,4% в 2024 году.
• Потребительские кредиты: В 2025 году портфель может показать рост от −1% до +4%, что напрямую связано с жесткой денежно-кредитной и макропруденциальной политикой Банка России. Снижение объемов выдачи кредитных карт в сентябре 2025 года (на 12% по количеству и на 35% по лимитам) подтверждает эту тенденцию.

В 2025 году прогнозируется небольшое сжатие чистой процентной маржи и заметное увеличение стоимости риска, что приведет к снижению прибыли банков до 3,0–3,5 трлн рублей. Доля проблемных кредитов на 1 мая 2024 года составляла 5,1% в корпоративном сегменте и 4,2% в розничном. К 1 октября 2025 года общий портфель проблемных долгов (NPL90+) на балансе банков РФ превысил 2,34 трлн рублей, увеличившись за 9 месяцев 2025 года на 489,7 млрд рублей. Это значительно больше, чем за весь 2024 год (302,4 млрд рублей), что указывает на нарастание проблем.

Влияние макроэкономических факторов и денежно-кредитной политики

Макроэкономическая среда оказывает существенное влияние на условия кредитования.

• Ключевая ставка Банка России: В 2024 году ключевая ставка Банка России демонстрировала значительный рост, начиная с 16% в декабре 2023 года и достигая 21% к 28 октября 2024 года. В 2025 году наблюдалось постепенное снижение до 17% к 15 сентября. Такие колебания напрямую влияют на ставки по кредитам и вкладам, удорожая заемные средства для бизнеса и населения.
• Инфляция и безработица: Высокая инфляция и, как следствие, ужесточение денежно-кредитной политики, влияют на платежеспособность заемщиков. Низкий уровень безработицы (как наблюдалось в 2024 году) может способствовать росту заработных плат и потребительского спроса, но одновременно подогревать инфляцию, провоцируя ЦБ на дальнейшее ужесточение.
• Санкции: Привели к изменению структуры ВВП России, уменьшив долю внешней торговли и увеличив роль потребления и государственных инвестиций. Это носит проинфляционный характер и влияет на кредитный риск в отдельных отраслях.
• Корпоративный портфель и плавающие ставки: Один из главных вызовов для российских банков во второй половине 2024 года — стабильность качества корпоративного портфеля, особенно в связи с ростом доли кредитов с плавающей ставкой, которая увеличилась с 36% до 50% за три года. Хотя такие кредиты перекладывают процентный риск с банка на заемщика, при значительном росте рыночных ставок ежемесячные платежи заемщика могут существенно увеличиться, что повышает его долговую нагрузку и риск невозврата кредита для банка.
• Условия кредитования: В октябре 2025 года условия кредитования для российских компаний остались на уровне сентября, сбалансировано между смягчением и ужесточением. Ухудшение условий отмечено в сельском хозяйстве, транспортировке, хранении и сфере услуг, преимущественно для малых и микропредприятий.

Новые регуляторные меры Банка России и их воздействие

Банк России активно использует макропруденциальное регулирование для обеспечения финансовой стабильности и снижения рисков.

• Надбавки по кредитам крупнейшим заемщикам: С 1 апреля 2025 года Банк России установил надбавку к коэффициентам риска в размере 20% на прирост кредитных требований к крупным компаниям с повышенной долговой нагрузкой (объемом долга более 50 млрд рублей и 2% от капитала банка). Эта мера направлена на предотвращение системных рисков и стимулирование банков к более осторожному кредитованию крупных заемщиков с высокой долговой нагрузкой.
• Макропруденциальные лимиты (МПЛ) по ипотеке: С 1 июля 2025 года ЦБ ввел МПЛ по ипотечным кредитам на приобретение строящегося и готового жилья с высоким показателем долговой нагрузки (ПДН) и низким первоначальным взносом. С 1 октября 2025 года МПЛ впервые установлены для ипотечных кредитов в сегменте индивидуального жилищного строительства (ИЖС) и по нецелевым потребительским кредитам под залог недвижимости (например, 25% при ПДН от 80% для ИЖС и при ПДН от 50% для нецелевых кредитов). Эти меры направлены на охлаждение перегретого ипотечного рынка, снижение рисков для банков и защиту заемщиков от чрезмерной долговой нагрузки.
• Пересмотр критериев МСП: Банк России планирует пересмотреть критерии отнесения предприятий к сегменту МСП. Текущее определение включает компании, аффилированные с крупным бизнесом (промышленными группами, застройщиками, банками), что искажает показатели сегмента, снижает эффективность господдержки и создает риски регулятивного арбитража. ЦБ предлагает ввести дополнительные ограничения по размеру активов и долга, а также исключить компании, подконтрольные управляющим компаниям и закрытым паевым инвестиционным фондам (ЗПИФ). Это позволит более точно таргетировать поддержку и снизить риски.

Эти регуляторные изменения формируют новую реальность для коммерческих банков, требуя от них более тщательного анализа рисков, пересмотра кредитных стратегий и активного внедрения новых подходов к оценке заемщиков.

Методы оценки кредитоспособности заемщика и их совершенствование

Оценка кредитоспособности заемщика – это краеугольный камень эффективной кредитной деятельности банка. От ее точности напрямую зависит уровень кредитного риска и, как следствие, финансовая устойчивость кредитной организации. В банковской практике не существует универсального, единого и закрепленного законодательно метода оценки, что вынуждает банки использовать комбинации различных подходов для наиболее всесторонней оценки.

Традиционные методы оценки кредитоспособности юридических лиц

Исторически банки опирались на ряд проверенных временем методов для анализа финансового состояния корпоративных клиентов.

1. Коэффициентный метод. Этот подход, являясь одним из наиболее распространенных, базируется на расчете и анализе группы финансовых коэффициентов, отражающих различные аспекты деятельности компании.
   • Ликвидность: Коэффициент текущей ликвидности (отношение оборотных активов к краткосрочным обязательствам) и коэффициент быстрой ликвидности (без учета запасов) показывают способность компании своевременно погашать свои краткосрочные обязательства.
   • Рентабельность: Рентабельность активов (ROA), рентабельность собственного капитала (ROE) и чистая рентабельность продаж позволяют оценить эффективность использования ресурсов и генерирования прибыли.
   • Долговая нагрузка: Коэффициент соотношения заемного и собственного капитала, а также отношение долга к активам, характеризуют уровень финансовой независимости и способность обслуживать долговые обязательства.
   • Оборачиваемость: Оборачиваемость активов и запасов показывают скорость трансформации активов в выручку и денежные средства.

   Преимущества коэффициентного метода: простота в расчетах, возможность сопоставления показателей различных компаний и отраслей, а также использование для прогнозирования будущих тенденций.
   Недостатки: Значительное влияние инфляции, которая может искажать финансовые показатели и затруднять сравнение за разные периоды. Сложность в определении универсальных критериев оценки и пороговых значений коэффициентов. Кроме того, существует риск преднамеренного или непреднамеренного искажения финансовой отчетности, что делает анализ менее надежным.

2. Метод анализа денежных потоков. Этот подход сосредоточен на оценке движения денежных средств заемщика. Он реализуется путем анализа оттока и притока денежных средств за определенный период для определения чистого денежного потока. Основная идея – оценить способность компании генерировать достаточный объем денежных средств для покрытия операционных расходов, инвестиций и, что особенно важно для кредитора, обслуживания долговых обязательств.
   Преимущества: Менее подвержен влиянию методов бухгалтерского учета (например, амортизации), дает более точное представление о реальной ликвидности компании.
   Недостатки: Требует глубокого понимания специфики бизнеса заемщика, а также подвержен сезонным колебаниям и единовременным крупным операциям, которые могут искажать картину.

Прогнозные модели и балльно-весовой метод

В условиях возрастающей неопределенности и конкуренции, банки ищут более сложные и прогностические инструменты.

1. Прогнозные модели (модели прогнозирования банкротства). Широко используются в зарубежной практике, но их применение в России ограничено из-за различий в бухгалтерском учете и специфики российской экономики. Среди наиболее известных зарубежных моделей:
   • Z-модель Альтмана: Включает 4-х и 5-факторные вариации, использующие финансовые коэффициенты для расчета интегрального показателя Z-счета, который указывает на вероятность банкротства. Расчет Z-счета обычно осуществляется по формуле:
     Z = 1.2 × X₁ + 1.4 × X₂ + 3.3 × X₃ + 0.6 × X₄ + 0.999 × X₅
     Где X₁ = оборотный капитал / совокупные активы; X₂ = нераспределенная прибыль / совокупные активы; X₃ = прибыль до налогов и процентов / совокупные активы; X₄ = рыночная стоимость собственного капитала / заемный капитал; X₅ = выручка / совокупные активы.
   • Модель Бивера, формула Таффлера.

   В России действующей официальной методикой анализа финансового состояния для установления вероятности банкротства являются «Правила проведения арбитражным управляющим финансового анализа», утвержденные Постановлением Правительства РФ от 25 июня 2003 г. № 367. Для более точного применения зарубежных моделей в российских условиях требуется их адаптация или разработка отечественных аналогов.
   Преимущества: Позволяют количественно оценить вероятность дефолта, дают ранний сигнал о потенциальных проблемах.
   Недостатки: Зарубежные модели могут быть неприменимы напрямую, требуют адаптации. Чувствительность к качеству исходных данных и возможность «ложных» срабатываний.

2. Балльно-весовой метод и рейтинговая классификация. Этот метод (также известный как метод оценочных карт или скоринг) заключается в экспертной оценке информативных показателей, определении их относительной значимости (весовых коэффициентов) и сравнении полученной суммы баллов со шкалой риска. Помимо финансовых показателей, могут учитываться и нейрокогнитивные факторы заемщика. Хотя они редко явно детализируются в публичных моделях, в продвинутых скоринговых системах и при качественном анализе могут использоваться для анализа:
   • Поведенческих паттернов: Регулярность платежей по другим обязательствам, использование различных финансовых продуктов.
   • Психологических особенностей: Склонность к риску, финансовая дисциплина (через данные о транзакциях).
   • Принятие решений: Анализ неявных сигналов, связанных с управленческими решениями, влияющими на погашение кредита.

   Преимущества: Позволяет учитывать как количественные, так и качественные факторы, интегрировать экспертное мнение, гибко настраиваться под специфику банка.
   Недостатки: Субъективность при определении весовых коэффициентов, сложность верификации нейрокогнитивных факторов без использования продвинутых аналитических систем.

Важно отметить, что наиболее эффективной является комбинация количественного (коэффициенты, денежные потоки, прогнозные модели) и качественного анализа (репутация, отраслевая специфика, качество менеджмента, история взаимоотношений с банком) для формирования полной картины кредитоспособности заемщика.

Критический анализ и предложения по адаптации методик оценки экономического положения банков (ОЭП)

В контексте совершенствования системы кредитования, критически важна и оценка не только кредитоспособности заемщика, но и самого банка. Существующая в России методика оценки экономического положения банков (ОЭП), разработанная в 2008 году, на сегодняшний день устарела и утратила необходимую риск-чувствительность и прогностическую силу. Ее главный недостаток заключается в том, что она отражает объем уже накопленных проблем, но не позволяет эффективно прогнозировать потенциальные риски.

Банк России осознает эту проблему и планирует пересмотреть подход к оценке, внедряя прогностические элементы для более точного ранжирования банков по уровню риска. В рамках совершенствования ОЭП предлагается:

• Включение прогностических элементов: Вместо ретроспективного анализа, методика должна прогнозировать потенциальные проблемы на основе стресс-тестирования, сценарного анализа и оценки устойчивости к будущим шокам.
• Учет возросшей сложности банковского бизнеса: Современные банки оперируют более сложными продуктами и бизнес-моделями, которые не полностью отражаются в текущей методике.
• Учет потенциальных оттоков средств: Важно оценивать не только текущую ликвидность, но и потенциальные оттоки средств, обусловленные рыночными или репутационными рисками.
• Обременения от непрофильных активов: Банки могут владеть непрофильными активами, которые не генерируют доход и создают дополнительные риски. Их оценка должна быть более строгой.
• Устойчивость к рискам в сфере информационной безопасности (ИБ): С ростом цифровизации, киберриски становятся критически важными. Методика должна включать оценку систем ИБ и их устойчивости.
• Оценка недобросовестного поведения: Риски, связанные с внутренним мошенничеством, конфликтами интересов и недобросовестным управлением, должны быть более тщательно учтены.

Адаптация ОЭП к этим новым вызовам позволит создать более адекватную систему раннего предупреждения, способствуя повышению устойчивости всей банковской системы и, как следствие, совершенствованию кредитной деятельности коммерческих банков.

Инструменты и стратегии управления кредитными рисками в коммерческом банке

Управление кредитными рисками — это не просто важный, а неотъемлемый элемент банковской деятельности. Кредитные операции, по своей сути, являются одним из основных источников прибыли для банка, но одновременно генерируют большую часть его рисков. Недостаточный контроль за этими рисками может привести к существенным финансовым потерям, дестабилизации финансового состояния банка и даже к его банкротству.

Классификация и источники кредитных рисков

Кредитный риск, как уже упоминалось, — это вероятность финансовых потерь в результате неспособности заемщика погасить кредит или выполнить договорные обязательства. Его можно классифицировать по различным критериям:

1. По типу заемщика:
   • Риск индивидуальных заемщиков: Невыплата кредитов физическими лицами (потребительские кредиты, ипотека, автокредиты).
   • Риск корпоративных заемщиков: Дефолт компаний (кредиты на развитие бизнеса, оборотные средства).
   • Суверенный риск: Неспособность государства выполнять свои обязательства (актуально для международных операций).
2. По видам кредитных продуктов:
   • Ипотечные риски.
   • Потребительские риски.
   • Риски по овердрафтам, кредитным картам.
   • Риски по проектному финансированию и т.д.
3. По источникам возникновения:
   • Внутренние причины (связанные с заемщиком):
     • Финансовая нестабильность: Снижение доходов, убытки, ухудшение финансового положения.
     • Неэффективное управление: Ошибки в бизнес-стратегии, операционной деятельности.
     • Мошенничество: Преднамеренное искажение информации или нежелание погашать долг.
     • Недобросовестное поведение: Несоответствие заявленных целей использования кредита реальным.
   • Внешние причины (макроэкономические и политические):
     • Макроэкономическая нестабильность: Рецессия, высокий уровень безработицы, инфляция (как было видно в 2024 году с ростом ключевой ставки до 21%).
     • Отраслевые риски: Спад в конкретной отрасли экономики, изменение конъюнктуры рынка.
     • Политические риски: Санкции, изменения законодательства, политическая нестабильность, коррупция.
     • Стихийные бедствия и форс-мажорные обстоятельства.

Стратегии минимизации кредитных рисков

Эффективное управление кредитными рисками требует комплексного подхода, основанного на превентивных и корректирующих стратегиях.

1. Оптимизация кредитного портфеля через диверсификацию: Это ключевая стратегия, позволяющая снизить концентрацию риска. Диверсификация может осуществляться по нескольким направлениям:
   • Отраслевая диверсификация: Распределение кредитов между различными секторами экономики, чтобы избежать чрезмерной зависимости от одного сектора.
   • По типам клиентов: Баланс между кредитованием физических и юридических лиц, а также разных категорий бизнеса (МСП, крупный бизнес).
   • По видам кредитных продуктов: Распределение между ипотекой, потребительскими кредитами, корпоративными ссудами и т.д.
   • По срокам погашения: Распределение между краткосрочными, среднесрочными и долгосрочными кредитами.
   • По географическому признаку: Распределение кредитов по регионам или странам для минимизации локальных экономических шоков.
2. Повышение качества проверки потенциальных заемщиков: Это включает углубленный анализ кредитоспособности на этапе выдачи кредита, использование современных скоринговых систем, проверку кредитной истории и репутации. Постоянное совершенствование этих систем является залогом здоровья кредитного портфеля.
3. Интегрированная структура управления рисками: Стратегии управления рисками должны охватывать все аспекты риска (рыночные, кредитные, ликвидности, операционные, юридические, репутационные), обеспечивая их взаимосвязанное рассмотрение.

Инструменты управления кредитным риском

Для реализации стратегий минимизации рисков банки используют разнообразные инструменты:

1. Мониторинг портфеля банка: Непрерывное отслеживание финансового состояния заемщиков, динамики просроченной задолженности, изменений в макроэкономической среде. Это позволяет своевременно выявлять проблемные активы и принимать корректирующие меры.
2. Увеличение резервов ликвидности и собственного капитала: Формирование достаточных резервов на возможные потери по ссудам, что позволяет абсорбировать убытки без ущерба для финансовой устойчивости. Банк России также устанавливает требования к достаточности капитала.
3. Использование обеспечения:
   • Залог: Имущество (недвижимость, оборудование, товары), передаваемое в залог, снижает риск потерь.
   • Банковские гарантии и поручительства: Привлечение третьих сторон (других банков, компаний, физических лиц), которые обязуются погасить долг в случае дефолта основного заемщика.
4. Ковенанты: Это особые условия, включаемые в кредитные договоры, обязывающие заемщика поддерживать определенные финансовые показатели (положительные ковенанты) или ограничивающие его действия (отрицательные ковенанты, например, запрет на увеличение долговой нагрузки без согласия банка).
5. Хеджирование процентного риска: С помощью процентных деривативов (фьючерсы, опционы, свопы) банки могут управлять риском изменения процентных ставок, особенно актуальным при кредитовании с плавающей ставкой.
6. Кредиты с плавающей ставкой: Этот инструмент перекладывает процентный риск с банка на заемщика. Однако, как отмечалось, при значительном росте рыночных ставок ежемесячные платежи заемщика могут существенно увеличиться, что повышает его долговую нагрузку и, как следствие, увеличивает кредитный риск для банка. Это демонстрирует двойственную природу некоторых инструментов управления рисками.
7. Регуляторные меры Банка России:
   • Макропруденциальное регулирование: Введение макропруденциальных лимитов (МПЛ) по ипотечным кредитам (с 1 июля 2025 года, включая ИЖС с 1 октября 2025 года) и потребительским кредитам направлено на ограничение высокорисковых схем, снижение системных рисков и защиту заемщиков.
   • Надбавки к коэффициентам риска: С 1 апреля 2025 года Банк России ввел надбавки для крупных заемщиков с повышенной долговой нагрузкой, стимулируя банки к более консервативной политике.
8. Автоматизированные системы мониторинга и аналитические инструменты: Внедрение таких систем значительно повышает эффективность управления рисками, позволяя оперативно обрабатывать большие объемы данных, выявлять аномалии и прогнозировать потенциальные дефолты.

Комплексное применение этих инструментов и стратегий позволяет коммерческим банкам не только минимизировать кредитные риски, но и поддерживать стабильность своего финансового положения в условиях меняющейся экономической среды.

Внедрение цифровых технологий и аналитических решений как фактор совершенствования кредитования

В условиях стремительной цифровизации мировой экономики, банковский сектор Российской Федерации, особенно после пандемии COVID-19, активно интегрирует инновационные финансовые технологии. Внедрение новых технологий стало не просто конкурентным преимуществом, а жизненно важным условием для устойчивой работы и сохранения позиций на рынке.

Роль искусственного интеллекта и машинного обучения

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) обладают колоссальным потенциалом для трансформации процессов кредитования и управления рисками. Эти технологии позволяют обрабатывать и анализировать огромные объемы данных, выявлять скрытые закономерности и делать высокоточные прогнозы, недоступные традиционным методам.

1. Прогнозные модели дефолта: ИИ и ML используются для создания сложных прогностических моделей, которые с высокой точностью оценивают вероятность невозврата кредита. Эти модели анализируют не только финансовые показатели, но и поведенческие данные, историю транзакций, информацию из открытых источников, предсказывая дефолт задолго до его наступления.
2. Выявление мошенничества: Системы на базе ИИ способны в режиме реального времени анализировать потоки транзакций, выявлять аномалии и подозрительные паттерны, что значительно повышает эффективность обнаружения и предотвращения мошеннических операций.
3. Поведенческий скоринг: ИИ позволяет учитывать не только «жесткие» фи��ансовые данные, но и «мягкие» факторы, связанные с поведением заемщика: его финансовую дисциплину, стиль потребления, реакцию на изменения рыночных условий. Это позволяет формировать более персонализированные и точные кредитные рейтинги.
4. Оптимизация клиентского опыта: ИИ используется для анализа предпочтений клиентов, персонализации кредитных предложений, автоматизации процессов взаимодействия.
5. Операционная эффективность: Примеры из практики, такие как ИИ-помощники в Сбербанке, демонстрируют радикальное сокращение времени на исследования и тестирование брокерских продуктов, увеличение объема аналитики и количества проверенных гипотез. ИИ также эффективен для подготовки внутренних презентаций, промо-материалов, первичного анализа вопросов, интеллектуального поиска и автоматического разбора претензий (до 90%). Это освобождает человеческие ресурсы для более сложных и творческих задач.

Использование Big Data и Data Mining

Технологии Big Data (большие данные) и Data Mining (интеллектуальный анализ данных) являются основой для развития ИИ и ML в банковской сфере. Они позволяют работать с массивами данных, которые традиционные методы не способны обработать.

1. Углубленный финансовый анализ и оценка рисков: Big Data позволяет агрегировать и анализировать данные из множества источников — от финансовой отчетности и кредитных историй до социальных сетей и геоданных. Это обеспечивает более глубокое понимание финансового состояния заемщика и более точную оценку кредитного риска.
2. Сегментация клиентов и персонализация продуктов: Анализ больших данных позволяет банкам точно сегментировать клиентскую базу, выявлять потребности различных групп заемщиков и предлагать им максимально персонализированные кредитные продукты.
3. Прогнозирование бизнес-процессов: Big Data используется для оптимизации внутренних операций, например, прогнозирования загруженности банкоматов и филиалов, что позволяет эффективно распределять ресурсы. Также возможно предоставление рекомендаций бизнес-клиентам на основе анализа их деятельности и рыночных тенденций.
4. Обнаружение мошенничества: Как и ИИ, Big Data играет ключевую роль в выявлении мошеннических схем за счет анализа огромного количества транзакций и выявления аномалий.

Автоматизированные системы и API-интерфейсы

Помимо ИИ и Big Data, фундаментальное значение для цифровизации кредитования имеют автоматизированные системы и API-интерфейсы.

1. Автоматизированные системы мониторинга: Эти системы позволяют автоматически отслеживать ключевые показатели финансового состояния заемщиков, динамику кредитного портфеля, а также реагировать на изменения в условиях рынка и регуляторных требованиях. Программы управления рисками могут автоматически рассчитывать вероятность убытков при кредитовании физических лиц и корректировать процентные ставки в зависимости от профиля риска.
2. API-интерфейсы (Application Programming Interface): API используются для бесшовной интеграции различных систем и приложений. Они позволяют банку эффективно обмениваться данными с внешними партнерами (например, бюро кредитных историй, финтех-компаниями, государственными базами данных), а также адаптировать сервисы других приложений, создавая единую цифровую экосистему. Это значительно ускоряет процессы обработки заявок, верификации данных и принятия решений.

В совокупности, эти цифровые технологии не только повышают точность оценки кредитоспособности и эффективность управления рисками, но и способствуют снижению операционных издержек, улучшению качества обслуживания клиентов и укреплению конкурентных позиций коммерческого банка на рынке.

Практические рекомендации по совершенствованию системы кредитования коммерческого банка (на примере конкретного финансового учреждения)

В условиях динамично меняющегося рынка и ужесточения регуляторной среды, для коммерческого банка критически важно не просто реагировать на изменения, но и проактивно совершенствовать свою систему кредитования. Рассмотрим гипотетический банк «ПрогрессФинанс» и разработаем для него комплексные, научно обоснованные и практически применимые рекомендации.

Анализ текущей системы кредитования банка «ПрогрессФинанс» (гипотетический пример)

Предположим, банк «ПрогрессФинанс» — это средний по размеру российский коммерческий банк, ориентированный на кредитование малого и среднего бизнеса (МСБ), а также ипотеку и потребительские кредиты для физических лиц.

Сильные стороны:

• Опыт в работе с МСБ: Исторически сложившаяся экспертиза и лояльная клиентская база в сегменте малого и среднего бизнеса.
• Развитая филиальная сеть: Обеспечивает физическое присутствие и доступность в нескольких регионах.
• Относительно стабильный ипотечный портфель: За счет консервативного подхода к первоначальным взносам.

Слабые стороны:

• Высокие процентные ставки: Из-за зависимости от ключевой ставки ЦБ и недостаточной диверсификации источников фондирования, ставки по кредитам «ПрогрессФинанс» выше среднерыночных, что сдерживает рост объемов кредитования. По состоянию на октябрь 2025 года, средние рыночные ставки по ипотеке составляют от 17,9% до 23,1%, а по потребительским онлайн-кредитам – 26,22%, при предложениях в диапазоне от 14,68% до 39,94%. Банк «ПрогрессФинанс» часто оказывается в верхней части этого диапазона.
• Растущая доля проблемных кредитов: Общий портфель проблемных долгов (NPL90+) на балансе банков РФ превысил 2,34 трлн рублей к октябрю 2025 года, и «ПрогрессФинанс» не исключение. Рост просроченной задолженности заставляет банк увеличивать резервы, что снижает прибыль и влияет на достаточность капитала.
• Недостаточная прогностическая способность методик оценки: Используемые методики оценки кредитоспособности и экономического положения банка (ОЭП) устарели, отражая накопленные проблемы, но не потенциальные риски.
• Ограниченное применение цифровых технологий: Скоринговые системы в основном базируются на традиционных моделях, отсутствует полноценное использование ИИ и Big Data для глубокого анализа и прогнозирования.
• Качество персонала: Недостаточное обучение и ротация кадров в кредитных отделах, что негативно сказывается на качестве анализа заемщиков и характеристиках кредитного портфеля.
• Концентрация рисков: Несмотря на диверсификацию по типам клиентов, возможна отраслевая или территориальная концентрация в портфеле МСБ.

Предложения по оптимизации кредитной политики и оценки кредитоспособности

Для банка «ПрогрессФинанс» предлагаются следующие шаги по оптимизации:

1. Адаптация кредитной политики к макроэкономическим и регуляторным условиям:
   • Дифференциация ставок: Разработать более гибкую систему процентных ставок, учитывающую не только ключевую ставку ЦБ, но и специфику отрасли, региона, тип заемщика и уровень обеспечения.
   • Приоритизация сегментов: В условиях роста проблемных кредитов, временно переориентироваться на менее рискованные сегменты или усилить требования к заемщикам в высокорисковых отраслях.
   • Программы поддержки: Активнее участвовать в государственных программах льготного кредитования (льготная ипотека, кредиты для МСП), чтобы снизить конечную ставку для заемщика и привлечь клиентов.
   • Учет отраслевых и территориальных особенностей: При формировании кредитных продуктов и оценке рисков углубленно анализировать специфику регионов присутствия и ключевых отраслей, в которых работают заемщики МСБ.
2. Совершенствование методик оценки кредитоспособности:
   • Комбинация методов: Вместо опоры на один-два метода, внедрить комплексный подход, сочетающий коэффициентный анализ, анализ денежных потоков и прогнозные модели банкротства.
   • Адаптация Z-модели Альтмана: Разработать адаптированную версию Z-модели Альтмана для российского рынка, учитывающую специфику отечественного бухгалтерского учета и экономики, для получения более точных прогностических оценок.
   • Развитие балльно-весового скоринга: Модернизировать скоринговые системы, включив в них не только финансовые, но и поведенческие, а также нейрокогнитивные факторы заемщика (например, через анализ истории платежей, транзакционной активности, использования других банковских продуктов).
   • Критический пересмотр внутренней методики ОЭП: На основе планов Банка России, «ПрогрессФинанс» должен обновить свою внутреннюю методику оценки экономического положения. Это включает внедрение прогностических элементов (стресс-тестирование), учет потенциальных оттоков средств, обременений от непрофильных активов, а также оценку устойчивости к рискам информационной безопасности и недобросовестного поведения.

Рекомендации по усилению управления кредитными рисками с применением цифровых решений

Для «ПрогрессФинанс» внедрение цифровых технологий является критическим направлением:

1. Внедрение ИИ/ML для прогнозирования дефолтов и выявления мошенничества:
   • Системы раннего предупреждения: Разработать или приобрести ИИ-модели, способные анализировать массив данных заемщиков (история платежей, финансовые показатели, поведенческие паттерны) для выявления клиентов с повышенным риском дефолта на ранних стадиях.
   • Антифрод-системы: Интегрировать ML-алгоритмы для обнаружения и предотвращения мошенничества в кредитовании, используя анализ аномалий в заявках и транзакциях.
2. Расширение использования Big Data и Data Mining:
   • Анализ неструктурированных данных: Использовать Big Data для сбора и анализа неструктурированных данных из открытых источников (социальные сети, новостные ленты, деловые медиа) для получения более полной картины о репутации и бизнес-активности заемщиков.
   • Персонализация предложений: На основе углубленного анализа данных клиентов разрабатывать индивидуальные кредитные продукты с учетом их потребностей и риск-профиля.
3. Меры по диверсификации портфеля:
   • Целевая диверсификация: Активно работать над перераспределением кредитного портфеля по отраслям, регионам и типам продуктов, чтобы снизить концентрацию рисков. Например, уменьшить долю кредитов в высокорисковых (по текущей оценке) отраслях и увеличить в стабильных секторах.
   • Сбалансированность по срокам: Оптимизировать соотношение краткосрочных и долгосрочных кредитов для управления ликвидностью и процентным риском.
4. Управление рисками плавающих ставок:
   • Информирование клиентов: Проводить более тщательное разъяснение рисков, связанных с плавающими ставками, для заемщиков.
   • Инструменты хеджирования: Рассмотреть использование процентных деривативов для хеджирования собственного процентного риска по кредитам с плавающей ставкой, чтобы избежать негативного влияния на чистую процентную маржу.
   • Ковенанты: Включать в кредитные договоры с плавающей ставкой ковенанты, которые обязывают заемщика поддерживать определенные финансовые показатели, давая банку право на пересмотр условий в случае ухудшения.
5. Развитие персонала: Инвестировать в обучение сотрудников кредитных и риск-подразделений по работе с новыми цифровыми инструментами и аналитическими подходами.

Роль государства в совершенствовании системы кредитования

Государство играет ключевую роль в стабилизации банковского сектора и создании благоприятных условий для кредитования. Для банка «ПрогрессФинанс» и всей системы в целом, важны следующие аспекты:

1. Льготные программы кредитования: Активное участие в существующих госпрограммах, таких как «Семейная ипотека» (до 6% годовых), «IT-ипотека», «Дальневосточная и арктическая ипотека» (до 2% годовых), а также льготная ипотека на новых территориях. Для МСБ — «Программа 1764» (кредиты до 2 млрд рублей под ставки «ключевая ставка ЦБ + 3-5%»). Эти программы позволяют снизить процентную нагрузку на заемщиков и стимулировать кредитование приоритетных отраслей.
2. Взаимодействие с регулятором: «ПрогрессФинанс» должен активно участвовать в диалоге с Банком России по вопросам совершенствования регуляторной среды, предоставлять обратную связь по эффективности новых мер (МПЛ, надбавки к коэффициентам риска) и предложений по пересмотру критериев МСП.
3. Стабилизация макроэкономической среды: Продолжение усилий государства по снижению инфляции и стабилизации ключевой ставки ЦБ создаст более предсказуемые условия для долгосрочного кредитования и снизит процентный риск для банков и заемщиков.

Реализация этих рекомендаций позволит банку «ПрогрессФинанс» не только повысить эффективность своей кредитной деятельности и снизить риски, но и укрепить свои позиции на рынке, адаптируясь к вызовам современной экономической реальности.

Заключение

Современная экономическая среда Российской Федерации требует от коммерческих банков постоянного совершенствования системы кредитования, балансируя между стремлением к доходности и необходимостью эффективного управления рисками. Проведенный академический анализ подчеркивает, что в условиях трансформации экономики и ужесточения регуляторной политики, ключевыми направлениями для оптимизации являются глубокое понимание теоретических основ, адаптация к макроэкономическим и регуляторным изменениям, внедрение передовых методов оценки кредитоспособности и активное применение цифровых технологий.

Мы выявили, что, несмотря на общую устойчивость банковского сектора в 2024 году, прогнозы на 2025 год указывают на замедление роста кредитных портфелей, сжатие чистой процентной маржи и увеличение стоимости риска. Это обусловлено такими факторами, как высокие ставки ЦБ, макропруденциальные лимиты по ипотеке и потребительским кредитам, а также надбавки к коэффициентам риска для крупных заемщиков, введенные Банком России.

Традиционные методы оценки кредитоспособности, такие как коэффициентный анализ и анализ денежных потоков, остаются актуальными, но требуют дополнения прогностическими моделями банкротства и балльно-весовыми методами, учитывающими нейрокогнитивные факторы. Критически важным является пересмотр устаревших методик оценки экономического положения банков (ОЭП) с целью повышения их риск-чувствительности и прогностической силы путем включения оценки потенциальных рисков и новых вызовов, таких как кибербезопасность.

Цифровые технологии — искусственный интеллект, машинное обучение, Big Data и API-интерфейсы — выступают не просто инструментами автоматизации, а стратегическими факторами совершенствования. Они позволяют создавать более точные прогнозные модели дефолта, эффективно выявлять мошенничество, персонализировать кредитные продукты и значительно повышать операционную эффективность банковской деятельности.

На основе анализа, для гипотетического банка «ПрогрессФинанс» были предложены комплексные рекомендации, включающие адаптацию кредитной политики к текущим условиям, совершенствование методик оценки кредитоспособности с использованием комбинации традиционных и цифровых методов, усиление управления кредитными рисками за счет целевой диверсификации, внедрения ИИ/МL-систем и более тщательного контроля за рисками плавающих ставок. Отмечена также важная роль государства в создании благоприятной среды через льготные программы и стабилизацию макроэкономических показателей.

В конечном итоге, достижение поставленных целей и задач данной работы подтверждается разработкой целостной концепции совершенствования системы кредитования. Предложенные рекомендации, основанные на интеграции актуальных данных, глубокого теоретического анализа и инновационных подходов, обладают потенциалом существенно повысить эффективность, снизить риски и укрепить конкурентные позиции коммерческого банка в современных экономических условиях.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 03.02.1996 № 17-ФЗ (ред. от 27.07.2023) «О банках и банковской деятельности» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2024).
2. Инструкция Банка России от 30.01.1996 № 1 «О порядке регулирования деятельности кредитных организаций» (утратила силу).
3. Положение Банка России от 26.03.2007 № 302-П «О Правилах ведения бухгалтерского учета в кредитных организациях, расположенных на территории Российской Федерации» (ред. от 01.01.2024).
4. Антикризисный менеджмент / под ред. А.Г. Грязновой. Москва: Ассоциация авторов и издателей «ТАНДЕМ», ЭК-МОС, 2003. 176 с.
5. Антонов Н.Г., Пессель М.А. Денежное обращение, кредит и банки. Москва: Финстатинформ, 2003.
6. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: учебник. Москва: Финансы и статистика, 2003.
7. Банковская система России: настольная книга банкира. Кн. V. Москва: Дока, 2003.
8. Банки и банковские операции / под ред. Е.Ф. Жукова. Москва: ЮНИТИ, Банки и биржи, 2003.
9. Банковское дело / под ред. О.Н. Лаврушина. Москва: Финансы и статистика, 2003.
10. Белоглазова Г.Н. Банковское дело: организация деятельности коммерческого банка. Москва: Высшее образование, 2006.
11. Тосунян Г.А. Банковское право РФ. Общая часть. Москва: Юристъ, 2003.
12. Тедеев А.А. Банковское право: учебное пособие. Москва: Эксмо, 2006.
13. Барковский Н.Д. Мемуары банкира. Москва: Финансы и статистика, 2004.
14. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка. Москва: Логос, 2003.
15. Блумфильд А. Как взять кредит в банке. Москва: Инфра-М, 2004.
16. Василишен Э.Н. Регулирование деятельности коммерческого банка. Москва: Финстатинформ, 2005.
17. Деньги, кредит, банки / под ред. К.Л. Малахова. Москва: Приор, 2007.
18. Лаврушин О.И. Деньги и кредит: учебник. Москва: Финансы и статистика, 2003.
19. Долан Э.Дж., Кемпбелл К.Д., Р.Дж. Деньги, банковская система и денежно-кредитная политика. Санкт-Петербург: Оркестр, 2003.
20. Ендовицкий Д.А., Бочарова И.В. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика. Москва: Кнорус, 2005. 264 с.
21. Ермаков С.Л. Работа коммерческого банка по кредитованию заемщиков: методические рекомендации. Москва: Компания Алес, 2003.
22. Завлин А.Н., Васильев А.В., Кноль А.И. Оценка экономической эффективности инвестиционных проектов. Санкт-Петербург: Наука, 2004.
23. Кирьянова З.В. Теория бухгалтерского учета. Москва: Финансы и статистика, 2005.
24. Коттер Р., Рид Э. Коммерческие банки. Москва: СП Космополис, 2003.
25. Лаврушин О.И. Деньги, кредит, банки. Москва: КноРус, 2006. 559 с.
26. Лаврушин О.И. Управление деятельностью коммерческого банка (банковский менеджмент). Москва: Юристъ, 2005. 687 с.
27. Лексис В. Кредит и банки. Москва: Перспектива, 2003.
28. Матук Ж. Финансовые системы Франции и других стран. Москва: Финстатинформ, 2003.
29. Новое в бухгалтерском учете в коммерческих банках. Курсов. Москва: Инфра-М, 2008.
30. Общая теория денег и кредита / под ред. Е.Ф. Жукова. Москва: ЮНИТИ, 2005.
31. Ольшаный А.И. Банковское кредитование. Москва: Русская деловая литература, 2004.
32. Организация деятельности коммерческих банков / под ред. Г.И. Кравцовой. Минск: БГЭУ, 2005.
33. Островская О.М. Банковское дело: толковый словарь. 2-е изд. Москва: Гелиос АРВ, 2006.
34. Рид Э., Коттер Р., Гилл Э., Смит Р. Коммерческие банки. Москва: СП «Космополис», 2006.
35. Соколинская Н.Э. Учет и анализ краткосрочных и долгосрочных кредитов. Москва: АО «Консалт-Банкир».
36. Составление бизнес-плана / пер. с англ. Москва: Джон Уайли энд Санз, 2004.
37. Усоскин В.М. Современный коммерческий банк. Управление и операции. Москва: ИПЦ “Вазар-Ферро”, 2004.
38. Финансовый анализ деятельности фирм. Москва: Ист-Сервис, 2005.
39. Ширинская Е.Б. Операции коммерческих банков: российский и зарубежный опыт. Москва: Финансы и статистика, 2005.
40. Барингольц С.Б. Анализ финансового состояния промышленных предприятий // Деньги и кредит. 2004. № 11.
41. Баймухамбетова С.С., Джумамбаева К.С. Минимизация кредитного риска на основе анализа кредитоспособности заемщика // Вестник КазГУ. Серия экономическая. Алматы. 2005. № 11.
42. Кирисюк Г.М., Ляховский В.С. Оценка банком кредитоспособности заемщика // Деньги и кредит. 2003. № 4.
43. Панова Г.С. Виды ссуд и условия кредитования частных клиентов за рубежом // Банковский журнал. 2003. № 15.
44. Чикина М.О. О показателях кредитоспособности // Деньги и кредит. 2006. № 11.
45. Что такое «Кредитный риск» простыми словами — определение термина // Финансовый словарь Газпромбанка. URL: https://www.gazprombank.ru/personal/glossary/k/kreditnyy-risk/ (дата обращения: 16.10.2025).
46. Гусаков В. Глава АКРА Владимир Гусаков о главном вызове для банковской системы во второй половине 2024г. // Российская газета. 2024. 10 июня. URL: https://rg.ru/2024/06/10/rg-glava-akra-vladimir-gusakov-o-glavnom-vyzove-dlia-bankovskoj-sistemy-vo-vtoroj-polovine-2024g.html (дата обращения: 16.10.2025).
47. Что такое кредитная система: как работает и что включает в себя? // Мокка Блог. URL: https://mokka.ru/blog/chto-takoe-kreditnaya-sistema/ (дата обращения: 16.10.2025).
48. «Регуляторные требования Банка России к кредитным организациям в период ограничительных мер: эффективность смягчения и его перспективы»: основные цитаты // Новости АРБ. АРБ: Ассоциация российских банков. URL: https://arb.ru/b2b/news/regulyatornye_trebovaniya_banka_rossii_k_kreditnym_organizatsiyam_v_period_ogranichit/ (дата обращения: 16.10.2025).
49. Кредитный риск: что это и его виды // Rusbase. URL: https://rb.ru/news/kreditnyj-risk/ (дата обращения: 16.10.2025).
50. Банковские операции: основные понятия и термины // Финам. URL: https://www.finam.ru/dictionary/term00427/ (дата обращения: 16.10.2025).
51. Что такое Кредитный риск: понятие и определение термина — Глоссарий Банка Точка. URL: https://tochka.com/glossary/kreditnyy-risk/ (дата обращения: 16.10.2025).
52. Ревтова Н.В. Определение понятия «кредитная система» // Сибирская финансовая школа. URL: https://sf-journal.com/sfs/article/view/149 (дата обращения: 16.10.2025).
53. Что такое Кредитоспособность: понятие и определение термина — Точка. URL: https://tochka.com/glossary/kreditosposobnost/ (дата обращения: 16.10.2025).
54. Банковская система России 2023: текущие задачи кредитования экономики // Ассоциация банков России. URL: https://arb.ru/b2b/docs/bankovskaya_sistema_rossii_2023_tekushchie_zadachi_kreditovaniya_ekonomiki-10656003/ (дата обращения: 16.10.2025).
55. Банковские операции // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8 (дата обращения: 16.10.2025).
56. Что такое кредитоспособность заемщика и как ее оценить // Газпромбанк. URL: https://www.gazprombank.ru/personal/articles/chto-takoe-kreditosposobnost-zaemshhika/ (дата обращения: 16.10.2025).
57. Кредитоспособность: понятие, методы оценки, отличия от платёжеспособности // «Ренессанс Банк». URL: https://rencredit.ru/articles/kreditosposobnost-ponyatie-metody-otsenki-otlichiya-ot-platezhesposobnosti/ (дата обращения: 16.10.2025).
58. Что такое кредитоспособность заемщика и в чем она заключается // fpa.ru. URL: https://fpa.ru/article/chto-takoe-kreditosposobnost/ (дата обращения: 16.10.2025).
59. Все о банковских операциях: какие бывают, контроль и учет // Совкомбанк. URL: https://sovcombank.ru/blog/vse-o-bankovskih-operatsiyah (дата обращения: 16.10.2025).
60. Банковские операции — что это такое? Виды и правила проведения операций // Банк ЦентрКредит. URL: https://www.bcc.kz/ru/guide/banking-operations/ (дата обращения: 16.10.2025).
61. Банковские операции: осуществление, виды и учет // Сравни.ру. URL: https://www.sravni.ru/enciklopediya/info/bankovskie-operacii/ (дата обращения: 16.10.2025).
62. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ КЛИЕНТОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА: РОССИЙСКИЙ И ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=9898 (дата обращения: 16.10.2025).
63. Что такое кредит в банке — виды, формы, функции и риски // Азиатско-Тихоокеанский Банк. URL: https://www.atb.su/blog/chto-takoe-kredit-v-banke/ (дата обращения: 16.10.2025).
64. Банковский кредит // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82 (дата обращения: 16.10.2025).
65. Кредит // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82 (дата обращения: 16.10.2025).
66. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ И СПОСОБЫ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-i-sposoby-ih-primeneniya (дата обращения: 16.10.2025).
67. Кредитная политика коммерческого банка и факторы, ее определяющие // Stud.kz. URL: https://www.stud.kz/work/50175/kreditnaya-politika-kommercheskogo-banka-i-faktory-ee-opredelyayuschie (дата обращения: 16.10.2025).
68. Кредитный мир: как банки адаптируются к новым вызовам // ФинСтрим. URL: https://finstream.ru/articles/kreditnyj-mir-kak-banki-adaptiruyutsya-k-novym-vyzovam (дата обращения: 16.10.2025).
69. Сущность и функции кредита. Формы банковского кредитования // AUP.Ru. URL: https://www.aup.ru/books/m206/4_01.htm (дата обращения: 16.10.2025).
70. Формирование кредитной политики в коммерческих банках // Научный лидер. URL: https://scilead.ru/article/2150-formirovanie-kreditnoj-politiki-v-kommerchesk (дата обращения: 16.10.2025).
71. ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НОВЫХ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В СФЕРЕ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ И ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-ispolzovaniya-novyh-tsifrovyh-tehnologiy-v-sfere-upravleniya-kreditnym-riskom-i-otsenki-kreditosposobnosti (дата обращения: 16.10.2025).
72. Кредитная политика банка // Сравни.ру. URL: https://www.sravni.ru/enciklopediya/info/kreditnaja-politika/ (дата обращения: 16.10.2025).
73. МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ КРЕДИТНЫХ ОПЕРАЦИЙ // Известия Юго-Западного государственного университета. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-i-instrumenty-upravleniya-riskami-kreditnyh-operatsiy (дата обращения: 16.10.2025).
74. Тема: Банковское кредитование // Studopedia.ru. URL: https://studopedia.ru/3_170325_tema—bankovskoe-kreditovanie.html (дата обращения: 16.10.2025).
75. Формирование кредитной политики коммерческого банка // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-kreditnoy-politiki-kommercheskogo-banka (дата обращения: 16.10.2025).
76. ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ КРЕДИТНЫМИ РИСКАМИ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/podhody-k-upravleniyu-kreditnymi-riskami-kommercheskih-bankov (дата обращения: 16.10.2025).
77. ФОРМИРОВАНИЕ СТРАТЕГИИ КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА // Успехи современного естествознания (научный журнал). URL: https://www.natural-sciences.ru/ru/article/view?id=37012 (дата обращения: 16.10.2025).
78. Особенности управления кредитными рисками коммерческого банка // Молодой ученый. URL: https://moluch.ru/archive/127/35165/ (дата обращения: 16.10.2025).
79. Блог FIS: Управление кредитными рисками // Финансовые Информационные Системы. URL: https://fisgroup.ru/blog/upravlenie-kreditnymi-riskami/ (дата обращения: 16.10.2025).
80. Ткачева М.Е. Оценка кредитоспособности заёмщика с учётом нейрокогнитивных факторов: магистерская диссертация. Екатеринбург: Уральский федеральный университет, 2023. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/137687/1/m_e_tkacheva_2023.pdf (дата обращения: 16.10.2025).
81. Сравнительный анализ преимуществ и недостатков различных методов оценки кредитоспособности заемщика // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-preimuschestv-i-nedostatkov-razlichnyh-metodov-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschika (дата обращения: 16.10.2025).
82. Адаптация банковских финансовых инструментов к экономическим кризисам и политическим изменениям // SciUp. URL: https://sciup.org/14132297 (дата обращения: 16.10.2025).
83. СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА АБ «ДЕВОН-КРЕДИТ // naukaru.ru. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/18974/view (дата обращения: 16.10.2025).
84. АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ЦИФРОВОЙ СРЕДЫ НА БАНКОВСКУЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ РОССИИ // Вестник Алтайской академии экономики и права. URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=2888 (дата обращения: 16.10.2025).
85. Стратегические антикризисные меры для адаптации банков к перенесенному стрессу и поддержания потенциала кредитования // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/strategicheskie-antikrizisnye-mery-dlya-adaptatsii-bankov-k-perenesennomu-stressu-i-podderzhaniya-potentsiala-kreditovaniya (дата обращения: 16.10.2025).
86. Цифровые методы оценки кредитных рисков // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovye-metody-otsenki-kreditnyh-riskov (дата обращения: 16.10.2025).
87. АДАПТАЦИЯ БАНКОВСКОГО СЕКТОРА К УСЛОВИЯМ НЕУСТОЙЧИВОСТИ ГЛОБАЛЬНОЙ ФИНАНСОВОЙ СРЕДЫ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/adaptatsiya-bankovskogo-sektora-k-usloviyam-neustoychivosti-globalnoy-finansovoy-sredy (дата обращения: 16.10.2025).
88. Banks IT Day 2025 // TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D0%BE%D0%B1%D1%8B%D1%82%D0%B8%D0%B5:Banks_IT_Day_2025 (дата обращения: 16.10.2025).
89. ИИ-помощники в Сбере устроили дебаты — и сами решают, когда покупать акции // Frank Media. URL: https://frankrg.com/97079 (дата обращения: 16.10.2025).
90. ИЗМЕНЕНИЕ ПОДХОДА К ОЦЕНКЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОЛОЖЕНИЯ БАНКОВ // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/148446/analytic_note_20230626.pdf (дата обращения: 16.10.2025).
91. Прогноз банковского кредитования на 2024 год: сдержанный рост // Эксперт РА. URL: https://raexpert.ru/researches/banks/2024/banks_forecast/ (дата обращения: 16.10.2025).
92. В 2025 году корпоративный кредитный портфель вернется к умеренным темпам роста // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/press/event/?id=18408 (дата обращения: 16.10.2025).
93. Кредитная политика российских коммерческих банков в современных условиях // Eco-Vector Journals Portal. 2023. № 2. URL: https://eco-vector.com/journals/eco/issues/vol-2-2023/kreditnaya-politika-rossiyskikh-kommercheskikh-bankov-v-sovremennykh-usloviyakh (дата обращения: 16.10.2025).
94. Прогноз банковского кредитования на 2024 год: сдержанный рост // Ассоциация банков России. URL: https://arb.ru/b2b/docs/prognoz_bankovskogo_kreditovaniya_na_2024_god_sderzhannyy_rost-10648939/ (дата обращения: 16.10.2025).
95. Законодательные и нормативные акты // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/registries/bnk/ (дата обращения: 16.10.2025).
96. Перечень нормативных актов // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/registries/bnk/norma_akt/ (дата обращения: 16.10.2025).
97. Статья 62 // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_37597/3d83890f55fb3c636f0147ae5b44318d19730032/ (дата обращения: 16.10.2025).
98. Стабильность кредитования в России: октябрь 2025 года без резких изменений // IF. URL: https://invest-finance.info/ru/novosti/stabilnost-kreditovaniya-v-rossii-oktyabr-2025-goda-bez-rezkih-izmeneniy (дата обращения: 16.10.2025).
99. Российские банки: финансовые итоги 2024 года // Finversia. URL: https://www.finversia.ru/publication/rossiiskie-banki-finansovye-itogi-2024-goda-74314 (дата обращения: 16.10.2025).
100. Время кредитной засухи: каким будет 2025 год для российских банков // Forbes.ru. URL: https://www.forbes.ru/finansy/525381-vremya-kreditnoi-zasukhi-kakim-budet-2025-god-dlya-rossiiskih-bankov (дата обращения: 16.10.2025).
101. По итогам сентября 2025 года объем выдач кредитов составил 947 млрд руб. // Frank RG. URL: https://frankrg.com/97120 (дата обращения: 16.10.2025).
102. Нормативно-правовая база регулирования кредитных операций // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/normativno-pravovaya-baza-regulirovaniya-kreditnyh-operatsiy (дата обращения: 16.10.2025).
103. Современные вызовы и перспективы развития банковской системы России в условиях цифровизации // Издательская группа ЮРИСТ. URL: https://lawinfo.ru/catalog/art/sovremennye-vyzovy-i-perspektivy-razvitiya-bankovskoj-sistemy-rossii-v-usloviyah-cifrovizacii/ (дата обращения: 16.10.2025).
104. Стихиляс И.В., Савиных П.Д. Кредит и его роль в экономике // Вектор экономики. 2020. № 11. URL: http://www.vectoreconomy.ru/images/publications/2020/11/economic_theory/Stikhilyas_Savinykh.pdf (дата обращения: 16.10.2025).
105. Анализ влияния коммерческих банков на развитие экономики страны // Elibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=46556157 (дата обращения: 16.10.2025).