Управление кредитным портфелем коммерческого банка в условиях современных экономических вызовов и цифровой трансформации

К маю 2025 года просроченная задолженность по кредитам физических лиц в России достигла рекордных 1,5 триллиона рублей, что составляет 5,7% от всего розничного портфеля банков. Эта ошеломляющая цифра не просто статистика, а мощный индикатор нарастающих вызовов и критической важности эффективного управления кредитным портфелем в банковском секторе. В условиях жесткой денежно-кредитной политики и стремительной цифровой трансформации, способность коммерческого банка умело балансировать между доходностью, риском и ликвидностью становится краеугольным камнем его финансовой устойчивости и конкурентоспособности.

Введение

Современная банковская система функционирует в динамичной и зачастую непредсказуемой экономической среде, характеризующейся высокой волатильностью, геополитическими изменениями и беспрецедентными темпами технологического развития. В этом контексте управление кредитным портфелем коммерческого банка перестает быть рутинной операцией, трансформируясь в стратегический императив, определяющий не только прибыльность, но и само выживание финансового института. Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью разработки и внедрения гибких, адаптивных и технологически продвинутых подходов к управлению кредитными активами, способных минимизировать риски и максимизировать доходность в условиях постоянных вызовов, что в конечном итоге повышает устойчивость банковского сектора в целом.

Целями данного исследования являются всесторонний анализ теоретических и практических аспектов управления кредитным портфелем коммерческого банка, выявление актуальных проблем, определение перспектив развития и разработка конкретных рекомендаций по совершенствованию системы управления в условиях цифровой трансформации.

Для достижения поставленных целей сформулированы следующие задачи:

1. Раскрыть сущность, классификацию и принципы формирования кредитного портфеля, а также определить цели и задачи его управления.
2. Проанализировать существующие методологии оценки качества кредитного портфеля и управления кредитными рисками, включая регуляторные требования Банка России.
3. Оценить эффективность управления кредитным портфелем в современных российских условиях с учетом влияния макроэкономических факторов и актуальной статистики.
4. Выявить основные проблемы, препятствующие эффективному управлению, и рассмотреть перспективы их решения за счет внедрения инновационных технологий.
5. Разработать практические рекомендации и предложения по совершенствованию системы управления кредитным портфелем коммерческого банка.

Объектом исследования выступает система управления кредитным портфелем коммерческого банка. Предмет исследования — совокупность теоретико-методологических подходов, практических инструментов и регуляторных механизмов, формирующих и определяющих эффективность управления кредитным портфелем.

Структура работы организована таким образом, чтобы последовательно раскрыть заявленные темы, начиная с фундаментальных понятий и заканчивая конкретными практическими рекомендациями. Она включает введение, четыре основные главы, посвященные теоретическим основам, методологии оценки, анализу эффективности, проблемам и перспективам, а также заключение, обобщающее основные выводы.

Теоретические основы формирования и управления кредитным портфелем коммерческого банка

В основе любой сложной системы лежит четкое понимание ее базовых элементов и принципов функционирования. Кредитный портфель коммерческого банка, являясь одним из центральных его активов, не исключение. Он представляет собой не просто сумму выданных займов, а живой, постоянно меняющийся организм, динамика которого отражает экономическое здоровье как самого банка, так и его клиентов.

По своей сущности, кредитный портфель банка — это всеобъемлющая совокупность активных кредитных операций, которые банк осуществляет на определенную дату. Это и выданные ссуды, и приобретенные векселя, и межбанковские кредиты, и даже депозиты, размещенные в других финансовых учреждениях, а также прочие требования кредитного характера. Такая широкая трактовка подчеркивает, что кредитный портфель является ключевым источником процентных доходов, питающих жизнедеятельность банка. Однако, как известно, «большие доходы сопровождаются большими рисками», и кредитный портфель также является основным носителем кредитных рисков, рисков невозврата и ликвидности.

Процесс формирования кредитного портфеля — это не спонтанное действие, а логичное продолжение и основной этап реализации кредитной политики банка. Он начинается только после того, как высшее руководство банка четко определило цели и стратегию своей кредитной деятельности, установив, кого кредитовать, на каких условиях и в каких объемах.

Понятие и классификация кредитного портфеля

Для более глубокого понимания кредитного портфеля важно различать его различные формы и типы. С одной стороны, можно говорить о валовом кредитном портфеле — это совокупный объем всех выданных кредитов без каких-либо корректировок. С другой стороны, существует чистый кредитный портфель, который представляет собой валовой портфель за вычетом резервов на возможные потери по ссудам. Именно чистый портфель дает более реалистичную картину реального качества активов банка, поскольку он уже очищен от потенциально проблемных займов.

Классификация кредитного портфеля может быть многомерной и зависит от целей анализа. Наиболее распространенные критерии включают:

• По типу клиентуры:
  • Клиентский кредитный портфель – это основной массив кредитов, предоставленных физическим и юридическим лицам. Это тот сегмент, с которым ассоциируется большая часть банковской деятельности.
  • Межбанковский кредитный портфель – включает кредиты, выданные другим банкам, что является важным элементом межбанковского рынка.
• По валюте кредитов:
  • Рублевые кредиты – займы, номинированные в национальной валюте.
  • Валютные кредиты – кредиты, выданные в иностранной валюте, что несет дополнительные риски, связанные с колебаниями валютных курсов.
• По степени риска и доходности:
  • Риск-нейтральный кредитный портфель – характеризуется минимальным уровнем риска при соответствующем умеренном уровне доходности.
  • Рискованный кредитный портфель – предполагает высокую долю займов с повышенным риском дефолта, но потенциально высокой доходностью.
  • Оптимальный кредитный портфель – это идеальная конструкция, наиболее точно соответствующая кредитной и маркетинговой политике банка, а также его стратегическому плану развития. Он стремится к достижению баланса между риском и доходностью, при котором банк получает максимальную отдачу при приемлемом уровне риска.
  • Сбалансированный кредитный портфель – характеризуется наиболее эффективным сочетанием риска и доходности, что не всегда равноценно "оптимальному" в узком смысле, но стремится к устойчивости.

Понимание этих классификаций позволяет банку не только систематизировать свои активы, но и целенаправленно управлять их структурой, снижая концентрацию рисков и оптимизируя прибыльность.

Принципы формирования кредитного портфеля

Формирование кредитного портфеля — это искусство и наука одновременно, требующие соблюдения строгих принципов для обеспечения устойчивости и прибыльности банка. Среди них выделяются два ключевых:

1. Диверсификация кредитного риска. Этот принцип является фундаментальным в риск-менеджменте. Суть его заключается в распределении кредитного риска между множеством заемщиков, отраслей, видов кредитов, регионов и сроков, чтобы избежать чрезмерной концентрации и минимизировать последствия дефолта одного или нескольких крупных клиентов. "Не класть все яйца в одну корзину" – это золотое правило работает и здесь. Чем шире диверсификация, тем устойчивее портфель к локальным потрясениям.
2. Ограничение кредитования одного крупного заемщика или группы взаимосвязанных заемщиков. Этот принцип регулируется жесткими нормативами Банка России и направлен на предотвращение системных рисков. В частности, норматив Н6 Банка России устанавливает максимально допустимый размер риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков.

Детальный анализ норматива Н6:
Норматив Н6 (максимальный размер риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков) является одним из важнейших пруденциальных нормативов, регулирующих деятельность коммерческих банков в России. Он ограничивает максимальную сумму кредитных требований, которую банк может предъявить к одному клиенту или группе связанных клиентов относительно собственного капитала банка.

Формула расчета норматива Н6:

Н6 = (Крз / К) × 100%

Где:

• К_рз — совокупная сумма кредитных требований банка к заемщику или группе связанных заемщиков, за вычетом сформированных резервов на возможные потери.
• К — собственные средства (капитал) банка.

Максимально допустимое значение:

• Для банков с универсальной лицензией: ≤ 25% от собственных средств (капитала) банка.
• Для банков с базовой лицензией: ≤ 20% от собственных средств (капитала) банка.

Группа связанных заемщиков определяется в соответствии со статьями 105 и 106 Гражданского кодекса РФ и включает хозяйственные общества, являющиеся зависимыми или основными и дочерними. Например, если банк выдал кредит материнской компании и ее дочернему предприятию, то совокупный объем этих кредитов будет рассматриваться в рамках норматива Н6 как единое требование к группе связанных заемщиков.

Соблюдение норматива Н6 критически важно для предотвращения чрезмерной концентрации рисков, когда дефолт одного крупного заемщика может поставить под угрозу финансовую устойчивость всего банка.

Цели и задачи управления кредитным портфелем

Управление кредитным портфелем — это не просто реагирование на текущие события, а сложный, многоуровневый процесс, направленный на достижение стратегических целей банка. Его можно определить как процесс обеспечения сбалансированности кредитных активов по доходности, рискам и срокам. Эта сбалансированность является основой финансовой устойчивости и прибыльности.

Ключевые задачи управления кредитным портфелем включают:

• Сокращение потерь. Это основная задача любого риск-менеджмента. Она подразумевает минимизацию убытков от невозврата кредитов, а также операционных издержек, связанных с проблемной задолженностью.
• Анализ и оценка масштаба возможных рисков. Постоянный мониторинг и количественная оценка всех видов кредитных рисков (индивидуальных, портфельных, системных) позволяют банку адекватно реагировать на меняющуюся ситуацию.
• Прогнозирование вероятных рисков. С помощью статистических моделей и сценарного анализа банк стремится предвидеть будущие тенденции в уровне дефолтов и качестве портфеля.
• Определение ограничений по рисковым операциям. Установление лимитов на выдачу кредитов отдельным заемщикам, отраслям или видам операций является важным инструментом контроля рисков.
• Работа над финансовой устойчивостью. Эффективное управление кредитным портфелем напрямую влияет на достаточность капитала, ликвидность и общую надежность банка.
• Получение максимальной прибыли при обеспечении возврата ссуд. Это классическая дилемма "риск-доходность". Задача управления — найти оптимальный баланс, при котором банк генерирует достаточную прибыль, не принимая при этом чрезмерных рисков, угрожающих возврату капитала.

Выполнение этих задач требует комплексного подхода, глубокого понимания макроэкономических процессов, регуляторных требований и использования современных аналитических инструментов.

Методология оценки качества и управления кредитными рисками

Эффективное управление кредитным портфелем невозможно без систематической оценки его качества и постоянного контроля над кредитными рисками. В российской банковской практике используются как традиционные, так и инновационные подходы, регламентируемые Центральным банком РФ.

Управление кредитным портфелем — это не просто набор разрозненных действий, а целостная система, которая должна обеспечивать сбалансированность кредитных активов по ключевым параметрам: доходности, рискам и срокам. Этот процесс начинается с момента выдачи каждой отдельной ссуды и продолжается на постоянной основе, включая мониторинг заемщика и регулярную оценку всего портфеля. Регулярность такой оценки, классификации ссуд и определения размера резервов устанавливается Положением Банка России № 590-П.

Методы оценки качества кредитного портфеля

Для оценки качества кредитного портфеля банки применяют различные методы, которые можно разделить на две основные категории:

1. Метод расчета абсолютных величин. Этот метод основывается на прямых числовых данных, которые не зависят от других переменных и дают количественную картину состояния портфеля.
   • Общий объем кредитного портфеля: Представляет собой совокупную сумму всех выданных кредитов. Динамика этого показателя позволяет оценить масштабы кредитной деятельности банка.
   • Объем просроченной задолженности: Критически важный показатель, отражающий долю кредитов, по которым заемщики нарушили сроки погашения. Его рост является прямым сигналом ухудшения качества портфеля.
   • Объем выданных кредитов: Показывает активность банка на рынке кредитования за определенный период.
   • Количество действующих займов: Дает представление о степени диверсификации портфеля по количеству клиентов.

   Анализ абсолютных величин позволяет банку быстро получить общее представление о масштабах и динамике проблемной задолженности.

2. Коэффициентный метод. Этот подход является более глубоким, поскольку позволяет учитывать множество факторов и локальных аспектов, используя формы банковской отчетности, находящиеся в открытом доступе. Преимущество коэффициентов в том, что они позволяют проводить сравнительный анализ независимо от абсолютных размеров банка и его портфеля.
   • Доля просроченной задолженности в общем объеме кредитов: Один из наиболее показательных индикаторов качества. Рассчитывается как отношение объема просроченной задолженности к общему объему кредитного портфеля. Высокий процент указывает на серьезные проблемы.
   • Коэффициент доходности кредитного портфеля: Отражает отношение полученных процентных доходов к среднему объему кредитного портфеля. Позволяет оценить эффективность использования кредитных активов.
   • Агрегированный показатель качества кредитного портфеля: Часто определяется как отношение совокупного риска (например, объем проблемных кредитов или резервов) к собственному капиталу банка. Показывает, насколько капитал банка способен покрыть потенциальные потери.
   • Показатели достаточности резервов банка для покрытия убытков от кредитов: Отражают адекватность сформированных резервов потенциальным потерям.

   Эти коэффициенты позволяют банкам выявлять проблемных заемщиков, неэффективные займы и оценивать общую устойчивость кредитного портфеля, что является важным этапом в управлении кредитными рисками и устойчивостью банка в целом.

Инструменты минимизации кредитного риска

Управление кредитным риском — это не только оценка, но и активные действия по его минимизации. Комплексный характер системы управления кредитными рисками должен охватывать все сферы деятельности банка, включая анализ факторов возникновения рисков и оценку кредитного портфеля. Ключевые задачи включают сокращение потерь, анализ и оценку масштаба возможных рисков, прогнозирование, определение ограничений по рисковым операциям, работу над финансовой устойчивостью и получение максимальной прибыли при обеспечении возврата ссуд.

Основные инструменты минимизации кредитного риска:

1. Диверсификация кредитного портфеля. Это фундаментальный инструмент, который подразумевает распределение кредитного риска по различным категориям.
   • По категориям заемщиков: Кредитование разных типов клиентов (физические лица, малый бизнес, крупный корпоративный сегмент).
   • По срокам предоставления: Распределение кредитов по краткосрочным, среднесрочным и долгосрочным инструментам.
   • По видам обеспечения: Использование различных видов залогов (недвижимость, оборудование, ценные бумаги), поручительств, банковских гарантий.
   • По кредитным инструментам: Разнообразие продуктов (потребительские кредиты, ипотека, овердрафты, факторинг).
   • По степени риска: Балансирование между высокорисковыми, но потенциально высокодоходными кредитами и низкорисковыми, но менее прибыльными.
   • По регионам и видам деятельности: Распределение кредитов между различными географическими рынками и отраслями экономики для снижения концентрации на одном секторе.
2. Хеджирование (страхование) банковского кредитного риска с помощью кредитных деривативов. Это более сложные финансовые инструменты, такие как кредитные дефолтные свопы (CDS), которые позволяют банку передавать часть кредитного риска третьей стороне. Использование деривативов требует высокой квалификации и понимания рыночных механизмов.
3. Создание резервов на возможные потери по ссудам. Это важнейший инструмент, регламентируемый Банком России. Резервы — это часть капитала банка, которая выделяется для покрытия потенциальных потерь от невозврата кредитов. Их размер напрямую зависит от качества кредитного портфеля и оценки кредитного риска по каждой ссуде. Банк определяет процентную ставку, соответствующую уровню риска финансовой операции, где меньший рейтинг заемщика по скоринговой оценке означает больший риск для банка и, соответственно, более высокий процент по кредиту.

Регуляторные требования Банка России к управлению кредитным портфелем

Центральный банк РФ играет ключевую роль в формировании пруденциальной политики, устанавливая обязательные требования и нормативы, которым должна соответствовать методика управления кредитными рисками коммерческих банков.

1. Положение Банка России от 28 июня 2017 года № 590-П "О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности". Это основной документ, регламентирующий порядок формирования резервов.
   • Положение устанавливает общие требования по оценке кредитных рисков по ссудам и портфелям однородных ссуд.
   • С 30 мая 2023 года в Положение № 590-П были внесены изменения Указанием Банка России от 15 марта 2023 года № 6377-У, которые скорректировали порядок формирования резервов, сделав его более чувствительным к уровню риска. Эти нормы определяют рискованность кредитного портфеля, но не всегда предоставляют возможность его прогнозирования на будущие периоды, что требует от банков дополнительного аналитического инструментария.
   • Создание и регулирование резервов является не просто обязанностью, но и важнейшим методом управления кредитным портфелем, позволяющим абсорбировать потенциальные убытки и поддерживать финансовую устойчивость банка.
2. Положение Банка России от 4 июля 2018 года № 646-П "О методике определения собственных средств (капитала) кредитных организаций ("Базель III")". Этот документ устанавливает требования к капиталу, который является основой для оценки кредитного риска и обеспечения финансовой устойчивости банка.
   • Положение № 646-П определяет состав и порядок расчета собственных средств (капитала) банка в соответствии с международными стандартами "Базель III". Достаточность капитала напрямую связана с уровнем принимаемых кредитных рисков: чем выше риски, тем больше капитала требуется банку для их покрытия.
   • Нормативы достаточности капитала (например, Н1.0, Н1.1, Н1.2), установленные Банком России на основе "Базель III", стимулируют банки к более консервативной оценке рисков и адекватному формированию резервов. Несоблюдение этих нормативов может привести к санкциям со стороны регулятора, вплоть до отзыва лицензии.

Влияние регуляторных норм на оценку рискованности кредитного портфеля огромно. Они не только задают рамки для работы банков, но и формируют их подход к риск-менеджменту, стимулируя к постоянному совершенствованию методик оценки и управления кредитными рисками. Соответствие этим требованиям является не просто формальностью, а залогом надежности и устойчивости всего банковского сектора.

Анализ эффективности управления кредитным портфелем в современных российских условиях

Эффективность управления кредитным портфелем — это не абстрактное понятие, а конкретный результат, который проявляется в стабильности и прибыльности работы банка. В постоянно меняющихся экономических условиях России, где влияние глобальных и внутренних факторов особенно ощутимо, анализ этой эффективности становится критически важным.

Факторы, влияющие на эффективность управления

Эффективность управления кредитным портфелем — это многогранное явление, зависящее от сложного комплекса факторов, среди которых выделяются:

1. Качество формирования портфеля. Это первооснова, которая определяется тремя взаимосвязанными критериями:
   • Ликвидность: Способность кредитного портфеля генерировать денежные потоки в нужный момент, чтобы банк мог выполнять свои обязательства. Это означает, что кредиты должны быть не только выданы, но и возвращены в срок.
   • Доходность: Прибыльность кредитных операций. Банк стремится максимизировать процентные доходы, но при этом должен учитывать уровень риска.
   • Степень риска: Уровень вероятности невозврата кредитов или возникновения потерь. Чем выше риск, тем ниже качество портфеля. Эффективное управление нацелено на поиск оптимального баланса между этими тремя параметрами.
2. Организационная структура банка и кредитный процесс. Стабильность и эффективность работы коммерческого банка напрямую зависят от грамотно сформированной организационной структуры, где значительную долю занимает организация кредитного процесса. Это включает:
   • Четкое распределение обязанностей и полномочий между кредитными подразделениями, риск-менеджментом, юридическим отделом и службой безопасности.
   • Наличие эффективных внутренних регламентов и процедур по оценке заемщиков, выдаче кредитов, мониторингу и работе с проблемной задолженностью.
   • Квалификация и опыт персонала, способного принимать обоснованные решения и управлять рисками.
3. Структура и объем кредитного портфеля. Доходность кредитного портфеля напрямую зависит от его структуры и объема. На эти параметры существенно влияют внешние факторы, такие как финансовые кризисы и процессы глобализации. Например, в периоды экономических спадов или высокой инфляции банки могут столкнуться с ростом просроченной задолженности, что негативно сказывается на доходности.

Влияние современных экономических вызовов на кредитный портфель

Современные условия развития финансовых и денежных рынков, а также интеграция в мировую экономику, определяют повышенный уровень рискованности банковской деятельности в России. Российский банковский сектор сталкивается с рядом серьезных вызовов, которые оказывают непосредственное влияние на качество и эффективность управления кредитным портфелем:

1. Рост просроченной задолженности по кредитам. Это одна из наиболее острых проблем.
   • По кредитам физических лиц: К маю 2025 года просроченная задолженность по кредитам физических лиц достигла рекордных 1,5 трлн рублей, составив 5,7% от общего розничного портфеля российских банков. Этот рост был обусловлен несколькими факторами, включая высокие процентные ставки, ужесточение денежно-кредитной политики Банка России и, в некоторых случаях, выдачу рискованных кредитов.
   • По корпоративным кредитам: В корпоративном сегменте ситуация также вызывает обеспокоенность. Если на 1 октября 2024 года доля проблемных займов составляла 4% портфеля, то к концу второго квартала 2025 года она выросла до 10,4%, достигнув абсолютного объема в 111,9 млрд долларов США.
   • По ипотеке: Даже в относительно стабильном ипотечном сегменте наблюдается ухудшение: просроченная ипотечная задолженность в августе 2025 года достигла 156,9 млрд рублей, а доля проблемных жилищных кредитов составила 1,6% к началу осени 2025 года.

Показатель просроченной задолженности	Май 2025 (физлица)	II квартал 2025 (корпоративные)	Август 2025 (ипотека)
Объем, трлн/млрд руб./долл.	1,5 трлн руб.	111,9 млрд долл.	156,9 млрд руб.
Доля от портфеля	5,7%	10,4%	1,6%

2. Наиболее рискованные секторы для кредитования. Непропорциональное распределение кредитных вложений по отраслям повышает рискованность активов. К концу второго квартала 2025 года наибольшее ухудшение качества корпоративных кредитов наблюдалось в сферах недвижимости, металлургии и угольной промышленности. Эти секторы демонстрируют повышенную чувствительность к экономическим шокам и изменениям рыночной конъюнктуры. Ранее, в 2018 году, к наиболее рискованным относились производство прочих неметаллических минеральных продуктов (доля просроченной задолженности 15%), строительство (14,9%) и оптовая и розничная торговля (10,7%).
3. Жесткая денежно-кредитная и макропруденциальная политика Банка России. Целенаправленные действия регулятора по сдерживанию инфляции и охлаждению кредитного рынка, включая повышение ключевой ставки и введение макропруденциальных лимитов, безусловно, влияют на динамику кредитования. В 2025 году ожидается замедление роста корпоративного и ипотечного кредитования, а также портфеля потребительских кредитов. Это, с одной стороны, способствует снижению системных рисков, но с другой — создает вызовы для банков в части поддержания объемов бизнеса и прибыльности.

Методы стресс-тестирования кредитного портфеля

В условиях повышенного уровня рискованности и экономической неопределенности, стресс-тестирование становится незаменимым инструментом для оценки устойчивости кредитного портфеля. Оно позволяет банку не просто констатировать текущее состояние, а прогнозировать его поведение в экстремальных, но реалистичных сценариях. Однако, всегда ли банки готовы к таким сценариям, и что еще можно предпринять для повышения их устойчивости?

1. Стресс-тестирование корпоративного портфеля банками. Российские банки активно применяют этот инструмент для оценки устойчивости своих корпоративных заемщиков. Модели внутренних рисков включают большое количество факторов, таких как структура кредитного портфеля, типы заемщиков, отраслевая принадлежность, цели кредитования и валюта кредита. Основная задача — понять, как поведут себя заемщики в условиях повышенных процентных ставок, замедления экономического роста или отраслевых кризисов. Это помогает банкам идентифицировать наиболее уязвимые сегменты и принимать упреждающие меры.
2. Макропруденциальное стресс-тестирование Банка России. Регулятор проводит системное макропруденциальное стресс-тестирование, которое является важным инструментом оценки устойчивости всего банковского сектора к циклическим кризисам.
   • Основа: Сценарный анализ и макромоделирование. Банк России разрабатывает различные стрессовые сценарии (например, резкое падение цен на нефть, усиление инфляции, глобальный экономический спад) и оценивает их влияние на финансовое состояние банков.
   • Данные: Используются агрегированные данные банковской отчетности (форма 0409303) и финансовой отчетности компаний от Росстата и Федеральной налоговой службы России.
   • Цель: Оценить потенциальные потери банков, их способность выполнять регуляторные нормативы (в частности, достаточность капитала) и, что важно, стимулировать банки к эффективному риск-менеджменту через связь результатов стресс-тестов с достаточностью капитала и отчислениями в Фонд обязательного страхования вкладов. В сентябре 2025 года Банк России представил "Концепцию надзорного стресс-тестирования кредитных организаций", направленную на совершенствование этого инструмента.

Постоянное улучшение качества кредитного портфеля обеспечивается системным подходом к управлению, разработкой соответствующих инструментов и глубоким анализом всех влияющих факторов. Эффективное управление кредитным портфелем позволяет не только снизить потери от дефолтов, но и увеличить доходность за счет оптимизации структуры кредитов.

Проблемы, перспективы и инновационные технологии в управлении кредитным портфелем

В условиях динамично меняющейся экономической среды и стремительной цифровизации, коммерческие банки сталкиваются с рядом вызовов, требующих не только адаптации, но и радикальной трансформации подходов к управлению кредитным портфелем. Эти вызовы открывают новые перспективы, особенно в контексте внедрения инновационных технологий.

Актуальные проблемы управления кредитным портфелем

Несмотря на все усилия по совершенствованию риск-менеджмента, российские банки продолжают сталкиваться с системными проблемами, которые подрывают эффективность управления кредитным портфелем:

1. Непропорциональное распределение кредитных вложений. Это приводит к повышению рискованности активов в отдельных отраслях. Например, в 2018 году наиболее рискованными секторами для кредитования были производство прочих неметаллических минеральных продуктов (доля просроченной задолженности 15%), строительство (14,9%) и оптовая и розничная торговля (10,7%). К концу второго квартала 2025 года наблюдалось существенное ухудшение качества корпоративных кредитов в сферах недвижимости, металлургии и угольной промышленности. Такая концентрация вложений в высокорискованных или чувствительных к макроэкономическим шокам секторах увеличивает вероятность значительных потерь.
2. Рост кредитных рисков и снижение доходности. Это проявляется в увеличении просроченной задолженности и снижении маржинальности кредитных операций.
   • Физические лица: К маю 2025 года просроченная задолженность по кредитам физических лиц достигла 1,5 трлн рублей, составив 5,7% от розничного портфеля.
   • Корпоративный сегмент: Доля проблемных займов в корпоративном сегменте выросла до 10,4% портфеля к концу второго квартала 2025 года, достигнув 111,9 млрд долларов США.
   • Ипотека: Просроченная ипотечная задолженность в августе 2025 года составила 156,9 млрд рублей, а доля проблемных жилищных кредитов – 1,6%.
     Эти цифры свидетельствуют о реальном ухудшении качества активов, что напрямую влияет на доходность.
3. Зависимость от внешнего кредитования и меняющаяся экономическая среда. Зависимость отечественной экономики от внешнего кредитования усиливает подверженность внешним кризисным явлениям. Меняющаяся экономическая среда требует адекватных изменений в управлении кредитными операциями, что часто затруднено из-за инерционности банковских систем.
4. Сложность постоянного мониторинга. Объем данных, необходимость анализа различных факторов и скорость изменений на рынке затрудняют постоянный мониторинг состояния кредитного портфеля. Традиционные методы уже не справляются с таким потоком информации.
5. Киберугрозы и операционные риски в условиях цифровизации. Цифровизация банковского сектора, с одной стороны, открывает новые возможности, с другой — увеличивает вероятность кибератак и операционных сбоев, требуя постоянных инвестиций в системы безопасности и инновации. Внедрение новых технологий и защита данных становятся ключевыми аспектами в управлении рисками.

Инновационные технологии как инструмент повышения эффективности

Внедрение инновационных технологий является не просто трендом, а стратегической необходимостью для повышения эффективности управления кредитным портфелем и минимизации рисков. Искусственный интеллект, большие данные и блокчейн трансформируют подходы к риск-менеджменту:

1. Искусственный интеллект (ИИ) и большие данные (Big Data).
   • Кредитный скоринг: Большинство российских банков активно используют ИИ в кредитном скоринге для бизнеса и физических лиц. ИИ анализирует огромные объемы данных (выручку, издержки, активы, пассивы, капитал, кредитную историю, поведенческие паттерны) для оценки кредитоспособности заемщиков. Например, Сбербанк использует ИИ для принятия более 80% решений по выдаче кредитов малому, микро-, среднему и крупному бизнесу, а Тинькофф Банк — для более 90% решений по кредитам для бизнеса.
   • Анализ нетипичных транзакций и аномалий: ИИ позволяет выявлять подозрительные операции, отслеживать аномалии в поведении заемщиков, что может сигнализировать о нарастании кредитных рисков или мошенничестве.
   • Прогнозирование дефолтов: На основе исторических данных и сложных алгоритмов машинного обучения ИИ может с высокой точностью прогнозировать вероятность будущих дефолтов, значительно ускоряя процессы и уменьшая риски ошибок.
   • Автоматизация процессов: ИИ и Big Data автоматизируют рутинные задачи по сбору, обработке и анализу данных, высвобождая человеческие ресурсы для более сложных аналитических задач.
2. Блокчейн. Эта технология, основанная на децентрализованных и неизменяемых реестрах, может повысить прозрачность и безопасность кредитных операций.
   • Улучшение в��рификации данных: Блокчейн может обеспечить надежную и неизменяемую запись кредитной истории, облегчая верификацию данных о заемщиках и снижая риски мошенничества.
   • Ускорение сделок: Смарт-контракты на основе блокчейна могут автоматизировать выполнение условий кредитных договоров, что ускоряет процессы и снижает операционные издержки.

Внедрение этих технологий, хотя и сопряжено с рисками (например, неточность алгоритмов, киберугрозы), в конечном итоге повышает точность оценки рисков и эффективность управления кредитным портфелем. Интеграция искусственного интеллекта и облачных технологий оптимизирует процессы риск-менеджмента, делая их более гибкими и масштабируемыми.

Регуляторные инициативы Банка России в сфере инноваций

Банк России активно участвует в формировании нормативной базы для внедрения инновационных инструментов на финансовом рынке, понимая их потенциал для повышения стабильности и эффективности сектора.

1. Разработка нормативной базы для ИИ. В октябре 2023 года Банк России опубликовал доклад "Применение искусственного интеллекта на финансовом рынке", в котором были рассмотрены вопросы использования ИИ в различных сферах финансового рынка, включая управление рисками, и предложены подходы к его регулированию. Цель — создать единую систему данных для стандартизации и повышения прозрачности процессов, обеспечивая при этом защиту прав потребителей и финансовую стабильность.
2. "Концепция надзорного стресс-тестирования кредитных организаций". В сентябре 2025 года Банк России представил новую "Концепцию надзорного стресс-тестирования кредитных организаций". Этот документ направлен на совершенствование инструмента надзорного стресс-тестирования (НСТ) для более точной оценки устойчивости банков к циклическим кризисам. Концепция также призвана стимулировать банки к эффективному риск-менеджменту через увязку результатов стресс-тестов с достаточностью капитала и отчислениями в Фонд обязательного страхования вкладов. Это означает, что банки, демонстрирующие более высокую устойчивость по результатам стресс-тестов, могут получить определенные преференции, что создает мощный стимул для внедрения передовых методов риск-менеджмента.

Эти инициативы регулятора показывают, что будущее управления кредитным портфелем лежит в синергии традиционных подходов и передовых технологий, подкрепленных адекватной нормативной базой. Ожидается, что в 2025 году, на фоне жесткой денежно-кредитной и макропруденциальной политики Банка России, темпы роста корпоративного и ипотечного кредитования, а также портфеля потребительских кредитов, замедлятся, что сделает еще более актуальным эффективное управление существующими активами.

Рекомендации по совершенствованию системы управления кредитным портфелем коммерческого банка

Опираясь на проведенный анализ проблем и перспектив, а также учитывая потенциал инновационных технологий, можно сформулировать ряд конкретных рекомендаций, направленных на совершенствование системы управления кредитным портфелем коммерческого банка. Цель этих рекомендаций — не только минимизировать риски, но и повысить доходность, обеспечивая устойчивое развитие банка в условиях современных вызовов.

Стратегические направления совершенствования

Эффективное управление кредитным портфелем требует стратегического видения и системного подхода.

1. Комплексное планирование и эффективное управление. Для повышения конкурентоспособности банков и снижения кредитного риска необходимо осуществлять стратегическое планирование, включающее:
   • Прогнозирование экономической конъюнктуры: Регулярный анализ макроэкономических показателей, отраслевых тенденций и изменения регуляторной среды.
   • Разработка гибкой кредитной политики: Политика должна быть адаптивной к меняющимся условиям, позволяя оперативно корректировать параметры кредитования (процентные ставки, требования к заемщикам, лимиты).
   • Оптимизация структуры портфеля: Целенаправленное формирование портфеля с учетом желаемого соотношения риск-доходность, активная диверсификация по всем критериям (отрасли, заемщики, сроки, виды обеспечения).
2. Системный подход к управлению и постоянное улучшение качества. Управление кредитным портфелем — это не разовое мероприятие, а непрерывный процесс. Важно применять системный подход, который охватывает все этапы кредитного цикла: от оценки заемщика до мониторинга и работы с проблемной задолженностью. Для этого необходимо:
   • Разработка соответствующих инструментов: Внедрение современных аналитических систем, скоринговых моделей, систем раннего предупреждения.
   • Постоянный анализ деятельности каждого клиента-заемщика: Формирование и актуализация информационной базы о заемщиках для принятия обоснованных управленческих решений. Это подразумевает глубокий анализ финансового состояния, деловой репутации, кредитной истории и отраслевых рисков.
   • Диверсификация по срокам привлеченных и размещенных средств: В управлении ликвидностью банка это способствует более точному планированию кредитных операций и снижению рисков разрывов ликвидности.

Модели и алгоритмы оптимизации кредитного портфеля

Для перевода стратегических направлений в практическую плоскость необходимо разработать и внедрить эффективные аналитические инструменты.

1. Разработка модели оптимизации кредитного портфеля. Такая модель должна быть удобна в практическом применении и нацелена на достижение оптимального сочетания доходности и риска.
   • Математические методы и статистический анализ: Модель может использовать методы линейного или нелинейного программирования, имитационное моделирование (Монте-Карло) для поиска наилучшей структуры портфеля.
   • Количественная оценка риска: Определение уровня риска на основе кредитоспособности заемщиков и кредитных операций с использованием таких метрик, как:
     • Вероятность дефолта (Probability of Default, PD): Оценка вероятности того, что заемщик не выполнит свои обязательства.
     • Потери при дефолте (Loss Given Default, LGD): Оценка доли потерь, которую банк понесет в случае дефолта, после реализации обеспечения.
     • Кредитный эквивалент (Exposure at Default, EAD): Оценка суммы, которая будет под риском в момент дефолта.
     • Стоимость под риском (Value at Risk, VaR): Это статистическая мера, которая оценивает максимальный потенциальный убыток, который может понести кредитный портфель (или отдельная позиция) в течение определенного периода времени с заданной вероятностью. Например, VaR в 5% на один месяц, равный 10 млн рублей, означает, что с вероятностью 95% потери портфеля не превысят 10 млн рублей в течение месяца.
   • Критерии оптимизации: Максимизация ожидаемой доходности и минимизация рисков (например, VaR, стандартное отклонение доходности) в рамках заданных ограничений по капиталу, ликвидности и регуляторным нормативам (Н6, Н1.0).
2. Алгоритм оценки платежеспособности клиентов (скоринговые модели). Для автоматизации управления кредитными рисками при работе с физическими лицами (и в значительной степени с малым бизнесом) достаточно разработать эффективный алгоритм оценки уровня платежеспособности клиента с учетом кредитной политики банка.
   • Виды скоринговых моделей:
     • Application scoring: Используется для новых заемщиков, оценивает их кредитоспособность на основе анкетных данных (доход, стаж работы, возраст, семейное положение, образование) и данных кредитной истории.
     • Behavioral scoring: Анализирует поведение действующих клиентов (история платежей, частота использования кредитных продуктов, активность по счетам) для оценки вероятности дефолта или предложения новых продуктов.
     • Collection scoring: Применяется для прогнозирования вероятности погашения уже просроченной задолженности, помогая определить наиболее эффективные стратегии взыскания.
     • Fraud scoring: Используется для выявления мошеннических операций, анализируя нетипичные паттерны поведения или аномальные данные.
   • Методы построения: Эти модели являются математическими системами, предсказывающими вероятность погашения кредита на основе анализа больших массивов статистических данных с использованием регрессионного анализа, нейронных сетей, деревьев решений и других методов машинного обучения.

Внедрение цифровых решений и системы поддержки принятия решений

Цифровая трансформация предоставляет мощные инструменты для оптимизации всех этапов управления кредитным портфелем.

1. Комплексные системы поддержки принятия решений (СППР). Внедрение таких систем позволяет устранить причины финансовых потерь банка, связанные с операционными издержками, техническими факторами и действиями сотрудников.
   • Централизация данных: СППР объединяют информацию из различных источников (кредитные заявки, базы данных клиентов, кредитные бюро, внешние экономические данные), создавая единое информационное пространство.
   • Автоматизация аналитики: Системы предоставляют готовые аналитические отчеты, прогнозы и рекомендации, снижая влияние человеческого фактора и ускоряя процесс принятия решений.
   • Многоэтапная система принятия решений о кредитовании: Реализация модели сложного кредитного конвейера, где каждый этап (первичная оценка, скоринг, андеррайтинг, утверждение) учитывает все факторы риска и принимает решения на основе предустановленных правил и алгоритмов.
2. Интеграция ИИ и облачных технологий. Перспективы интеграции ИИ и облачных технологий для оптимизации риск-менеджмента огромны.
   • Масштабируемость: Облачные решения позволяют банкам легко масштабировать вычислительные мощности и объемы хранения данных по мере роста портфеля и сложности аналитических задач.
   • Доступ к передовым ИИ-сервисам: Облачные платформы предлагают готовые ИИ-сервисы (машинное обучение, обработка естественного языка), которые банки могут использовать для создания и совершенствования своих скоринговых моделей и систем анализа рисков.
   • Улучшенная коллаборация: Облачные среды способствуют более эффективному взаимодействию между различными подразделениями банка и внешними партнерами.

Эти рекомендации, при условии их системного внедрения, позволят коммерческим банкам не только адекватно реагировать на текущие вызовы, но и сформировать гибкую, технологически продвинутую систему управления кредитным портфелем, способную обеспечить долгосрочную финансовую устойчивость и прибыльность.

Заключение

Настоящее исследование, посвященное управлению кредитным портфелем коммерческого банка в условиях современных экономических вызовов и цифровой трансформации, позволило всесторонне рассмотреть эту сложную и многогранную тему. Мы убедились, что кредитный портфель является не просто совокупностью активов, но стратегическим ядром банковской деятельности, определяющим его доходность и устойчивость.

В работе были раскрыты сущность, экономическое содержание и классификация кредитного портфеля, подчеркнута его роль как основного источника доходов и носителя рисков. Детально проанализированы ключевые принципы формирования портфеля, включая фундаментальную диверсификацию и жестко регламентированное ограничение кредитования одного заемщика нормативом Н6 Банка России. Особое внимание было уделено целям и задачам управления кредитным портфелем, которые сводятся к обеспечению баланса между доходностью, рисками и сроками при постоянном сокращении потерь и повышении финансовой устойчивости.

Важной частью исследования стал анализ методологии оценки качества и управления кредитными рисками. Мы рассмотрели как традиционные методы (расчет абсолютных величин и коэффициентов), так и ключевые инструменты минимизации риска, такие как диверсификация и хеджирование. Подробно изучены регуляторные требования Банка России, в частности Положения № 590-П и № 646-П ("Базель III"), которые формируют основу банковского риск-менеджмента и определяют порядок формирования резервов на возможные потери.

Анализ эффективности управления кредитным портфелем в современных российских условиях выявил значительное влияние текущих экономических вызовов. Актуальная статистика показала рекордный рост просроченной задолженности по кредитам физических лиц (1,5 трлн рублей к маю 2025 года) и корпоративным займам (10,4% к середине 2025 года), а также обозначила наиболее рискованные секторы для кредитования. Особое внимание было уделено методам стресс-тестирования, проводимого как самими банками, так и Банком России, как важнейшему инструменту оценки устойчивости в условиях неопределенности.

Исследование также осветило актуальные проблемы, связанные с непропорциональным распределением кредитных вложений, ростом кредитных рисков, сложностью мониторинга и киберугрозами в условиях цифровизации. В то же время, были представлены перспективы их решения за счет внедрения инновационных технологий, таких как искусственный интеллект, большие данные и блокчейн. Примеры Сбербанка и Тинькофф Банка наглядно продемонстрировали, как ИИ трансформирует кредитный скоринг и повышает точность оценки рисков. Отмечена активная роль Банка России в формировании нормативной базы для инноваций, что подтверждается докладом по ИИ и "Концепцией надзорного стресс-тестирования".

В заключительной части работы были разработаны конкретные рекомендации по совершенствованию системы управления кредитным портфелем. Предложены стратегические направления, включающие комплексное планирование и системный подход, а также конкретные модели и алгоритмы оптимизации кредитного портфеля, в том числе с использованием различных типов скоринговых моделей и метрик риска, таких как VaR. Особый акцент сделан на внедрении цифровых решений и систем поддержки принятия решений, а также на интеграции ИИ и облачных технологий для повышения эффективности риск-менеджмента.

Таким образом, поставленные цели и задачи исследования полностью достигнуты. Предложенные рекомендации, основанные на глубоком анализе теоретических основ, актуальных проблем и инновационных возможностей, имеют высокий потенциал для практического применения. Их внедрение позволит коммерческим банкам не только более эффективно управлять кредитным портфелем, снижая потери и повышая доходность, но и укрепить свою финансовую устойчивость, а также конкурентоспособность в условиях продолжающейся цифровой трансформации и экономической волатильности.

Список использованной литературы

1. Андросов, А.М. Бухгалтерский учет и отчетность в банке. – М., 2013. – 458 с.
2. Антонов, Н.Г. Денежное обращение, кредит и банки / Н.Г. Антонов, М.А. Пессель. – М.: Финстатинформ, 2012. – 480 с.
3. Банковская система России: в 3 т. / А.Г. Грязнова [и др.]. – М., 2012. – Т.2. – 456 с.
4. Банковское дело: стратегическое руководство. – М., 2012. – 120 с.
5. Беликова, А. Методика оценки кредитного риска: зарубежный опыт и российская практика // Рынок ценных бумаг. – 2011. – № 5. – С. 45–48.
6. Белоглазова, Г.Н. Банковское дело / Г.Н. Белоглазова, Л.П. Кроливецкая. – СПб.: Питер, «Учебник для вузов», 2012. – 562 с.
7. Белозерова, В. Российские банкиры обеспокоены качеством своих кредитных портфелей // Банковское дело. – 2011. – № 8. – С. 36–42.
8. Брю, С.Л. Экономикс: принципы, проблемы, политика / С.Л. Брю, К.Р. Макконнелл; пер. с англ. – М., 1992. – 810 с.
9. Власов, М.П. Моделирование экономических процессов. – СПб.: Феникс, 2011. – 215 с.
10. В 2025 году корпоративный кредитный портфель вернется к умеренным темпам роста // Банк России. – URL: https://www.cbr.ru/press/event/?id=17173 (дата обращения: 14.10.2025).
11. Горюнов, И.В. Критериальный анализ оценки качества ссуд корпоративным заемщикам // Банковские услуги. – 2010. – № 5. – С. 20–25.
12. Готовчиков, И. Технология оценки потенциальной эффективности кредитного портфеля банка // Банковские технологии. – 2010. – № 4. – С. 12–17.
13. Деньги, кредит, банки: учебник / под ред. О.И. Лаврушина. – М.: Финансы и статистика, 2012. – 712 с.
14. Деньги. Кредит. Банки: учебник для вузов / под ред. Е.Ф. Жукова. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. – 458 с.
15. Едронова, В.Н. Классификация банковских кредитов и методов кредитования / В.Н. Едронова, С.Ю. Хасянова // Финансы и кредит. – 2011. – № 1. – С. 24–28.
16. Ермаков, С.Л. Основы организации коммерческого банка / С.Л. Ермаков, Ю.Н. Юденков. – М., 2011. – 378 с.
17. Жарковская, Е.П. Банковское дело: учебник. – М.: Омега–Л; Высш. шк., 2014. – 612 с.
18. Ильясов, С.М. Качество кредитного портфеля и кредитные риски / С.М. Ильясов, А.А. Годжиев // Банковское дело. – 2008. – № 3. – С. 33–37.
19. Инновационные технологии в управлении кредитными рисками: стратегии цифровизации банковского риск-менеджмента / Гарагуц // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. – 2025. – № 4. – URL: https://www.ncfu.ru/export/sites/default/science/journals/vestnik-skfu/2025/4/Garaguts.pdf (дата обращения: 14.10.2025).
20. Казакова, О.Н. Качество кредита и кредитного портфеля // Банковское дело. – 2009. – № 7. – С. 40–46.
21. Коммерческие банки / Э. Рид [и др.]. – М., 2011. – 210 с.
22. Конституция РФ: Фед. конституц. закон РФ от 12 дек. 1993 г. // Российская газета. – 1993. – 25 декабря.
23. Кроливецкая, Л.П. Банковское дело: кредитная деятельность коммерческих банков. – М.: КноРус, 2009. – 400 с.
24. Лаврушин, О.И. Банковские риски: учебное пособие. – М.: КНОРУС, 2009. – 356 с.
25. Лаврушин, О.И. Банковское дело. Экспресс-курс. – М.: КноРус, 2009. – 542 с.
26. Лаврушин, О.И. Основы банковского менеджмента. – М.: ИНФРА-М, 2011. – 540 с.
27. Лобанов, А. Тенденции развития риск-менеджмента: мировой опыт / А. Лобанов, А. Чугунов // Рынок ценных бумаг. – 2009. – № 18. – С. 34–39.
28. Мамонтов, Д.С. Система мониторинга кредитного портфеля коммерческого банка // Финансы и кредит. – 2012. – № 38. – С. 88–92.
29. Масленченков, Ю.С. Технология и организация работы банка: теория и практика. – М., 2013. – 346 с.
30. Методики оценки кредитного портфеля коммерческого банка Водопьянова // Кафедра экономики и управления Тверского государственного университета. – URL: https://kafeup.tversu.ru/sites/default/files/metodiki_ocenki_kreditnogo_portfelja_kommercheskogo_banka.pdf (дата обращения: 14.10.2025).
31. Методы и инструменты управления рисками кредитных операций // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, управление, финансы. – URL: https://izvuz_ek_gu.elpub.ru/jour/article/viewFile/214/214 (дата обращения: 14.10.2025).
32. Методы и эффективные способы управления кредитным портфелем в коммерческих банках / А.В. Ермишина, Е.О. Шелякин, А.А. Черкашина // Modern Science and Research. – URL: https://inlibrary.ru/articles/A.V.-Ermishina_E.O.-Shelyakin_A.A.-Cherkashina/METHODS-AND-EFFECTIVE-WAYS-OF-MANAGING-THE-LOAN-PORTFOLIO-IN-COMMERCIAL-BANKS/ (дата обращения: 14.10.2025).
33. Методы оптимизации кредитного портфеля банка // Электронный архив ТПУ. – URL: https://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/46882/1/TPU298020.pdf (дата обращения: 14.10.2025).
34. Минимизация кредитного риска и ценообразование в сфере банковских услуг // LJournal.ru. – URL: https://ljournal.ru/upload/iblock/d22/d22668573130453d5a2d1d0c83a7c64c.pdf (дата обращения: 14.10.2025).
35. Модель управления кредитным портфелем банка // Optimacros. – URL: https://optimacros.com/blog/bank-loan-portfolio-management/ (дата обращения: 14.10.2025).
36. Муравьева, Л.А. Механизм формирования кредитного портфеля коммерческого банка с учетом риска возникновения просроченной ссудной задолженности / Л.А. Муравьева, М.В. Яшин // Финансы и кредит. – 2010. – № 33 (417). – С. 34–39.
37. Нурзат, О.А. Антикризисная стратегия управления проблемной задолженностью банков / О.А. Нурзат, А.М. Смулов // Бизнес и банки. – 2010. – № 8 (989). – С. 2–3.
38. Нурзат, О.А. Банковское кредитование в период кризиса и после: объемы, стратегия, перспективы / О.А. Нурзат, А.М. Смулов // Бизнес и банки. – 2010. – № 2 (983). – С. 3–5.
39. Нурзат, О.А. О перспективных подходах банков к работе с проблемной и просроченной ссудной задолженностью / О.А. Нурзат, А.М. Смулов // Финансы и кредит. – 2010. – № 33 (417). – С. 22–26.
40. Панова, Г.С. Кредитная политика коммерческого банка. – М., 2011. – 280 с.
41. Пашков, А.И. Оценка качества кредитного портфеля // Бухгалтерия и банки. – 2011. – № 3. – С. 23–29.
42. Положение Банка России от 28.06.2017 N 590-П (ред. от 15.03.2023) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности» (вместе с «Порядком оценки кредитного риска по… // КонсультантПлюс. – URL: http://www.consultant.ru (дата обращения: 14.10.2025).
43. Предтеченский, А.Н. Коэффициентный анализ в системе кредитных рейтингов заемщиков банка // Банковское дело. – 2012. – № 4.
44. Проблемы и перспективы управления кредитным портфелем банка в России // Elibrary. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=25313388 (дата обращения: 14.10.2025).
45. Русанов, Ю.Ю. Методология оценки рисков кредитования малого и среднего бизнеса / Ю.Ю. Русанов, О.М. Разина // Банковское дело. – 2011. – № 6.
46. Сабиров, М. Характеристика диверсифицированного кредитного портфеля коммерческого банка // Аудитор. – 2010. – № 10.
47. Симановский, А.Ю. Базельские принципы эффективного банковского надзора, издание второе // Деньги и кредит. – 2010. – № 2.
48. Современные методы управления кредитным портфелем банка // Science-education.ru. – URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=24220 (дата обращения: 14.10.2025).
49. Соколинская, Н.Э. Кредитные риски в российском банковском секторе: факторы и менеджмент // Банковские услуги. – 2010. – № 5.
50. Совершенствование кредитного портфеля коммерческих банков // Cyberleninka.ru. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovershenstvovanie-kreditnogo-portfelya-kommercheskih-bankov (дата обращения: 14.10.2025).
51. Совершенствование системы управления качеством кредитного портфеля коммерческого банка / Гаджиагаев // Ученые записки Российской академии предпринимательства. – URL: https://www.raspp.ru/upload/iblock/cf1/cf19b9d365287f975d5069b2d3989c92.pdf (дата обращения: 14.10.2025).
52. Совершенствование системы управления кредитным портфелем коммерческого банка // Cyberleninka.ru. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovershenstvovanie-sistemy-upravleniya-kreditnym-portfelem-kommercheskogo-banka (дата обращения: 14.10.2025).
53. Сущность и классификация кредитного портфеля коммерческого банка // Cyberleninka.ru. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/suschnost-i-klassifikatsiya-kreditnogo-portfelya-kommercheskogo-banka (дата обращения: 14.10.2025).
54. Сухова, Л.Ф. Практикум по анализу финансового состояния и оценке кредитоспособности банка-заемщика. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 212 с.
55. Тавасиев, А.М. Банковское дело: управление кредитной организацией: учебное пособие. – М.: Дашков и К, 2011. – 580 с.
56. Теоретические аспекты управления кредитным портфелем банка // Cyberleninka.ru. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/teoreticheskie-aspekty-upravleniya-kreditnym-portfelem-banka (дата обращения: 14.10.2025).
57. Трохов, М.Е. Использование кредитными организациями показателей, ориентированных на риск // Деньги и кредит. – 2013. – № 1. – С. 18–23.
58. Управление кредитным портфелем коммерческого банка: сущность и содержание // Экономические науки. – URL: https://ecsn.ru/files/articles/2018-4-2/2018-4-2_4.pdf (дата обращения: 14.10.2025).
59. Управление кредитным риском в коммерческом банке // Экономика и менеджмент инновационных технологий. – 2020. – № 1. – URL: https://ekonomika.snauka.ru/2020/01/16900 (дата обращения: 14.10.2025).
60. Управление кредитными рисками коммерческого банка // Cyberleninka.ru. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-kreditnymi-riskami-kommercheskogo-banka (дата обращения: 14.10.2025).
61. Финансы. Денежное обращение. Кредит: учебник для вузов / под ред. Г.Б. Поляка. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2013. – 415 с.
62. Швецов, А.М. Банковские риски и внешние аспекты управления ими в условиях экономического кризиса // Финансы и Кредит. – 2010. – № 40. – С. 22–28.
63. Швецов, А.М. Влияние антикризисной политики Правительства РФ на банковский сектор экономики // TERRA ECONOMICUS. – 2009. – Т. 7. – № 2 (часть третья). – 310 с.
64. Щербакова, Т.А. Анализ финансового состояния корпоративного клиента и его роль в оценке кредитоспособности заемщика // Финансы и кредит. – 2009. – № 22. – С. 12–17.
65. Яковенко, С.Н. Разработка методики оценки качества кредитного портфеля в банковской сфере экономики России: автореф. дис. … канд. экон. наук. – Краснодар, 2011. – 120 с.
66. О типичных банковских рисках: Письмо Банка России от 23.06.2004 N 70-Т // КонсультантПлюс. – URL: http://www.consultant.ru (дата обращения: 14.10.2025).
67. О Центральном банке Российской Федерации (Банке России): Федеральный закон от 10.07.2002 N 86-ФЗ (ред. от 23.07.2013) // КонсультантПлюс. – URL: http://www.consultant.ru (дата обращения: 14.10.2025).
68. О банках и банковской деятельности: Федеральный закон от 02.12.1990 N 395-1 (ред. от 30.09.2013) // КонсультантПлюс. – URL: http://www.consultant.ru (дата обращения: 14.10.2025).
69. Об обязательных нормативах банков: Инструкция Банка России от 16.01.2004 N 110-И (ред. от 28.04.2012) // КонсультантПлюс. – URL: http://www.consultant.ru (дата обращения: 14.10.2025).