Управление кредитным риском в коммерческом банке: Теория, практика и пути совершенствования на примере ООО «Сетелем Банк» (Драйв Клик Банк)

В условиях постоянно меняющейся экономической конъюнктуры, кредитный риск остается одним из наиболее значимых и потенциально разрушительных факторов, угрожающих стабильности банковской системы и всей финансовой сферы. Статистика свидетельствует: большинство банковских банкротств по всему миру обусловлено именно невозвратом заемщиками кредитов. Это не просто цифры; это тревожный сигнал, требующий от кредитных организаций постоянного совершенствования механизмов управления риском. Именно поэтому исследование сущности, методов оценки и инструментов минимизации кредитного риска не теряет своей актуальности.

Целью настоящей работы является всестороннее изучение теоретических и практических аспектов управления кредитным риском в коммерческом банке, а также разработка конкретных предложений по его совершенствованию на примере ООО «Сетелем Банк», ныне известного как «Драйв Клик Банк».

Для достижения поставленной цели в работе последовательно решаются следующие задачи:

• Раскрытие экономической сущности и классификация кредитного риска, а также анализ факторов, влияющих на его возникновение.
• Исследование основных теоретических концепций и моделей оценки кредитного риска, включая структурные, редуцированные модели и стресс-тестирование.
• Изучение ключевых методов и инструментов управления кредитным риском, таких как лимитирование, диверсификация, страхование и формирование резервов.
• Анализ нормативно-правового регулирования кредитного риска в Российской Федерации, с акцентом на роль Центрального Банка РФ.
• Проведение детального анализа системы управления кредитным риском в ООО «Сетелем Банк» («Драйв Клик Банк»), включая его общую характеристику, качество кредитного портфеля и применяемые инструменты.
• Выявление проблем в действующей системе управления кредитным риском Банка и разработка обоснованных рекомендаций по ее совершенствованию, включая внедрение инновационных подходов на базе искусственного интеллекта и машинного обучения.

Структура курсовой работы выстроена таким образом, чтобы обеспечить логическую последовательность изложения: от фундаментальных теоретических положений к конкретному практическому анализу и разработке рекомендаций. Это позволит получить комплексное представление о проблематике управления кредитным риском и путях его эффективной минимизации.

Теоретические основы кредитного риска и его оценки

Для того чтобы эффективно управлять риском, необходимо прежде всего понимать его природу, классификацию и методы измерения. Кредитный риск, будучи центральным элементом банковской деятельности, требует глубокого теоретического осмысления, прежде чем переходить к практическим аспектам его минимизации.

Сущность, виды и факторы возникновения кредитного риска

В сердце банковской деятельности лежит неразрывная связь с риском. Среди всего многообразия опасностей, подстерегающих финансовые учреждения, кредитный риск выделяется своей фундаментальностью. Его экономическая сущность проста и одновременно глубока: это вероятность возникновения финансовых потерь у банка вследствие неисполнения, несвоевременного или неполного исполнения заемщиком своих финансовых обязательств. Проще говоря, кредитный риск — это риск того, что клиент банка не вернет взятый кредит или вернет его не полностью, что приведет к прямым финансовым убыткам для кредитора и затратам на взыскание долга.

Этот риск является одним из основных рисков в деятельности банка и представляет собой наиболее существенную составляющую банковских угроз, поскольку, как показывает история, подавляющее большинство банковских банкротств было обусловлено именно невозвратом заемщиками кредитов. Потери от кредитного риска могут быть как полными, когда заемщик полностью отказывается от выполнения обязательств, так и частичными, когда задолженность погашается с задержками или не в полном объеме.

Рассматривая виды кредитного риска, можно выделить три ключевые категории, каждая из которых имеет свои особенности и требует специфических подходов к управлению:

• Риск дефолта (Default Risk): Это наиболее очевидный и прямой вид кредитного риска. Он возникает, когда заемщик оказывается не в состоянии выполнить свои долговые обязательства, то есть не вносит платежи вовремя или вовсе отказывается от их осуществления. Риск дефолта может быть связан как с ухудшением финансового положения самого заемщика, так и с внешними обстоятельствами.
• Риск концентрации (Concentration Risk): Этот риск проявляется, когда кредитный портфель банка чрезмерно сосредоточен на одном заемщике, отрасли экономики, географическом регионе или секторе. Если, например, банк выдает большую часть своих кредитов компаниям одной отрасли, и эта отрасль переживает кризис, это может привести к значительным потерям для банка. Точно так же, чрезмерная зависимость от одного крупного клиента создает уязвимость, что ставит под вопрос устойчивость всего портфеля.
• Систематический риск (Systematic Risk): В отличие от риска дефолта, который часто носит идиосинкразический характер (связанный с конкретным заемщиком), систематический риск обусловлен внешними макроэкономическими факторами, влияющими на общие условия кредитования и платежеспособность широкого круга заемщиков. Это могут быть экономические спады, изменения процентных ставок, политическая нестабильность, инфляция или глобальные кризисы. Такие события затрагивают всю экономику и, как следствие, платежеспособность большинства клиентов.

Факторы возникновения кредитного риска многообразны и взаимосвязаны. Их можно условно разделить на внутренние и внешние. К внешним факторам относятся:

• Экономические спады и кризисы: Рецессии, снижение ВВП, рост безработицы напрямую влияют на доходы предприятий и населения, снижая их способность обслуживать долги.
• Изменение процентных ставок: Рост ставок по кредитам увеличивает финансовую нагрузку на заемщиков, особенно по кредитам с плавающей ставкой.
• Отраслевые кризисы: Проблемы в конкретной отрасли (например, в металлургии или розничной торговле) могут привести к дефолтам компаний, работающих в этом секторе.
• Изменение законодательства: Ужесточение налогового или регуляторного законодательства может негативно сказаться на бизнесе заемщиков.
• Непредвиденные события: Стихийные бедствия, пандемии, геополитические конфликты способны вызвать серьезные потрясения в экономике.

Внутренние факторы, связанные непосредственно с заемщиком или деятельностью банка:

• Неэффективные управленческие решения заемщика: Ошибки в бизнес-стратегии, некомпетентность менеджмента, проблемы с ликвидностью компании.
• Недостаточная оценка кредитоспособности: Банк мог некорректно оценить финансовое состояние заемщика на этапе выдачи кредита.
• Недостаточный мониторинг кредитного портфеля: Отсутствие своевременного контроля за финансовым состоянием заемщика после выдачи кредита.
• Мошенничество со стороны заемщика: Представление ложных сведений для получения кредита.
• Недостаточное обеспечение: Отсутствие или неликвидность залога, неспособного покрыть сумму задолженности в случае дефолта.

Понимание этих факторов и видов риска позволяет банку разрабатывать более комплексные и адаптивные стратегии управления, нацеленные не только на реакцию на уже возникшие проблемы, но и на их предотвращение.

Концепции и модели оценки кредитного риска

Эффективное управление кредитным риском начинается с его точной оценки. Без адекватных инструментов для измерения вероятности дефолта и потенциальных потерь, банк действует вслепую. Оценка кредитного риска — это не просто аналитический процесс, это стратегический императив, позволяющий избежать серьезных проблем с выплатой кредита и оптимизировать структуру кредитного портфеля.

Оценка кредитного риска может производиться с двух ключевых позиций:

1. Оценка кредитного риска отдельной операции: Фокусируется на конкретном кредите, выданном одному заемщику. Здесь анализируются индивидуальные характеристики клиента и условия конкретной сделки.
2. Оценка кредитного риска портфеля операций: Рассматривает совокупность всех кредитов банка. Цель — понять, как риски отдельных операций взаимодействуют друг с другом и как они влияют на общий уровень риска банка, учитывая диверсификацию и концентрацию.

Базовая оценка кредитного риска отдельной операции, независимо от выбранной модели, включает в себя несколько ключевых элементов с различным уровнем детализации:

• Оценка суммы, подверженной риску (EAD – Exposure At Default): Величина обязательств заемщика перед банком на момент дефолта.
• Оценка вероятности дефолта (PD – Probability of Default): Вероятность того, что заемщик не сможет выполнить свои обязательства в течение определенного периода времени.
• Оценка уровня потерь в случае дефолта (LGD – Loss Given Default): Доля от суммы, подверженной кредитному риску (EAD), которая будет потеряна банком в случае дефолта заемщика после реализации залога и других восстановительных мероприятий.
• Оценка ожидаемых и неожиданных потерь: Ожидаемые потери (EL – Expected Loss) — это статистически прогнозируемые потери, которые банк рассчитывает понести в течение определенного периода. Они покрываются за счет формируемых резервов. Неожиданные потери (UL – Unexpected Loss) — это потери, превышающие ожидаемые, которые покрываются капиталом банка.

Существующие подходы к оценке кредитного риска условно делятся на два класса: количественные и качественные.

Качественные подходы основаны на мнении экспертов, их опыте и субъективной оценке. Они часто применяются для оценки рисков крупных корпоративных контрагентов, где доступность исторических данных ограничена, или используются в комбинации с количественными методиками для получения более полного представления о риске. Экспертная оценка может включать анализ репутации заемщика, качества менеджмента, перспектив отрасли, а также юридических и регуляторных рисков.

Количественные методы, в свою очередь, опираются на математическую статистику и эконометрику. Среди них наиболее распространенным является скоринг (credit scoring). Модели кредитного скоринга, также называемые скоринговыми картами, используют набор статистически значимых признаков (например, возраст, доход, кредитная история, тип занятости) для присвоения заемщику числового балла. Этот балл отражает его кредитоспособность и, как следствие, вероятность дефолта. Впервые скоринговая методика была предложена Д. Дюраном в 1941 году и включала оценку заемщика по семи факторам, заложив основу для современных систем. Важно отметить, что скоринговые модели напрямую не определяют вероятность дефолта в абсолютном выражении, но служат инструментом для принятия бинарного решения: о выдаче или невыдаче кредита, а также для градации заемщиков по группам риска.

В академической литературе выделяют два основных вида моделей оценки кредитных рисков: структурные и редуцированные кредитные модели.

Структурные модели (Structural Models):

Эти модели исходят из предположения, что вероятность дефолта компании зависит от рыночной стоимости ее активов. Дефолт происходит, если стоимость активов падает ниже порогового значения, обычно равного стоимости ее обязательств. К таким моделям относятся:

• Модель Мертона (Merton Model): Разработанная Робертом К. Мертоном в 1974 году, эта модель является одной из основополагающих. Она рассматривает собственный капитал компании как опцион колл на ее активы. Пороговое значение дефолта — это стоимость долга компании. Если стоимость активов падает ниже этого порога, происходит дефолт. Модель позволяет оценить вероятность дефолта, исходя из волатильности активов и текущей структуры капитала.
• Модель Блэка и Кокса (Black-Cox Model): Расширение модели Мертона, включающее возможность дефолта до срока погашения, если стоимость активов опускается ниже определенного барьера.
• Модель Васичека (Vasicek Model): Модель для оценки потерь по кредитному портфелю, учитывающая корреляцию между дефолтами отдельных заемщиков.
• CreditMetrics™ и KMV (ныне Moody’s Analytics): Коммерческие модели, основанные на структурных подходах, использующие рыночные данные для оценки вероятности дефолта и распределения кредитных потерь.

Редуцированные модели (Reduced-Form Models):

В отличие от структурных моделей, редуцированные модели предполагают стохастические (случайные) вероятности дефолта, которые не зависят напрямую от стоимости фирмы. Вместо этого они моделируют дефолт как случайное событие, которое может произойти в любой момент времени с определенной интенсивностью. Дефолт здесь — это экзогенное событие. К ним относятся:

• CreditRisk+: Портфельная модель, разработанная Credit Suisse First Boston, которая фокусируется на распределении потерь по портфелю, используя методы из актуарной науки.
• CreditPortfolio View: Модель, разработанная McKinsey, учитывающая макроэкономические факторы, влияющие на вероятность дефолта.

Выбор конкретной модели зависит от доступности данных, сложности кредитного портфеля и регуляторных требований. Современные банки часто используют комбинацию различных подходов для обеспечения максимально точной и всесторонней оценки кредитного риска.

Стресс-тестирование как современный инструмент оценки кредитного риска

В условиях неопределенности и турбулентности мировых финансовых рынков традиционные методы оценки кредитного риска, основанные на исторических данных, могут оказаться недостаточными. Именно поэтому стресс-тестирование стало незаменимым и мощным инструментом в арсенале риск-менеджеров. Это не просто аналитическая процедура, а прогностический механизм, позволяющий банкам предвидеть потенциальные угрозы и оценивать свою устойчивость к исключительным, но вполне вероятным событиям.

Суть стресс-тестирования заключается в оценке потенциального воздействия на финансовое состояние кредитной организации ряда заданных изменений в факторах риска. Эти изменения соответствуют гипотетическим, но реалистичным сценариям, выходящим за рамки обычных рыночных колебаний. Цель — выявить потенциальные убытки и уязвимости в случае резких спадов в экономике, финансовых кризисов или других неблагоприятных шоков. Стресс-тестирование учитывает различные компоненты рисков: рыночный, операционный, а главное, кредитный риск и риск ликвидности.

Различают два основных метода стресс-тестирования, каждый из которых имеет свою специфику и область применения:

1. Сценарный анализ (Scenario Analysis):
   • Описание: Этот метод предполагает разработку и оценку воздействия заранее определенных, часто экстремальных, макроэкономических или финансовых сценариев на кредитный портфель и общую финансовую устойчивость банка. Сценарии могут быть основаны как на исторических событиях (например, кризис 2008 года, дефолт 1998 года), так и на гипотетических событиях (например, резкое падение цен на нефть, масштабная кибератака, новая пандемия, длительный экономический спад).
   • Процесс: Для каждого сценария определяются ключевые параметры, такие как ВВП, уровень безработицы, процентные ставки, курсы валют, цены на сырьевые товары. Затем эти параметры используются для прогнозирования изменения вероятности дефолта заемщиков, уровня потерь в случае дефолта (LGD), стоимости залога и, в конечном итоге, для оценки потенциальных убытков банка и его способности их абсорбировать.
   • Роль: Сценарный анализ помогает руководству банка понять, как различные, даже маловероятные, события могут повлиять на его капитал, прибыль и ликвидность, и заранее разработать меры реагирования. Это особенно важно для выявления скрытых концентраций риска.
2. Анализ чувствительности (Sensitivity Analysis):
   • Описание: В отличие от сценарного анализа, который рассматривает комплексное воздействие нескольких факторов, анализ чувствительности фокусируется на оценке влияния изменения одного конкретного параметра риска на определенный вид риска или на общий финансовый результат банка. Это позволяет выявить, насколько сильно те или иные показатели кредитного портфеля зависят от изменений одного ключевого фактора.
   • Процесс: Проводится тестирование реакции портфеля на изменение одного параметра, например, повышение процентных ставок на 1%, снижение цен на недвижимость на 10%, рост безработицы на 2% и т.д. При этом остальные факторы остаются неизменными.
   • Роль: Анализ чувствительности позволяет определить наиболее критичные факторы риска для банка и его кредитного портфеля, а также установить пороговые значения, при превышении которых риски становятся неприемлемыми. Это ценный инструмент для оперативного мониторинга и принятия тактических решений.

Преимущества стресс-тестирования очевидны: оно позволяет не только выявлять потенциальные убытки, но и оценивать достаточность капитала для покрытия этих убытков, улучшать процессы принятия решений, разрабатывать планы по восстановлению и меры по минимизации рисков. Современное регулирование, в том числе Базельские соглашения, активно продвигает использование стресс-тестирования как обязательного элемента системы управления рисками банков. Таким образом, стресс-тестирование — это не просто аналитический инструмент, а неотъемлемая часть стратегического управления устойчивостью кредитной организации.

Методы и инструменты управления кредитным риском в коммерческом банке

Управление кредитным риском — это комплексная и многогранная задача, требующая системного подхода. Оно охватывает не только выявление и оценку рисков, но и активную разработку и реализацию стратегий по их минимизации и смягчению возможных последствий. Эффективная система управления риском позволяет банку не только защитить свои активы, но и оптимизировать доходность, обеспечивая устойчивое развитие.

Разработка кредитной политики и идентификация кредитных рисков

Основой эффективной системы управления кредитным риском является четко сформулированная и последовательно реализуемая кредитная политика банка. Это не просто набор правил, а стратегический документ, определяющий общие принципы и подходы к кредитованию. Кредитная политика банка должна:

• Определять целевые сегменты рынка: Какие виды заемщиков (физические лица, малый бизнес, крупные корпорации) и какие отрасли являются приоритетными.
• Устанавливать стандарты кредитования: Требования к кредитоспособности заемщиков, необходимые документы, критерии оценки залога.
• Определять процедуры выдачи и мониторинга кредитов: Последовательность действий сотрудников, их полномочия и ответственность.
• Регулировать ценообразование кредитов: Устанавливать принципы формирования процентных ставок с учетом рисков.
• Формировать стратегию управления проблемными активами: Подходы к работе с просроченной задолженностью.

Разработка кредитной политики неразрывно связана с идентификацией и оценкой факторов кредитного риска. Этот процесс является непрерывным и включает:

• Выявление зон риска: Анализ внешней среды (макроэкономические тенденции, отраслевая специфика) и внутренней деятельности банка (структура кредитного портфеля, качество андеррайтинга) для определения потенциальных источников риска.
• Оценка факторов риска: Количественная и качественная оценка влияния выявленных факторов на вероятность дефолта и потенциальные потери. Например, оценка влияния роста безработицы на просроченную задолженность по потребительским кредитам.
• Координация управления риском с общей деятельностью: Система управления кредитным риском не должна существовать обособленно. Она должна быть интегрирована в общую стратегию банка, его бизнес-процессы и корпоративную культуру. Риск-менеджеры должны тесно взаимодействовать с кредитными специалистами, бухгалтерией, юридическим отделом и руководством.
• Контроль рисков: Регулярный мониторинг соблюдения установленных лимитов, анализ отклонений, проведение стресс-тестирования и пересмотр кредитной политики при изменении рыночных условий или внутренних показателей банка.

Таким образом, кредитная политика формирует рамки, в которых банк осуществляет свою кредитную деятельность, а постоянная идентификация и оценка рисков позволяет поддерживать эти рамки в актуальном состоянии, адаптируясь к динамичным условиям рынка.

Лимитирование как инструмент снижения кредитного риска

Одним из наиболее фундаментальных и широко применяемых методов снижения кредитных рисков в коммерческом банке является лимитирование. Этот инструмент представляет собой установление количественных ограничений на определенные операции, что позволяет контролировать уровень подверженности банка риску и предотвращать его чрезмерную концентрацию.

Суть лимитирования заключается в том, чтобы заранее определить максимально допустимую величину риска, которую банк готов принять на себя по тому или иному направлению. Это дисциплинирует кредитный процесс и обязывает сотрудников принимать решения в рамках установленных ограничений.

Можно выделить несколько ключевых видов лимитов, каждый из которых направлен на контроль определенного аспекта кредитного риска:

1. Индивидуальные финансовые лимиты кредитования клиентов:
   • Назначение: Устанавливаются для каждого отдельного заемщика (как юридических, так и индивидуальных предпринимателей) или группы связанных заемщиков.
   • Принцип: Определяется максимальная сумма кредитов, которую банк готов предоставить конкретному клиенту или связанной с ним группе. Это предотвращает чрезмерную зависимость банка от финансового состояния одного заемщика.
   • Детализация: Лимиты на конкретного заемщика включают ограничение всех инструментов, содержащих элементы кредитного риска, таких как прямые кредиты, выданные гарантии, поручительства, аккредитивы и другие условные обязательства.
2. Отраслевые лимиты:
   • Назначение: Ограничение совокупной суммы кредитов, выданных предприятиям одной отрасли экономики.
   • Принцип: Устанавливаются, как правило, в процентах от акционерного капитала или от общей ссудной задолженности банка. Например, не более 15% кредитного портфеля может быть направлено в строительную отрасль.
   • Роль: Помогают снизить риск концентрации, связанный с падением или кризисом в определенном секторе экономики.
3. Лимиты на отдельные виды операций или продуктов:
   • Назначение: Ограничение объема выдачи определенных видов кредитов, которые могут быть связаны с повышенным риском.
   • Принцип: Например, лимит на потребительские кредиты без залога, на кредиты с высокой процентной ставкой, на проектное финансирование или на кредитные карты.
   • Роль: Позволяют банку контролировать подверженность специфическим рискам, присущим тем или иным кредитным продуктам.
4. Структурные лимиты:
   • Назначение: Поддерживают оптимальное соотношение между различными видами операций или активами в кредитном портфеле.
   • Принцип: Могут устанавливать максимальную долю краткосрочных или долгосрочных кредитов, долю кредитов иностранным заемщикам, соотношение между обеспеченными и необеспеченными кредитами.
   • Роль: Обеспечивают сбалансированность портфеля и его соответствие стратегическим целям банка по риску и доходности.

Преимущества лимитирования:

• Предотвращение концентрации риска: Снижает зависимость банка от отдельных крупных заемщиков или секторов.
• Дисциплина кредитного процесса: Четко очерчивает границы допустимого риска для кредитных менеджеров.
• Прозрачность: Позволяет руководству и регуляторам ясно видеть уровень принятого риска.
• Гибкость: Лимиты могут быть пересмотрены и скорректированы в соответствии с изменением рыночных условий или риск-аппетита банка.

Несмотря на свою эффективность, лимитирование требует постоянного мониторинга и актуализации, чтобы оставаться релевантным меняющейся рыночной среде и стратегии банка.

Диверсификация кредитного портфеля

Если лимитирование выступает в роли сторожевого пса, удерживающего риски в определенных границах, то диверсификация кредитного портфеля является искусным садовником, который стремится к гармонии и устойчивости, распределяя риски по широкому спектру направлений. Диверсификация — это ключевой инструмент управления рисками, позволяющий значительно снизить уязвимость финансовой организации к негативным событиям, будь то кризис в отдельном секторе экономики, дефолт крупного заемщика или региональная рецессия.

Суть диверсификации заключается в распределении и рассеивании кредитного риска по нескольким направлениям, что достигается за счет выдачи ссуд широкому кругу клиентов, охватывающих различные отрасли, типы заемщиков, географические регионы и виды обеспечения. Основная идея: если проблемы возникнут в одной части портфеля, их негативное влияние будет компенсировано стабильностью или ростом в других частях, тем самым снижая общий риск.

Для достижения максимальной эффективности банки применяют различные стратегии диверсификации кредитного портфеля:

1. Отраслевая диверсификация:
   • Принцип: Распределение кредитов между различными секторами экономики (например, производство, сельское хозяйство, розничная торговля, IT, энергетика).
   • Цель: Учесть цикличность отраслей и избежать чрезмерной концентрации в секторах, подверженных одним и тем же рискам. Если одна отрасль переживает спад, другие могут оставаться стабильными или расти.
2. Диверсификация по типам клиентов:
   • Принцип: Выдача кредитов различным категориям заемщиков: физическим лицам (потребительские, ипотечные, автокредиты), малому и среднему бизнесу, крупным корпорациям, государственным учреждениям.
   • Цель: Каждая категория заемщиков имеет свои профили риска и чувствительность к экономическим изменениям. Распределение между ними снижает общий риск.
3. Инструментальная диверсификация:
   • Принцип: Использование различных видов кредитных продуктов и финансовых инструментов, содержащих кредитный риск (например, прямые кредиты, аккредитивы, гарантии, факторинг, лизинг, кредитные карты).
   • Цель: Разные инструменты имеют разные характеристики риска и доходности.
4. Географическая диверсификация:
   • Принцип: Распределение кредитов между заемщиками, расположенными в разных географических регионах.
   • Цель: Минимизировать влияние локальных экономических спадов, региональных кризисов или стихийных бедствий.
5. Диверсификация по срокам выдачи/погашения:
   • Принцип: Распределение кредитов по различным срокам погашения (краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные).
   • Цель: Управление риском ликвидности и процентным риском, а также сглаживание влияния изменения процентных ставок.
6. Диверсификация по формам обеспечения:
   • Принцип: Использование различных видов обеспечения кредитов (залог недвижимости, автотранспорта, оборудования, ценных бумаг, поручительства, банковские гарантии).
   • Цель: Снижение LGD (Loss Given Default) за счет разнообразия и ликвидности залогового обеспечения.
7. Диверсификация по степеням риска:
   • Принцип: Наличие в портфеле кредитов с различным уровнем риска (от низкорисковых до более высокорисковых).
   • Цель: Достижение оптимального соотношения между риском и доходностью, так как более рискованные кредиты обычно приносят более высокую прибыль, но требуют более тщательного управления.
8. Диверсификация по величине кредита:
   • Принцип: Выдача большого количества небольших кредитов вместо нескольких крупных.
   • Цель: Уменьшение влияния дефолта одного заемщика на весь портфель.
9. Диверсификация по видам валют:
   • Принцип: Выдача кредитов в различных валютах, если это возможно.
   • Цель: Снижение валютного риска, связанного с колебаниями обменных курсов.

Таким образом, диверсификация — это динамичный процесс, требующий постоянного анализа и корректировки структуры кредитного портфеля. Она позволяет банку не только снизить общую волатильность своих доходов, но и повысить устойчивость к внешним шокам.

Страхование кредитных рисков

В дополнение к внутренним механизмам управления, таким как лимитирование и диверсификация, банки часто прибегают к страхованию кредитных рисков — мощному внешнему инструменту защиты своих денежных потоков от неплатежеспособности контрагентов. Страхование выступает как способ обеспечить финансовую стабильность кредитной организации, перекладывая часть потенциальных потерь на страховые компании.

Суть страхования кредитных рисков заключается в том, что при наступлении оговоренного страхового случая (например, дефолта заемщика, потери работы, смерти или инвалидности) страховая компания выплачивает банку или заемщику соответствующее возмещение, покрывающее часть или всю сумму задолженности.

Можно выделить несколько основных видов страхования кредитных рисков, которые активно применяются в банковской практике:

1. Страхование жизни и здоровья заемщика:
   • Назначение: Этот вид страхования наиболее распространен в потребительском и ипотечном кредитовании.
   • Покрытие: Страховка покрывает риски, связанные со смертью заемщика, установлением инвалидности I или II группы, а также длительной временной нетрудоспособностью (например, более 30-60 дней подряд).
   • Механизм: В случае наступления страхового события страховая компания погашает оставшуюся сумму долга перед банком (полностью или частично), снимая финансовую нагрузку как с семьи заемщика, так и с банка, который получает возмещение.
   • Выгодоприобретатель: Чаще всего выгодоприобретателем по такому полису является банк.
2. Страхование от потери работы:
   • Назначение: Актуально для розничных кредитов, особенно при потребительском кредитовании.
   • Покрытие: Обеспечивает защиту заемщика и банка в случае непредвиденной потери заемщиком источника дохода. Как правило, покрывается увольнение по сокращению штатов или ликвидации организации, но не по собственному желанию или за нарушение трудовой дисциплины.
   • Механизм: Страховая компания выплачивает ежемесячные платежи по кредиту в течение определенного периода (например, 3-6 месяцев), пока заемщик ищет новую работу.
   • Выгодоприобретатель: Банк, которому направляются платежи, или заемщик, который затем вносит их в банк.
3. Страхование залога (имущества):
   • Назначение: Обязательный вид страхования при ипотечном и автокредитовании, где залогом выступает недвижимость или транспортное средство.
   • Покрытие: Страхование самого объекта залога от рисков повреждения, уничтожения или утраты (пожар, стихийные бедствия, угон, ДТП и т.д.).
   • Механизм: В случае повреждения или утраты залога, страховая компания возмещает ущерб, что позволяет банку сохранить стоимость обеспечения по кредиту.
   • Выгодоприобретатель: Банк в пределах остатка долга, а остальное — заемщик.
4. Страхование риска непогашения кредита (в интересах банка):
   • Назначение: Более специализированный вид страхования, предназначенный для защиты интересов непосредственно кредитного учреждения.
   • Механизм: В данном случае страхователем выступает сам банк, а объектом страхования является риск непогашения кредита со стороны заемщика по любым причинам, не покрываемым другими видами страхования. Этот вид страхования может быть применен к корпоративным кредитам или специфическим портфелям.
   • Выгодоприобретатель: Банк.

Преимущества страхования кредитных рисков:

• Снижение убытков: Прямая компенсация потерь в случае наступления страхового случая.
• Укрепление финансовой устойчивости: Снижает волатильность прибыли банка, так как часть потенциальных потерь покрывается страховщиком.
• Привлечение клиентов: Наличие страховки может быть привлекательным для заемщиков, поскольку обеспечивает им дополнительную защиту.
• Улучшение качества кредитного портфеля: Банк может быть готов выдавать кредиты чуть более рискованным заемщикам, зная, что часть риска застрахована.

Важно отметить, что страхование не устраняет риск полностью, но перераспределяет его, делая его более управляемым для банка.

Формирование резервов на возможные потери по ссудам (РВПС)

Наряду с активными методами предотвращения и минимизации кредитного риска, такими как лимитирование, диверсификация и страхование, существует и пассивный, но крайне важный инструмент — формирование резервов на возможные потери по ссудам (РВПС). Это краеугольный камень в системе финансовой устойчивости любого банка, призванный абсорбировать уже возникшие или потенциальные убытки от обесценивания кредитных активов.

Экономическая сущность РВПС заключается в создании банком специального финансового буфера, который предназначен для минимизации потерь в случае, если заемщик не сможет или не захочет исполнить свои обязательства по кредиту. По сути, это признание того, что часть выданных ссуд, скорее всего, не будет возвращена, и банк заранее готовит «подушку безопасности», чтобы эти невозвраты не обрушили его финансовые показатели. РВПС позволяет сглаживать колебания прибыли, связанные со списанием безнадежных долгов, и обеспечивает банку более стабильные условия финансовой деятельности.

Процесс формирования резервов в Российской Федерации строго регламентируется «Положением Банка России от 28 июня 2017 г. № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности»». Этот документ устанавливает общие методологические подходы и правила, которым обязаны следовать все российские кредитные организации.

Ключевые аспекты фор��ирования РВПС согласно Положению № 590-П:

1. Классификация ссуд по категориям качества:
   • Банк обязан на постоянной основе проводить оценку кредитного риска по каждой ссуде и по портфелям однородных ссуд.
   • На основе этой оценки все ссуды классифицируются по пяти категориям качества (от I до V), которые зависят от двух основных факторов:
     • Финансовое положение заемщика: Оценивается его способность генерировать денежные потоки, устойчивость бизнеса, структура капитала, кредитная история.
     • Качество обслуживания долга: Своевременность и полнота погашения основного долга и процентов.
   • Категории качества и соответствующие им проценты резервирования:
     • I категория (стандартные ссуды): Ссуды, по которым отсутствует кредитный риск (или он минимален), и отсутствует просроченная задолженность. Требуемый резерв: 0%.
     • II категория (нестандартные ссуды): Ссуды, по которым кредитный риск незначителен, но есть определенные факторы, которые могут вызвать его увеличение в будущем (например, незначительные финансовые проблемы заемщика, просрочка до 5 дней). Требуемый резерв: от 1% до 20%.
     • III категория (сомнительные ссуды): Ссуды с умеренным кредитным риском, где есть определенные финансовые проблемы у заемщика или более существенные просрочки (от 6 до 30 дней). Требуемый резерв: от 21% до 50%.
     • IV категория (проблемные ссуды): Ссуды с высоким кредитным риском, серьезными финансовыми затруднениями у заемщика или длительной просрочкой (от 31 до 90 дней). Требуемый резерв: от 51% до 99%.
     • V категория (безнадежные ссуды): Ссуды, неисполнение обязательств по которым очевидно или с высокой степенью вероятности произойдет, а также ссуды с просрочкой более 90 дней. Требуемый резерв: 100%.

2. Определение размера резерва:
   • Размер резерва определяется банком для каждой ссуды (или портфеля однородных ссуд) исходя из присвоенной категории качества и установленного процента резервирования.
   • Формула расчета РВПС в общем виде:
     РВПС = ∑ (Остаток основного долга по ссудеi × Процент резервированияi)
     Где:
     • Остаток основного долга по ссуде_i — текущая задолженность по i-й ссуде.
     • Процент резервирования_i — процент резервирования, соответствующий категории качества i-й ссуды.

Таким образом, формирование РВПС является обязательным и непрерывным процессом, который позволяет банкам адекватно отражать риски в своей отчетности и создавать необходимые буферы для поглощения потерь, что является залогом их долгосрочной стабильности.

Нормативно-правовое регулирование управления кредитным риском в Российской Федерации

В любой развитой экономике деятельность банковского сектора находится под пристальным вниманием регуляторов, и Российская Федерация не исключение. Центральный банк РФ играет ключевую роль в формировании правил игры, устанавливая стандарты и требования к управлению рисками, в том числе и кредитным. Цель такого регулирования — обеспечение стабильности всей банковской системы, защита интересов вкладчиков и поддержание доверия к финансовым институтам.

Центральный банк РФ регулирует практику кредитных организаций по оценке кредитного риска и формированию под этот риск резерва. Это достигается путем издания нормативных актов, которые обязательны для исполнения всеми коммерческими банками.

Центральное место в системе регулирования кредитного риска занимает «Положение Банка России от 28 июня 2017 г. № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности»». Этот документ не просто устанавливает общие принципы, а детально регламентирует методологические подходы по оценке риска и является настольной книгой для каждого риск-менеджера в российском банке.

Ключевые аспекты Положения № 590-П:

1. Методология классификации ссуд: Положение № 590-П предписывает кредитным организациям классифицировать все свои ссуды по пяти категориям качества (от I до V). Эта классификация основывается на комплексной оценке двух ключевых параметров:
   • Финансовое положение заемщика: Анализ его платежеспособности, финансовой устойчивости, генерируемых денежных потоков и кредитной истории.
   • Качество обслуживания долга: Насколько своевременно и полно заемщик выполняет свои обязательства по погашению основного долга и уплате процентов.
   • Для каждой категории качества устанавливается определенный процент резервирования, который банк обязан сформировать. Например:
     • I категория (стандартные ссуды): риск минимален, резерв 0%.
     • V категория (безнадежные ссуды): дефолт практически неизбежен, резерв 100%.

   Это прямо влияет на необходимый размер формируемого резерва и, как следствие, на капитал банка.

2. Постоянный мониторинг и оценка: Положение 590-П четко устанавливает, что оценка кредитного риска по ссуде и портфелям однородных ссуд осуществляется на постоянной основе. Это означает, что банки не могут ограничиться однократной оценкой при выдаче кредита, а должны непрерывно отслеживать изменение финансового положения заемщиков и динамику обслуживания долга, корректируя категории качества и размеры резервов.
3. Определение размера резерва по портфелю однородных ссуд: Для портфелей однородных ссуд (например, потребительских кредитов или кредитов малому бизнесу), где индивидуальная оценка каждой ссуды может быть непрактичной, Положение 590-П позволяет определять размер резерва на основе агрегированных данных и применяемой банком методики оценки риска. Такие методики часто включают использование скоринговых моделей и статистического анализа.

Помимо Положения № 590-П, Центральный банк РФ также регулирует норматив максимального размера риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков (Н6). Этот норматив имеет прямое отношение к контролю за концентрацией кредитного риска и определяется как максимальное отношение совокупной суммы кредитных требований банка к заемщику (или группе связанных заемщиков) к собственным средствам (капиталу) банка.

• Формула норматива Н6:
  Н6 = (Кредитные требования к заемщику (группе) / Собственные средства (капитал) банка) × 100%
• Максимально допустимое значение норматива Н6 устанавливается в размере 25%. Это означает, что банк не может выдавать одному заемщику или группе связанных заемщиков кредитов и других обязательств на сумму, превышающую 25% от его собственного капитала.

Значение нормативно-правового регулирования:

• Снижение системных рисков: Ограничивает чрезмерное принятие рисков отдельными банками, предотвращая цепные реакции дефолтов.
• Повышение прозрачности: Обеспечивает единые стандарты оценки и отчетности по кредитным рискам.
• Защита интересов: Защищает интересы вкладчиков и кредиторов, требуя от банков адекватного резервирования и достаточности капитала.
• Стимулирование надлежащего управления: Побуждает банки внедрять передовые практики риск-менеджмента и поддерживать высокую квалификацию сотрудников.

Таким образом, нормативно-правовая база, разработанная Центральным банком РФ, является основой для построения надежной и устойчивой системы управления кредитным риском в российских коммерческих банках.

Анализ системы управления кредитным риском в ООО «Сетелем Банк» (Драйв Клик Банк)

Для того чтобы понять, как теоретические концепции и регуляторные требования реализуются на практике, обратимся к конкретному примеру – ООО «Сетелем Банк», который с 2022 года функционирует под новым наименованием – «Драйв Клик Банк». Анализ его деятельности позволит выявить особенности управления кредитным риском в специализированном розничном банке.

Общая характеристика и особенности деятельности Банка

История ООО «Сетелем Банк» – это путь трансформации и адаптации к меняющимся реалиям российского финансового рынка, тесно связанный с крупными международными и российскими финансовыми группами. Банк, основанный в 1992 году как «Росбанк», до 2007 года действовал под различными наименованиями, что свидетельствует о неоднократной смене владельцев и стратегий. С 2007 года он функционировал как «БНП Париба Восток», войдя в структуру одной из крупнейших мировых финансовых групп – BNP Paribas.

Ключевой этап в развитии банка начался в 2011 году, когда BNP Paribas S.A. подписал соглашение о долгосрочном стратегическом сотрудничестве с крупнейшим российским банком – ПАО Сбербанк. Это партнерство привело к тому, что в 2012 году ПАО Сбербанк приобрел 70% акций ООО «Сетелем Банк». В 2013 году банк был официально переименован в ООО «Сетелем Банк», что отразило новое направление его деятельности в составе Группы Сбербанк – специализацию на розничном кредитовании. К 2020 году Сбербанк стал владельцем 100% акций «Сетелем Банка», полностью интегрировав его в свою структуру как дочернюю организацию. В 2022 году банк снова сменил название, став «Драйв Клик Банком», что подчеркивает его сфокусированность на цифровых решениях и автокредитовании.

Основным видом деятельности «Драйв Клик Банка» являются розничные банковские и факторинговые операции на территории Российской Федерации. Банк сосредоточен на массовом сегменте потребителей и активно развивает свою деятельность по нескольким ключевым направлениям:

• Автокредитование: Исторически это одно из самых сильных направлений. Банк является партнером многих автодилеров, предлагая широкий спектр программ автокредитования. Среди его партнеров были такие известные бренды, как Haval, Suzuki, Audi, Ford, Volvo, Volkswagen, SKODA, Hyundai, Kia, Lada.
• Кредиты на покупку товаров в точках продаж (POS-кредитование): Предоставление кредитов непосредственно в магазинах для покупки бытовой техники, электроники и других товаров.
• Кредиты на неотложные нужды: Классические потребительские кредиты без целевого назначения.
• Кредитные карты: Выпуск и обслуживание кредитных карт для розничных клиентов.

Финансовые показатели и динамика развития свидетельствуют о значительном росте банка:

• В период с 2015 по 2020 год размер активов «Сетелем Банка» вырос со 100 миллионов до 163 миллиардов рублей, что является впечатляющим показателем капитализации.
• По состоянию на конец 2020 года объем выданных кредитов составлял 153 миллиарда рублей. Это позволило банку занять 32-ю строчку в рейтинге по потребительскому кредитованию среди российских банков, что демонстрирует его значимость в этом сегменте.

Таким образом, «Драйв Клик Банк» (ранее «Сетелем Банк») представляет собой яркий пример успешного развития специализированного розничного банка. Его долгая история, сильные партнерские связи (особенно в автокредитовании) и принадлежность к крупнейшей финансовой группе страны, такой как Сбербанк, формируют уникальный контекст для анализа его системы управления кредитным риском.

Оценка качества кредитного портфеля и кредитоспособности заемщиков

Анализ качества кредитного портфеля и подходов к оценке кредитоспособности заемщиков в «Драйв Клик Банке» (бывшем «Сетелем Банке») позволяет глубже понять особенности управления кредитным риском в условиях высококонкурентного розничного рынка. Специализация банка на автокредитовании и POS-кредитах накладывает отпечаток на структуру его кредитного портфеля и применяемые методики.

1. Структура и динамика кредитного портфеля:

На конец 2020 года объем выданных кредитов «Сетелем Банком» достигал 153 миллиардов рублей. Учитывая его специализацию, можно предположить, что значительную долю в этом портфеле занимали:

• Автокредиты: Исторически это основной продукт банка. Как правило, автокредиты имеют средний срок погашения (от 3 до 7 лет) и обеспечены залогом приобретаемого автомобиля. Это снижает риск по сравнению с необеспеченными кредитами, но требует эффективной оценки ликвидности залога и его обесценения.
• Потребительские кредиты (POS-кредиты, кредиты наличными, кредитные карты): Эти продукты часто имеют более короткие сроки и могут быть необеспеченными, что повышает уровень риска. Однако более высокая процентная ставка по таким кредитам обычно компенсирует этот риск.

Динамика кредитного портфеля тесно связана с макроэкономической ситуацией и потребительской активностью. В условиях роста экономики и стабильных доходов населения, портфель может расти, а качество его улучшаться. Однако в периоды экономических спадов, как это было в 2014-2015 годах или в начале пандемии COVID-19, банк сталкивается с ростом просроченной задолженности.

2. Показатели просроченной задолженности:

Для оценки качества кредитного портфеля ключевыми являются показатели просроченной задолженности (ПЗ). Эти показатели могут быть представлены как:

• Доля просроченной задолженности в общем портфеле: Чем ниже этот показатель, тем выше качество портфеля.
• Динамика просроченной задолженности: Отслеживание изменений ПЗ во времени позволяет выявить тенденции ухудшения или улучшения ситуации.
• Структура просроченной задолженности по срокам: Выделение краткосрочной (до 30 дней), средней (30-90 дней) и долгосрочной (более 90 дней) просрочки дает представление о серьезности проблемы.

Хотя конкретные актуальные данные по показателям просроченной задолженности «Драйв Клик Банка» за последние годы требуют доступа к его свежей финансовой отчетности, можно предположить, что, как и любой розничный банк, он сталкивается с определенным уровнем ПЗ, который находится под постоянным мониторингом. Учитывая принадлежность к Группе Сбербанк, банк, вероятно, применяет передовые методологии для работы с проблемными активами, включая реструктуризацию долга, коллекторскую работу и судебное взыскание.

3. Подходы и инструменты оценки кредитоспособности заемщиков:

Специализация «Драйв Клик Банка» на розничном кредитовании означает, что основным инструментом оценки кредитоспособности заемщиков являются скоринговые модели. Эти модели позволяют быстро и эффективно принимать решения о выдаче кредитов массовому сегменту клиентов.

Ключевые аспекты скоринговой системы банка:

• Автоматизированный кредитный скоринг: Банк, как часть крупной группы, использует высокоавтоматизированные системы скоринга, основанные на методах математической статистики и, вероятно, с элементами машинного обучения.
• Широкий спектр данных: Для оценки заемщиков используются различные источники данных:
  • Заявка заемщика: Информация о доходах, занятости, семейном положении, образовании.
  • Кредитная история: Данные из бюро кредитных историй о предыдущих кредитах, их погашении, наличии просрочек.
  • Поведенческие данные: Могут включать данные о транзакциях клиента, активности в цифровых каналах (для более продвинутых систем).
  • Данные из Группы Сбербанк: Как дочерняя структура, банк может использовать агрегированные или анонимизированные данные из основной базы Сбербанка для более точной оценки платежеспособности клиентов, уже имеющих отношения со Сбербанком.
• Модели раннего предупреждения: Помимо основного скоринга при выдаче кредита, банк, скорее всего, применяет поведенческие скоринговые модели для мониторинга уже выданных кредитов. Эти модели отслеживают изменения в поведении клиента (например, задержки платежей по другим счетам, снижение доходов) и сигнализируют о возрастающем риске дефолта.
• Оценка залога: В сегменте автокредитования, где залог играет важную роль, банк оценивает рыночную стоимость автомобиля, его ликвидность, а также риски обесценения. Это позволяет корректно рассчитать потенциальные потери в случае дефолта (LGD).
• Учет макроэкономических факторов: Современные скоринговые системы также включают корректировки, учитывающие текущие макроэкономические условия, что позволяет адаптировать оценку кредитоспособности к изменяющейся экономической среде.

Таким образом, «Драйв Клик Банк» опирается на передовые количественные методы оценки кредитоспособности, что является стандартом для розничных банков. Эффективность этих методов напрямую влияет на качество его кредитного портфеля и, в конечном итоге, на финансовую устойчивость всего банка.

Применяемые методы и инструменты управления кредитным риском в Банке

ООО «Драйв Клик Банк» (ранее «Сетелем Банк»), как специализированный розничный банк и часть крупной финансовой группы, применяет комплексный подход к управлению кредитным риском, включающий как традиционные, так и, вероятно, современные инструменты. Основываясь на его специфике и доступных данных, можно выделить следующие ключевые методы:

1. Лимитирование:
Как и в любом коммерческом банке, лимитирование является фундаментальным инструментом. В «Драйв Клик Банке» его применение имеет свои особенности:

• Индивидуальные лимиты кредитования: Для каждого заемщика устанавливаются кредитные лимиты, особенно по кредитным картам и потребительским кредитам. Эти лимиты зависят от кредитного рейтинга заемщика, его доходов и кредитной истории. Система скоринга автоматически определяет максимально возможную сумму кредита.
• Лимиты на отдельные виды операций/продуктов: Банк, вероятно, устанавливает внутренние лимиты на общий объем выдачи автокредитов, POS-кредитов или кредитных карт, исходя из своего риск-аппетита и стратегических целей. Например, может быть лимит на долю необеспеченных кредитов в портфеле.
• Географические лимиты: Хотя банк работает по всей России, могут существовать лимиты на объем кредитования в регионах с высоким уровнем безработицы или экономическим спадом, чтобы избежать концентрации риска.
• Отраслевые лимиты: Поскольку банк специализируется на рознице, отраслевые лимиты в традиционном понимании (на крупные корпорации) применяются косвенно. Однако, могут быть установлены лимиты на кредитование сотрудников определенных отраслей, которые демонстрируют высокую волатильность доходов или риски сокращений.

Эффективность: Лимитирование в «Драйв Клик Банке» автоматизировано через скоринговые системы, что обеспечивает оперативность и стандартизацию процесса принятия решений, снижая влияние человеческого фактора.

2. Диверсификация кредитного портфеля:
Диверсификация является одним из столпов риск-менеджмента, и «Драйв Клик Банк» активно ее использует:

• По типам клиентов: Банк кредитует широкий круг физических лиц, различающихся по доходам, возрасту, социальному статусу, что снижает зависимость от одной группы заемщиков.
• Инструментальная диверсификация: Предоставление различных продуктов – автокредиты, POS-кредиты, кредиты наличными, кредитные карты – позволяет распределить риски по разным сегментам розничного кредитования.
• Географическая диверсификация: Работая на всей территории РФ, банк естественным образом диверсифицирует свой портфель по регионам, снижая зависимость от локальных экономических шоков.
• По срокам кредитования: Портфель банка включает как краткосрочные (POS-кредиты, кредитные карты), так и среднесрочные (автокредиты) продукты, что способствует сбалансированности по срокам.
• По формам обеспечения: Автокредиты обеспечены залогом автомобиля, что повышает возвратность. Потребительские кредиты часто являются необеспеченными, но их риски компенсируются более высокой ставкой и объемом портфеля.

Эффективность: Широкая диверсификация позволяет банку сглаживать последствия дефолтов отдельных заемщиков или локальных кризисов.

3. Страхование кредитных рисков:
В розничном сегменте страхование играет ключевую роль в минимизации рисков:

• Страхование жизни и здоровья заемщика: Часто предлагается или является обязательным при автокредитовании и крупных потребительских кредитах. Это защищает банк от рисков, связанных со смертью заемщика или потерей трудоспособности.
• Страхование от потери работы: Дополнительная опция, которая может предлагаться заемщикам для снижения риска дефолта в случае увольнения.
• Страхование залога (КАСКО, ОСАГО, страхование недвижимости): При автокредитовании страхование автомобиля от угона и ущерба является обязательным требованием, защищая интересы банка как залогодержателя.

Эффективность: Страхование позволяет банку переложить часть рисков на страховые компании, уменьшая потенциальные потери и улучшая качество кредитного портфеля.

4. Формирование резервов на возможные потери по ссудам (РВПС):
«Драйв Клик Банк», как российский коммерческий банк, строго следует требованиям Положения Банка России № 590-П.

• Классификация ссуд: Банк регулярно классифицирует свои ссуды по категориям качества (от I до V) на основе финансового положения заемщиков и качества обслуживания долга.
• Оценка кредитного риска портфеля однородных ссуд: Для массовых розничных продуктов (потребительские кредиты, кредитные карты) банк, вероятно, использует методики оценки риска по портфелям однородных ссуд, основанные на статистических данных и скоринговых моделях.
• Формирование РВПС: На основе классификации и внутренних методик формируются необходимые резервы, что позволяет банку покрывать ожидаемые потери и поддерживать финансовую устойчивость.

Эффективность: Формирование РВПС обеспечивает финансовую стабильность банка, позволяя ему абсорбировать кредитные потери без существенных потрясений для капитала и прибыли.

В целом, система управления кредитным риском в «Драйв Клик Банке» выглядит достаточно зрелой и соответствует лучшим практикам для розничных банков. Она опирается на автоматизированные процессы, стандартизированные методики и строгое соблюдение регуляторных требований. Однако, всегда есть возможности для совершенствования, особенно в контексте быстро развивающихся технологий.

Проблемы и пути совершенствования управления кредитным риском в ООО «Сетелем Банк» (Драйв Клик Банк)

Даже в условиях зрелой и хорошо отлаженной системы управления кредитным риском, как в случае с ООО «Драйв Клик Банк», всегда существуют вызовы и возможности для дальнейшего совершенствования. Кредитный риск, по своей природе, является динамичным и постоянно эволюционирующим явлением, и слабое управление им может привести к серьезным финансовым проблемам. Анализ деятельности Банка и общих тенденций в отрасли позволяет выявить ключевые проблемы и предложить инновационные пути их решения.

Выявление ключевых проблем в системе управления кредитным риском Банка

Несмотря на принадлежность к крупной банковской группе и использование современных подходов, «Драйв Клик Банк» может сталкиваться с рядом общих для розничных банков и специфических проблем в управлении кредитным риском:

1. Неэффективное управление данными и их качество:
   • Проблема: В розничном кредитовании объемы данных огромны. Недостаточная интеграция данных из различных источников, наличие «грязных» или неактуальных данных может приводить к ошибкам в скоринговых моделях и неверной оценке риска. Банк может не в полной мере использовать весь доступный потенциал данных (например, цифровой след клиента, данные о его активности в экосистеме Сбербанка).
   • Последствия: Неточные прогнозы дефолтов, выдача кредитов более рискованным заемщикам, чем это кажется на первый взгляд, или, наоборот, отказ надежным клиентам.
2. Отсутствие комплексной структуры моделирования рисков или ее устаревание:
   • Проблема: Несмотря на наличие скоринговых моделей, они могут быть недостаточно адаптивными к быстрым изменениям рынка. Модели, построенные на исторических данных, могут неадекватно оценивать риски в новых экономических условиях или при появлении новых типов заемщиков/продуктов. Возможно, модели не учитывают все многообразие факторов риска, включая поведенческие и макроэкономические.
   • Последствия: Неспособность адекватно прогнозировать риски в периоды турбулентности, увеличение неожиданных потерь.
3. Повторяющиеся рабочие процессы и недостаточная автоматизация:
   • Проблема: Несмотря на автоматизацию скоринга, другие этапы жизненного цикла кредита (мониторинг, работа с просроченной задолженностью, формирование отчетности) могут содержать ручные операции, что замедляет процессы, увеличивает вероятность ошибок и ведет к нерациональному использованию ресурсов.
   • Последствия: Увеличение операционных издержек, задержки в принятии решений, снижение эффективности работы с проблемными активами.
4. Неадекватные инструменты риска или их недостаточное использование:
   • Проблема: Банк может иметь доступ к широкому спектру инструментов риск-менеджмента, но не все из них используются с максимальной эффективностью. Например, стресс-тестирование может быть проведено формально, а не как глубокий прогностический анализ.
   • Последствия: Скрытые уязвимости портфеля, отсутствие готовности к экстремальным сценариям.
5. Поверхностный анализ заемщиков и кредитуемой сферы:
   • Проблема: В условиях массового кредитования существует риск стандартизации оценки до такой степени, что уникальные факторы, влияющие на кредитоспособность отдельных заемщиков, могут быть упущены. Особенно это касается более сложных случаев или специфических сегментов.
   • Последствия: Неоптимальное ценообразование кредитов, рост просроченной задолженности в определенных сегментах.
6. Некомпетентность сотрудников или недостаток квалифицированных кадров:
   • Проблема: Управление сложными моделями и современными инструментами требует высококвалифицированных специалистов в области данных, математического моделирования и риск-менеджмента. Отсутствие таких кадров или их недостаточная подготовка может сдерживать внедрение инноваций.
   • Последствия: Неэффективное использование дорогостоящих программных решений, ошибки в интерпретации данных и принятии решений.
7. Неполное использование принципов управления кредитным риском: Кредитные организации не всегда в полной мере учитывают основные принципы, такие как постоянное выявление и оценка зон риска, координация управления риском с общей деятельностью и комплексный контроль рисков.

Устранение этих проблем требует системного подхода и готовности к инвестициям в технологии, данные и персонал.

Внедрение инновационных подходов: Искусственный интеллект и машинное обучение

Одним из наиболее перспективных и мощных направлений совершенствования управления кредитным риском в «Драйв Клик Банке» является внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Эти технологии уже играют все более важную роль в улучшении кредитного скоринга и принятии решений в кредитовании, предлагая беспрецедентные возможности для повышения точности, скорости и эффективности.

ИИ в управлении кредитными рисками подразумевает применение технологий для автоматизации, оптимизации и интеллектуализации всего жизненного цикла кредитного риска — от первоначальной оценки и андеррайтинга до постоянного мониторинга и минимизации потенциальных дефолтов.

Конкретные направления внедрения ИИ и МО в «Драйв Клик Банке»:

1. Повышение эффективности кредитного скоринга:
   • Проблема: Традиционные скоринговые модели, основанные на линейных зависимостях, могут быть недостаточно точными для сложных паттернов поведения заемщиков.
   • Решение ИИ/МО: Использование более сложных алгоритмов машинного обучения (например, нейронные сети, градиентный бустинг, случайный лес) позволяет строить динамичные модели кредитного скоринга, которые могут учитывать и обрабатывать гораздо больше данных при оценке заемщиков. Эти модели могут обновляться в режиме реального времени, адаптируясь к меняющимся условиям.
   • Преимущества:
     • Расширенный спектр данных: ИИ позволяет анализировать не только традиционные данные (доход, кредитная история), но и непрямые признаки и поведенческие данные, такие как цифровой след клиента (активность в интернете, история поиска, покупки), активность в социальных сетях, данные о счетах за коммунальные услуги и аренду, данные о геолокации. Это дает более полную картину финансового поведения и ответственности.
     • Более точные решения: МО выявляет сложные, неочевидные паттерны и взаимосвязи в данных, что усиливает точность прогнозов вероятности дефолта. Это позволяет принимать более обоснованные решения о выдаче кредита, его сумме и процентной ставке.
2. Автоматизация принятия решений и процессов андеррайтинга:
   • Проблема: Часть кредитных решений все еще требует ручной проверки и одобрения, что замедляет процесс и увеличивает издержки.
   • Решение ИИ/МО: Автоматизированный кредитный скоринг с использованием ИИ может автоматизировать до 70% кредитных решений. Системы ИИ могут самостоятельно анализировать заявки, проверять данные, рассчитывать рейтинг и принимать решение о выдаче или отказе в кредите в течение нескольких секунд.
   • Преимущества: Ускорение процесса кредитования, снижение операционных расходов, стандартизация решений, устранение субъективного фактора.
3. Прогнозное моделирование и раннее оповещение о рисках:
   • Проблема: Отслеживание рисков по уже выданным кредитам может быть реактивным, а не проактивным.
   • Решение ИИ/МО: Предиктивная аналитика с использованием ИИ может предсказывать вероятность возникновения определенных рисков в будущем. Модели МО могут непрерывно мониторить тысячи параметров по каждому заемщику (транзакционная активность, изменения в доходах, появление новых долгов) и сигнализировать о ранних признаках ухудшения кредитоспособности.
   • Преимущества: Позволяет банку оперативно реагировать на возрастающие риски, предлагать реструктуризацию долга, проводить превентивную работу с клиентами до наступления дефолта, минимизируя потери.
4. Анализ макроэкономических условий:
   • Проблема: Влияние макроэкономических факторов на кредитный риск сложно учесть в традиционных моделях.
   • Решение ИИ/МО: Модели МО могут интегрировать макроэкономические показатели (ВВП, инфляция, безработица, ключевая ставка ЦБ) в свои алгоритмы, предсказывая их влияние на вероятность дефолта целых сегментов портфеля.

Вызовы внедрения ИИ и МО:

• Качество данных: Для эффективной работы ИИ требуются огромные объемы чистых, размеченных и актуальных данных.
• Сложность моделей: Модели МО могут быть «черными ящиками», их решения не всегда легко интерпретировать, что создает вызовы для комплаенса и регуляторов.
• Квалификация персонала: Требуются специалисты по данным, машинному обучению, а также переобучение риск-менеджеров.
• Инвестиции: Внедрение ИИ требует значительных инвестиций в IT-инфраструктуру и программное обеспечение.
• Координация: Успешное внедрение требует тесной координации между бизнесом, ИТ-отделом и отделом комплаенса.

Несмотря на эти вызовы, ИИ и МО вряд ли полностью заменят участие человека в управлении рисками, но могут значительно улучшить процессы, анализируя огромные объемы данных и предоставляя точную прогнозную информацию, что сделает систему управления кредитным риском «Драйв Клик Банка» более адаптивной и устойчивой. Разве не стоит стремиться к такому уровню эффективности?

Прочие направления совершенствования

В дополнение к революционным возможностям искусственного интеллекта и машинного обучения, «Драйв Клик Банк» может рассмотреть и другие, не менее важные, направления совершенствования своей системы управления кредитным риском. Эти меры направлены на укрепление фундаментальных аспектов риск-менеджмента и обеспечение его комплексности.

1. Оптимизация кредитной политики:
   • Детализация: Кредитная политика должна быть не просто документом, а живым инструментом, регулярно пересматриваемым и адаптируемым к рыночным условиям и стратегическим целям банка. Необходимо проводить периодический анализ эффективности текущих кредитных программ и корректировать параметры, такие как требования к заемщикам, процентные ставки, срок кредитования и минимальный доход.
   • Пример: В условиях роста инфляции и снижения реальных доходов населения, банк может ужесточить требования к минимальному доходу заемщика или увеличить долю обеспеченных кредитов в портфеле, чтобы снизить риск дефолта.
2. Повышение качества и актуальности используемых данных:
   • Детализация: Основой для любых аналитических моделей являются данные. Банку необходимо инвестировать в системы сбора, хранения и обработки данных (например, построение корпоративного хранилища данных или Data Lake). Важно обеспечить верификацию данных, их полноту и своевременное обновление. Это включает не только внутренние данные, но и информацию от внешних поставщиков (Бюро кредитных историй, государственные реестры).
   • Пример: Разработка автоматизированных конвейеров для очистки и стандартизации данных, а также внедрение механизмов для выявления и устранения дубликатов или противоречивой информации.
3. Развитие компетенций персонала:
   • Детализация: Человеческий фактор остается критически важным. Необходимо проводить регулярное обучение и повышение квалификации сотрудников, вовлеченных в процессы кредитования и риск-менеджмента. Это касается не только аналитиков и математиков, но и кредитных менеджеров, которые должны понимать принципы работы скоринговых систем и уметь интерпретировать их результаты.
   • Пример: Организация внутренних тренингов по работе с новыми аналитическими инструментами, семинаров по актуальным тенденциям в риск-менеджменте, а также поощрение получения сотрудниками профессиональных сертификатов (например, FRM).
4. Внедрение современных программных решений для мониторинга рисков в реальном времени:
   • Детализация: Помимо уже упомянутого ИИ, существуют специализированные программные комплексы (Risk Management Information Systems), которые позволяют автоматизировать мониторинг ключевых показателей риска, лимитов и алертов. Эти системы агрегируют данные из различных источников и предоставляют риск-менеджерам дашборды с актуальной информацией.
   • Пример: Внедрение системы, которая в режиме реального времени отслеживает изменение кредитных рейтингов заемщиков, динамику просроченной задолженности по различным сегментам, а также автоматически генерирует предупреждения при приближении к пороговым значениям лимитов.
5. Разработка и внедрение систем раннего оповещения:
   • Детализация: Эти системы, часто основанные на поведенческом скоринге, позволяют выявлять заемщиков, у которых риск дефолта начинает возрастать, еще до наступления просрочки. Анализируются изменения в транзакционной активности, использовании кредитных продуктов, обращениях в банк, а также внешние индикаторы.
   • Пример: Если клиент резко увеличивает количество микрозаймов, начинает снимать наличные с кредитной карты для погашения другого кредита, или его доходы снижаются, система может автоматически сгенерировать алерт для менеджера по работе с проблемной задолженностью.
6. Усиление контроля за залоговым обеспечением (для автокредитования):
   • Детализация: В сегменте автокредитования крайне важно не только оценить залог при выдаче кредита, но и мониторить его состояние и рыночную стоимость в течение всего срока действия договора.
   • Пример: Использование внешних баз данных для отслеживания динамики цен на подержанные автомобили, а также разработка процедур по регулярной переоценке залога, особенно для длительных кредитов.
7. Интеграция с экосистемой Сбербанка:
   • Детализация: Как часть Группы Сбербанк, «Драйв Клик Банк» имеет уникальную возможность использовать синергетический эффект. Это включает доступ к обширным данным о поведении клиентов в рамках всей экосистемы (платежи, покупки, активность в различных сервисах), что может существенно обогатить скоринговые модели и улучшить прогнозную аналитику.
   • Пример: Анализ данных о расходах клиента на топливо или обслуживание автомобиля в партнерских сервисах Сбербанка может косвенно указывать на его финансовое состояние и отношение к своему авто.

Внедрение этих направлений, в сочетании с инновациями ИИ/МО, позволит «Драйв Клик Банку» создать по-настоящему адаптивную, устойчивую и высокоэффективную систему управления кредитным риском, способную не только минимизировать потери, но и оптимизировать доходность в долгосрочной перспективе.

Заключение

В рамках данной курсовой работы было проведено всестороннее исследование одного из ключевых аспектов банковской деятельности – управления кредитным риском. Актуальность выбранной темы подтверждается тем, что именно невозврат заемщиками кредитов является основной причиной большинства банковских банкротств, что делает эффективное управление риском залогом стабильности как отдельного финансового учреждения, так и всей банковской системы.

В ходе работы были последовательно решены все поставленные задачи. Была раскрыта экономическая сущность кредитного риска, определены его основные виды – риск дефолта, риск концентрации и систематический риск, а также проанализированы внутренние и внешние факторы, влияющие на его возникновение.

Детально изучены теоретические концепции и модели оценки кредитного риска. Мы рассмотрели как качественные подходы, основанные на экспертном мнении, так и количественные методы, включая скоринг, а также структурные (с акцентом на модель Мертона) и редуцированные модели. Отдельное внимание было уделено стресс-тестированию как современному инструменту прогнозирования потенциальных убытков в условиях исключительных событий, с детализацией сценарного анализа и анализа чувствительности.

Исследование методов и инструментов управления кредитным риском позволило подробно рассмотреть такие механизмы, как разработка кредитной политики, лимитирование (включая индивидуальные, отраслевые и структурные лимиты), диверсификация кредитного портфеля по множеству признаков, страхование кредитных рисков (жизни, здоровья, залога, от потери работы) и формирование резервов на возможные потери по ссудам (РВПС) в соответствии с нормативными требованиями Банка России.

Анализ нормативно-правовой базы Российской Федерации выявил центральную роль Положения Банка России № 590-П в регулировании оценки кредитного риска и формировании РВПС, а также значение норматива Н6 для контроля концентрации риска.

Практическая часть работы была посвящена всестороннему анализу системы управления кредитным риском на примере ООО «Сетелем Банк» (ныне «Драйв Клик Банк»). Была представлена его история, особенности деятельности как розничного банка, специализирующегося на автокредитовании и потребительских кредитах, а также ключевые финансовые показатели. Проведен анализ качества кредитного портфеля и подходов к оценке кредитоспособности заемщиков, в основе которых лежат автоматизированные скоринговые системы. Идентифицированы и оценена эффективность применяемых банком традиционных методов управления риском.

На основе проведенного анализа были выявлены ключевые проблемы в системе управления кредитным риском «Драйв Клик Банка», такие как потенциальное неэффективное управление данными, риск устаревания моделей и недостаточная автоматизация процессов. В качестве путей совершенствования были предложены обоснованные и инновационные рекомендации. Особое внимание уделено внедрению искусственного интеллекта и машинного обучения для повышения точности кредитного скоринга, автоматизации принятия решений и прогнозного моделирования рисков с использованием расширенного спектра данных. Кроме того, были предложены дополнительные направления совершенствования, включая оптимизацию кредитной политики, повышение качества данных, развитие компетенций персонала и внедрение современных программных решений для мониторинга в реальном времени.

Таким образом, цель работы — изучение теоретических и практических аспектов управления кредитным риском и разработка предложений по его совершенствованию на примере ООО «Сетелем Банк» (Драйв Клик Банк) — полностью достигнута. Практическая значимость разработанных рекомендаций заключается в их применимости для повышения эффективности управления кредитным риском в Банке, что, в свою очередь, будет способствовать укреплению его финансовой устойчивости и снижению потенциальных потерь в условиях меняющейся экономической среды.

Список использованной литературы

1. Банковские риски : учебник / под ред. О. И. Лаврушина, Н. И. Валенцовой. 3-е изд., перераб. и доп. М. : КНОРУС, 2013. 292 с.
2. Банковское дело : учебник для бакалавров / под ред. Е. Ф. Жукова, Ю. А. Соколова. М. : Юрайт, 2012. 590 с.
3. Банковское право Российской Федерации : учеб. пособие / отв. ред. Е. Ю. Грачева. 2-е изд., перераб. и доп. М. : НОРМА : ИНФРА-М, 2013. 399 с.
4. Банковское право: учебник для магистров. 3-е изд., перераб. и доп. / под ред. Д.Г. Алексеевой, С.В. Пыхтина. М.: Юрайт, 2012. 1055 с.
5. Белоглазова, Г. Н., Кроливецкая, Л. П. Банковское дело организация деятельности коммерческого банка. Учебник для вузов. М.: Издательство Юрайт, 2011. 422 с.
6. Букин, С. Безопасность банковской деятельности: Учебное пособие. СПб.: Питер, 2011. 288 с.
7. Горелая, Н. В. Организация кредитования в коммерческом банке : учеб. пособие / Н. В. Горелая. М. : Форум : ИНФРА-М, 2012. 207 с.
8. Жиляков, Д. И., Зарецкая, В. Г. Финансово-экономический анализ (предприятие, банк, страховая компания) : учеб. пособие. М. : КНОРУС, 2012. 368 с.
9. Киреев, В. Л., Козлова, О. Л. Банковское дело : учебник. М: КНОРУС, 2012. 239 с.
10. Костерина, Т. М. Банковское дело : учеб. для бакалавров. 2-е изд., перераб. и доп. М. : Юрайт, 2013. 332 с.
11. Роль кредита и модернизация деятельности банков в сфере кредитования: монография / под ред. О. И. Лаврушина. М. : КНОРУС, 2012. 267 с.
12. Шапкин, А. С., Шапкин, В. А. Экономические и финансовые риски: оценка, управление, портфель инвестиций : [учеб. пособие]. 9-е изд. М. : Дашков и К, 2013. 543 с.
13. banki.ru : [сайт]. URL: https://www.banki.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
14. bankir.ru : [сайт]. URL: https://bankir.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
15. bankiforum.ru : [сайт]. URL: https://bankiforum.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
16. cetelem.ru : [сайт]. URL: https://www.setelem.ru/ (дата обращения: 30.10.2025).
17. Что такое «Кредитный риск» простыми словами — определение термина | Финансовый словарь Газпромбанка. URL: https://www.gazprombank.ru/glossary/19225/ (дата обращения: 30.10.2025).
18. Управление кредитными рисками на основе искусственного интеллекта: трансформация оценки и снижение риска — Emagia. URL: https://emagia.com/ru/ai-in-credit-risk-management/ (дата обращения: 30.10.2025).
19. Страхование кредитных рисков — Страховой брокер «АСТ». URL: https://astbroker.ru/strahovanie-kreditnyh-riskov/ (дата обращения: 30.10.2025).
20. Как использовать машинное обучение для принятия решений о кредитовании? URL: https://www.sravni.ru/strakhovanie/info/kak-ispolzovat-mashinnoe-obuchenie-dlya-prinjatija-reshenij-o-kreditovanii/ (дата обращения: 30.10.2025).
21. Кредитный риск — Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%BA (дата обращения: 30.10.2025).
22. Каковы 3 типа кредитного риска? — Emagia. URL: https://emagia.com/ru/what-are-the-3-types-of-credit-risk/ (дата обращения: 30.10.2025).
23. Стратегии диверсификации кредитного портфеля в условиях нестабильности | Управление кредитными рисками. URL: https://www.risk-management.ru/blog/diversifikaciya-kreditnogo-portfelya-v-usloviyah-nestabilnosti/ (дата обращения: 30.10.2025).
24. ФОРМИРОВАНИЕ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ СОВРЕМЕННОГО КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА — Современные наукоемкие технологии. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=14605 (дата обращения: 30.10.2025).
25. СУЩНОСТЬ КРЕДИТНОГО РИСКА И СПОСОБЫ ЕГО МИНИМИЗАЦИИ — European Student Scientific Journal. URL: https://www.esj.today/pdf/2016/10/71.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
26. Сущность кредитного риска: понятие, виды, примеры | Мокка Блог. URL: https://mokka.ru/blog/kreditnyj-risk (дата обращения: 30.10.2025).
27. ДИВЕРСИФИКАЦИЯ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОБЛЕМНЫМИ РИСКАМИ Текст научной статьи по специальности «Гуманитарные науки — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/diversifikatsiya-kreditnogo-portfelya-i-upravlenie-problemnymi-riskami (дата обращения: 30.10.2025).
28. Лимитирование как способ управления кредитным риском в коммерческом банке Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/limitirovanie-kak-sposob-upravleniya-kreditnym-riskom-v-kommercheskom-banke (дата обращения: 30.10.2025).
29. Кредитное страхование — Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%85%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5 (дата обращения: 30.10.2025).
30. Машинное обучение в оценке кредитных рисков: как ML меняет правила игры? — Habr. URL: https://habr.com/ru/articles/775432/ (дата обращения: 30.10.2025).
31. Положение Банка России от 28 июня 2017 г. № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности» — Система ГАРАНТ. URL: https://base.garant.ru/71720836/ (дата обращения: 30.10.2025).
32. Лимитирование как способ снижения риска кредитирования Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/limitirovanie-kak-sposob-snizheniya-riska-kreditovaniya (дата обращения: 30.10.2025).
33. Диверсификация кредитного портфеля банка — Справочник Автор24. URL: https://spravochnick.ru/bankovskoe_delo/portfel_banka_i_ego_struktura/diversifikaciya_kreditnogo_portfelya_banka/ (дата обращения: 30.10.2025).
34. Искусственный интеллект в банках — применение и кейсы AI — SCAND. URL: https://scand.com/ru/company/blog/ai-in-banking/ (дата обращения: 30.10.2025).
35. Модели оценки кредитного риска: обзор подходов и особенности применения | Проблемы анализа риска. URL: https://ras.jes.su/s207185880000003-8-1/ (дата обращения: 30.10.2025).
36. Положение 590-П О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности — NormaCS. URL: https://normacs.ru/DocView1.aspx?DocID=215570 (дата обращения: 30.10.2025).
37. Формирование резервов на возможные потери по ссудам (Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П) | Банк России. URL: https://www.cbr.ru/faq/590-P/ (дата обращения: 30.10.2025).
38. Резервы на возможные потери по ссудам — Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B5%D0%B7%D0%B5%D1%80%D0%B2_%D0%BD%D0%B0_%D0%B2%D0%BE%D0%B7%D0%BC%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8_%D0%BF%D0%BE_%D1%81%D1%81%D1%83%D0%B4%D0%B0%D0%BC (дата обращения: 30.10.2025).
39. Оценка кредитного риска и ее методы | Platforma — Платформа больших данных. URL: https://platforma.bi/blog/otsenka-kreditnogo-riska-i-ee-metody/ (дата обращения: 30.10.2025).
40. Искусственный интеллект: стратегия управления финансовыми рисками | Кумар | Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-strategiya-upravleniya-finansovymi-riskami (дата обращения: 30.10.2025).
41. Лимитирование — www.e-xecutive.ru. URL: https://e-xecutive.ru/wiki/limitirovanie (дата обращения: 30.10.2025).
42. Автоматизированный кредитный скоринг: полное руководство по ИИ и машинному обучению — Emagia. URL: https://emagia.com/ru/automated-credit-scoring/ (дата обращения: 30.10.2025).
43. Кредитный скоринг. Сокрушающий эффект ИИ при оценке кредитоспособности заёмщика / Хабр. URL: https://habr.com/ru/companies/solart/articles/651717/ (дата обращения: 30.10.2025).
44. Управление кредитными рисками в бизнесе: основные методы и подходы — Третий Рим. URL: https://3rim.ru/blog/upravlenie-kreditnymi-riskami/ (дата обращения: 30.10.2025).
45. Роль искусственного интеллекта в управлении рисками организации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-iskusstvennogo-intellekta-v-upravlenii-riskami-organizatsii (дата обращения: 30.10.2025).
46. Страхование риска непогашения кредита | ЗАСО — ТАСК. URL: https://task.by/korporativnym-klientam/strahovanie-finansovyh-riskov/strahovanie-riska-nepogasheniya-kredita/ (дата обращения: 30.10.2025).
47. Искусственный интеллект в управлении рисками. URL: https://upravlenie-riskami.ru/iskusstvennyj-intellekt-v-upravlenii-riskami/ (дата обращения: 30.10.2025).
48. Модели оценки кредитных — Проблемы анализа риска. URL: https://www.econ.msu.ru/sys/raw.php?o=16260&p=attachment (дата обращения: 30.10.2025).
49. 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: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_218671/ (дата обращения: 30.10.2025).
50. РЕЙТИНГОВАЯ МЕТОДИКА ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ — Мир экономики и управления. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/reytingovaya-metodika-otsenki-kreditnogo-riska-fizicheskih-lits (дата обращения: 30.10.2025).
51. Оценка эффективности управления кредитными рисками организации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-effektivnosti-upravleniya-kreditnymi-riskami-organizatsii (дата обращения: 30.10.2025).
52. 4.7. Формирование резерва на возможные потери по ссудам. URL: https://economic-journal.ru/index.php/MIR/article/view/52/52 (дата обращения: 30.10.2025).
53. Влияние технологий машинного обучения для задач кредитного скоринга. URL: https://www.researchgate.net/publication/371663086_Vlianie_tehnologij_masinnogo_obucenia_dla_zadac_kreditnogo_skoringa (дата обращения: 30.10.2025).
54. МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ КРЕДИТНЫХ ОПЕРАЦИЙ — Известия Юго-Западного государственного университета. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-i-instrumenty-upravleniya-riskami-kreditnyh-operatsiy (дата обращения: 30.10.2025).
55. РАЦИОНИРОВАНИЕ И ДИВЕРСИФИКАЦИЯ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА КАК ОСНОВНЫЕ СПОСОБЫ МИНИМИЗАЦИИ КРЕДИТНОГО РИСКА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес — КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ratsionirovanie-i-diversifikatsiya-kreditnogo-portfelya-kommercheskogo-banka-kak-osnovnye-sposoby-minimizatsii-kreditnogo-riska (дата обращения: 30.10.2025).
56. Снижение кредитного риска: 6 ключевых методов финансовой стабильности — Emagia. URL: https://emagia.com/ru/credit-risk-mitigation/ (дата обращения: 30.10.2025).
57. Глава 5. Оценка кредитных рисков в целях формирования резерва по портфелю однородных ссуд — Документы системы ГАРАНТ. URL: https://base.garant.ru/71720836/53f89421bbdaf71fc2c1032d84784a0c/ (дата обращения: 30.10.2025).
58. ОЦЕНКА БАНКОВСКОГО КРЕДИТНОГО РИСКА — Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований (научный журнал). URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=6907 (дата обращения: 30.10.2025).
59. Зачем нужна страховка по кредиту и как она работает — блог — АльфаСтрахование. URL: https://www.alfastrah.ru/blog/strahovanie-po-kreditu/ (дата обращения: 30.10.2025).
60. Страхование при оформлении кредита: какие риски страхуются и как им воспользоваться — Агентство Страховых Новостей. URL: https://asn-news.ru/news/81215 (дата обращения: 30.10.2025).
61. Блог FIS: Управление кредитными рисками — Финансовые Информационные Системы. URL: https://fisgroup.ru/blog/upravlenie-kreditnymi-riskami/ (дата обращения: 30.10.2025).
62. Что такое управление кредитным риском? Примеры и передовой опыт — Emagia. URL: https://emagia.com/ru/what-is-credit-risk-management/ (дата обращения: 30.10.2025).
63. Текст работы — Высшая школа экономики. URL: https://www.hse.ru/data/2013/05/13/1297607730/%D0%94%D0%B8%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%B8%20%D0%BB%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%20%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B0%20%D0%B2%20%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BC%D0%B5%D1%80%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%BC%20%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%B5.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
64. «Сетелем Банк» ООО Финансовая отчетность за 2017 год. URL: https://www.setelem.ru/upload/iblock/dcf/setelem_otchetnost_msfo_2017.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
65. Аудиторское заключение о годовой бухгалтерской (финансовой) отчетности «Сетелем Банк» ООО за 2014 год. URL: https://www.setelem.ru/upload/iblock/c04/setelem_otchetnost_msfo_2014.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
66. Сетелем Банк — информация о банке, рейтинги надежности, кредитный рейтинг, финансовые показатели, отчетность, реквизиты, официальный сайт, телефон, интернет банк, личный кабинет — BankoDrom.ru. URL: https://bankodrom.ru/banks/setelem-bank (дата обращения: 30.10.2025).
67. «Проблемы управления кредитным риском. Особенности управления отдельными сегментами кредитного портфеля». URL: https://www.irbis.vegu.ru/repos/47748/ (дата обращения: 30.10.2025).
68. Рейтинг Драйв Клик Банка 4.8 баллов — Банк-Ранк.ru. URL: https://bank-rank.ru/banks/drajv-klik-bank/ (дата обращения: 30.10.2025).
69. Сетелем Банк, реквизиты: лицензия ЦБ РФ, адрес, телефон, факс, e-mail, сайт. URL: https://valuta55.ru/banki/setelem-bank/rekvizity/ (дата обращения: 30.10.2025).
70. Драйв Клик Банк (ранее Сетелем Банк) — TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F:%D0%94%D1%80%D0%B0%D0%B9%D0%B2_%D0%9A%D0%BB%D0%B8%D0%BA_%D0%91%D0%B0%D0%BD%D0%BA_(%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%B5_%D0%A1%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BC_%D0%91%D0%B0%D0%BD%D0%BA) (дата обращения: 30.10.2025).
71. ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМИ РИСКАМИ В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38520242 (дата обращения: 30.10.2025).