Проектирование и технико-экономическое обоснование автоматизированной системы кредитования юридических лиц в условиях ужесточения регуляторных требований (на примере коммерческого банка)

Введение: Актуальность проблемы и структура исследования

В условиях, когда финансовая система Российской Федерации демонстрирует высокую зависимость от корпоративного кредитования, вопрос его эффективности и безопасности приобретает критическое значение. По состоянию на 01 сентября 2025 года, общая задолженность по кредитам, предоставленным юридическим лицам (ЮЛ) и индивидуальным предпринимателям (ИП) в России, достигла колоссальной цифры — 79,7 трлн рублей. Этот объем свидетельствует о центральной роли корпоративного кредитования в экономическом развитии страны, но одновременно указывает на масштабы потенциальных рисков.

Несмотря на замедление годового темпа прироста до 10,3%, ключевой проблемой остается эффективность и скорость обработки заявок. В традиционной модели (AS-IS) процесс рассмотрения кредита для среднего бизнеса в условиях повышенных рисков и ужесточения требований может занимать до двух месяцев. Именно эта продолжительность является критическим «узким местом», замедляющим бизнес-процессы клиентов, увеличивающим операционные расходы банка, и, что самое важное, снижающим конкурентоспособность финансовой организации на рынке. Дополнительным фактором риска является рост доли заемщиков, имеющих просроченную задолженность, которая на ту же дату составила 23,2% от общего числа.

Цель данной работы — деконструировать и автоматизировать процесс корпоративного кредитования, разработав комплексное технико-экономическое обоснование (ТЭО) и детальный проект архитектуры информационной системы (ИС), способной устранить выявленные узкие места и обеспечить соответствие актуальным регуляторным требованиям Банка России (ЦБ РФ).

Для достижения поставленной цели в работе будут решены следующие ключевые задачи:

1. Провести детальный анализ процесса кредитования ЮЛ «как есть» (AS-IS) с выделением рутинных операций.
2. Обосновать архитектуру автоматизированной системы кредитования (АСК) с учетом ужесточения требований ЦБ РФ и стандартов Базель III.
3. Разработать функциональную, инфологическую и даталогическую модели системы (TO-BE).
4. Провести Технико-экономическое обоснование (ТЭО) проекта, рассчитав экономический эффект и срок окупаемости с применением академических методик.

Ключевые термины:

Термин	Определение в контексте работы
Автоматизация	Комплекс мер по замене рутинных, ручных операций (ввод данных, проверка форм, расчет скоринга) на алгоритмические и программные решения.
Кредитная политика	Документ, определяющий целевые сегменты заемщиков, допустимые риски, стандарты оценки кредитоспособности и виды обеспечения.
АСК (Автоматизированная система кредитования)	Интегрированная ИС, реализующая концепцию "Кредитный конвейер" и обеспечивающая сквозное управление кредитным процессом.
ТЭО (Технико-экономическое обоснование)	Комплексный анализ целесообразности проекта, включающий расчет капитальных затрат, годовой экономии и срока окупаемости.
IDEF0/UML	Стандартизированные нотации для функционального (IDEF0, BPMN) и объектно-ориентированного (UML) моделирования бизнес-процессов и архитектуры ИС.

Часть I. Бизнес-анализ и регуляторное обоснование автоматизации

Анализ текущего бизнес-процесса кредитования юридических лиц (AS-IS)

Традиционный процесс кредитования юридических лиц в коммерческом банке (модель AS-IS) представляет собой многоступенчатую и ресурсоемкую процедуру. Типовой цикл включает следующие основные этапы:

1. Прием и регистрация заявки: Получение бумажных/сканированных документов, ручной ввод информации в CRM или АБС.
2. Первичная проверка и Due Diligence: Ручная проверка учредительных документов, поиск информации в открытых источниках, проверка на аффилированность и принадлежность к «черным спискам».
3. Финансово-экономический анализ: Сбор и ручной анализ финансовой отчетности, расчет ключевых показателей кредитоспособности (ликвидность, платежеспособность, долговая нагрузка).
4. Андеррайтинг и принятие решения: Оценка кредитного риска, подготовка кредитного заключения, вынесение решения на кредитный комитет.
5. Оформление и выдача кредита: Подготовка и печать пакета внутренних и внешних отчетов, подписание договора, выдача средств.

Узкие места, требующие автоматизации:

Ключевая проблема кроется в рутинных ручных операциях, которые увеличивают длительность процесса и повышают вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором. Чем дольше длится процесс, тем выше риск потери клиента или устаревания предоставленных данных. Из этого следует, что автоматизация рутинных задач — это не просто сокращение расходов, а гарантия актуальности и достоверности данных на момент принятия решения.

Рутинная операция (AS-IS)	Затрачиваемые ресурсы	Влияние на процесс
Ввод информации в различные системы (CRM, АБС, DWH)	Трудозатраты кредитного специалиста, время.	Риск опечаток, дублирование данных.
Проверка бумажных/PDF форм	Время, операционные расходы.	Увеличение срока рассмотрения заявки (до 2 месяцев).
Ручной расчет скоринговых показателей	Экспертные трудозатраты.	Недостаточная объективность, высокая себестоимость.
Подготовка и печать внутренних и внешних отчетов	Трудозатраты бэк-офиса.	Снижение операционной эффективности.

Автоматизация этих этапов, как подтверждают факты, направлена на устранение рутинных ручных задач, что является прямым путем к снижению трудозатрат и минимизации ошибок.

Регуляторная среда и кредитная политика как основа для архитектуры АСК

Проектирование АСК не может быть абстрактным; оно должно быть прочно увязано с Кредитной политикой коммерческого банка и жесткими требованиями регулятора.

Кредитная политика — это стратегический документ, определяющий программу действий банка, направленную на извлечение максимальной прибыли при обязательном учете управления кредитным риском и портфелем. Она устанавливает:

• Состав потенциальных заемщиков (сегментация по ОКВЭД, размеру бизнеса).
• Виды кредитов (оборотные, инвестиционные, овердрафты).
• Стандарты оценки кредитоспособности (методики скоринга).

Кредитная политика банка напрямую определяет функционал Системы поддержки принятия решений (СППР) в АСК.

Влияние актуальных требований ЦБ РФ (2025 год): Макропруденциальное ужесточение

С 2025 года Банк России активно реализует меры по снижению кредитных рисков в корпоративном сегменте, что оказывает непосредственное влияние на архитектуру АСК. Ключевым фактором стало решение ЦБ РФ о введении макропруденциальной надбавки к коэффициентам риска.

С 1 апреля 2025 года Банк России ввел макропруденциальную надбавку в размере 20% на прирост кредитных требований к крупным компаниям с повышенной долговой нагрузкой. Эта надбавка применяется к заемщикам, чей долг перед банком превышает 50 млрд рублей и 2% от капитала банка.

Последствия для АСК:

1. Требования к точности риск-модуля: АСК должна быть способна не просто рассчитать стандартный кредитный рейтинг, но и точно идентифицировать заемщиков, попадающих под критерии макропруденциальной надбавки. Необходим модуль, который рассчитывает общую долговую нагрузку клиента во всех банках и соотношение его долга к капиталу самого банка.
2. Оптимизация капитала (Базель III): Ужесточение нормативов по достаточности капитала (например, введение буфера консервации) требует от АСК максимально точного расчета риска. Каждая ошибка или неточность в расчете риска ведет к неоптимальному резервированию капитала, что снижает прибыльность банка. АСК должна интегрировать требования Базель III для расчета внутренних рейтингов (ПВР) с целью минимизации отчислений.

Таким образом, регуляторная среда трансформирует АСК из простого инструмента автоматизации в стратегический инструмент управления капиталом и риском. А что произойдет, если банк проигнорирует эти требования, продолжая работать по устаревшим ручным методикам?

Часть II. Техническое проектирование автоматизированной системы кредитования (TO-BE)

Функциональная архитектура и ключевые подсистемы АСК

Предлагаемая автоматизированная система кредитования (АСК) должна быть построена на концепции «Кредитный конвейер», обеспечивающей сквозной, гибкий и контролируемый процесс кредитования (модель TO-BE). Внедрение методологии BPM (Business Process Management) позволяет адаптировать конвейер под разные сегменты (МСБ, крупный корпоративный бизнес). Сконцентрировавшись на создании единого цифрового потока, банк избегает дублирования операций и обеспечивает моментальную прозрачность процесса для всех участников.

Функциональная архитектура АСК:

Подсистема	Основное назначение	Ключевой функционал
Система приема заявок (Фронт-офис)	Сбор и верификация исходных данных клиента.	Цифровая заявка, автоматическое извлечение данных из отчетности (OCR), интеграция с ФНС/ЕГРЮЛ.
Система поддержки принятия решений (СППР)	Автоматическое определение кредитоспособности и риска.	Расчет скоринг-балла, присвоение внутреннего рейтинга, автоматический отказ/одобрение по стоп-факторам.
Риск-модуль	Управление кредитным портфелем и резервами.	Расчет резервов (РВПС), стресс-тестирование портфеля, контроль соблюдения макропруденциальных лимитов ЦБ РФ.
BI-аналитика и Отчетность	Мониторинг эффективности конвейера и соблюдения нормативов.	Формирование внутренней и внешней отчетности (в т.ч. для ЦБ РФ), анализ причин отклонений, прогнозирование.
Модуль кредитного мониторинга	Контроль выполнения заемщиком обязательств.	Отслеживание финансового состояния клиента, автоматическое оповещение о нарушении ковенант.

Диаграмма вариантов использования (Use Case Diagram)

Для описания функциональных требований системы и взаимодействия между актерами, применяется Диаграмма вариантов использования UML.

Актеры:

• Клиент (Заемщик): Инициирует заявку, предоставляет документы.
• Кредитный специалист: Верифицирует данные, работает с заключением СППР.
• Система (АСК): Выполняет автоматизированные процессы.

Вариант использования	Описание	Актер
1. Подать цифровую заявку	Клиент вводит данные и загружает отчетность через портал.	Клиент, Система
2. Проверить на стоп-факторы	Автоматическая проверка ИНН, учредителей, черных списков.	Система
3. Рассчитать скоринг-балл/Рейтинг	СППР автоматически применяет ML-модель.	Система
4. Сформировать кредитное заключение	Система генерирует отчет и предлагает решение.	Система, Кредитный специалист
5. Одобрить/Отклонить заявку	Принятие финального решения (автоматически или специалистом).	Кредитный специалист
6. Мониторинг задолженности	Система отслеживает платежи и ковенанты.	Система

Применение технологий AI/ML для автоматизированного скоринга

Переход к модели TO-BE требует отказа от устаревших статистических методов скоринга в пользу технологий искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). Традиционный скоринг часто недостаточно гибок для оценки рисков крупного бизнеса, где требуется анализ не только структурированных данных (отчетность), но и неструктурированных (новости, социальные связи).

Применение ML в корпоративном кредитовании:

Для повышения точности прогнозирования дефолта в корпоративном скоринге используются продвинутые алгоритмы, способные обрабатывать Big Data и выявлять сложные, нелинейные зависимости:

• Градиентный Бустинг (XGBoost, LightGBM): Эти алгоритмы являются лидерами в сфере корпоративного скоринга, поскольку они обеспечивают высокую точность прогнозирования при работе с несбалансированными данными (дефолты случаются редко) и могут интерпретировать важность различных признаков.
• Случайные Леса (Random Forest): Используются для агрегации решений множества деревьев, что снижает риск переобучения и повышает надежность оценки.

Количественная эффективность (Усиление):

Применение ML-моделей в скоринге малого и среднего бизнеса (МСБ) обеспечивает значительный экономический эффект:

• Экономия операционных расходов (OPEX): до 70% за счет сокращения ручного труда при сборе и анализе данных.
• Рост среднего чека кредита: на 10-15% за счет более точной персонализации предложения и лучшего понимания допустимого риска.

Проектирование информационно-логической и даталогической модели данных

Инфологическая модель данных (концептуальная модель, ER-диаграмма в нотации IDEF1X) является фундаментом для построения базы данных АСК. Она описывает ключевые сущности предметной области и связи между ними.

Ключевые сущности инфологической модели:

Сущность	Атрибуты (Примеры)	Связи
Заемщик	ИНН (Ключ), Наименование, ОГРН, Кредитный рейтинг/Скоринг-балл, Черный список (Флаг), ОКВЭД.	1:N с Кредитный договор
Кредитный договор	Номер Договора (Ключ), Дата заключения, Сумма, Ставка, Срок, Статус.	N:1 с Заемщик, 1:N с График платежей
Обеспечение	Тип Обеспечения (Залог/Поручительство), Оценочная стоимость, Дата оценки.	N:M с Кредитный договор
Финансовая отчетность	Отчетный период (Ключ), Баланс (Агрегированные данные), Отчет о прибылях и убытках.	N:1 с Заемщик
Процесс кредитования	ID Процесса (Ключ), Дата начала, Текущий этап (BPMN), ID Специалиста.	N:1 с Заемщик, N:1 с Кредитный договор

Ключевым результатом автоматизации является создание атрибутов, которые напрямую используются системой для принятия решений, минуя человека. В сущности «Заемщик» критически важными становятся атрибуты «Кредитный рейтинг/Скоринг-балл» и «Черный список (Флаг)». Эти атрибуты являются результатом работы СППР и ML-моделей и используются в Диаграмме деятельности (Activity Diagram) для формирования условных переходов, например: ЕСЛИ [Скоринг-балл] < 45 ИЛИ [Черный список] = TRUE, ТОГДА Автоматический ОТКАЗ.

Часть III. Технико-экономическое обоснование (ТЭО) проекта

Технико-экономическое обоснование (ТЭО) является обязательной частью проекта, доказывающей его финансовую целесообразность. Экономический эффект от внедрения АСК носит косвенный характер, выражаясь прежде всего в экономии трудовых и финансовых ресурсов.

Методика расчета капитальных и эксплуатационных затрат

Для расчета ТЭО используются три ключевые группы показателей: Капитальные затраты ($\text{K}_{\text{п}}$), Годовая экономия ($\text{Э}_{\text{р}}$) и Эксплуатационные расходы ($\text{З}_{\text{э}}$).

1. Капитальные затраты ($\text{K}_{\text{п}}$)
Это единовременные инвестиции, необходимые для запуска проекта:

Статья затрат	Содержание	Примерная доля в $\text{K}_{\text{п}}$
Проектирование и разработка	Системный анализ, разработка ТЗ, кодирование, тестирование, создание ML-моделей.	50%
Приобретение ПО/Лицензии	Лицензии на BPM-платформу, BI-инструменты, СУБД, операционные системы.	30%
Внедрение и обучение	Интеграция с существующими АБС и DWH, обучение персонала.	20%
Итого:		$\text{K}_{\text{п}}$

2. Ежегодные эксплуатационные расходы ($\text{З}_{\text{э}}$)
Эти затраты возникают после запуска системы: поддержка инфраструктуры, оплата ИТ-специалистов (ФОТ ИТ-службы), обновление лицензий, аутсорсинг поддержки.

Расчет годового экономического эффекта от автоматизации (Экономия трудозатрат)

Основной источник годовой экономии ($\text{Э}_{\text{р}}$) — снижение трудоемкости рутинных операций.

Формула расчета годовой экономии ($\text{Э}_{\text{р}}$):

Э_р = Э_тз + Э_мз - З_э

Где:

• $\text{Э}_{\text{р}}$ — Годовая экономия.
• $\text{Э}_{\text{тз}}$ — Экономия трудозатрат (основной эффект).
• $\text{Э}_{\text{мз}}$ — Экономия материальных затрат (бумага, картриджи, косвенные).
• $\text{З}_{\text{э}}$ — Ежегодные эксплуатационные расходы.

Детализация расчета экономии трудозатрат ($\text{Э}_{\text{тз}}$):

Экономия трудозатрат рассчитывается путем сравнения времени, затрачиваемого на операцию до (AS-IS) и после (TO-BE) автоматизации.

Э_тз = Сумма_i=1^n [ ( (T_i^AS - T_i^TO) / T_i^AS ) * Z_п * N ]

Где:

• $\text{T}_{\text{i}}^{\text{AS}}$ и $\text{T}_{\text{i}}^{\text{TO}}$ — Время выполнения $i$-й операции до и после автоматизации (в часах/месяц).
• $\text{Z}_{\text{п}}$ — Среднегодовая заработная плата сотрудника, выполняющего операцию.
• $\text{N}$ — Общее количество операций за год.

Пример (Гипотетический расчет):

Предположим, банк обрабатывает 3000 заявок ЮЛ в год. Среднегодовая ЗП кредитного специалиста (включая налоги) $\text{Z}_{\text{п}}$ = 1 500 000 руб.

Операция	Время AS-IS (час/заявка)	Время TO-BE (час/заявка)	Экономия времени (час)	Годовая экономия (руб.)
Ввод и проверка данных	4	0.5	3.5	$3.5 \cdot 3000 \cdot (\frac{1500000}{1976}) \approx 7 970 000$
Расчет скоринга и отчетов	6	0.1	5.9	$5.9 \cdot 3000 \cdot (\frac{1500000}{1976}) \approx 13 410 000$
Итоговая $\text{Э}_{\text{тз}}$:				21 380 000 руб.

Расчет интегрального экономического эффекта и срока окупаемости

Получив данные о капитальных затратах ($\text{К}_{\text{п}}$) и годовой экономии ($\text{Э}_{\text{р}}$), мы можем рассчитать полный, интегральный экономический эффект.

1. Интегральный экономический эффект ($\text{Э}$):

Для академической курсовой работы необходимо использовать формулу, учитывающую нормативный коэффициент эффективности:

Э = Э_р - Е_н * К_п

Где:

• $\text{Э}$ — Интегральный экономический эффект.
• $\text{Е}_{\text{н}}$ — Нормативный коэффициент эффективности (отражает альтернативную стоимость капитала, часто принимается 0,15 или 15%).

2. Срок окупаемости ($\text{Т}_{\text{ок}}$):

Срок окупаемости показывает, за какой период инвестиции окупятся за счет полученной годовой экономии:

Т_ок = К_п / Э_р

Пример расчета (Продолжение):

Допустим, на основе проведенного анализа IT-бюджета, капитальные затраты на внедрение АСК ($\text{К}_{\text{п}}$) составили 45 000 000 руб.

Годовая экономия, рассчитанная выше ($\text{Э}_{\text{р}}$), составляет 21 380 000 руб.

Расчет срока окупаемости:

Т_ок = 45 000 000 / 21 380 000 ≈ 2.1 года

Вывод о целесообразности:

Срок окупаемости, равный 2.1 года, является крайне привлекательным для крупного ИТ-проекта в банковской сфере. Если $\text{Т}_{\text{ок}}$ меньше нормативного срока (обычно 3-5 лет), проект признается финансово целесообразным. Интегральный экономический эффект ($\text{Э}$) при этом будет положительным: $21 380 000 — 0.15 \cdot 45 000 000 = 21 380 000 — 6 750 000 = 14 630 000$ руб. Это подтверждает высокую эффективность инвестиций в автоматизацию кредитного конвейера.

Заключение

Данная работа представила комплексный анализ и проектное решение по автоматизации процесса корпоративного кредитования в коммерческом банке, что критически важно в условиях высокой конкуренции и ужесточения макропруденциальных требований Банка России 2025 года.

Ключевые выводы по двум частям работы:

1. Бизнес-анализ и Регуляторное соответствие: Выявлена критическая необходимость перехода от модели AS-IS (длительность до двух месяцев, высокий уровень рутинных операций) к модели TO-BE. Предложенная архитектура АСК полностью отвечает вызовам регулятора, обеспечивая не только ускорение процесса, но и точный расчет риска, который необходим для соблюдения новых требований ЦБ РФ (макропруденциальная надбавка 20%) и оптимизации капитала в соответствии с Базель III.
2. Техническое проектирование и ТЭО: Функциональная модель АСК, основанная на концепции «Кредитного конвейера», интегрирует современные технологии AI/ML (Градиентный Бустинг) для повышения точности скоринга и снижения операционных расходов (до 70%). Разработанные инфологические модели данных (ER-диаграмма) включают ключевые атрибуты автоматического принятия решений, такие как «Кредитный рейтинг» и «Черный список». Финансовое обоснование проекта подтвердило его целесообразность: при капитальных затратах в 45 млн руб., проект имеет расчетный срок окупаемости около 2.1 года, что является отличным показателем для инвестиций в финтех.

Перспективы развития:

Дальнейшее развитие автоматизированной системы кредитования будет связано с углублением использования технологий Big Data для анализа неструктурированной информации и полным переходом к автоматизированному андеррайтингу (Zero-Touch Underwriting) для сегмента МСБ, что позволит банку сохранять конкурентное преимущество и эффективно управлять регуляторными рисками.

Список использованной литературы

1. Борзенко А. и др. Компьютерная азбука // Компьютер-пресс. — 1996. — № 11. — С. 124–130.
2. Дейт К. Введение в системы баз данных: Пер. с англ. — М.: Наука, 1980. – 443 c.
3. Липаев В.В. Качество программного обеспечения. — М.: Финансы и статистика, 1983. – 463 c.
4. Общеотраслевые руководящие методические материалы по созданию автоматизированных систем управления предприятиями и производственными объединениями. — М.: Статистика, 1977. – 540 c.
5. Принципы разработки программного обеспечения / М. Зелкович, А. Шоу, Дж. Геннон. Пер. с англ. — М.: Мир, 1982. – 564 c.
6. Рахимов Т.Н., Заикин О.А., Советов Б.Я. Основы построения АСУ — Ташкент: Укитувчи, 1984. – 324 c.
7. Смирнов И.Н. и др. Основные СУБД. – М.: Наука, 1999. – 320 с.
8. Смирнова Г.Н. и др. Проектирование экономических информационных систем: Учебник / Под ред. Ю.Ф. Тельнова. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 512 с.
9. Кредитный конвейер для юридических лиц — цифровое решение от Dynamika. URL: dynamika.ru (дата обращения: 23.10.2025).
10. Как получить кредит для ООО в 2025 году: какие кредиты предлагают банки, условия и список документов. ВТБ. URL: vtb.ru (дата обращения: 23.10.2025).
11. Расчет экономического эффекта от внедрения системы автоматизации. URL: antegra.ru (дата обращения: 23.10.2025).
12. Принципы кредитной политики коммерческого банка // Cyberleninka. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 23.10.2025).
13. Диаграмма вариантов использования одобрения кредита. URL: creately.com (дата обращения: 23.10.2025).
14. Кредитование юридических лиц и индивидуальных предпринимателей в августе 2025 года / Банк России. URL: cbr.ru (дата обращения: 23.10.2025).
15. Кредитная политика коммерческого банка на современном этапе // 7universum.com. URL: 7universum.com (дата обращения: 23.10.2025).
16. Банк России охладит корпоративное кредитование // Ведомости. URL: vedomosti.ru (дата обращения: 23.10.2025).
17. НЕОБХОДИМОСТЬ UML-ДИАГРАММ ПРИ ОПИСАНИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ // Научный Лидер. 2024. №22 (172). URL: scilead.ru (дата обращения: 23.10.2025).
18. МОДЕЛЬ БИЗНЕС-ПРОЦЕССА КРЕДИТОВАНИЯ ЮРИДИЧЕСКИХ ЛИЦ В НОТАЦИИ BPMN. URL: moitvivt.ru (дата обращения: 23.10.2025).
19. ТЭО (Технико-экономическое обоснование) для внедрения ITSM. ИнфраМенеджер. URL: inframanager.ru (дата обращения: 23.10.2025).
20. Автоматизация бизнес-процессов в банках на примере кредитования. LITIKO LLC. URL: litiko.com (дата обращения: 23.10.2025).
21. Использование информационных технологий в процессе кредитования юридических лиц коммерческим банком // Cyberleninka. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 23.10.2025).
22. Решение для автоматизации кредитных процессов в банке – FIS. URL: fisgroup.ru (дата обращения: 23.10.2025).