Организация кредитного процесса в коммерческом банке: комплексный анализ и пути совершенствования в условиях цифровизации

В условиях постоянно меняющейся экономической конъюнктуры и стремительного развития финансовых технологий кредитный процесс остается краеугольным камнем деятельности любого коммерческого банка. От его эффективности напрямую зависят финансовая устойчивость, конкурентоспособность и прибыльность кредитной организации. По итогам 9 месяцев 2025 года прибыль российского банковского сектора достигла впечатляющих 2,7 трлн рублей, что стало прямым следствием роста объемов бизнеса, грамотного управления процентными расходами и доходами, а также оптимизации отчислений в резервы по ссудам. Эти цифры убедительно демонстрируют жизненную важность глубокого понимания и постоянного совершенствования каждого аспекта кредитной деятельности.

Настоящая курсовая работа ставит своей целью всесторонний и углубленный анализ организации кредитного процесса в коммерческом банке. Мы рассмотрим его теоретические основы, детализируем структуру и этапы, изучим правовое и нормативное регулирование, особое внимание уделим современным методам анализа кредитного портфеля и оценки кредитоспособности заемщиков. Не обойдем стороной и революционное влияние цифровых технологий и инноваций, таких как Big Data и искусственный интеллект, на трансформацию кредитной сферы. В завершение исследования будут предложены конкретные рекомендации по оптимизации кредитного портфеля и повышению рентабельности кредитных операций, основанные на передовом опыте и актуальных трендах.

Структура работы выстроена таким образом, чтобы последовательно раскрыть заявленную проблематику. Первая глава посвящена теоретическим аспектам кредитного процесса, вторая – нормативно-правовому полю. Третья глава погружает в тонкости анализа кредитного портфеля и оценки рисков, четвертая – в мир цифровых инноваций. И, наконец, пятая глава синтезирует полученные знания в практические рекомендации по совершенствованию. Данное исследование призвано стать ценным ресурсом для студентов экономических и финансовых специальностей, стремящихся к глубокому пониманию банковского дела и его будущих перспектив.

Глава 1. Теоретические основы и сущность кредитного процесса в коммерческом банке

В основе любой финансовой системы лежит сложный, но жизненно важный механизм – кредитный процесс. Он не просто обеспечивает движение денежных средств, но и выступает катализатором экономического роста, стимулируя инвестиции и потребление. Чтобы понять его устройство, необходимо сначала разобраться в фундаментальных понятиях, которые формируют этот механизм.

Сущность, функции и принципы банковского кредита

Кредит, в своей экономической сущности, представляет собой совокупность экономических отношений, возникающих между кредитором и заемщиком по поводу временного предоставления и возврата стоимости. Это не просто передача денег, а именно движение капитала на условиях возвратности, срочности и платности. Банковский кредит — это особая форма этих отношений, где в качестве кредитора выступает банк.

Экономическая роль кредита многогранна. Во-первых, он выполняет перераспределительную функцию, направляя временно свободные денежные средства от тех, кто ими располагает, к тем, кто в них нуждается. Это способствует более эффективному использованию ресурсов в экономике. Во-вторых, кредит обладает стимулирующей функцией, поскольку предоставляет предприятиям и частным лицам капитал для развития бизнеса, приобретения товаров длительного пользования, запуска инновационных проектов, что, в конечном итоге, способствует расширению производства и повышению уровня жизни. И, наконец, контрольная функция кредита выражается в том, что банк, предоставляя средства, осуществляет постоянный мониторинг целевого использования кредита и финансового состояния заемщика, тем самым дисциплинируя его и снижая риски невозврата.

Принципы банковского кредита — это фундаментальные правила, обеспечивающие его устойчивость и эффективность:

• Возвратность: Ключевой принцип, требующий полного и своевременного возврата заемщиком полученных средств. Без возвратности кредит теряет свой экономический смысл и превращается в безвозмездное финансирование.
• Срочность: Кредит предоставляется на определенный срок, зафиксированный в кредитном договоре. Этот принцип важен для управления ликвидностью банка и планирования денежных потоков.
• Платность: За пользование кредитом заемщик уплачивает проценты, которые являются доходом банка и компенсацией за риск и упущенную выгоду. Платность обеспечивает экономическую заинтересованность кредитора.
• Обеспеченность: Этот принцип призван минимизировать кредитный риск и гарантировать возврат средств. Обеспечением могут выступать залог имущества, поручительство, банковская гарантия, страхование. Это дает банку дополнительную уверенность в возврате кредита, даже если заемщик столкнется с финансовыми трудностями.
• Целевой характер: Многие виды кредитов предоставляются под конкретные цели (например, на покупку недвижимости, развитие бизнеса). Этот принцип позволяет банку контролировать использование средств и оценивать потенциальные риски, связанные с реализацией проекта заемщика.

Структура и этапы организации кредитного процесса

Кредитный процесс в коммерческом банке — это не просто одноразовая операция, а сложная, последовательная цепочка взаимосвязанных этапов, целью которой является эффективное управление кредитным риском и получение прибыли. Его можно условно разделить на четыре основные фазы: планирование, предоставление, использование и погашение кредита. Однако каждая из этих фаз включает в себя множество более детализированных шагов.

Фаза 1: Планирование и предварительная работа.
Этот этап начинается задолго до фактической выдачи кредита.

• Рассмотрение кредитной заявки и собеседование с клиентом: Всё начинается с инициативы клиента, подающего заявку на кредит. Банк тщательно анализирует заявку, запрашивает пакет документов. Клиент предоставляет такие документы, как технико-экономическое обоснование (ТЭО) потребности в кредите с расчетами планируемых затрат и ожидаемых поступлений (для юридических лиц), финансовый отчет (баланс, отчет о прибылях и убытках), отчет о движении денежных средств и внутренние управленческие отчеты. Для физических лиц это справки о доходах, документы, подтверждающие занятость и семейное положение.
• Оценка кредитоспособности заявителя: На этом этапе банк проводит глубокий анализ финансового положения заемщика. Для юридических лиц это оценка ликвидности, платежеспособности, финансовой устойчивости, рентабельности. Для физических лиц — анализ доходов, расходов, долговой нагрузки, кредитной истории. Цель — определить способность и готовность заемщика своевременно и в полном объеме погасить задолженность.
• Изучение обеспечения кредита: Если кредит является обеспеченным, банк оценивает качество и достаточность предлагаемого обеспечения (залог, поручительство, гарантия). Проводится юридическая экспертиза документов на залоговое имущество, его независимая оценка.

Фаза 2: Принятие решения и предоставление кредита.

• Принятие решения о выдаче кредита: На основе всех собранных данных кредитный комитет или уполномоченные сотрудники банка принимают решение о выдаче или отказе в кредите, определяют его условия (сумма, срок, процентная ставка, график погашения, требования к обеспечению).
• Заключение кредитного договора: В случае положительного решения, банк и заемщик заключают кредитный договор, который юридически закрепляет все условия сделки. Дополнительно могут оформляться договоры залога, поручительства и другие обеспечительные документы.
• Непосредственное предоставление кредита: Средства перечисляются заемщику на его счет или выдаются наличными в соответствии с условиями договора.

Фаза 3: Использование и обслуживание кредита.

• Обслуживание (сопровождение) кредита: После выдачи кредита банк осуществляет его мониторинг. Это включает контроль за целевым использованием средств, регулярный анализ финансового состояния заемщика, своевременность погашения основного долга и процентов.
• Постоянный контроль на всех этапах: Контроль не ограничивается только фазой использования. Он ведется непрерывно, от момента подачи заявки до полного погашения. Это позволяет оперативно выявлять и реагировать на любые изменения в финансовом положении заемщика или условиях рынка, которые могут повлиять на кредитный риск.

Фаза 4: Погашение кредита.

• Возврат основного долга и уплата процентов: Заемщик в соответствии с графиком осуществляет погашение основного долга и уплату процентов.
• Завершение кредитных отношений: После полного погашения всех обязательств кредитные отношения между банком и заемщиком считаются завершенными.

Таким образом, организация кредитного процесса – это сложная, многоступенчатая система, требующая от банка высокой квалификации персонала, отлаженных внутренних процедур и эффективных инструментов анализа и контроля.

Участники кредитного процесса и их взаимодействие

Кредитный процесс — это сложный механизм, задействующий множество сторон, каждая из которых играет свою уникальную роль. Эффективность всего процесса во многом зависит от четкого определения функций и слаженного взаимодействия между этими участниками.

Выделим ключевых участников кредитного процесса:

1. Банк (Кредитор): Это центральный участник, предоставляющий денежные средства. В его структуру входят различные подразделения:
   • Кредитный отдел: Принимает заявки, консультирует клиентов, проводит первичный анализ документов, формирует кредитное досье.
   • Подразделения риск-менеджмента: Оценивают кредитоспособность заемщика, анализируют предлагаемое обеспечение, рассчитывают и мониторят кредитные риски.
   • Юридический отдел: Осуществляет правовую экспертизу документов, разрабатывает и визирует кредитные договоры и договоры обеспечения.
   • Служба безопасности: Проводит проверку потенциальных заемщиков на предмет благонадежности, выявляет признаки мошенничества.
   • Кредитный комитет: Коллегиальный орган, принимающий окончательное решение о выдаче крупных кредитов или по сложным кейсам.
   • Бухгалтерия/Операционный отдел: Осуществляет фактическое перечисление средств и их учет, контролирует графики платежей.
   • Отдел по работе с проблемными активами (Collections): Взаимодействует с заемщиками в случае возникновения просрочек, занимается взысканием задолженности.

   Механизм взаимодействия: Банк инициирует процесс, устанавливает правила, осуществляет всесторонний анализ, принимает риски и управляет ими, а также контролирует исполнение обязательств.

2. Заемщик: Физическое или юридическое лицо, обращающееся в банк за кредитом и обязующееся вернуть его в срок с процентами.
   • Механизм взаимодействия: Заемщик предоставляет полную и достоверную информацию о своем финансовом положении и целях кредита, активно сотрудничает с банком на всех этапах, своевременно исполняет свои обязательства по кредитному договору.
3. Гарант/Поручитель: Лицо, которое обязуется перед банком нести ответственность за исполнение обязательств заемщика полностью или частично в случае, если сам заемщик не сможет их выполнить.
   • Механизм взаимодействия: Гарант или поручитель предоставляет банку свои финансовые данные для оценки кредитоспособности, подписывает договор гарантии или поручительства, и в случае дефолта заемщика, принимает на себя обязательства по погашению долга.
4. Страховщик: Компания, предоставляющая страховое покрытие на случай невозврата кредита по определенным причинам (например, потеря работы заемщиком, утрата залогового имущества).
   • Механизм взаимодействия: Страховщик заключает договор страхования с заемщиком (или банком в пользу банка), получает страховые премии и в случае наступления страхового случая выплачивает банку компенсацию, тем самым снижая его кредитный риск.

Эффективное взаимодействие всех этих участников, основанное на прозрачности, доверии и соблюдении договорных обязательств, является залогом успешного и устойчивого кредитного процесса.

Показатели эффективности организации кредитного процесса

Организация кредитного процесса — это сложная система, и её эффективность не может быть оценена без конкретных количественных и качественных показателей. Эти метрики позволяют банку понять, насколько оптимально используются его ресурсы, насколько высока доходность кредитных операций и насколько успешно удается управлять рисками.

В первую очередь, эффективность кредитного процесса проявляется в операционных показателях. Один из ключевых среди них – чистая процентная маржа (ЧПМ, Net Interest Margin, NIM). ЧПМ отражает разницу между процентными доходами, полученными по кредитам, и процентными расходами, уплаченными по депозитам и другим привлеченным средствам, деленную на среднюю величину процентных активов. По данным АКРА, средняя чистая процентная маржа АКБ «НРБанк» за 2023–2024 годы составила около 6%, что является индикатором адекватной доходности кредитных операций. Высокий ЧПМ говорит о способности банка эффективно управлять структурой активов и пассивов, обеспечивая прибыльность кредитной деятельности.

Другим важным операционным показателем является отношение операционных расходов к операционным доходам (Cost-to-Income Ratio, CTI). Этот коэффициент демонстрирует, какая часть операционных доходов банка расходуется на покрытие операционных расходов. Чем ниже CTI, тем эффективнее банк управляет своими издержками. Для АКБ «НРБанк» этот показатель за тот же период составил 24%, что свидетельствует о высоком уровне операционной эффективности. Оптимизация кредитного процесса, в частности, за счет автоматизации и цифровизации, способствует значительному сокращению операционных и неоперационных расходов. По некоторым оценкам, такая оптимизация может принести экономию средств до 10–20% в краткосрочной перспективе, что напрямую влияет на рост прибыли.

Помимо этих показателей, общая эффективность кредитного процесса выражается в:

• Доле неработающих кредитов (ННК, Non-Performing Loans, NPL): Низкий уровень ННК указывает на высокое качество кредитного портфеля и эффективную оценку кредитоспособности заемщиков.
• Коэффициенте покрытия потерь по кредитам (КППК, Loan Loss Coverage Ratio, LLCR): Этот показатель отражает способность банка покрывать потенциальные потери по проблемным кредитам за счет сформированных резервов.
• Рентабельности кредитных операций: Оценка прибыльности кредитов после вычета всех связанных с ними расходов и резервов.

На макроуровне, как уже отмечалось, по итогам 9 месяцев 2025 года прибыль российского банковского сектора достигла 2,7 трлн рублей. Этот рост обусловлен не только увеличением объемов бизнеса, но и опережающим снижением процентных расходов над доходами, а также сокращением отчислений в резервы по ссудам, что прямо указывает на повышение эффективности кредитного процесса в целом по отрасли.

В рамках кредитного процесса необходимо постоянно поддерживать баланс между уровнем риска, доходности и стоимости процесса. Это достигается через методы оптимизации соотношения риска и доходности кредитного портфеля. Например, банк может максимизировать ожидаемую доходность, минимизировать ожидаемые убытки, или стремиться к минимизации стоимости под риском (Value at Risk, VaR) или условной стоимости под риском (Conditional Value at Risk, CVaR), а также максимизировать доходность с поправкой на риск.

Стабильность и эффективность работы коммерческого банка напрямую зависят от грамотно сформированной организационной структуры, где кредитный процесс занимает одну из центральных позиций. Правильно выстроенные этапы, четкое распределение ролей и постоянный мониторинг позволяют не только минимизировать риски, но и значительно повысить общую прибыльность кредитной организации. Ведь в конечном итоге, именно способность генерировать стабильную прибыль при контролируемых рисках отличает успешный банк от аутсайдера.

Глава 2. Правовое и нормативное регулирование кредитной деятельности коммерческих банков в Российской Федерации

Кредитная деятельность коммерческих банков в России функционирует в строго регулируемой среде. Каждый аспект — от процедуры выдачи кредита до формирования резервов и борьбы с отмыванием денег — подчинен обширному комплексу законодательных и нормативных актов. Эта система призвана обеспечить стабильность финансового сектора, защиту интересов вкладчиков и заемщиков, а также предотвращение противоправной деятельности.

Обзор федерального законодательс��ва, регулирующего банковскую деятельность

Фундамент правового регулирования банковской деятельности в Российской Федерации заложен в Конституции Российской Федерации, которая определяет общие принципы экономической системы и права граждан. Однако более детальные нормы содержатся в ряде федеральных законов, которые формируют каркас для всей банковской системы.

Ключевыми законодательными актами, регулирующими банковскую деятельность, являются:

1. Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-1 «О банках и банковской деятельности»: Этот закон является основополагающим для всей банковской системы Российской Федерации. Он определяет правовые основы создания, функционирования и ликвидации банков, устанавливает их правовой статус, перечень банковских операций и сделок, порядок лицензирования, а также общие принципы надзора за банковской деятельностью. В контексте кредитного процесса, именно этот закон устанавливает общие требования к осуществлению кредитных операций, права и обязанности банков и их клиентов.
2. Федеральный закон от 10.07.2002 № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)»: Данный закон определяет статус, цели деятельности, функции и полномочия Центрального банка РФ. Банк России является главным регулятором и надзорным органом в банковской сфере. В части кредитной деятельности, ЦБ РФ устанавливает нормативы обязательных резервов, выдает и отзывает лицензии, определяет методики расчета различных рисков, а также осуществляет контроль за соблюдением банками законодательства и своих нормативных актов. Его роль критически важна для поддержания финансовой стабильности и обеспечения системной устойчивости кредитной системы.

Эти федеральные законы создают правовую базу, в рамках которой коммерческие банки разрабатывают свои внутренние регламенты и процедуры, касающиеся всех аспектов кредитной деятельности. Они устанавливают общие рамки, внутри которых затем детализируются требования в подзаконных актах Центрального банка.

Нормативные акты Банка России и их роль в регулировании кредитного процесса

Помимо федеральных законов, огромную роль в детализации и практической реализации регулирования кредитного процесса играют нормативные акты Банка России. Эти документы конкретизируют требования к банкам, устанавливают методики оценки рисков и определяют порядок формирования резервов, напрямую влияя на ежедневную кредитную деятельность.

Одним из наиболее значимых документов в этой сфере является Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности». Это Положение играет ключевую роль в управлении кредитными рисками, поскольку обязывает банки создавать специальные резервы, которые служат своего рода «подушкой безопасности» для покрытия потенциальных потерь по выданным кредитам.

Основные положения Положения № 590-П:

• Классификация ссуд: Банки обязаны классифицировать все свои ссуды и приравненную к ним задолженность по категориям качества, которые зависят от финансового положения заемщика и качества обслуживания долга. Классификация осуществляется по пяти категориям: I (высшая) до V (низшая).
• Оценка кредитного риска: Оценка кредитного риска по каждой ссуде и по портфелям однородных ссуд осуществляется на постоянной основе, начиная с момента выдачи ссуды. Эта оценка основывается на анализе финансового состояния заемщика, его кредитной истории, качества обеспечения, а также на иных факторах, влияющих на вероятность дефолта.
• Формирование резервов: Для каждой категории качества ссуд устанавливается определенный процент отчислений в резервы. Чем выше кредитный риск, тем больший резерв должен сформировать банк. Например, для ссуд V категории качества (безнадежные) резерв может достигать 100% от суммы задолженности. Резервы формируются за счет прибыли банка, что напрямую влияет на его финансовый результат.

Положение № 590-П обеспечивает единообразный подход к оценке кредитного риска и формированию резервов во всей банковской системе, что повышает ее прозрачность и устойчивость. Оно стимулирует банки к более тщательному анализу заемщиков и постоянному мониторингу кредитного портфеля, поскольку недостаточность резервов может привести к значительным финансовым потерям и санкциям со стороны регулятора.

Помимо Положения № 590-П, существуют и другие нормативные акты ЦБ РФ, детализирующие различные аспекты кредитной деятельности, включая требования к капиталу, ликвидности, управлению операционными и рыночными рисками, что в совокупности создает комплексную систему регулирования.

Внутренний контроль и противодействие легализации доходов (ПОД/ФТ)

Важнейшей составляющей деятельности любого коммерческого банка является система внутреннего контроля, особенно в части противодействия легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма (ПОД/ФТ). Эта область регулируется не только внутренними правилами кредитных организаций, но и строгим федеральным законодательством и нормативными актами Банка России.

Центральным документом в этой сфере является Федеральный закон от 07.08.2001 № 115-ФЗ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма». Этот закон возлагает на кредитные организации ряд обязанностей, направленных на выявление и пресечение подозрительных финансовых операций.

Основные цели и механизмы внутреннего контроля в рамках ПОД/ФТ:

1. Цели внутреннего контроля:
   • Защита кредитной организации от использования ее услуг для проникновения преступных доходов в легальный оборот.
   • Управление и минимизация рисков легализации (отмывания) доходов, полученных преступным путем, и финансирования терроризма.
   • Соблюдение требований законодательства РФ в сфере ПОД/ФТ.
2. Процедура оценки степени риска клиентов: Кредитные организации обязаны оценивать степень (уровень) риска совершения клиентами подозрительных операций и относить каждого клиента к одной из трех групп риска: низкой, средней или высокой. Эта оценка проводится на основе множества факторов, включая вид деятельности клиента, его репутацию, географию операций, источники происхождения средств и другие.
3. Признаки подозрительных операций: Банки разрабатывают внутренние перечни признаков, которые могут указывать на подозрительные операции. К ним могут относиться:
   • Крупные переводы денежных средств без очевидного экономического смысла.
   • Поступления от организаций с признаками запрещенной деятельности (например, незаконные букмекерские конторы, онлайн-казино).
   • Нетипичное поведение клиента, например, частые переводы денежных средств множеству адресатов или немедленное снятие поступивших средств со счета.
   • Использование сложных, запутанных схем расчетов.
4. Сервис ЦБ «Знай своего клиента» (ЗСК): С 1 октября 2022 года Банк России запустил сервис «Знай своего клиента» (ЗСК), который стал мощным инструментом в борьбе с отмыванием денег. Этот сервис позволяет регулятору оценивать уровень риска банковских клиентов – юридических лиц и индивидуальных предпринимателей – по шкале от низкого до высокого. Если клиент получает высокий уровень риска как от своего банка, так и от регулятора через сервис ЗСК, то проведение операций по счету такого клиента может быть прекращено. Это значительно усиливает контроль и создает дополнительные барьеры для незаконных операций.
5. Нормативные акты Банка России: Помимо Федерального закона № 115-ФЗ, Банк России издает соответствующие положения, детализирующие порядок организации внутреннего контроля. Например, принципы, заложенные в ранее действовавшем Положении № 375-П, остаются актуальными и формируют основу для разработки банками своих правил внутреннего контроля.

Система внутреннего контроля и ПОД/ФТ является неотъемлемой частью кредитного процесса, поскольку позволяет банку не только защитить себя от финансовых потерь и репутационных рисков, но и выполнить свою социальную функцию по борьбе с финансовыми преступлениями.

Актуальные аспекты регулирования кредитования

Регулирование кредитной деятельности не является статичным; оно постоянно адаптируется к изменяющимся экономическим условиям и социальным потребностям. В последние годы были введены важные законодательные инициативы, которые существенно повлияли на кредитный процесс, особенно в сфере розничного кредитования.

Одной из таких инициатив стало предоставление «кредитных каникул». Это механизм, позволяющий заемщикам временно приостановить или уменьшить размер платежей по кредитам в случае возникновения трудных жизненных ситуаций, таких как потеря работы, болезнь или снижение дохода. Право на кредитные каникулы закреплено в статье 6.1-2 Федерального закона от 21.12.2013 № 353-ФЗ «О потребительском кредите (займе)». Изначально введенные как мера поддержки во время кризисов, «кредитные каникулы» стали постоянно действующим инструментом, что требует от банков адаптации своих внутренних процедур и систем учета для корректного предоставления и сопровождения таких льгот. Это также влияет на расчет кредитного риска, поскольку часть кредитного портфеля может временно перейти в категорию реструктурированных займов.

Еще одно значимое изменение, вступившее в силу с 1 сентября 2025 года, – это введение «периодов охлаждения» для потребительских кредитов. Эта мера призвана защитить потребителей от импульсивных решений и навязывания услуг. Теперь для различных сумм потребительских кредитов установлены минимальные «периоды охлаждения»:

• Для сумм от 50 000 до 200 000 рублей – не менее 4 часов с момента одобрения заявки до фактической выдачи кредита.
• Для сумм свыше 200 000 рублей – не менее 48 часов.

Что это означает для кредитного процесса?

1. Изменение скорости принятия решений: Хотя автоматизированные системы могут одобрять кредиты за считанные секунды, фактическая выдача средств будет отложена, что требует перестройки операционных процессов и коммуникации с клиентами.
2. Повышение прозрачности: Банки должны четко информировать клиентов о праве на «период охлаждения» и о возможности отказа от кредита без штрафных санкций в течение этого времени.
3. Потенциальное влияние на конверсию: Часть клиентов может отказаться от кредита в период «охлаждения», что может незначительно повлиять на итоговые показатели выдачи.

Эти актуальные изменения в регулировании кредитования отражают стремление государства к повышению защиты прав потребителей финансовых услуг и устойчивости финансовой системы. Коммерческим банкам приходится постоянно адаптироваться к новым требованиям, перестраивать свои внутренние процессы, обновлять информационные системы и обучать персонал, чтобы соответствовать нормам законодательства и эффективно работать в постоянно меняющихся условиях.

Глава 3. Анализ кредитного портфеля и оценка кредитоспособности заемщиков

Сердце кредитной деятельности банка — это его кредитный портфель. Как садовник тщательно следит за состоянием каждого растения, так и банк должен постоянно анализировать качество и структуру своих кредитов, ведь именно они являются основным источником его дохода, но одновременно и источником наибольших рисков. Эффективное управление кредитным портфелем и точная оценка кредитоспособности каждого заемщика – это залог финансовой устойчивости и успеха кредитной организации.

Кредитный портфель: сущность, классификация и управление рисками

В самом широком смысле кредитный портфель — это совокупность остатков задолженности по основному долгу по всем активным кредитным операциям банка на определенную дату. Однако это не просто сумма выданных средств. Это структурированный набор требований банка по кредитам, классифицированных на основе множества критериев, важнейшим из которых является степень кредитного риска.

Управление кредитным портфелем — это непрерывный процесс обеспечения сбалансированности кредитных активов по доходности, рискам и срокам. Цель такого управления – не просто выдавать кредиты, но делать это таким образом, чтобы минимизировать кредитный риск и одновременно максимизировать прибыль от активных операций, поддерживая при этом надежную и безопасную деятельность банка. Сбалансированный кредитный портфель находится в точке наиболее эффективного решения дилеммы «риск-доходность», а оптимальный кредитный портфель наиболее точно соответствует кредитной и маркетинговой политике банка, а также его стратегическому плану развития.

Классификация кредитного портфеля позволяет банку сегментировать свои активы для более тонкого анализа и управления рисками. Основные критерии классификации включают:

• По субъектам (типам клиентов):
  • Юридические лица (деловой портфель): кредиты предприятиям и организациям.
  • Физические лица (персональный портфель): потребительские кредиты, ипотека, автокредиты, кредитные карты.
  • Другие банки (межбанковский портфель).
• По валюте: Рублевые и валютные кредиты.
• По территориальному признаку: По головному банку и филиалам.
• По степени риска: Оптимальный, сбалансированный, риск-нейтральный, рискованный, нейтральный, смешанный.
• По суммам кредитов: Мелкие, средние, крупные.
• По срокам кредитов: Краткосрочные (до 1 года), среднесрочные (от 1 до 5 лет), долгосрочные (свыше 5 лет).
• По видам кредитов: Коммерческие, потребительские, ипотечные, автокредиты, кредитные линии, овердрафты.
• По наличию обеспечения: Обеспеченные (с залогом, поручительством, под гарантию), недостаточно обеспеченные, необеспеченные.
• По способу погашения: По графику, одной суммой.

Кредитный риск банка — это центральное понятие в управлении портфелем. Это вероятность потерь, которые финансовое учреждение может понести при невыполнении заемщиком своих обязательств по погашению долга. Кредитный риск включает не только недополученные денежные потоки, но и затраты по взысканию долга.

Процедуры управления кредитным риском охватывают несколько ключевых аспектов:

1. Риск кредитных концентраций (риск концентраций): Это риск потерь, возникающий в результате чрезмерной концентрации кредитного портфеля. Такая концентрация может быть по отдельному контрагенту, группе связанных контрагентов, сектору экономики, определенной географической зоне, типу инструментов или валюте. Например, чрезмерное вложение в одну отрасль, которая сталкивается с системным кризисом, может привести к значительным потерям.
   • Измерение концентрации: Для оценки степени концентрации портфеля широко используется индекс Херфиндаля-Хиршмана (ИХХ, HHI). ИХХ рассчитывается как сумма квадратов долей каждого элемента (например, доли каждого кредита или заемщика) в общем портфеле. Чем выше значение ИХХ, тем выше концентрация. Так, портфель с 10 кредитами одинакового размера имеет ИХХ = 10 · (0.1)² = 0.1, или 10%. Если же один кредит составляет половину всего портфеля, ИХХ может быть значительно выше, например, 0.5² + 9 · (0.055)² ≈ 0.25 + 0.027 ≈ 0.27, или 27%, что указывает на более высокую концентрацию. Банк России считает кредитную концентрацию на крупнейших заемщиках наиболее значимым риском для российских банков.
2. Остаточный кредитный риск: Это риск потерь, связанных с недостаточной эффективностью применяемых мер по снижению риска, например, из-за реализации правового риска или риска ликвидности в отношении обеспечения. Например, если залог оказался неликвидным или юридически оформлен некорректно, банк может понести потери, несмотря на наличие обеспечения.
3. Управление кредитным риском включает:
   • Установление порядка предоставления ссуд.
   • Методики определения лимитов (на заемщика, отрасль).
   • Методологии оценки финансового положения контрагентов и качества ссуд.
   • Стандартные требования к обеспечению.
   • Диверсификация портфеля: Создание портфеля, где активы имеют низкую, нулевую или отрицательную корреляцию, помогает снизить риски и сгладить колебания рынка. Стратегии диверсификации включают распределение кредитов по типам клиентов, срокам погашения, видам кредитных продуктов, отраслям экономики, географическим регионам и формам обеспечения.

Таким образом, управление кредитным портфелем — это не только анализ текущего состояния, но и проактивное формирование его структуры для достижения оптимального соотношения риска и доходности.

Методы оценки кредитоспособности и модели прогнозирования банкротства

Оценка кредитоспособности заемщика – это фундаментальный этап кредитного процесса, направленный на определение способности и готовности клиента своевременно и в полном объеме выполнять свои обязательства по кредитному договору. Для этой цели банки используют целый арсенал методов, от традиционных финансовых коэффициентов до сложных математических моделей.

Традиционные модели оценки кредитных рисков для юридических лиц базируются на анализе финансовой отчетности и включают до 20 ключевых финансовых коэффициентов. Среди них можно выделить:

• Коэффициенты ликвидности: Показывают способность компании погашать свои краткосрочные обязательства. Например, коэффициент те��ущей ликвидности (отношение текущих активов к текущим обязательствам) часто используется как индикатор краткосрочной платежеспособности.
• Коэффициенты автономии и финансового рычага: Характеризуют структуру капитала компании и степень ее зависимости от заемных средств. Коэффициент автономии (отношение собственного капитала к валюте баланса) показывает долю активов, финансируемых за счет собственных средств.
• Коэффициенты капитализации и покрытия: Оценивают способность компании обслуживать свои долгосрочные обязательства.
• Коэффициент соотношения дебиторской и кредиторской задолженности: Позволяет оценить эффективность управления оборотным капиталом.

Эти коэффициенты используются не только изолированно, но и в составе более комплексных моделей, таких как знаменитая модель Альтмана Z-score. Изначально разработанная для публичных компаний, Z-score оценивает вероятность банкротства на основе комбинации пяти финансовых коэффициентов. В банковской практике модель Альтмана используется в модифицированных версиях, адаптированных под специфику различных отраслей и размеров бизнеса.

Помимо Z-score, для прогнозирования вероятности банкротства и дефолта заемщика используются и другие модели, каждая из которых имеет свои особенности и применимость:

• Модель Бивера (Beaver): Ориентирована на анализ денежных потоков и коэффициентов ликвидности.
• Модель Таффлера (Taffler): Использует четыре финансовых коэффициента, взвешенных по их значимости.
• Модель Спрингейта (Springate): Также базируется на комбинации финансовых коэффициентов.
• Модель Сайфуллина-Кадыкова: Адаптированная для российской специфики модель, учитывающая ряд финансовых показателей.
• Модель Конана-Гольдера (Conan-Holder): Применяет систему балльной оценки на основе нескольких финансовых индикаторов.
• Модели, основанные на логистической регрессии (logit-модели): Широко используются для прогнозирования бинарных событий, таких как дефолт/недефолт. Они позволяют оценить вероятность дефолта на основе множества объясняющих переменных.
• Векторный метод: Более сложный статистический подход, позволяющий учитывать взаимосвязи между различными финансовыми показателями.

Построение таких моделей часто включает предварительную обработку данных (заполнение пропусков, обработка выбросов), преобразование переменных методом Weight of Evidence (WoE) и отбор признаков на основе Information Value (IV). Эти методы позволяют обеспечить монотонные связи признаков с целевым событием (дефолтом) и повысить прогностическую силу модели.

Таким образом, оценка кредитоспособности – это многогранный процесс, который постоянно эволюционирует, интегрируя в себя все более сложные аналитические инструменты для более точного и надежного прогнозирования рисков.

Расчетные методы оценки кредитного риска: ожидаемые и неожиданные потери

Углубленный анализ кредитного риска выходит за рамки простой констатации вероятности дефолта. Банки используют более сложные расчетные методы, позволяющие количественно оценить потенциальные потери. В этом контексте ключевыми понятиями являются ожидаемые потери (ОП, Expected Loss, EL) и неожиданные потери (НП, Unexpected Loss, UL).

Ожидаемые потери (ОП, EL) — это средняя величина кредитных потерь, которые банк, согласно своим статистическим данным и моделям, ожидает понести за определенный период на своем кредитном портфеле. Эти потери считаются предсказуемыми и, как правило, учитываются в ценообразовании кредитных продуктов через премию за риск. Кроме того, ОП покрываются за счет формируемых банком резервов на возможные потери по ссудам, что является одним из требований регулятора (например, Положение № 590-П Банка России).

Формула расчета ожидаемых потерь выглядит следующим образом:

EL = PD × LGD × EAD

Где:

• PD (Probability of Default) — Вероятность дефолта. Это вероятность того, что заемщик не выполнит свои обязательства по кредитному договору в течение определенного периода (например, одного года). PD может быть оценена на основе исторической статистики дефолтов, скоринговых моделей и экспертных оценок.
• LGD (Loss Given Default) — Уровень потерь в случае дефолта. Этот показатель отражает долю непогашенного долга, которую банк теряет в случае дефолта заемщика, после реализации обеспечения и всех возможных процедур взыскания. LGD выражается в процентах от EAD. Например, если LGD = 40%, это означает, что банк потеряет 40% от суммы, подверженной риску, а 60% сможет вернуть (за счет реализации залога, поручительства и т.д.).
• EAD (Exposure at Default) — Сумма, подверженная риску. Это общая сумма задолженности, которую заемщик будет должен банку в момент дефолта. Для простых кредитов EAD может быть равна текущему остатку основного долга. Для кредитных линий или карт она может включать невыбранный лимит, который заемщик потенциально может использовать до дефолта.

Экономический смысл ОП: ОП является плановой величиной. Банк закладывает эти потери в процентную ставку, чтобы компенсировать их за счет доходов. Резервы, формируемые под ОП, позволяют банку абсорбировать эти потери без ущерба для капитала.

Неожиданные потери (НП, UL) — это сумма, больше которой банк не может потерять в течение ближайшего года с определенной вероятностью (обычно 95% и выше). В отличие от ОП, НП являются непредсказуемыми и возникают из-за отклонений фактических потерь от ожидаемых. Эти отклонения могут быть вызваны непредвиденными событиями, системными кризисами, резким ухудшением экономической ситуации или массовыми дефолтами.

Экономический смысл НП: Поскольку НП непредсказуемы, они не могут быть покрыты за счет процентной маржи или стандартных резервов. Для покрытия неожиданных потерь банк использует свой собственный (экономический) капитал. Это подчеркивает важность адекватного уровня капитала для финансовой устойчивости банка. Чем выше уровень НП, тем больший объем капитала банку необходимо иметь, чтобы выдержать непредвиденные кредитные стрессы.

Таким образом, расчет ОП и НП позволяет банку комплексно подходить к управлению кредитным риском, понимая как предсказуемые, так и потенциально катастрофические потери, и соответствующим образом распределять ресурсы для их покрытия.

Современные системы кредитного скоринга

В сфере розничного кредитования, где количество заявок исчисляется сотнями тысяч и даже миллионами, ручная оценка кредитоспособности каждого заемщика становится невозможной. Здесь на помощь приходят современные системы кредитного скоринга — математические модели, которые автоматически оценивают кредитный риск клиента и присваивают ему баллы.

Кредитный скоринг — это основа оценки рисков розничного кредитования. Его главная задача — быстро и объективно определить вероятность дефолта заемщика на основе анализа большого объема данных. Чем выше скоринговый балл, тем ниже риск и выше вероятность одобрения кредита.

Современные скоринговые модели, особенно те, что используют Big Data, учитывают значительно больше факторов, чем традиционные подходы:

1. Демографические данные:
   • Возраст, пол, семейное положение: Например, состоящие в браке клиенты часто воспринимаются как более надежные, хотя наличие детей может снижать скоринговый балл из-за увеличения финансовой нагрузки.
   • Наличие высшего образования: Может коррелировать с более высоким и стабильным доходом.
   • Место жительства, длительность проживания: Стабильность места жительства часто является положительным фактором.
   • Наличие собственности: Недвижимость или автомобиль могут служить признаком финансовой состоятельности.
2. Финансовое состояние:
   • Размер заработной платы, наличие дополнительного дохода, прозрачность заработка: Ключевые показатели для оценки платежеспособности.
   • Общие расходы: Анализ расходов позволяет оценить свободные средства для погашения кредита.
   • Долговая нагрузка: Соотношение текущих платежей по всем кредитам к доходу – критически важный фактор.
3. Кредитная история:
   • Количество и размер текущих и погашенных кредитов: Положительная кредитная история является мощным индикатором надежности.
   • Виды займов: Например, частые микрозаймы могут снижать балл, указывая на возможные финансовые трудности.
   • Наличие просрочек (частота, длительность): Самый негативный фактор.
   • Опыт сотрудничества с кредитором: Для существующих клиентов банк имеет больше данных и может давать более точную оценку.
4. Поведенческие факторы (из Big Data): Это наиболее динамично развивающаяся область скоринга, использующая нетрадиционные источники данных:
   • Активность в социальных сетях и интернет-поведение: Могут быть использованы для выявления косвенных признаков финансовой стабильности или рискового поведения.
   • Данные мобильных операторов: Траты на связь, использование роуминга – могут указывать на уровень дохода и образ жизни.
   • История транзакций по банковским продуктам: Анализ трат по дебетовым картам, переводов, использования мобильного приложения.
   • Поведение в мобильном приложении/на сайте: Как часто клиент заходит в приложение, какие операции совершает, как долго изучает условия кредитов.
   • История обращений в службу поддержки: Может указывать на проблемы с финансовой грамотностью или частые финансовые трудности.
5. Данные из открытых источников и государственных реестров:
   • Наличие судебных задолженностей, исполнительных производств (ФССП): Явный признак финансовых проблем.
   • Информация о банкротстве: Автоматически приводит к отказу в большинстве случаев.
   • Долги за коммунальные услуги (ЖКХ): Могут указывать на недисциплинированность в платежах.
   • Официальный доход и уплаченные налоги (ФНС): Подтверждение легальности и стабильности доходов.

Моделирование вероятности банкротства является основным сюжетом в моделировании кредитных рисков, и скоринговые системы постоянно совершенствуются, интегрируя все новые источники данных и алгоритмы машинного обучения для достижения максимальной точности. Автоматизация скоринга позволяет сократить время принятия решения по кредиту с дней до минут или даже секунд, что особенно критично в конкурентной среде розничного кредитования. Ведь именно скорость и точность принятия решений определяют успех в современном финансовом мире.

Глава 4. Цифровые технологии и инновации в кредитном процессе

Эпоха цифровизации глубоко трансформирует все сферы экономики, и банковский сектор не является исключением. Кредитный процесс, традиционно ассоциировавшийся с горами бумаг и длительными проверками, сегодня переживает настоящую революцию благодаря внедрению информационных технологий, Big Data и искусственного интеллекта. Эти инновации не только ускоряют и удешевляют процессы, но и позволяют банкам принимать более точные и обоснованные решения, эффективнее управлять рисками и предлагать клиентам персонализированные продукты.

Автоматизация и оптимизация кредитного процесса с помощью ИТ

Внедрение информационных технологий стало краеугольным камнем в оптимизации кредитного процесса. Если раньше сбор и анализ данных о заемщике занимал дни, а то и недели, то сейчас большая часть этой работы выполняется автоматически.

Как ИТ-решения трансформируют процесс:

1. Ускорение предварительной работы и сбора данных: Информационные системы позволяют банку моментально получать доступ к данным из различных источников – кредитных бюро, государственных реестров, внутренних баз данных. Это значительно упрощает и ускоряет сбор фактических данных о заемщике, таких как его кредитная история, доходы, наличие судебных задолженностей.
2. Автоматизированное формирование отчетов: Рутинная работа по составлению отчетов для кредитного комитета или регулятора теперь выполняется автоматически. Системы могут генерировать необходимые сводки, аналитические записки и формы отчетности, экономя время сотрудников и снижая риск ошибок.
3. Быстрый анализ кредитоспособности и принятие решений: Автоматизированные системы кредитования используют сложные алгоритмы и обширные базы данных для оценки кредитоспособности клиента. Это позволяет сократить время принятия решения с нескольких дней до считанных минут.
   • В розничном кредитовании: Эта скорость особенно заметна. Некоторые автоматизированные системы способны принимать решение об одобрении кредита за 4 секунды, в то время как среднерыночный показатель колеблется от 30 до 40 секунд, а передовые сервисы демонстрируют время ответа всего в 1.5 секунды.
   • Для бизнес-кредитов: Хотя процесс оценки репутации предприятия и финансовых рисков все еще занимает больше времени (до 3 недель), автоматизация также значительно сокращает его по сравнению с полностью ручным подходом.

Влияние «периодов охлаждения»: С 1 сентября 2025 года в России введены «периоды охлаждения» для потребительских кредитов (от 4 до 48 часов в зависимости от суммы). Это нововведение, хотя и призвано защитить потребителей, вносит коррективы в автоматизированные процессы. Банкам приходится перестраивать свои ИТ-системы, чтобы корректно учитывать эти задержки между одобрением и фактической выдачей средств, обеспечивать возможность отказа клиента от кредита в установленный период и соответствующим образом адаптировать коммуникацию. Это требует гибкости и быстрой реакции от ИТ-инфраструктуры банка.

Таким образом, автоматизация не только повышает скорость и эффективность кредитного процесса, но и позволяет банку быть более гибким в меняющейся регуляторной среде, сохраняя конкурентные преимущества.

Big Data и искусственный интеллект в управлении кредитными рисками

В современном банковском мире информация — это новая валюта, а способность обрабатывать и анализировать огромные объемы данных (Big Data) с помощью искусственного интеллекта (ИИ) становится решающим конкурентным преимуществом, особенно в управлении кредитными рисками.

Характеристики Big Data:
Большие данные, или Big Data, характеризуются тремя основными критериями:

1. Объем (Volume): Колоссальные объемы информации, которые постоянно генерируются и накапливаются.
2. Скорость (Velocity): Высокая скорость поступления и обработки данных, часто в режиме реального времени.
3. Разнообразие (Variety): Разнородность данных, поступающих из различных источников в разных форматах (структурированные, неструктурированные, текстовые, графические).

Источники и виды данных для Big Data в банковском секторе:
Технологии работы с Big Data позволяют банкам верифицировать данные о клиенте, что критически важно для оценки его способности вовремя выплачивать по займу. Эти данные включают:

• Традиционные источники: Кредитная история, доходы и расходы, демографические данные (возраст, пол, семейное положение, наличие высшего образования, официальное трудоустройство, наличие детей, место жительства, длительность проживания, наличие собственности).
• Альтернативные данные:
  • Счета по коммунальным услугам (своевременность оплаты).
  • Геолокационные данные (паттерны перемещений, стабильность работы).
  • Мобильные данные (трафик, расходы на связь, использование роуминга – косвенные индикаторы платежеспособности и образа жизни).
• Поведенческие данные:
  • Активность в социальных сетях, интернет-поведение (посещаемые сайты, время в интернете).
  • Транскрипты из контакт-центров, чаты с поддержкой.
  • История транзакций по банковским продуктам (дебетовые карты, переводы).
  • Поведение клиента в мобильном приложении/на сайте (частота использования, типы операций).
  • История обращений в службу поддержки.
• Данные из государственных источников:
  • Официальный доход и уплаченные налоги (ФНС).
  • Наличие судебных задолженностей и исполнительных производств (ФССП).
  • Долги за коммунальные услуги.

Применение нейронных сетей и глубокого обучения:
Крупные банки используют нейронные сети и глубокое обучение — продвинутые методы искусственного интеллекта — для обработки этих колоссальных объемов разнородных данных. Эти технологии способны:

• Выявлять сложные, нелинейные паттерны во временных рядах транзакций, которые недоступны для традиционных статистических моделей.
• Анализировать текстовые данные (обращения в поддержку, чаты, публичные отзывы) для извлечения «мягких» факторов риска или, наоборот, лояльности и финансовой стабильности клиента.
• Строить более точные прогностические модели кредитного скоринга, значительно улучшая качество оценки кредитного риска.

Таким образом, Big Data и ИИ не просто автоматизируют существующие процессы, но и открывают новые горизонты для более глубокого понимания клиента и эффективного управления кредитным портфелем, позволяя банкам принимать более взвешенные и персонализированные решения.

Применение Big Data и AI в борьбе с мошенничеством и персонализации

Использование Big Data и искусственного интеллекта не ограничивается лишь оценкой кредитоспособности; эти технологии являются мощным оружием в борьбе с финансовым мошенничеством и ключевым инструментом для персонализации предложений, что в конечном итоге повышает лояльность клиентов и эффективность кредитной деятельности.

Борьба с мошенничеством:
Системы анализа больших данных и ИИ способны выявлять аномальные транзакции и поведенческие паттерны, которые могут указывать на попытки мошенничества. Алгоритмы машинного обучения непрерывно анализируют потоки данных, сравнивая текущие операции с историческими шаблонами поведения клиента и выявляя отклонения, которые могут быть признаками компрометации счета или социальной инженерии.

• Примеры из российского банковского сектора: Российские банки активно используют антифрод-системы на базе машинного обучения. В 2024 году это позволило отразить 72,17 млн попыток хищения средств и, по оценкам, спасти клиентам порядка 13,5 трлн рублей. Это демонстрирует колоссальную эффективность ИИ в защите финансовых активов.
• Специфические решения: Например, «Тинькофф» разработал уникальную модель машинного обучения, которая распознаёт признаки «социально-инженерной» атаки. Эта система автоматически отклоняет более 90% мошеннических заявок на наличные кредиты, тем самым предотвращая финансовые потери как для банка, так и для его клиентов, ставших жертвами обмана.

Персонализация предложений и продуктов:
Помимо предотвращения мошенничества, Big Data и ИИ являются основой для создания максимально персонализированных кредитных продуктов. Анализируя историю транзакций, поведенческие паттерны, демографические данные и другие источники информации, банки могут:

• Формировать уникальные предложения: Предлагать клиентам кредиты с индивидуальными условиями (процентная ставка, срок, график погашения), которые наилучшим образом соответствуют их финансовым возможностям и потребностям.
• Улучшать клиентский опыт: Предвидеть потребности клиентов и предлагать релевантные продукты в нужный момент, повышая их удовлетворенность и лояльность.
• Оптимизировать маркетинговые кампании: Целевая рассылка предложений, основанная на глубоком анализе данных, значительно эффективнее массовых рекламных кампаний.

Таким образом, Big Data используется в широком спектре банковской деятельности, включая риск-менеджмент, работу с клиентами, андеррайтинг и ценообразование. Банки активно применяют большие данные преимущественно в управлении кредитными рисками, особенно розничными. Расширенное использование Big Data в управлении банковскими рисками, развитии взаимоотношений с клиентами, разработке персонализированных продуктов и снижении затрат становится стандартом для современного конкурентоспособного банка.

Риски, связанные с внедрением Big Data и искусственного интеллекта

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение технологий Big Data и искусственного интеллекта в кредитном процессе несет в себе и ряд существенных рисков, которые требуют тщательного управления и постоянного мониторинга.

1. Модельный риск: Возникает из-за использования некорректных или ошибочных моделей. Если алгоритмы ИИ, разработанные для скоринга или антифрода, содержат ошибки в логике, обучены на некачественных данных или не учитывают важные факторы, это может привести к:
   • Неверным решениям о выдаче кредитов: Одобрение высокорисковых заемщиков или отказ надежным клиентам.
   • Неэффективности в борьбе с мошенничеством: Пропуск мошеннических операций или блокировка добросовестных клиентов.
   • Финансовым потерям: Из-за некорректной оценки рисков и формирования резервов.

   Управление модельным риском требует регулярной валидации моделей, их переобучения на актуальных данных и постоянного аудита.

2. Репутационный риск: Неправильное использование ИИ или утечка конфиденциальных данных может серьезно подорвать доверие клиентов и испортить репутацию банка. Например:
   • Дискриминация: Если модель ИИ случайно (или в результате предвзятости данных) будет принимать решения, дискриминирующие определенные группы населения.
   • Ошибочные блокировки счетов: Необоснованные блокировки карт или счетов из-за некорректной работы антифрод-систем.
   • Публичные скандалы: Утечки данных или обвинения в неэтичном использовании ИИ могут привести к серьезным репутационным потерям и оттоку клиентов.
3. Риски третьей стороны: Большинство банков при внедрении Big Data и ИИ пользуются услугами сторонних вендоров, поставщиков программного обеспечения или облачных сервисов. Это создает риск зависимости от третьих сторон:
   • Уязвимости в ПО вендора: Могут быть использованы злоумышленниками.
   • Нарушение условий SLA: Сбои в работе сторонних сервисов могут парализовать кредитный процесс.
   • Проблемы с конфиденциальностью данных: Утечки данных у поставщика услуг.

   Управление этим риском требует тщательного выбора партнеров, заключения подробных договоров, проведения аудитов безопасности и контроля за соблюдением конфиденциальности.

4. Риск неэтичного поведения: Использование ИИ поднимает сложные этические вопросы. Например, сбор и анализ поведенческих данных может быть воспринят клиентами как вторжение в личную жизнь. Банки должны строго соблюдать принципы прозрачности, справедливости и недискриминации при разработке и использовании ИИ-систем, а также обеспечивать соблюдение законодательства о защите персональных данных.
5. Кибербезопасность: Колоссальные объемы данных, обрабатываемые системами Big Data и ИИ, становятся привлекательной мишенью для киберпреступников. Увеличение числа точек доступа к данным, сложность инфраструктуры и разнообразие источников информации повышают риски кибератак.
   • Утечки данных: Несанкционированный доступ к конфиденциальным данным клиентов.
   • Взлом систем ИИ: Изменение алгоритмов или подрыв их работы.

   Управление этим риском требует инвестиций в передовые системы киберзащиты, регулярного аудита безопасности, обучения персонала и внедрения строгих протоколов доступа к данным.

Таким образом, успешное внедрение Big Data и ИИ требует не только технологических инноваций, но и комплексного подхода к управлению новыми видами рисков, а также формирования культуры ответственного и этичного использования данных.

Инновационные решения и перспективы

Динамичное развитие технологий не останавливается, и банковский сектор постоянно ищет новые подходы для оптимизации кредитного процесса и повышения конкурентоспособности. Современные инновационные решения и перспективные направления развития обещают дальнейшую трансформацию кредитной деятельности.

Примеры использования инновационных решений в российском банковском секторе:

• Low-code платформы: Эти платформы позволяют значительно ускорить разработку и внедрение новых ИТ-решений, минимизируя необходимость в написании объемного программного кода. Например, Банк ДОМ.РФ успешно внедрил low-code платформу GreenData для создания системы риск-мониторинга, позволяющей выявлять неплатежеспособных клиентов. Это сокращает время на запуск новых продуктов и адаптацию к меняющимся требованиям рынка и регулятора.
• Нейросетевые модели: Лидеры рынка активно инвестируют в развитие собственных нейросетевых моделей для улучшения кредитного скоринга и других аспектов риск-менеджмента. Альфа-Банк и Тинькофф являются яркими примерами банков, которые используют нейронные сети для обработки колоссальных объемов разнородных данных, выявления сложных паттернов поведения клиентов и создания более точных прогностических моделей. Это позволяет им не только повышать эффективность кредитования, но и точнее оценивать риск мошенничества.

Перспективы развития:

1. OpenAPI (Открытые банковские интерфейсы): Развитие OpenAPI является одним из ключевых трендов в мировой банковской индустрии. Эта технология позволяет банкам безопасно и высокоскоростно обмениваться данными с третьими сторонами (например, финтех-компаниями, агрегаторами услуг) с согласия клиента. В контексте кредитования OpenAPI может значительно упростить и ускорить процесс подачи заявок, оценки кредитоспособности (за счет доступа к более широкому спектру данных) и предоставления персонализированных услуг. Это также стимулирует конкуренцию и инновации, поскольку позволяет новым игрокам предлагать клиентам удобные и интегрированные финансовые решения.
2. Цифровые валюты (ЦФА – Цифровые Финансовые Активы): Внедрение цифровых финансовых активов (ЦФА) и развитие концепции цифрового рубля в России открывает новые перспективы для банковского кредитования. ЦФА могут стать новым видом обеспечения кредитов, а также использоваться для прямого предоставления займов в цифровой форме. Это потенциально может упростить и удешевить транзакции, повысить прозрачность операций и ускорить процессы расчетов. Банки уже начинают изучать возможности использования ЦФА как инструмента финансирования бизнеса и как нового класса активов.
3. Расширенное применение ИИ-агентов: Помимо скоринга и борьбы с мошенничеством, ИИ-агенты будут все шире использоваться в клиентском обслуживании (чат-боты, виртуальные ассистенты), документообороте (распознавание, верификация), а также в продажах (определение целевой аудитории, генерация предложений).
4. Локализованные смарт-терминалы: Внедрение смарт-терминалов, способных выполнять широкий спектр банковских операций без участия сотрудника, может значительно снизить стоимость привлечения клиента, увеличить его «срок жизни» в банке и обеспечить быстрый запуск новых продуктов, особенно в удаленных регионах.

Эти инновации указывают на то, что кредитный процесс будет продолжать эволюционировать, становясь все более технологичным, клиентоориентированным и эффективным, что потребует от банков постоянной адаптации и инвестиций в новые решения.

Глава 5. Пути совершенствования и повышения эффективности кредитной деятельности коммерческого банка

В условиях динамично меняющегося финансового рынка и усиливающейся конкуренции коммерческие банки вынуждены постоянно искать новые пути совершенствования своей кредитной деятельности. Успех сопутствует тем, кто не только владеет передовыми технологиями управления, но и умеет стратегически мыслить, адаптируя свою политику к внешним вызовам и внутренним возможностям. Цель — не просто выживание, а процветание за счет оптимизации кредитного портфеля и повышения рентабельности операций.

Стратегические направления повышения эффективности и формирования ресурсной базы

Для обеспечения стабильного роста и повышения эффективности кредитной деятельности коммерческому банку необходимо сосредоточиться на двух ключевых стратегических направлениях: укреплении капитальной базы и формировании устойчивой, долгосрочной ресурсной базы.

1. Повышение уровня капитализации банка:
Капитал является фундаментом любой кредитной организации, обеспечивая ее устойчивость и способность абсорбировать риски. Повышение уровня капитализации может быть достигнуто различными путями:

• Увеличение уставного капитала: Выпуск новых акций и их размещение на фондовых рынках является прямым способом привлечения дополнительного капитала. Это требует прозрачности финансовой отчетности и привлекательности для инвесторов.
• Реинвестирование прибыли: Часть полученной прибыли может быть направлена на увеличение нераспределенной прибыли, что также способствует росту собственного капитала.
• Использование субординированных займов: Хотя они и являются заемными средствами, субординированные займы, в соответствии с регуляторными требованиями, могут включаться в расчет дополнительного капитала.
• Целевой рост: Банки могут устанавливать целевые показатели ежегодного роста совокупного капитала, например, не менее чем на 20%, что требует системного подхода к управлению прибылью и привлечению инвестиций.

2. Формирование долгосрочной ресурсной базы коммерческих банков:
Кредитование, особенно долгосрочное, требует стабильного и предсказуемого источника финансирования. Формирование долгосрочной ресурсной базы критически важно для устойчивости кредитного процесса:

• Привлечение средств клиентов путем предоставления конкурентных ставок по депозитам: Депозиты физических и юридических лиц являются основным источником ресурсов для большинства банков. Предложение привлекательных процентных ставок, удобных условий обслуживания и дополнительных бонусов помогает банку удерживать и наращивать депозитную базу.
• Развитие долгосрочных партнерских отношений с клиентами: Предоставление комплексных финансовых услуг, отвечающих изменяющимся потребностям клиентов, укрепляет их лояльность и стимулирует размещение средств на долгосрочной основе. Это включает не только кредиты и депозиты, но и инвестиционные продукты, страхование, расчетно-кассовое обслуживание.
• Расширение спектра банковских продуктов и услуг: Разработка и внедрение новых продуктов (например, накопительные счета с гибкими условиями, инвестиционные облигации банка, ЦФА) и совершенствование способов их предоставления (дистанционные каналы, мобильные приложения) позволяют привлекать более широкую аудиторию и диверсифицировать источники фондирования.
• Привлечение долгосрочных кредитов на межбанковском рынке или от международных финансовых институтов: Для крупных банков это может быть дополнительным источником долгосрочного фондирования.

Таким образом, стратегическое управление капиталом и ресурсной базой является основой для стабильного и прибыльного развития кредитной деятельности банка.

Оптимизация кредитной политики с учетом внешних и внутренних факторов

Кредитная политика банка — это система принципов и правил, которыми он руководствуется при осуществлении своей кредитной деятельности. Она должна быть гибкой и адаптивной, постоянно корректируясь под влиянием как внешних, так и внутренних факторов.

Внешние факторы, влияющие на кредитную политику:

1. Макроэкономические условия:
   • Общее состояние экономики страны и региона: Экономический рост обычно способствует расширению кредитования, в то время как рецессия требует ужесточения стандартов.
   • Уровень инфляции: Высокая инфляция обесценивает деньги, что может влиять на реальную стоимость кредитов и депозитов.
   • Динамика ВВП: Показатель экономической активности, напрямую влияющий на спрос на кредиты.
2. Регуляторная политика:
   • Денежно-кредитная политика Банка России: Ключевая ставка, нормативы обязательных резервов, целевые показатели инфляции — все это оказывает прямое влияние на стоимость заемных средств для банков и их способность выдавать кредиты. Например, Банк России снизил ключевую ставку до 16,50% годовых, что потенциально удешевляет фондирование для банков и может стимулировать кредитование.
   • Ужесточение требований к структуре активов и капиталу: Регуляторные изменения (например, внедрение Базель III) могут вынуждать банки к пересмотру своей кредитной политики для соблюдения нормативов.
3. Конкурентная среда:
   • Наличие банков-конкурентов и банков-партнеров: Давление со стороны конкурентов вынуждает банки предлагать более выгодные условия и инновационные продукты.
   • Развитие финтех-компаний: Новые игроки на рынке с гибкими технологическими решениями могут отнимать долю рынка у традиционных банков, стимулируя их к модернизации.
4. Геополитические факторы:
   • Геополитическая напряженность, санкционное давление, мировые внешнеторговые противоречия: Могут приводить к нестабильности, оттоку капитала и росту кредитных рисков.
5. Налоговая политика:
   • Изменения в налоговом законодательстве: Например, повышение НДС в 2026 году может повлиять на финансовое состояние заемщиков и, как следствие, на их кредитоспособность.

Внутренние факторы, влияющие на кредитную политику:

1. Ресурсная база: Объем и структура привлеченных средств, стоимость привлечения денежных ресурсов, стабильность депозитов – все это определяет возможности банка по кредитованию.
2. Капитал: Величина собственных средств банка, его уровень капитализации определяют допустимый объем рисков, которые банк может принять.
3. Риск-аппетит: Уровень и виды рисков, которые банк готов принимать, формируют его готовность работать с определенными сегментами заемщиков (например, МСП, стартапы) или высокорисковыми проектами.
4. Персонал: Квалификация персонала, его готовность работать с различными категориями заемщиков, эффективность аппарата управления кредитными операциями напрямую влияют на качество кредитного портфеля.
5. Специализация и стратегия: Специализация банка (например, ипотечное кредитование, работа с корпоративным сектором), его кредитная и маркетинговая политика, а также план стратегического развития определяют приоритетные направления кредитной деятельности.

Методы адаптации кредитной политики:

Для оптимизации кредитной политики банки должны:

• Регулярно проводить макроэкономический анализ: Прогнозировать изменения ключевой ставки, инфляции, динамики ВВП и адаптировать процентную политику.
• Мониторить регуляторные изменения: Оперативно внедрять новые требования ЦБ РФ, корректировать внутренние нормативы.
• Анализировать конкурентов: Изучать предложения других банков и финтех-компаний для поддержания конкурентоспособности.
• Диверсифицировать кредитный портфель: Снижать концентрацию по отраслям, регионам, типам заемщиков.
• Управлять риск-аппетитом: Четко определять допустимый уровень риска и на его основе формировать продуктовые линейки и стандарты андеррайтинга.
• Инвестировать в персонал и технологии: Повышать квалификацию сотрудников и внедрять передовые ИТ-решения для улучшения оценки рисков и автоматизации процессов.

Роль CRM-систем и пластиковых карт в оптимизации кредитного процесса

Современный кредитный процесс невозможно представить без эффективных инструментов управления взаимоотношениями с клиентами и гибких финансовых продуктов. В этом контексте CRM-системы и пластиковые карты играют ключевую роль в оптимизации, персонализации и повышении эффективности кредитной деятельности банка.

1. Роль CRM-систем (Customer Relationship Management) в оптимизации кредитного процесса:
CRM-системы — это не просто базы данных, а комплексные платформы, позволяющие банку выстраивать долгосрочные и продуктивные отношения с клиентами. В кредитном процессе они предоставляют следующие преимущества:

• Автоматизация и ускорение: CRM-системы автоматизируют рутинные задачи, связанные с обработкой кредитных заявок, сбором документов, проверкой данных. Это значительно ускоряет весь процесс, сокращает влияние человеческого фактора и повышает операционную эффективность.
• Персонализация и «портрет клиента 360°»: CRM позволяет собрать и консолидировать все доступные данные о клиенте — его демографию, финансовую историю, поведенческие паттерны, предпочтения, историю взаимодействий с банком. На основе этого «портрета клиента 360°» банк может формировать уникальные, персональные предложения по кредитам, которые наилучшим образом соответствуют потребностям и возможностям конкретного заемщика. Это повышает вероятность одобрения и удовлетворенность клиента.
• Улучшение клиентского опыта и омниканальность: CRM обеспечивает омниканальный подход, то есть бесшовное взаимодействие с клиентом через различные каналы (офис, мобильное приложение, колл-центр, чат-боты). Это повышает лояльность и удержание клиентов, делая кредитный процесс более удобным и прозрачным.
• Управление рисками и задолженностью (Collections): CRM-системы помогают выявлять узкие места в процессе одобрения кредитов. В случае возникновения просроченной задолженности, CRM позволяет эффективно управлять процессом взыскания (Collections), используя индивидуальный подход к каждому должнику и автоматизируя напоминания, коммуникации и стратегии работы.
• Аналитика и прогностические возможности: Современные CRM-системы, часто интегрированные с ИИ-модулями (Analytical CRM), предоставляют мощные инструменты прогностической аналитики. Они могут предсказывать вероятность дефолта, определять наиболее доходные сегменты клиентов, формировать отчеты по эффективности кредитных продуктов и анализировать клиентский портфель.

2. Роль пластиковых карт в оптимизации кредитного процесса:
Пластиковые карты, в частности кредитные карты, являются одним из наиболее распространенных и гибких инструментов кредитования, способствующих оптимизации процесса:

• Формирование положительной кредитной истории: Своевременные платежи по кредитной карте позволяют клиентам формировать и улучшать свою кредитную историю. Это, в свою очередь, повышает их кредитоспособность для будущих, более крупных займов (например, ипотеки или автокредита), так как банк видит надежного плательщика.
• Гибкий инструмент кредитования: Кредитные карты предоставляют клиентам постоянный доступ к возобновляемой кредитной линии в виде овердрафта. Это позволяет им управлять своими краткосрочными финансовыми потребностями без необходимости каждый раз подавать новую заявку на кредит.
• Привлечение новых клиентов: Предложения по кредитным картам с низкими процентными ставками или бонусами являются эффективным инструментом для привлечения новых клиентов в банк.
• Упрощение процесса: После первоначального оформления кредитной карты, дальнейшее использование кредитных средств становится максимально простым и удобным для клиента, что снижает операционные издержки банка.

Таким образом, комплексное использование CRM-систем и пластиковых карт позволяет банкам не только повысить эффективность кредитного процесса, но и построить более прочные и прибыльные отношения с клиентами.

Практические примеры оптимизации кредитного портфеля

Теоретические подходы к оптимизации кредитного портфеля находят свое воплощение в конкретных стратегических шагах крупных банков. Одним из ярких примеров такой адаптации и маневра является стратегия Банка ВТБ, которая получила название «кредитный маневр».

«Кредитный маневр» Банка ВТБ: рост корпоративного портфеля на фоне сокращения розничного

В условиях ужесточения требований Банка России и стремления к оптимизации капитала, ВТБ принял стратегическое решение о перераспределении фокуса своей кредитной деятельности. Суть «кредитного маневра» заключается в планомерном росте корпоративного кредитного портфеля при одновременном сокращении розничного.

Ключевые показатели и результаты за 9 месяцев 2025 года:

• Совокупный кредитный портфель группы ВТБ (до вычета резервов): Составил 24 трлн рублей, увеличившись на 0,8% за отчетный период. Этот скромный общий рост маскирует внутренние структурные изменения.
• Кредиты юридическим лицам: Выросли на 3,6%, достигнув 16,5 трлн рублей. Это демонстрирует активное наращивание объемов кредитования корпоративного сектора.
• Кредиты физическим лицам: Сократились на 4,8%, составив 7,5 трлн рублей. Это прямое следствие реализации стратегии по снижению доли розничного кредитования.

Причины и цели «кредитного маневра»:

1. Оптимизация капитала: Розничные кредиты, особенно необеспеченные потребительские займы, традиционно несут в себе более высокие риски и требуют большего объема капитала для покрытия потенциальных потерь в соответствии с регуляторными требованиями (например, Положение № 590-П ЦБ РФ). Переориентация на корпоративное кредитование, особенно на крупные, более стабильные компании, позволяет банку более эффективно использовать свой капитал.
2. Адаптация к ужесточению требований Банка России: Регулятор постоянно повышает требования к банкам по управлению рисками и формированию резервов. «Кредитный маневр» ВТБ является ответом на эти вызовы, позволяя снизить общий риск профиля банка.
3. Участие в программах господдержки МСП: Банк активно участвует в программах государственной поддержки малого и среднего предпринимательства, что позволяет наращивать корпоративный портфель с меньшими рисками, частично субсидируемыми государством. ВТБ планирует до конца 2026 года нарастить кредитный портфель среднего и малого бизнеса на 40%, увеличив число клиентов в полтора раза. Это не только способствует выполнению социальных задач, но и является стратегически выгодным направлением.
4. Улучшение качества кредитного портфеля: Сокращение высокорисковых розничных кредитов и акцент на более крупные, обеспеченные корпоративные займы способствует общему улучшению качества кредитного портфеля и снижению доли неработающих активов (ННК).

Этот пример показывает, что оптимизация кредитного портфеля — это не просто пассивный мониторинг, а активное стратегическое управление, включающее перераспределение ресурсов и адаптацию к меняющимся рыночным и регуляторным условиям. Современный банк выступает не только как кредитор, но и как консультант по управлению бизнес-процессами и минимизации расходов для корпоративных клиентов, что также способствует углублению отношений и повышению качества кредитного портфеля.

Заключение

Исследование организации кредитного процесса в коммерческом банке выявило его многогранный и динамичный характер. От фундаментальных теоретических основ до сложного лабиринта нормативного регулирования, от традиционных методов оценки рисков до революционных достижений в области цифровых технологий – каждый аспект кредитной деятельности требует глубокого понимания и постоянного совершенствования.

Мы убедились, что кредитный процесс — это последовательность взаимосвязанных этапов, начиная от инициации заявки и заканчивая полным погашением долга, где каждый шаг тщательно регламентирован и контролируется. Ключевые принципы кредитования – возвратность, срочность, платность, обеспеченность и целевой характер – остаются неизменными ориентирами. Эффективность этого процесса находит отражение в таких операционных показателях, как чистая процентная маржа (ЧПМ) и отношение операционных расходов к доходам (CTI), демонстрируя способность банка к генерации прибыли и управлению издержками.

Правовое поле кредитной деятельности в России формируется комплексным набором федеральных законов и детализирующих их нормативных актов Банка России, включая Положение № 590-П о формировании резервов и Федеральный закон № 115-ФЗ о ПОД/ФТ. Особое внимание уделено роли внутреннего контроля и механизму сервиса ЦБ «Знай своего клиента», а также актуальным законодательным изменениям, таким как «кредитные каникулы» и новые «периоды охлаждения», которые существенно влияют на взаимодействие банка с заемщиками.

Анализ кредитного портфеля и оценка кредитоспособности заемщиков являются стержнем риск-менеджмента. Мы детально рассмотрели классификацию портфеля, сущность кредитного риска и его виды (риск концентрации, остаточный риск), а также методы измерения концентрации, включая индекс Херфиндаля-Хиршмана (ИХХ). Подробно объяснены концепции ожидаемых (ОП) и неожиданных (НП) потерь, их расчетные формулы и экономический смысл. Современные скоринговые системы, активно использующие Big Data и искусственный интеллект, учитывающие широкий спектр демографических, финансовых, кредитных и поведенческих факторов, позволяют банкам принимать быстрые и точные решения в розничном сегменте.

Цифровые технологии и инновации произвели революцию в кредитном процессе. Автоматизация сокращает время принятия решений до секунд, а Big Data и искусственный интеллект (нейронные сети, глубокое обучение) используются для глубокого анализа клиентских данных, борьбы с мошенничеством (отражено 72,17 млн попыток хищений в 2024 году) и персонализации предложений. Однако внедрение этих технологий несет в себе и новые риски: модельный, репутационный, риски третьей стороны, неэтичного поведения и кибербезопасности, требующие комплексного управления.

В свете проведенного анализа, можно сформулировать ключевые рекомендации для коммерческих банков по повышению эффективности кредитной деятельности:

1. Инвестиции в технологии и автоматизацию: Продолжать внедрение и совершенствование ИТ-решений, low-code платформ, систем на базе ИИ/ML для автоматизации рутинных операций, ускорения принятия решений и повышения точности оценки рисков, в том числе с учетом новых регуляторных требований («периоды охлаждения»).
2. Развитие аналитических способностей: Углублять использование Big Data для формирования «портрета клиента 360°», выявления скрытых паттернов поведения, борьбы с мошенничеством и создания персонализированных кредитных продуктов. Развивать и валидировать модели оценки кредитных рисков (ОП, НП, скоринг), включая обработку альтернативных данных.
3. Стратегическое управление кредитным портфелем: Активно применять методы диверсификации портфеля по различным критериям (типы клиентов, отрасли, сроки, виды обеспечения) для снижения рисков концентрации. Изучать и адаптировать успешные «кредитные маневры» крупных игроков, такие как переориентация ВТБ на корпоративный сектор, для оптимизации капитала и адаптации к регуляторным изменениям.
4. Укрепление риск-менеджмента: Постоянно совершенствовать внутренние процедуры оценки и управления кредитными рисками, уделяя особое внимание выявлению и минимизации модельного, репутационного и киберрисков, связанных с внедрением новых технологий. Обеспечивать неукоснительное соблюдение требований ЦБ РФ по формированию резервов.
5. Формирование долгосрочной ресурсной базы и повышение капитализации: Активно работать над привлечением долгосрочных депозитов, развитием партнерских отношений с клиентами и расширением продуктовой линейки для обеспечения стабильного фондирования кредитных операций. Искать пути повышения уровня собственного капитала банка.
6. Клиентоориентированный подход через CRM: Внедрять и развивать CRM-системы для улучшения клиентского опыта, обеспечения омниканального взаимодействия, эффективного управления продажами и постпродажным обслуживанием, а также для адресной работы с просроченной задолженностью.

Дальнейшие направления для исследований могут включать углубленный анализ влияния цифровых валют и технологии блокчейн на кредитный процесс, изучение этических аспектов применения ИИ в кредитовании, а также разработку комплексных моделей оценки системного риска для банковского сектора в целом.

Кредитный процесс — это живой организм, который постоянно адаптируется и развивается. Понимание его глубинных механизмов и способность к инновациям являются ключевыми факторами успеха коммерческого банка в XXI веке.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 № 395-1 (в ред. ФЗ от 12.12.2023). Доступ из СПС «КонсультантПлюс».
2. Федеральный закон «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» от 10.07.2002 № 86-ФЗ. Доступ из СПС «КонсультантПлюс».
3. Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П (ред. от 15.03.2023) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности». Доступ из СПС «КонсультантПлюс».
4. Аниховский А.Л. Кредитный рейтинг: основные элементы и классификация // Деньги и кредит. 2010. №3.
5. Арсанукаева А.С. Кредитный мониторинг как система управления кредитным риском // Финансовый менеджмент. 2010. №1.
6. Арцыбашева А.А. Минимизация риска при кредитовании малых предприятий // Банковское дело. 2007. № 6.
7. Банковский менеджмент: учебник / под ред. О.И. Лаврушина. М.: КНОРУС, 2011.
8. Банковское дело: учебник / Е.П. Жарковская. М.: Омега-Л, 2012.
9. Банковское дело: кредитная деятельность коммерческих банков: учебное пособие / Л.П. Кроливецкая, Е.В. Тихомирова. М.: КНОРУС, 2011.
10. Белоглазова Г.Н., Кроливецкая Л.П. Банковское дело: учебник. М.: Финансы и статистика, 2012.
11. Белоглазова Г.Н., Кроливецкая Л.П. Банковское дело: розничный бизнес. М.: КНОРУС, 2010.
12. Жукова Е.Ф., Эриашвили Н.Д. Банковское дело: учебник для вузов. М.: Единство, 2011.
13. Каджаева М.Р. Банковские операции: учеб. для студ. сред. проф. учеб. заведений. М.: Академия, 2011.
14. Килясханова И.Ш., Жукова Е.Ф. Банковское право. М.: Закон и право, 2010.
15. Кирисюк Г.М., Ляховский В.С. Оценка банком кредитоспособности заемщика // Деньги и кредит. 2008. №4.
16. Ковалев П.П. Некоторые аспекты управления рисками // Деньги и кредит. 2008. № 1.
17. Комиссарова М.В., Даниленко С.А. Банковское потребительское кредитование: учеб. пособие. М.: Юстициформ, 2011.
18. Костерина Т.М. Банковское дело: учебно-практическое пособие. М.: Изд. центр ЕАОИ, 2011.
19. Лаврушина О.И. Банковские риски: учебное пособие. М., 2012.
20. Лаврушина О.И. Деньги, кредит, банки: учебник. 7-е изд., стер. М.: КНОРУС, 2011.
21. Маякина М.А. Новые подходы к управлению банковскими рисками // Деньги и кредит. 2007. № 1.
22. Основы банковского дела: учеб. пособие / под ред. Г.Г. Коробовой, Ю.И. Коробова. М.: Магистр, 2013.
23. Пещанская И.В. Организация деятельности коммерческого банка. М.: ИНФРА-М, 2005.
24. Русанов Ю.Ю. Виды, классификация и группировки рисков банковского менеджмента // Финансы и кредит. 2008. № 4.
25. Тавасиев А.М. Банковское дело: учебник для бакалавров. М.: Юрайт, 2013.
26. Тамарин С. Новейшая кредитная история // Банковское дело. 2008. № 5.
27. Управление деятельностью коммерческого банка (банковский менеджмент) / под ред. О.И. Лаврушина. М.: Юрист, 2011.
28. Федеральный закон «О кредитных историях» от 30.12.2004 № 218-ФЗ (в ред. ФЗ от 21.07.2005) // Собр. законодательства РФ. 2005. №1 (Ч.1). Ст. 44; 2005. №30 (Ч. 2). – Ст. 3121.
29. Челноков В.А. Деньги, кредит, банки: учебник. 2-е изд. М.: Финансы и кредит, 2009.
30. Шаламов Г.А. Бюро кредитных историй как инструмент снижения банковских рисков // Банковское дело. 2008. № 4.
31. Автоматизация процесса кредитования юридических лиц коммерческого банка с использованием информационных технологий // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatizatsiya-protsessa-kreditovaniya-yuridicheskih-lits-kommercheskogo-banka-s-ispolzovaniem-informatsionnyh-tehnologiy (дата обращения: 28.10.2025).
32. Автоматизация процесса кредитования: современные решения для банков. ГИПОРТ. URL: https://giport.ru/avtomatizaciya-processa-kreditovaniya/ (дата обращения: 28.10.2025).
33. Банки, финансовые платформы и Big Data: тенденции развития и направления // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/banki-finansovye-platformy-i-big-data-tendentsii-razvitiya-i-napravleniya (дата обращения: 28.10.2025).
34. Виды кредитных портфелей. Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/wikibank/vidyi_kreditnyih_portfeley/ (дата обращения: 28.10.2025).
35. Глоссарий Финуслуги.рy. URL: https://www.finuslugi.ru/glossary/kreditnyy-risk-banka/ (дата обращения: 28.10.2025).
36. Диверсификация портфеля: как правильно совмещать активы для стабильного роста. Open Broker. URL: https://journal.open-broker.ru/investments/diversifikaciya-portfelja/ (дата обращения: 28.10.2025).
37. Использование больших данных в финансовом секторе и риски финансовой стабильности. Банк России. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/110940/20210217_bigdata.pdf (дата обращения: 28.10.2025).
38. Кредитный процесс в коммерческом банке: проблемы и пути совершенствования (Магистерская диссертация) // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kreditnyy-protsess-v-kommercheskom-banke-problemy-i-puti-sovershenstvovaniya (дата обращения: 28.10.2025).
39. Кредитные каникулы. Сбербанк. URL: https://www.sberbank.ru/ru/person/credits/credit_vacation (дата обращения: 28.10.2025).
40. НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ПРОЦЕССА РОЗНИЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/napravleniya-sovershenstvovaniya-protsessa-roznichnogo-kreditovaniya (дата обращения: 28.10.2025).
41. Построение моделей оценки кредитного риска коммерческого банка. Studbooks.net. URL: https://studbooks.net/898292/bankovskoe_delo/postroenie_modeley_otsenki_kreditnogo_riska_kommercheskogo_banka (дата обращения: 28.10.2025).
42. Пути совершенствования банковского кредитования реального сектора экономики // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/puti-sovershenstvovaniya-bankovskogo-kreditovaniya-realnogo-sektora-ekonomiki (дата обращения: 28.10.2025).
43. Совершенствование кредитных операций коммерческого банка с юридическими лицами. РЕПОЗИТОРИЙ ТОЛЬЯТТИНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. URL: https://repo.tltsu.ru/handle/tstu/12061 (дата обращения: 28.10.2025).
44. Современные модели оценки кредитных рисков в 2024 году. Tadviser.ru. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Современные_модели_оценки_кредитных_рисков_в_2024_году (дата обращения: 28.10.2025).
45. Скоринг и верификация данных на основе Big Data: о чем нужно знать. Tadviser.ru. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Скоринг_и_верификация_данных_на_основе_Big_Data:_о_чем_нужно_знать (дата обращения: 28.10.2025).
46. Управление кредитным портфелем. Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/wikibank/upravlenie_kreditnyim_portfelem/ (дата обращения: 28.10.2025).
47. Финансовый словарь Газпромбанка. URL: https://www.gazprombank.ru/financial_dictionary/what_is_credit_risk/ (дата обращения: 28.10.2025).
48. Что такое кредитный портфель. Uchet.kz. URL: https://uchet.kz/glossary/chto-takoe-kreditnyy-portfel/ (дата обращения: 28.10.2025).
49. Чистая прибыль ВТБ за девять месяцев достигла 380,8 млрд рублей на фоне роста комиссий и контроля стоимости риска. Retail.ru. 24.10.2025. URL: https://www.retail.ru/news/chistaya-pribyl-vtb-za-devyat-mesyatsev-dostigla-380-8-mlrd-rubley-na-fone-rosta-komissiy-i-kontrolya-stoimosti-riska-24-oktyabrya-2025-247551/ (дата обращения: 28.10.2025).