Анализ и оценка кредитоспособности заемщика: Теоретические основы, современные методики и направления совершенствования в Российской Федерации

Представьте себе мир, где отношение задолженности пяти крупнейших нефинансовых компаний к капиталу всего банковского сектора взлетает с 36% до 56% всего за два года. Это не гипотетический сценарий, а актуальная реальность российской экономики, свидетельствующая о беспрецедентном росте концентрации кредитного риска. В таких условиях, когда макроэкономическая турбулентность и геополитическая неопределенность становятся новой нормой, способность банков точно и всесторонне оценивать кредитоспособность своих заемщиков превращается из рутинной процедуры в краеугольный камень финансовой стабильности.

Оценка кредитоспособности — это не просто формальность, а сложный аналитический процесс, напрямую влияющий на устойчивость всей банковской системы и, как следствие, на экономический рост страны. Ошибки в этом процессе могут привести к колоссальным потерям, дефолтам и системным кризисам. Именно поэтому академическое исследование данной темы является не просто актуальным, но жизненно важным для будущих специалистов финансовой сферы, ведь глубокое понимание механизмов оценки позволяет предотвращать катастрофические последствия на уровне всей экономики.

Цель настоящего исследования — всесторонне раскрыть теоретические и практические аспекты анализа и оценки кредитоспособности заемщика, выявить ключевые проблемы, с которыми сталкиваются российские кредитные организации, и предложить обоснованные направления совершенствования существующих методик. Мы погрузимся в глубины регулятивного ландшафта, рассмотрим передовые аналитические инструменты и оценим влияние прорывных цифровых технологий.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:

• Систематизировать теоретические основы понятий «кредитоспособность», «платежеспособность» и «кредитный риск», а также их взаимосвязь.
• Детально проанализировать основные количественные и качественные методики оценки кредитоспособности, применяемые для физических и юридических лиц в России.
• Изучить влияние нормативно-правового регулирования Банка России и международных стандартов (Базель III) на практику оценки кредитоспособности.
• Выявить и классифицировать финансовые и нефинансовые факторы, определяющие кредитоспособность различных категорий заемщиков.
• Обозначить актуальные проблемы в области оценки кредитоспособности в РФ и проанализировать тенденции совершенствования систем, включая роль цифровизации.
• Разработать и обосновать рекомендации по оптимизации методик оценки для минимизации кредитных рисков и повышения эффективности кредитного процесса.

Структура работы выстроена таким образом, чтобы читатель мог последовательно освоить все грани заявленной темы: от фундаментальных определений и регуляторных основ до передовых технологий и практических рекомендаций. Каждая глава представляет собой логически завершенный блок, детально раскрывающий один из аспектов оценки кредитоспособности.

Теоретические основы кредитоспособности заемщика и кредитного риска

В основе любой финансовой системы лежит доверие, а в контексте кредитных отношений это доверие выражается в понятии кредитоспособности. Прежде чем приступить к анализу методик, необходимо четко определить ключевые термины, их взаимосвязь и фундаментальные различия, чтобы создать прочную концептуальную базу для дальнейшего исследования.

Сущность и содержание кредитоспособности и платежеспособности

Центральное место в нашем исследовании занимает понятие кредитоспособности. Это не просто мгновенный снимок финансового состояния, а, скорее, прогнозный образ будущего. Кредитоспособность — это прогнозируемая способность заемщика погасить свой кредит и проценты по нему в срок, в полном объеме и с соблюдением всех условий кредитного договора. Она представляет собой комплексную оценку, охватывающую как правовые, так и финансовые аспекты, и базируется на ряде показателей, позволяющих банку судить о будущих возможностях заемщика.

Важно понимать, что кредитоспособность и платежеспособность — это хоть и близкие, но не тождественные понятия. Их основное различие кроется во временном горизонте и содержании:

• Платежеспособность отражает способность хозяйствующего субъекта к своевременному выполнению денежных обязательств (как законных, так и договорных) за счет имеющихся в его распоряжении денежных ресурсов на конкретный момент времени. Это своего рода «здесь и сейчас» финансового мира. Если компания имеет достаточно денег на счетах для погашения текущих долгов, она платежеспособна.
• Кредитоспособность, напротив, является прогнозом на весь срок кредита. Она включает в себя не только текущую платежеспособность, но и потенциал заемщика генерировать достаточные денежные потоки в будущем, адаптироваться к изменяющимся условиям и сохранять финансовую устойчивость на протяжении всего периода обслуживания долга.

Таким образом, можно быть платежеспособным сегодня, но не кредитоспособным завтра, если перспективы бизнеса туманны или существуют высокие риски. И наоборот, потенциально кредитоспособная компания может временно испытывать проблемы с платежеспособностью, но при наличии устойчивой бизнес-модели и доступа к финансированию ее кредитный потенциал остается высоким. Платежеспособность, в свою очередь, может быть краткосрочной и долгосрочной, показывая возможность компании выполнить обязательства в обозримом будущем. Эволюция подходов к оценке кредитоспособности в российской и мировой практике неизменно двигалась в сторону все более комплексного и прогностического анализа, интегрируя элементы риск-менеджмента.

Понятие и классификация кредитного риска

Неотъемлемой обратной стороной кредитоспособности является кредитный риск. Для любой кредитной организации это не абстрактное понятие, а вполне конкретная угроза финансовой стабильности. Кредитный риск — это вероятность невыплаты кредита или неспособность заемщика выполнять взятые долговые обязательства, что может привести к значительным убыткам.

Для кредитной организации кредитный риск детализируется как риск возникновения убытков вследствие неисполнения, несвоевременного либо неполного исполнения должником финансовых обязательств в соответствии с условиями договора. Эти убытки могут быть прямыми (потеря основной суммы долга и процентов) и косвенными (недополученные денежные потоки, затраты, связанные с взысканием просроченной задолженности, а также репутационные издержки). Кредитный риск является одним из основных и наиболее значимых видов банковского риска, поскольку кредитная деятельность составляет основу бизнеса большинства финансовых институтов.

Причины возникновения кредитного риска можно условно разделить на две большие категории:

1. Внешние причины: Это факторы, находящиеся вне прямого контроля заемщика и банка, но оказывающие существенное влияние на их финансовое состояние и возможности:
   • Макроэкономические факторы: Снижение темпов экономического развития, стагнация экономики, высокая инфляция, изменения ключевой ставки, рецессии. Эти явления могут ухудшить финансовое положение целых отраслей или регионов, снижая доходы заемщиков и их способность обслуживать долг.
   • Институциональные факторы: Нестабильность правовой системы, изменения в законодательстве, ужесточение налогового регулирования, политические риски, торговые барьеры.
   • Отраслевые проблемы: Снижение спроса на продукцию или услуги конкретной отрасли, рост конкуренции, появление новых технологий, делающих устаревшими существующие бизнес-модели.
2. Внутренние причины: Эти факторы связаны с управленческими решениями и операционной деятельностью как заемщика, так и самого банка:
   • Ошибки заемщика: Неэффективное управление, недостаточная квалификация менеджмента, некорректная стратегия развития, отсутствие контроля над издержками, проблемы с качеством продукции или услуг, мошенничество.
   • Ошибки банка: Ошибки в управлении собственными средствами, излишне агрессивная кредитная политика, отсутствие достаточных резервов, неадекватная оценка рисков, излишне лояльное отношение к заемщикам, снижение уровня проверки кредитоспособности, неэффективная система мониторинга кредитного портфеля.

Особое внимание в контексте современного российского банковского сектора заслуживает проблема концентрации кредитного риска. Она проявляется в предоставлении крупных кредитов одному заемщику или группе связанных заемщиков, а также в чрезмерном сосредоточении кредитного портфеля на заемщиках из одной отрасли или региона. Для российских банков это исторически сложная тема. Размеры крупнейших отечественных компаний зачастую превосходят капитал самих банков, при этом именно отечественные финансовые институты выступают для них основным источником фондирования.

Таблица 1: Динамика концентрации кредитного риска в российском банковском секторе

Показатель	Дата	Значение
Отношение задолженности пяти крупнейших компаний нефинансового сектора к капиталу банковского сектора	1 февраля 2022 г.	36%
Отношение задолженности пяти крупнейших компаний нефинансового сектора к капиталу банковского сектора	1 апреля 2024 г.	56%

Источник: Банк России, 2024 г.

Как видно из Таблицы 1, введение ограничений на финансирование российских компаний в «недружественных» странах привело к значительному росту концентрации кредитного риска у крупнейших отечественных банков. Это смещение рисков в сторону нескольких крупных заемщиков создает системные уязвимости, поскольку дефолт одного такого заемщика может повлечь за собой серьезные последствия для всего банковского сектора.

Современное понятие кредитоспособности заемщика, таким образом, рассматривается неразрывно с аспектами развития риск-менеджмента. Начальный уровень оценки всегда начинается с четкого определения типа заемщика — физическое или юридическое лицо, поскольку это диктует выбор методик и фокус анализа.

Методики и модели оценки кредитоспособности заемщиков в коммерческих банках

Оценка кредитоспособности — это искусство балансирования между стремлением к максимизации прибыли и необходимостью минимизации рисков. Банки, как и художники, используют разные «кисти» и «цвета» в зависимости от «холста», то есть от типа заемщика и контекста кредитования. Единой, универсальной методики в мире не существует, и каждый банк разрабатывает собственные подходы, комбинируя различные аналитические инструменты.

Методики оценки кредитоспособности юридических лиц

Когда речь идет о корпоративном кредитовании, банки погружаются в глубокий анализ финансового здоровья компании. Для оценки кредитоспособности юридических лиц используются как традиционные, так и более продвинутые подходы.

Основным инструментом является анализ финансовых показателей. Он включает в себя оценку:

• Чистой прибыли (убытков) и ее динамики, что отражает общую эффективность бизнеса.
• Рентабельности (продаж, активов, собственного капитала), показывающей, насколько эффективно компания генерирует прибыль из своих ресурсов.
• Размера оборота (выручки), индикатора масштаба деятельности и рыночных позиций.
• Количества долговых обязательств и их структуры, что позволяет оценить текущую долговую нагрузку.
• Ликвидности компании, то есть ее способности покрывать краткосрочные обязательства за счет ликвидных активов.

При оценке кредитоспособности юридических лиц банки самостоятельно устанавливают пороговые значения и состав этих финансовых критериев, адаптируя их под свою кредитную политику и специфику отрасли.

Для среднего и крупного бизнеса банки часто применяют более сложные метрики, которые позволяют глубоко проанализировать долговую нагрузку и способность ее обслуживать. К ним относятся:

• Соотношение обязательств к EBITDA (Чистый долг / EBITDA): Этот показатель отражает, сколько лет потребуется компании для погашения чистого долга (совокупный долг минус денежные средства и их эквиваленты) за счет EBITDA.
  • Формула: КEBITDA = (Заемный капитал - Денежные средства и их эквиваленты) / EBITDA
  • В российской практике оптимальным уровнем считается значение в диапазоне 2,0-2,5. Превышение этого порога (например, >3) обычно сигнализирует о чрезмерной долговой нагрузке и увеличивает кредитный риск.
• Коэффициент покрытия процентов (ICR): Данный коэффициент показывает, насколько операционная прибыль компании способна покрывать процентные расходы по кредитам.
  • Формула: ICR = EBIT / Проценты к уплате
  • Комфортным уровнем считается значение от 3 и выше. Если коэффициент приближается к 1 или становится меньше, это означает, что компания с трудом покрывает процентные платежи, что является тревожным сигналом.

Помимо количественного анализа, активно применяется система «5С» (Character, Capacity, Capital, Collateral, Conditions), которая представляет собой комплексный подход к оценке, включающий как качественные, так и количественные показатели:

1. Character (Характер): Оценка репутации заемщика, его кредитной истории, порядочности и готовности выполнять обязательства.
2. Capacity (Способность): Оценка способности заемщика генерировать достаточные денежные потоки для погашения кредита, исходя из его текущих и прогнозируемых доходов.
3. Capital (Капитал): Оценка финансовой устойчивости заемщика, его собственного капитала, структуры активов и обязательств.
4. Collateral (Обеспечение): Оценка наличия и качества обеспечения по кредиту (залог, поручительство), что снижает потери банка в случае дефолта.
5. Conditions (Условия): Оценка внешних факторов, влияющих на заемщика и его способность погасить кредит (отраслевые тенденции, макроэкономическая ситуация, регулирование).

Таблица 2: Основные финансовые коэффициенты для оценки кредитоспособности предприятий

Коэффициент	Формула	Интерпретация	Рекомендуемые значения в РФ (примерно)
Коэффициент текущей ликвидности (КТЛ)	Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	Способность компании покрывать краткосрочные обязательства за счет оборотных активов. Чем выше, тем лучше.	≥ 1,5 — 2,0
Коэффициент финансового рычага (КФР)	Заемный капитал / Собственный капитал	Отражает зависимость компании от заемных средств. Высокий КФР означает высокую долговую нагрузку и риск.	0,25 — 1,0
Коэффициент абсолютной ликвидности	(Денежные средства + Краткосрочные финансовые вложения) / Краткосрочные обязательства	Способность компании погасить краткосрочные обязательства немедленно.	≥ 0,2
Коэффициент рентабельности продаж	Чистая прибыль / Выручка	Какая доля выручки остается после всех расходов. Показывает эффективность операционной деятельности.	Зависит от отрасли

Источник: Обобщение данных из различных финансовых источников.

Важно отметить, что в российской практике единой методики оценки кредитоспособности заемщика для банков не существует. Каждый банк имеет право разрабатывать собственный подход, ориентируясь на международный и отечественный опыт, но при этом соблюдая требования Центрального банка РФ. Для корпоративных клиентов банки разрабатывают собственные рейтинговые методики, которые основаны на анализе официальной отчетности, денежных потоков, ликвидности и качества обеспечения кредита. При оценке кредитоспособности малого бизнеса дополнительно учитываются личное финансовое состояние владельца, его компетенции и опыт, а также личная кредитная история.

Методики оценки кредитоспособности физических лиц

Оценка кредитоспособности физических лиц имеет свои особенности, поскольку здесь на первый план выходят иные факторы, нежели в корпоративном секторе. Основными инструментами являются количественный и качественный анализ.

Количественный анализ для физических лиц сосредоточен на:

• Оценке доходов клиента: сюда входят заработная плата, доходы от предпринимательской деятельности, аренды, пенсия, другие подтвержденные источники.
• Определении обязательных расходов: коммунальные платежи, алименты, существующие кредитные обязательства, расходы на содержание иждивенцев.
• Расчете достаточной суммы для выплаты нового кредита: банк определяет, какая часть дохода останется после всех обязательных расходов и сможет быть направлена на обслуживание нового долга.

Качественные методики дополняют карт��ну, учитывая:

• Кредитную историю: самое важное — наличие просрочек, количество и характер прошлых кредитов.
• Имущественное положение: наличие недвижимости, автомобиля, других ценных активов, которые могут служить обеспечением или свидетельствовать о финансовой состоятельности.
• Уровень дохода и стаж работы: стабильность занятости и размер регулярных поступлений.
• Социальное и семейное положение: возраст, семейное положение, наличие детей, уровень образования, профессия.

Среди наиболее распространенных методов оценки кредитоспособности физических лиц выделяются скоринговая оценка, изучение кредитной истории и анализ финансовых показателей платежеспособности.

Скоринговая оценка — это автоматизированная система, используемая банками для оперативной оценки рисков при выдаче кредитов. Она основывается на математических моделях, которые анализируют кредитную историю, финансовое положение заемщика и другие факторы, присваивая каждому клиенту определенное количество баллов. Скоринговая система определяет набор критериев и соответствующих им показателей способности заемщика вернуть долг, которые затем оцениваются в баллах.

Таблица 3: Типичные критерии кредитного скоринга для физических лиц в российских банках

Категория критерия	Примеры показателей
Кредитная история	Персональный кредитный рейтинг (ПКР), количество погашенных без просрочек кредитов, частота отказов от других кредиторов, наличие займов в МФО, общая долговая нагрузка.
Персональные данные	Возраст, семейное положение, наличие детей, образование, профессия.
Занятость и доход	Стаж работы на текущем месте, общий стаж, размер дохода, стабильность дохода.
Имущественное положение	Наличие собственной недвижимости, автомобиля, других активов.
Опыт сотрудничества с банком	Наличие вкладов, зарплатного проекта, других продуктов банка.

Источник: Альфа-Банк, НБКИ, Ренессанс Банк и другие открытые источники.

Одним из ключевых инструментов для оценки долговой нагрузки физических лиц, введенным Центральным банком РФ, является Показатель Долговой Нагрузки (ПДН).

Показатель Долговой Нагрузки (ПДН) рассчитывается как отношение суммы среднемесячных платежей заемщика по всем кредитам и займам (ΣСрмП) к величине его среднемесячного дохода (СрмД).

Формула: ПДН = ΣСрмП / СрмД

Где:

• ΣСрмП — сумма среднемесячных платежей по всем действующим обязательствам (включая будущий кредит).
• СрмД — среднемесячный доход заемщика.

С 1 октября 2019 года Центральный банк России обязал все кредитные организации рассчитывать ПДН. Более того, с 1 января 2024 года банки и МФО должны информировать заемщика о превышении ПДН, если на выплаты по кредитам будет уходить более 50% дохода.

Таблица 4: Интерпретация Показателя Долговой Нагрузки (ПДН)

Уровень ПДН	Интерпретация
До 30%	Оптимальная долговая нагрузка, высокая вероятность одобрения кредита.
От 30% до 50%	Повышенная долговая нагрузка, вероятность одобрения снижается.
Выше 50% (до 60%)	Значительная долговая нагрузка, возможен отказ, высокий риск просрочек.
Выше 60%	Критическая долговая нагрузка, очень высокий риск отказа и дефолта.

ПКР: Персональный кредитный рейтинг.
ПДН: Показатель долговой нагрузки.

Источник: Альфа-Банк, НБКИ, Банк ДОМ.РФ, Финансовая культура.

Хотя универсальной стандартизированной системы оценки кредитоспособности в мире нет, большинство методик, как правило, объединяют несколько подходов в авторскую методику. Это позволяет банкам достичь более глубокого и всестороннего понимания рисков. К основным методам оценки кредитоспособности предприятий-клиентов банка относятся: метод финансовых коэффициентов, метод анализа денежного потока и метод анализа делового риска, каждый из которых дополняет общую картину.

Нормативно-правовое регулирование и влияние международных стандартов на оценку кредитоспособности в РФ

Кредитование — это деятельность, пронизанная рисками и требующая строжайшего регулирования для защиты как кредиторов, так и вкладчиков. В России этот процесс находится под пристальным вниманием государства, а также подвержен влиянию международных стандартов, направленных на повышение устойчивости всей мировой финансовой системы.

Законодательная и нормативная база РФ

Правовое регулирование банковской деятельности в Российской Федерации представляет собой многоуровневую систему, основу которой закладывает Конституция РФ. На ее базе строится федеральное законодательство, в частности, ключевые Федеральные законы:

• Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-I «О банках и банковской деятельности»: Этот закон является фундаментом, устанавливая общие нормы регулирования банковской деятельности, порядок государственной регистрации кредитных организаций, выдачи лицензий, а также меры обеспечения их финансовой надежности. Он обязывает кредитные организации создавать резервы (фонды) на возможные потери по ссудам, что является одним из важнейших инструментов управления кредитным риском.
• Федеральный закон от 10.07.2002 № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)»: Определяет статус, цели, функции и полномочия Банка России как главного регулятора и надзорного органа банковской системы.

Помимо этих основополагающих актов, существуют и другие значимые федеральные законы, обеспечивающие стабильность и прозрачность финансового сектора:

• Федеральный закон от 07.08.2001 № 115-ФЗ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путём, и финансированию терроризма»: Обязывает банки проводить идентификацию клиентов и мониторинг операций, что косвенно влияет на процесс оценки заемщика с точки зрения его репутации и источника средств.
• Федеральный закон от 23.12.2003 № 177-ФЗ «О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации»: Гарантирует защиту сбережений граждан, что также способствует стабильности банковской системы.

На следующем уровне регулирования находятся нормативные акты Банка России, которые детализируют требования законодательства и устанавливают конкретные правила для кредитных организаций. Среди них особое место занимают:

• Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности»: Этот документ является краеугольным камнем в системе управления кредитным риском. Он детально регламентирует порядок оценки кредитных рисков по каждой выданной ссуде и формирования соответствующих резервов. Согласно Положению 590-П, оценка кредитного риска должна проводиться кредитной организацией на постоянной основе с использованием профессионального суждения.
• Положение Банка России от 06.08.2015 № 483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов»: Регламентирует применение более продвинутых подходов к расчету кредитного риска на основе внутренних моделей банка, что соответствует принципам Базеля II и III.
• Инструкция Банка России от 29.11.2019 № 199-И «Об обязательных нормативах и надбавках к нормативам достаточности капитала банков с универсальной лицензией»: Устанавливает ключевые нормативы достаточности капитала, которые напрямую зависят от величины принятых банком рисков, включая кредитный риск.

Профессиональное суждение кредитной организации — это не просто формальность. Оно выносится по результатам комплексного и объективного анализа деятельности заемщика, включающего его финансовое положение, качество обслуживания долга и всей имеющейся информации, даже если она не всегда полна или абсолютно достоверна. Банк обязан учитывать вероятность наличия неполной, неактуальной или недостоверной информации, что подчеркивает необходимость критического подхода и использования различных источников данных.

Влияние международных стандартов (Базель III) на российскую практику

В условиях глобализации финансового рынка российская банковская система не может оставаться в стороне от международных тенденций и стандартов. Одним из наиболее значимых является комплекс Базельских соглашений, в частности, Базель III.

Базель III представляет собой совокупность передовых способов оценки рисков (кредитного, рыночного, операционного) и создания соответствующего капитала, содержательного надзора и рыночной дисциплины. Его основная цель — обеспечение глобальной финансовой стабильности путем ужесточения требований к капиталу банков и повышения их устойчивости к шокам.

Внедрение Базеля III в российскую банковскую систему имеет огромное значение, хотя мнения экспертов относительно его последствий расходятся. С одной стороны, эти стандарты могут привести к ужесточению требований к капиталу банков, что потенциально может сократить объемы кредитования и, как следствие, замедлить темпы роста российской экономики. Банкам придется наращивать капитал или сокращать рисковые активы, что не всегда просто. С другой стороны, адаптация к Базелю III направлена на повышение устойчивости и надежности банковской системы. Те банки, которые успешно пройдут эту адаптацию, станут более крепкими и смогут эффективнее противостоять кризисным явлениям. Именно эта дилемма делает внедрение Базеля III особенно острым для российской финансовой системы.

Банк России активно работает над внедрением элементов Базельских соглашений (I, II, III) с учетом национальной специфики. Это осуществляется посредством выпуска инструкций, положений и обязательных разъяснений, которые постепенно гармонизируют российское регулирование с международными практиками. Например, Банк России выпустил проекты нормативных документов, предусматривающие разделение основного капитала на базовый и дополнительный, а также ужесточение требований к субординированным кредитам и привилегированным акциям, включаемым в состав источников капитала.

Важным шагом в этом направлении стало решение о переводе системно значимых кредитных организаций на соблюдение национального норматива краткосрочной ликвидности (ННКЛ) вместо базельского. С 30 октября 2025 года Банк России устанавливает плату за право пользования безотзывной кредитной линией в размере 1% годовых от величины лимита БКЛ, включенной в расчет ННКЛ. Это является примером адаптации международных стандартов под специфику российского рынка, стремясь одновременно повысить ликвидность банков и стимулировать их к более эффективному управлению ресурсами.

В целом, нормативно-правовая база РФ и влияние международных стандартов формируют сложную, но необходимую систему координат, в которой банки оценивают кредитоспособность заемщиков, управляя при этом собственными рисками и обеспечивая стабильность финансового сектора.

Факторы, влияющие на кредитоспособность различных категорий заемщиков

Кредитоспособность — это многогранное понятие, зависящее от целого спектра факторов, которые можно разделить на финансовые и нефинансовые. Их анализ является основой для принятия взвешенного решения о выдаче кредита. Однако набор этих факторов существенно различается в зависимости от того, кто выступает в роли заемщика — юридическое или физическое лицо.

Факторы кредитоспособности юридических лиц

Оценка кредитоспособности компании требует глубокого погружения в ее операционную и финансовую деятельность. Банки анализируют как количественные, так и качественные показатели, чтобы получить максимально полную картину.

Финансовые факторы: Это количественные показатели, извлекаемые из бухгалтерской и управленческой отчетности компании. Они дают представление о текущем состоянии и динамике бизнеса:

• Чистая прибыль/убытки: Фундаментальный показатель, отражающий конечный финансовый результат деятельности. Стабильная прибыль свидетельствует об эффективности.
• Рентабельность: Показывает, насколько эффективно компания использует свои ресурсы для генерации прибыли. Различные виды рентабельности (активов, продаж, собственного капитала) дают комплексную оценку.
• Ликвидность и платежеспособность: Коэффициенты, такие как коэффициент текущей ликвидности (К_ТЛ = Оборотные активы / Краткосрочные обязательства) или коэффициент абсолютной ликвидности, указывают на способность компании покрывать свои краткосрочные обязательства.
• Структура капитала: Соотношение собственного и заемного капитала (коэффициент финансового рычага) показывает уровень финансовой устойчивости и зависимость от внешних источников финансирования.
• Долгосрочные обязательства и их структура: Анализ сроков погашения и стоимости обслуживания долгосрочных долгов.
• Движение денежных потоков и их прогноз: Изучение операционного, инвестиционного и финансового денежных потоков позволяет понять, откуда компания генерирует деньги, куда их тратит и способна ли она самостоятельно обслуживать долг. Прогнозирование денежных потоков критически важно для оценки будущей способности к погашению.
• Процентные ставки: Влияние текущих и прогнозируемых процентных ставок на стоимость обслуживания долга.

Нефинансовые факторы: Эти качественные показатели дают представление о надежности, устойчивости и потенциале компании, которые не всегда можно выразить в цифрах:

• Общие сведения о заемщике:
  • Период деятельности: Долгосрочное присутствие на рынке часто свидетельствует об устойчивости.
  • Деловой престиж и репутация: Мнение партнеров, клиентов, поставщиков.
  • Устойчивость учредителей и качество управления: Опыт, компетентность руководства, прозрачность корпоративного управления.
• Оценка деятельности:
  • Уровень диверсификации бизнеса и продукции: Снижает зависимость от одного сегмента рынка.
  • Стабильность спроса на продукцию/услуги: Долгосрочные перспективы рынка.
  • Отношения с поставщиками и покупателями: Надежные партнеры снижают риски.
  • Рыночная позиция: Лидерство в отрасли, авторитет среди клиентов и партнеров, конкурентоспособность.
• Кредитная история: Наличие и характер прошлых кредитов, своевременность их погашения. Успешные банки и инвесторы доверяют компаниям, которые вовремя выполняют обязательства.
• Внешние факторы: Изменения спроса и предложения на рынке, государственное регулирование, технологические сдвиги, макроэкономическая ситуация.

Все эти факторы интегрируются банками в сложную систему оценки, позволяя не только оценить текущий риск, но и прогнозировать его динамику.

Факторы кредитоспособности физических лиц

Оценка физических лиц, хотя и менее объемна с точки зрения бухгалтерской отчетности, также включает в себя широкий круг показателей, позволяющих банку сформировать портрет потенциального заемщика.

Основные факторы, влияющие на кредитоспособность физических лиц:

• Кредитная история: Самый важный показатель. Информация из бюро кредитных историй о прошлых и текущих обязательствах, своевременности платежей, наличии просрочек, количестве кредитных продуктов.
• Соотношение долгов к доходам (DTI): Ключевой количественный показатель, который напрямую отражает способность заемщика обслуживать новые долги. Этот показатель получил стандартизированную форму в виде Показателя Долговой Нагрузки (ПДН).

Показатель Долговой Нагрузки (ПДН) рассчитывается по формуле:

ПДН = ΣСрмП / СрмД

Где:

• ΣСрмП — сумма среднемесячных платежей заемщика по всем кредитам и займам (включая потенциальный новый кредит).
• СрмД — величина его среднемесячного дохода.

С 1 октября 2019 года Центральный банк России обязал все кредитные организации рассчитывать ПДН. Более того, с 1 января 2024 года банки и МФО должны информировать заемщика о превышении ПДН, если на выплаты по кредитам будет уходить более 50% дохода.

Таблица 5: Интерпретация Показателя Долговой Нагрузки (ПДН)

Уровень ПДН	Вероятность одобрения кредита	Риски для заемщика
До 30%	Оптимальная, высокая	Низкие
От 30% до 50%	Средняя, снижается	Повышенные
Выше 50% (до 60%)	Низкая, возможен отказ	Значительные, риск просрочек
Выше 60%	Высокий риск отказа	Критические, высокая вероятность дефолта

Источник: Банк ДОМ.РФ, Альфа-Банк, Финансовая культура.

• Уровень существующих обязательств: Количество и объем текущих кредитов, кредитных карт, наличие задолженности.
• Наличие резервов и сбережений: Наличие подушки безопасности свидетельствует о финансовой дисциплине и способности пережить временные трудности.
• Стаж работы и размер дохода: Стабильность занятости (особенно на текущем месте) и достаточный уровень дохода.
• Социальный и семейный статус: Возраст, семейное положение, наличие детей. Наприме��, наличие стабильной семьи может рассматриваться как фактор, повышающий ответственность.
• Образование и профессия: Некоторые профессии считаются более стабильными и высокооплачиваемыми.
• Имущественное положение: Наличие собственной квартиры, машины, другого ценного имущества.

Комплексный анализ этих факторов позволяет банку минимизировать риски и принимать более обоснованные решения о выдаче кредитов, способствуя финансовой стабильности как самого банка, так и экономики в целом.

Проблемы и актуальные тенденции в совершенствовании систем оценки кредитоспособности заемщиков в России

В условиях беспрецедентной макроэкономической нестабильности, вызванной геополитическими сдвигами и санкционным давлением, вопросы анализа и оценки кредитоспособности приобретают в России особую, критическую актуальность. Традиционные подходы сталкиваются с новыми вызовами, требуя от банков и регуляторов постоянного совершенствования методик.

Основные проблемы оценки кредитоспособности в РФ

Российский банковский сектор исторически сталкивался с рядом специфических проблем, которые усложняют процесс оценки кредитоспособности:

1. Влияние макроэкономической нестабильности и геополитических рисков:
   • Снижение темпов экономического роста, инфляция, изменения курса национальной валюты напрямую влияют на доходы и расходы как компаний, так и физических лиц, снижая их способность обслуживать долги.
   • Геополитические риски, санкции, разрыв логистических цепочек создают неопределенность для бизнеса, затрудняя прогнозирование будущих денежных потоков.
2. Искажение показателей финансовой отчетности предприятий:
   • Массовость искажения или «оптимизации» финансовых показателей в отчетности предприятий является серьезной проблемой. Это затрудняет проведение объективного финансового анализа и требует от банков глубокой экспертизы и использования альтернативных источников информации.
   • Низкий уровень кредитной культуры у некоторых заемщиков, проявляющийся в нежелании предоставлять полную и достоверную информацию, также усугубляет проблему.
   • Закрытый характер деятельности многих компаний от СМИ и общественности ограничивает возможности для сбора нефинансовой информации, необходимой для комплексной оценки.
3. Последствия «расчистки» банковского сектора Банком России:
   • Начатая в 2013 году «расчистка» банковского сектора, в рамках которой Банк России массово отзывал лицензии у банков с рискованной кредитной политикой, привела к значительному сокращению числа банков (с 894 в июле 2013 года до 335 в январе 2022 года).
   • Хотя эта мера повысила общую надежность оставшихся банков, она также привела к сокращению конкуренции и, как отмечалось ранее, к росту концентрации кредитного риска у крупнейших игроков.

Эти проблемы требуют от российских банков постоянного поиска новых подходов и адаптации к изменяющимся реалиям, в том числе через активное внедрение цифровых технологий.

Цифровизация и инновационные технологии в кредитном скоринге

В условиях современных вызовов цифровая трансформация становится не просто трендом, а жизненно важным фактором устойчивой работы и повышения эффективности кредитного процесса. Внедрение новых цифровых технологий — Big Data, Data mining, искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения, блокчейна, RegTech (регуляторных технологий), SupTech (надзорных технологий) и роботизации — позволяет банкам значительно повысить точность оценки кредитоспособности и оптимизировать весь кредитный цикл.

1. Повышение точности оценки с помощью ИИ и машинного обучения:
   • Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют обрабатывать огромные объемы разнородных данных, выявлять скрытые закономерности и строить более точные прогностические модели кредитного риска. Это снижает количество просрочек и дефолтов.
   • Ярким примером является опыт Национального бюро кредитных историй (НБКИ), которое с помощью нейронных сетей повысило точность прогнозной оценки вероятности дефолта заемщика на 15-20% и более чем в полтора раза уменьшило долю просроченной задолженности в кредитном портфеле (со среднестатистических 3,5% до 2,2%).
   • Альфа-Банк также успешно использует нейронные сети в кредитном скоринге уже свыше двух лет, достигая значительного улучшения метрик без потери стабильности.
2. Использование расширенных данных для скоринговых моделей:
   • Современные скоринговые модели выходят за рамки традиционной кредитной истории и анкетных данных. Они активно используют собственную финансовую информацию банка о клиенте, а также дополнительные данные, такие как активность в социальных сетях, история платежей по мобильной связи, модель смартфона заемщика и даже данные геолокации (при согласии клиента). Эти данные позволяют создать более полный «цифровой профиль» заемщика.
3. Автоматизация и эффективность:
   • Цифровизация способствует автоматизации рутинных процессов, таких как сбор данных, первичный анализ, формирование отчетов. Это освобождает время сотрудников, позволяя им сосредоточиться на более сложных аналитических задачах и принятии стратегических решений.
   • Однако это также требует от сотрудников новых компетенций для контроля и управления автоматизированными системами.
4. Расходы на ИТ и уровень цифровизации:
   • Финансовый сектор России демонстрирует уверенный рост инвестиций в цифровизацию. Расходы на ИТ-решения в 2023 году выросли на 13% по сравнению с 2022 годом, достигнув 896 млрд рублей, что подчеркивает продолжающуюся цифровую трансформацию.
   • Отечественные банки достигли высокого уровня цифровизации внутри своего периметра, однако для дальнейшего развития требуется выход за пределы банковского сектора и формирование кросс-отраслевых продуктов (например, экосистем), где оценка кредитоспособности будет интегрирована с другими сервисами.
   • Опрос представителей 50 российских банков показал, что 75% банков ТОП-30 считают, что задачи цифровизации должны быть аккумулированы в рамках единой платформы, что говорит о стремлении к созданию комплексных решений.

Направления совершенствования методик оценки

В свете вышеуказанных проблем и тенденций, очевидными становятся следующие направления совершенствования методик оценки кредитоспособности:

1. Разработка адаптированных методик: Необходима разработка и внедрение гибких, адаптированных методик оценки кредитоспособности, учитывающих специфику каждого экономического субъекта (крупный бизнес, МСП, физические лица, самозанятые) и особенности отраслей. Это позволит более точно оценивать риски и предлагать персонализированные условия кредитования.
2. Переход на единую методику оценки: Актуальность перехода к единой, стандартизированной методике оценки кредитоспособности для банков РФ, по крайней мере, в части базовых принципов и ключевых показателей, очень важна. Это позволит повысить прозрачность, сравнимость и эффективность целевого финансирования, а также снизить информационную асимметрию между банками и заемщиками. Такая стандартизация может быть реализована через рекомендации Банка России или отраслевые инициативы.
3. Дальнейшее развитие аналитических инструментов: Совершенствование методов анализа денежного потока, построение более точных прогнозов денежного потока с учетом различных сценариев, а также развитие кредитных рейтинговых систем на базе ИИ и машинного обучения.

Эти меры позволят российским банкам не только эффективно управлять кредитными рисками в текущих сложных условиях, но и заложить фундамент для устойчивого развития в долгосрочной перспективе.

Заключение

Анализ и оценка кредитоспособности заемщика — это динамично развивающаяся область, которая находится на стыке экономики, финансов, юриспруденции и информационных технологий. Наше исследование показало, что в условиях современной российской и мировой экономики, характеризующейся высокой степенью неопределенности и быстрых изменений, значимость этой функции банковской деятельности невозможно переоценить.

Мы систематизировали теоретические основы, четко разграничив понятия «кредитоспособность» и «платежеспособность», подчеркнув прогностический характер первого. Детально рассмотрели сущность и классификацию кредитного риска, акцентируя внимание на его внешних и внутренних причинах, а также на актуальной для России проблеме концентрации риска. Статистические данные, демонстрирующие рост отношения задолженности крупнейших компаний к капиталу банковского сектора, служат ярким подтверждением остроты этой проблемы.

В рамках методологического анализа были изучены основные количественные и качественные подходы к оценке кредитоспособности как юридических, так и физических лиц. От анализа финансовых коэффициентов (таких как отношение обязательств к EBITDA и коэффициент покрытия процентов) до скоринговых систем и Показателя Долговой Нагрузки (ПДН) — каждый инструмент был рассмотрен с учетом его формул, интерпретации и практических пороговых значений, актуальных для российской банковской практики. Это обеспечивает практическую ценность для студентов и аспирантов.

Исследование нормативно-правового поля Российской Федерации показало комплексную систему регулирования банковской деятельности, основу которой составляют федеральные законы и детализирующие их положения Центрального банка РФ. Особое внимание было уделено Положению № 590-П и концепции «профессионального суждения». Также был глубоко проанализирован процесс адаптации международных стандартов Базель III, выявлены его потенциальные последствия для российского банковского сектора и приведены конкретные примеры национализации отдельных элементов, таких как переход системно значимых банков на ННКЛ с октября 2025 года.

Систематизация факторов, влияющих на кредитоспособность, позволила выделить как традиционные финансовые и нефинансовые показатели для юридических лиц (от рентабельности до репутации), так и специфические для физических лиц (кредитная история, ПДН, социальный статус).

Наконец, мы выявили основные проблемы, с которыми сталкиваются российские банки, такие как искажение отчетности, низкая кредитная культура и последствия «расчистки» сектора, и проанализировали актуальные тенденции совершенствования методик. Главным драйвером здесь выступает цифровизация: внедрение Big Data, искусственного интеллекта и машинного обучения, что подтверждается кейсами НБКИ и Альфа-Банка, а также растущими инвестициями в ИТ-решения.

Ключевые выводы:

1. Оценка кредитоспособности является многомерным, прогностическим процессом, требующим учета как количественных финансовых показателей, так и качественных нефинансовых факторов.
2. Российская банковская система находится под влиянием как национальных регулятивных требований, так и международных стандартов, которые постепенно адаптируются с учетом специфики рынка.
3. Макроэкономическая нестабильность и структурные проблемы в экономике РФ усложняют процесс оценки, повышая значимость превентивных мер и глубокого анализа.
4. Цифровая трансформация и внедрение ИИ являются критически важными направлениями для повышения точности, эффективности и автоматизации процессов оценки кредитоспособности, что способствует снижению кредитных рисков.

На основе проведенного анализа предлагаются следующие рекомендации по совершенствованию методики оценки кредитоспособности для минимизации кредитных рисков и повышения эффективности кредитного процесса в российских банках:

1. Дальнейшая интеграция ИИ и машинного обучения: Активно инвестировать в разработку и внедрение продвинутых алгоритмов машинного обучения для построения скоринговых моделей, способных анализировать большие объемы разнородных данных, включая нетрадиционные источники. Это позволит повысить точность прогнозов и сократить время на принятие решений.
2. Развитие гибридных моделей оценки: Создавать гибкие гибридные модели, которые объединяют автоматизированный скоринг с экспертным «профессиональным суждением» кредитного аналитика, особенно для сложных корпоративных заемщиков. Это позволит учитывать нюансы, не улавливаемые алгоритмами.
3. Усиление верификации данных: Разработать более совершенные методы верификации финансовой и нефинансовой информации, предоставляемой заемщиками, для борьбы с искажением отчетности. Это может включать использование блокчейн-технологий для обеспечения прозрачности и неизменности данных.
4. Разработка отраслевых и региональных адаптаций: Создавать специализированные методики оценки кредитоспособности, учитывающие уникальные риски и особенности конкретных отраслей экономики и регионов РФ, что позволит более адекватно оценивать потенциал заемщиков.
5. Повышение финансовой грамотности и кредитной культуры: Активно участвовать в программах повышения финансовой грамотности населения и бизнеса, что в долгосрочной перспективе будет способствовать улучшению кредитной дисциплины и снижению рисков.
6. Стандартизация и обмен данными: Работать над стандартизацией подходов к оценке кредитоспособности на уровне банковского сообщества и регулятора, а также развивать инфраструктуру для безопасного и эффективного обмена кредитной информацией между участниками рынка (например, через БКИ).
7. Мониторинг и стресс-тестирование: Регулярно пересматривать и адаптировать методики оценки в ответ на изменения макроэкономической среды и геополитических факторов, а также проводить стресс-тестирование кредитного портфеля по различным сценариям.

Внедрение этих рекомендаций позволит российским банкам не только укрепить свою финансовую устойчивость, но и стать более эффективным драйвером экономического развития страны, обеспечивая ответственное и целевое финансирование.

Список использованной литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть II, раздел IV, гл. 42.
2. Положение Банка России от 28.06.2017 № 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…»). Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
3. Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-1 (ред. от 27.07.2007) «О банках и банковской деятельности».
4. Положение ЦБ РФ от 31 августа 1998 г. № 54 – П «О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)».
5. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика: учебно-практическое пособие / Д.А. Ендовицкий, И.В. Бочарова. — М.: КНОРУС, 2009. — 272 с.
6. Анализ кредитоспособности клиента коммерческого банка: учебное пособие / М.И. Власова. — М.: Банковское дело, 2007.
7. Банки и небанковские кредитные организации и их операции: учебник / под ред. Е.Ф. Жукова. — М.: Вузовский учебник, 2009. — 491 с.
8. Банковские системы зарубежных стран: курс лекций / Ю.Г. Вешкин, Г.Л. Авагян. — М.: Экономистъ, 2006. — 400 с.
9. Банковское дело: курс лекций / под ред. Е.П. Жарковской, И.О. Арендс. — М.: Омега-Л, 2006. — 399 с.
10. Банковское дело: учебник / под ред. д-ра экон. наук, проф. Г.Г. Коробовой. — М.: Экономистъ, 2009. — 751 с.
11. Банковское дело: учебник / О.И. Лаврушин, И.Д. Мамонова, И.В. Валенцева; под ред. засл. деят. науки РФ д-ра экон. наук проф. О.И. Лаврушина. — 4-е изд., стер. — М.: КНОРУС, 2007. — 768 с.
12. Банковское дело. Управление и технологии: учебник для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям / под ред. проф. А.М. Тавасиева. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2006. — 671 с.
13. Деньги. Кредит. Банки: учебник для вузов / Е.Ф. Жуков, Н.М. Зеленкова, Л.Т. Литвиненко; под ред. проф. Е.Ф. Жукова. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2009. — 703 с.
14. Кредитная система: опыт, новые явления, прогнозы и перспективы / А.И. Полищук. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 216 с.
15. Обеспечение устойчивого экономического и социального развития России: сборник статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции, проведенной ВЗФЭИ 22 апреля 2006 г. В 4 т. — М.: ВЗФЭИ, 2006. — Т. II. — 292 с.
16. Обеспечение устойчивого экономического и социального развития России: сборник статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции, проведенной ВЗФЭИ 22 апреля 2006 г. В 4 т. — М.: ВЗФЭИ, 2006. — Т. IV. — 336 с.
17. Основы банковской деятельности (Банковское дело) / под ред. К.Р. Тагирбекова. — М.: Инфа-М, Весь Мир, 2010. — 520 с.
18. Беляков А.В., Ломакина Е.В. Кредитный риск: оценка, анализ, управление // Финансы и кредит. — 2006. — № 9.
19. Иванов А.П. Банковский кредит как форма инвестирования предприятия // Финансы. — 2006. — № 4.
20. Иванов В.В., Малютина О.Н. Методика анализа обеспечения при совершении операций кредитования // Финансы и кредит. — 2006. — № 10.
21. Ли О.В. Об оценке кредитоспособности заемщика (российский и зарубежный опыт) // Деньги и кредит. — 2006. — № 4.
22. Овчаров А.О. Организация управления рисками в коммерческом банке // Банковское дело. — 2007. — № 1.
23. Остапенко В.В. Кредитование банками предприятий: потребности, возможности, интересы // Финансы. — 2007. — № 1.
24. Промсвязьбанк: официальный сайт. URL: http://www.psbank.ru/ (дата обращения: 12.10.2025).
25. Банкир: электронный ресурс. URL: http://www.bankir.ru/ (дата обращения: 12.10.2025).
26. Банковское дело: электронный ресурс. URL: http://www.bankdelo.ru/ (дата обращения: 12.10.2025).
27. Финансы: электронный ресурс. URL: http://www.finansy.ru/ (дата обращения: 12.10.2025).
28. Что такое кредитоспособность заемщика и как ее оценить. Газпромбанк. URL: https://www.gazprombank.ru/personal/articles/58362/ (дата обращения: 12.10.2025).
29. Как банки оценивают кредитоспособность своих клиентов. URL: https://www.elitarium.ru/kreditosposobnost-klienta-banka-ocenka-kreditnogo-riska-kreditor/ (дата обращения: 12.10.2025).
30. 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: 12.10.2025).
31. Что такое кредитоспособность. Блог Банка Синара. URL: https://www.sinara.ru/blog/chto-takoe-kreditosposobnost/ (дата обращения: 12.10.2025).
32. Кредитоспособность: понятие, методы оценки, отличия от платёжеспособности. Ренессанс Банк. URL: https://rencredit.ru/articles/kreditosposobnost-ponyatie-metody-otsenki-otlichiya-ot-platezhesposobnosti/ (дата обращения: 12.10.2025).
33. Кредитоспособность физического лица: что это и как рассчитать. ВТБ. URL: https://www.vtb.ru/journal/media/kreditosposobnost-fizicheskogo-lica/ (дата обращения: 12.10.2025).
34. Закон о банках, федеральные законы о банковской деятельности, страхование в банках, ФЗ центрального банка. Сравни.ру. URL: https://www.sravni.ru/enciklopediya/info/zakon-o-bankah/ (дата обращения: 12.10.2025).
35. ВЛИЯНИЕ БАЗЕЛЯ III НА БАНКОВСКУЮ СИСТЕМУ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. Современные проблемы науки и образования (сетевое издание). URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=12850 (дата обращения: 12.10.2025).
36. Цифровые технологии в работе кредитного аналитика: преимущества и недостатки использования. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovye-tehnologii-v-rabote-kreditnogo-analitika-preimuschestva-i-nedostatki-ispolzovaniya (дата обращения: 12.10.2025).
37. Особенности и основные проблемы оценки кредитоспособности предприятий. URL: http://bank-delo.ru/kredityi-fizicheskim-licam/osobennosti-i-osnovnyie-problemyi-ocenki-kreditosposobnosti-predpriyatiy.html (дата обращения: 12.10.2025).
38. ПЕРСПЕКТИВЫ И УГРОЗЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ЦИФРОВОЙ ПОДДЕРЖКИ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ БИЗНЕСА. Fortus: экономические и политические исследования. URL: https://fortus.su/perspektivy-i-ugrozy-sovershenija-cifrovoj-podderzhki-ocenki-kreditosposobnosti-biznesa/ (дата обращения: 12.10.2025).
39. ВОЗДЕЙСТВИЕ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА АНАЛИЗ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЁМЩИКОВ БАНКА. Elibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44869279 (дата обращения: 12.10.2025).
40. Оценка кредитоспособности юридического лица. ЭБК system. URL: https://ebk.ru/blog/otsenka-kreditosposobnosti-yuridicheskogo-litsa/ (дата обращения: 12.10.2025).
41. Разъяснения по 590-П. Банк России. URL: http://www.cbr.ru/Queries/UniDbQuery/File/49242/655 (дата обращения: 12.10.2025).
42. БАЗЕЛЬ III В РОССИИ: НОВЫЕ ПОДХОДЫ К ОПРЕДЕЛЕНИЮ КАПИТАЛА. Фундаментальные исследования (научный журнал). URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=36159 (дата обращения: 12.10.2025).
43. Базель III: как Центробанку не перестараться с надзором. Forbes.ru. URL: https://www.forbes.ru/finansy/regulirovanie/249339-bazel-iii-kak-centrobanku-ne-perestaratsya-s-nadzorom (дата обращения: 12.10.2025).
44. АНАЛИЗ РОССИЙСКИХ РЕЙТИНГОВЫХ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЁМЩИКА. URL: https://naukaip.ru/wp-content/uploads/2016/04/%D0%AF%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%BE-%D0%A1.%D0%9D..pdf (дата обращения: 12.10.2025).
45. Анализ кредитоспособности потенциальных заемщиков в условиях нестабильности на финансовых рынках в России. Статья в журнале «Молодой ученый». URL: https://moluch.ru/archive/99/22335/ (дата обращения: 12.10.2025).
46. Оценка эффективности от внедрения стандарта Базель 3 в российскую банковскую систему. АПНИ. URL: https://apni.ru/article/2160-otsenka-effektivnosti-ot-vnedreniya-standarta-bazel-3 (дата обращения: 12.10.2025).
47. Оценка кредитоспособности заемщика в системе регулирования кредитных рисков. Школа финансового анализа и инвестиционной оценки Жданова Василия и Жданова Ивана. URL: https://www.audit-it.ru/finanaliz/articles/credit/a1_22.html (дата обращения: 12.10.2025).
48. НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ В РОССИЙСКОЙ СИСТЕМЕ КРЕДИТОВАНИЯ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/napravleniya-sovershenstvovaniya-metodov-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-v-rossiyskoy-sisteme-kreditovaniya (дата обращения: 12.10.2025).
49. Использование информационных технологий и искусственного интеллекта при оценке кредитоспособности заемщиков в коммерческих банках. URL: https://kubsau.ru/upload/iblock/2c1/2c17a869a84405391a896d84d7286377.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
50. Система оценки кредитоспособности заемщика: что это такое и как оценивается показатель для юридических лиц. Морской банк. URL: https://www.morskoybank.com/wiki/sistema-ocenki-kreditosposobnosti-zaemshhika/ (дата обращения: 12.10.2025).
51. От Базеля I к Базелю III: возможности реализации в российской банковской системе. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ot-bazelya-i-k-bazelyu-iii-vozmozhnosti-realizatsii-v-rossiyskoy-bankovskoy-sisteme (дата обращения: 12.10.2025).
52. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И СОДЕРЖАНИЕ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-ponyatiya-i-soderzhanie-kreditosposobnosti (дата обращения: 12.10.2025).
53. 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: 12.10.2025).
54. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ. Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschika-v-sovremennyh-usloviyah (дата обращения: 12.10.2025).
55. Совершенствование оценки кредитоспособности заемщиков, реализующих долгосрочные инвестиционные проекты. URL: https://e.cfin.ru/files/docs/2019/4/finjournal-2019-4-07-filatova.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
56. СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ В ОЦЕНКЕ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКА: доклад, тезисы доклада. Научно-инновационный портал СФУ. URL: https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/73420 (дата обращения: 12.10.2025).
57. СОВРЕМЕННЫЕ СПОСОБЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ МАЛОГО И СРЕДНЕГО БИЗНЕСА КОММЕРЧЕСКИМИ БАНКАМИ. URL: https://dspace.bsu.edu.ru/bitstream/123456789/22904/1/Polunin%20D.A.%20-%20Sovremennye%20sposoby%20ocenki%20kreditosposobnosti%20predpriyatij%20malogo%20i%20srednego%20biznesa%20kommercheskimi%20bankami.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
58. Анализ и оценка кредитоспособности предприятия. Блог SF Education. URL: https://sf.education/blog/analiz-kreditosposobnosti-predpriyatiya/ (дата обращения: 12.10.2025).
59. ВЛИЯНИЕ ЦИФРОВИЗАЦИИ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ БАНКОВСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ В РФ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-tsifrovizatsii-na-effektivnost-bankovskogo-kreditovaniya-v-rf (дата обращения: 12.10.2025).
60. Оценка кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса. Электронный научный архив УрФУ. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/103859/1/978-5-7996-3243-7_2021_62.pdf (дата обращения: 12.10.2025).
61. АНАЛИЗ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ В ОТЕЧЕСТВЕННОЙ И ЗАРУБЕЖНОЙ ПРАКТИКЕ: ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-kreditosposobnosti-predpriyatiy-v-otechestvennoy-i-zarubezhnoy-praktike-dostoinstva-i-nedostatki (дата обращения: 12.10.2025).
62. От цифрового минимума к интеллектуальному банку. Ведомости. URL: https://www.vedomosti.ru/partner/articles/2023/10/09/998632-ot-tsifrovogo-minimuma (дата обращения: 12.10.2025).
63. Тренды в банковской отрасли в эпоху развития цифровых технологий. Elibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=50614138 (дата обращения: 12.10.2025).
64. Платёжеспособность. Финтабло. URL: https://fintablo.ru/blog/platezhesposobnost (дата обращения: 12.10.2025).
65. Кредитоспособность заемщика: как оценивается, отличие от платежеспособности. Тинькофф Журнал. URL: https://journal.tinkoff.ru/creditworthiness/ (дата обращения: 12.10.2025).
66. Оценка кредитоспособности заемщика. Platforma — Платформа больших данных. URL: https://platforma.ru/knowledge/ocenka-kreditosposobnosti-zaemshhika/ (дата обращения: 12.10.2025).
67. Сущность кредитного риска: понятие, виды, примеры. Мокка Блог. URL: https://mokka.ru/blog/chto-takoe-kreditnyy-risk (дата обращения: 12.10.2025).
68. Анализ кредитоспособности заемщика: определение и методика расчета. URL: https://ipotekaved.ru/banki/analiz-kreditosposobnosti-zaemshhika.html (дата обращения: 12.10.2025).
69. ПОНЯТИЕ КРЕДИТНОГО РИСКА И ЕГО СТРУКТУРА. КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ponyatie-kreditnogo-riska-i-ego-struktura (дата обращения: 12.10.2025).
70. Оценка кредитоспособности заемщика (методика СберБанка России). URL: http://www.audit-it.ru/finanaliz/banks/sberbank/metodika_sberbanka.html (дата обращения: 12.10.2025).
71. Кредитный скоринг в банке — что это и какими методами оценивается. Альфа-Банк. URL: https://alfabank.ru/get-money/credit-cards/articles/scoring/ (дата обращения: 12.10.2025).
72. Кредитный скоринг: что это и как работает. Газпромбанк. URL: https://www.gazprombank.ru/personal/articles/kreditnyy-skoring-chto-eto-i-kak-rabotaet-12092023/ (дата обращения: 12.10.2025).