Принятие решения о выдаче потребительских кредитов в коммерческих банках: синтез современных методов оценки, риск-менеджмента и регуляторных ограничений 2024–2025 гг.

Введение

Начало 2025 года ознаменовалось для российского финансового сектора дальнейшим ужесточением макропруденциальной политики Банка России, направленной на сдерживание долговой нагрузки населения и стабилизацию рынка. В условиях высоких ключевых ставок и растущего объема просроченной задолженности (доля NPL 90+ в необеспеченном сегменте достигла 10,5%), процесс принятия решений о выдаче потребительских кредитов перестал быть рутинной операцией, превратившись в комплексную задачу, требующую синтеза передовых аналитических технологий и строжайшей регуляторной дисциплины.

Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки и применения коммерческими банками высокоточных, автоматизированных методов оценки кредитоспособности, способных эффективно работать в условиях регуляторных ограничений (ПДН, МПЛ) и снижения качества заемщиков. Эффективность кредитного процесса напрямую определяет финансовую устойчивость банка и его способность минимизировать кредитный риск, что является краеугольным камнем современного банковского дела.

Цель исследования — провести комплексный анализ теоретико-правовых основ, методологических подходов и современных технологических решений, используемых коммерческими банками Российской Федерации для принятия решений о выдаче потребительских кредитов физическим лицам, а также оценить влияние макропруденциальной политики ЦБ РФ на данный процесс в 2024–2025 годах.

Задачи исследования:

1. Определить теоретические основы и правовые рамки кредитования физических лиц.
2. Изучить эволюцию и математический аппарат современных методов оценки кредитоспособности (скоринговые модели, ML-алгоритмы).
3. Проанализировать этапы автоматизированного процесса выдачи кредита.
4. Раскрыть механизмы управления кредитным риском, включая формирование РВПС.
5. Оценить влияние регуляторных ограничений (ПДН, МПЛ) на динамику и перспективы рынка.

Объектом исследования выступает процесс кредитования физических лиц в коммерческих банках РФ, а предметом — современные методы и модели, используемые для оценки кредитоспособности заемщиков и минимизации рисков при принятии решения о выдаче кредита.

Теоретико-правовые основы и принципы потребительского кредитования

Экономическая сущность кредита и базовые принципы (возвратность, срочность, платность)

Кредит, как фундаментальная экономическая категория, представляет собой форму движения ссудного капитала, при которой стоимость передается во временное пользование на условиях возвратности и платности. Для коммерческого банка кредит — это основной актив, источник дохода и одновременно главный источник риска.

В основе кредитных отношений лежат три неразрывных базовых принципа, обеспечивающих их экономическую жизнеспособность:

1. Возвратность. Обязательное условие, требующее своевременного возврата заемщиком основной суммы долга кредитору.
2. Срочность. Установление строго определенного срока, в течение которого заемщик обязан осуществить полный возврат предоставленных средств. Срочность дисциплинирует заемщика и позволяет банку эффективно планировать свою ликвидность.
3. Платность. Взимание процента (платы) за пользование предоставленными средствами. Процент выступает в качестве цены кредита, компенсирует банку расходы, покрывает инфляционные потери и, главное, является платой за риск невозврата.

Дополнительные принципы, такие как обеспеченность (наличие залога, поручительства или иных юридически оформленных гарантий) и дифференцированность (индивидуальный подход к оценке и ранжированию заемщиков по уровню риска), являются инструментами, направленными на обеспечение выполнения трех базовых принципов.

Нормативно-правовое регулирование кредитования физических лиц в РФ

Надзор за соблюдением принципов кредитования и установление стандартов деятельности коммерческих банков в РФ регулируется многоуровневой системой нормативно-правовых актов.

Фундаментом правового регулирования является Гражданский кодекс РФ (ГК РФ), который определяет общие положения о договоре займа и кредитном договоре (Глава 42).

Ключевым специализированным актом, регулирующим отношения между банками и потребителями, является Федеральный закон от 21.12.2013 № 353-ФЗ «О потребительском кредите (займе)». Данный закон устанавливает требования к содержанию кредитного договора, порядок определения Полной Стоимости Кредита (ПСК) и определяет права и обязанности сторон.

Особое внимание следует уделить новейшим изменениям в ФЗ-353, вступившим в силу после 1 июля 2024 года, касающимся очередности погашения задолженности. Данное изменение кардинально меняет приоритеты в части взыскания просроченной задолженности и является критически важным для оценки риска, поскольку понижает приоритет неустойки.

Согласно части 20 статьи 5 ФЗ-353 (в актуальной редакции), в случае несвоевременной выплаты заемщиком очередность погашения задолженности теперь строго определена и имеет пониженный приоритет для неустойки:

Очередность (Приоритет)	Вид платежа
1-я очередь	Задолженность по процентам
2-я очередь	Задолженность по основному долгу
3-я очередь	Проценты, начисленные за текущий период платежей
4-я очередь	Сумма основного долга за текущий период платежей
5-я очередь	Неустойка (штраф, пеня)
6-я очередь	Иные платежи

Помимо ФЗ-353, ключевую регуляторную роль играет Банк России (ЦБ РФ), который устанавливает обязательные нормативы (например, достаточность капитала) и контролирует риски через макропруденциальные инструменты. Одним из наиболее значимых является введение Показателя Долговой Нагрузки (ПДН) с 1 октября 2019 года (регламентируется Указанием ЦБ РФ от 16.10.2023 № 6579-У), что фактически обязывает банки оценивать общий уровень закредитованности клиента перед принятием решения.

Современные методы оценки кредитоспособности: от Logit-моделей к ML-алгоритмам

Кредитоспособность и кредитный скоринг: понятие и роль в процессе принятия решения

Кредитоспособность физического лица — это комплексная характеристика, отражающая способность и готовность заемщика своевременно и в полном объеме погасить свой долг, включая основной долг и начисленные проценты. Она базируется на анализе кредитной истории, уровня доходов, стабильности занятости и имеющихся обязательств.

В условиях массового потребительского кредитования, когда банк ежедневно обрабатывает тысячи заявок, традиционные экспертные методы, основанные на субъективном анализе финансового состояния (например, модели 5С — Character, Capacity, Capital, Collateral, Conditions), оказываются слишком медленными и дорогостоящими. Неужели в цифровую эпоху мы можем позволить себе полагаться на медленный ручной анализ?

На смену им пришел кредитный скоринг (от англ. score — балл). Скоринг — это автоматизированная статистическая модель, которая использует исторические данные о поведении заемщиков для присвоения каждому новому клиенту числового балла, отражающего вероятность его дефолта. Чем выше балл, тем ниже риск. Преимущество скоринга заключается в его объективности, скорости и возможности стандартизации процесса принятия решений.

Математическая основа кредитного скоринга (Logit-модель)

Исторически и до сих пор наиболее распространенным статистическим инструментом для построения скоринговых карт является логистическая регрессия (Logit-модель).

Logit-модель используется для классификационных задач, где зависимая переменная $Y$ (результат кредитования) может принимать только два значения: $Y=1$ (дефолт, «плохой» клиент) или $Y=0$ (возврат, «хороший» клиент).

Математическая задача состоит в том, чтобы преобразовать линейную комбинацию предикторов (факторов риска, $x_i$) в вероятность наступления события $P(Y=1)$, используя логистическую функцию (Сигмоиду):

P(Y=1) = 1 / (1 + e-L)

Где $L$ — линейная комбинация взвешенных факторов риска:

L = Σi=1n βixi + β0

Здесь $\beta_i$ — это коэффициенты, отражающие вклад каждого фактора ($x_i$: возраст, доход, количество ипотечных обязательств и т.д.) в вероятность дефолта. Logit-модель позволяет банку установить пороговое значение вероятности дефолта, выше которого заявка автоматически отклоняется.

Продвинутые ML-алгоритмы в оценке кредитного риска

Несмотря на простоту и прозрачность логистической регрессии, современные методы машинного обучения (Machine Learning, ML) демонстрируют значительно более высокую прогностическую силу, особенно при работе с большими и нелинейными массивами данных (Big Data).

Российские банки активно внедряют такие алгоритмы, как Случайный лес (Random Forest), Градиентный бустинг (Gradient Boosting) и нейронные сети. Эти модели способны улавливать сложные нелинейные зависимости между сотнями переменных, которые не может распознать традиционная регрессия. Это критически важно, поскольку современные кредитные риски редко имеют простую линейную природу.

Для оценки качества классификационных моделей используется метрика Площадь под ROC-кривой (Area Under the Curve, AUC). Чем ближе значение AUC к 1, тем выше точность модели в различении «хороших» и «плохих» заемщиков.

Сравнительный анализ прогностической силы моделей, основанный на фактических данных, демонстрирует существенный прирост точности при переходе к ML-алгоритмам:

Модель оценки	Типичное значение AUC	Увеличение точности (относительно Logit)
Традиционная Logit-модель	0.643	База сравнения
Случайный лес (Random Forest)	0.836	Высокая (повышение на ~30%)
Градиентный бустинг (LightGBM/XGBoost)	~0.900	Очень высокая (повышение на ~40%)

Такое значительное повышение точности (от 0.643 до 0.900) позволяет банку более эффективно отсеивать высокорисковых заемщиков, минимизируя потери, и, наоборот, быстрее одобрять надежных клиентов, что является прямым конкурентным преимуществом на высококонкурентном рынке.

Процесс принятия решения и система управления кредитным риском

Этапы автоматизированного процесса принятия решения о выдаче кредита

Процесс кредитования физических лиц в коммерческом банке представляет собой строго регламентированный цикл, который, в случае потребительских кредитов, максимально автоматизирован.

1. Подача заявки и сбор данных. Заемщик предоставляет заявление и необходимый пакет документов (паспорт, справка о доходах). На этом этапе происходит автоматический сбор дополнительной информации: запросы в Бюро кредитных историй (БКИ), верификация данных через государственные и банковские базы.
2. Рассмотрение и оценка кредитоспособности. Это критический этап, где происходит комплексная проверка:
   • Проверка подлинности и соответствия (соблюдение требований ФЗ-353).
   • Расчет ПДН (обязателен согласно Указанию ЦБ РФ № 6579-У).
   • Скоринговая оценка: Заявка проходит через автоматизированную скоринговую систему (часто на базе ML), которая присваивает заявке финальный балл.
   • Принятие решения: При достижении скоринговым баллом порогового значения (и при условии, что ПДН не превышает установленные МПЛ), система может принять решение о выдаче автоматически. В иных случаях (пограничные баллы, крупные суммы) решение выносится кредитным экспертом или утверждается Кредитным комитетом банка, который заранее определяет общие параметры и пороговые значения скоринговой модели.
3. Заключение договора и выдача средств. При положительном решении происходит подписание кредитного договора и перевод средств.
4. Сопровождение кредита. Включает мониторинг своевременности погашения, работу с просроченной задолженностью и актуализацию оценки риска на протяжении всего срока действия договора.

Классификация кредитных рисков и инструменты их минимизации

Кредитный риск — это риск возникновения у банка убытков вследствие полного или частичного неисполнения заемщиком своих обязательств. Иными словами, он отражает потенциальный финансовый удар по капиталу банка.

При кредитовании физических лиц банк сталкивается со следующими ключевыми рисками:

• Риск дефолта (непогашения): Основной риск, связанный с потерей заемщиком платежеспособности (потеря работы, болезнь).
• Риск ликвидности: Возникает, если массовые просрочки платежей нарушают плановые денежные потоки банка.
• Риск обеспечения: Трудности с оценкой, ликвидностью или юридическим оформлением залога (актуально для ипотеки или автокредитов).
• Риск мошенничества: Предоставление ложных данных о доходах или занятости.

Инструменты минимизации рисков:

1. Диверсификация портфеля. Распределение кредитов по разным группам заемщиков, продуктам и географическим регионам.
2. Лимитирование операций. Установление внутренних лимитов на максимальный объем кредитования для определенных сегментов или на заемщиков с высоким ПДН.
3. Ценообразование, основанное на риске (Risk Based Pricing). Корректировка процентной ставки в зависимости от индивидуального класса риска заемщика, определенного скорингом. Клиенты с низким риском получают лучшие условия, что стимулирует их к добросовестному поведению.

Формирование Резервов на возможные потери по ссудам (РВПС)

Создание Резервов на возможные потери по ссудам (РВПС) является основным финансовым инструментом защиты банка от кредитного риска. Это пассив, который формируется за счет расходов банка и призван покрыть потенциальные убытки.

Порядок формирования РВПС в российских банках строго регламентирован Положением Банка России от 28.06.2017 № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам…» (в актуальной редакции).

Согласно Положению 590-П, коммерческие банки обязаны классифицировать ссуды, в том числе и однородные портфели потребительских кредитов, по пяти категориям качества. Для каждой категории установлен минимальный обязательный размер резерва:

Категория качества ссуды	Характеристика задолженности	Размер резерва (по однородному портфелю)
I (Стандартные)	Своевременные выплаты, финансовое положение заемщика устойчивое.	0%
II (Нестандартные)	Незначительные проблемы, высокий потенциал погашения.	До 3%
III (Сомнительные)	Существенные проблемы, вероятность потерь.	От 3% до 20%
IV (Проблемные)	Высокая вероятность невозврата.	Более 20%
V (Безнадежные)	Долг, по которому фактическое взыскание невозможно.	Свыше 50% (до 100%)

Данная методика позволяет банку не только адекватно оценивать свои риски, но и обеспечивает прозрачность финансовой отчетности для регулятора, что предотвращает скрытые проблемы с капиталом.

Регуляторные ограничения и макроэкономические тренды рынка потребительского кредитования РФ (2024–2025 гг.)

Влияние макропруденциальных лимитов (МПЛ) и Показателя Долговой Нагрузки (ПДН)

С целью «охлаждения» рынка и снижения чрезмерной закредитованности населения, Банк России активно использует макропруденциальные инструменты.

Показатель Долговой Нагрузки (ПДН) — ключевой параметр, введенный ЦБ РФ, который показывает, какая доля ежемесячного дохода заемщика уходит на обслуживание всех его кредитных обязательств.

Методика расчета ПДН:

ПДН = (ΣСрмП / СрмД) · 100%

Где ΣСрмП — сумма среднемесячных платежей по всем кредитам; СрмД — среднемесячный доход заемщика.

ЦБ РФ устанавливает Макропруденциальные лимиты (МПЛ) — ограничения на максимальную долю кредитов, которые банки могут выдать заемщикам с высоким ПДН (обычно свыше 50% или 80%).

Эффективность МПЛ подтверждена статистикой: благодаря регуляторным мерам, доля выдаваемых необеспеченных потребительских кредитов с высоким показателем ПДН (более 50%) снизилась с 60% во II квартале 2023 года до 22% во II квартале 2025 года. Это означает, что банк при принятии решения обязан не только полагаться на свою внутреннюю скоринговую модель, но и строго соблюдать внешний, более консервативный регуляторный лимит.

Динамика и проблемы рынка в 2024–2025 гг.

Рынок кредитования физических лиц в РФ продолжает расти, но темпы этого роста замедляются под давлением высоких процентных ставок и регуляторных мер.

По состоянию на 01 июля 2025 года общий розничный кредитный портфе��ь (без учета ППТ) достиг 34,8 трлн рублей, при этом беззалоговые потребительские кредиты составили около 11,8 трлн рублей (порядка 34% портфеля). Годовой темп роста портфеля снизился до 9,8% в 2024 году.

Наиболее острой проблемой 2024–2025 годов стал существенный рост «плохих» долгов. Объем просроченной задолженности граждан достиг 2,2 трлн рублей к июлю 2025 года, продемонстрировав рост в 1,5 раза за год. Критическим является состояние необеспеченного сегмента: доля просрочки более 90 дней (NPL 90+) в портфеле необеспеченных потребительских кредитов достигла 10,5% на 01 апреля 2025 года.

Ключевые причины роста просрочки:

1. Выход на поверхность рисков по необеспеченным кредитам. Заемщики, взявшие кредиты на пике высоких ставок в 2023 году, столкнулись с трудностями обслуживания долга.
2. Эффект регуляторного сдерживания. Ужесточение МПЛ и ПДН, хотя и снизило риски будущих выдач, лишило заемщиков с ухудшившимся положением возможности рефинансировать старые, дорогие кредиты под более низкий ежемесячный платеж, что ускорило их переход в категорию просрочки.

Перспективы развития

Перспективы рынка потребительского кредитования РФ на ближайший период характеризуются тремя ключевыми векторами:

1. Сдержанный рост. Прогноз Банка России на 2025 год по росту розничного кредитования был пересмотрен до консервативного диапазона 0% – +4%, что отражает жесткую позицию регулятора и высокую стоимость фондирования.
2. Дальнейшая автоматизация и внедрение ML. Коммерческие банки будут стремиться к еще более глубокой интеграции продвинутых ML-моделей (Градиентный бустинг, нейронные сети) для обеспечения высокой точности скоринга в условиях ограниченного потока качественных заемщиков. Технологии станут решающим фактором конкурентоспособности.
3. Постоянное ужесточение регуляторного контроля. ЦБ РФ продолжит использовать ПДН и МПЛ как основные инструменты для управления системным риском закредитованности, что будет требовать от банков повышенной дисциплины в процессе принятия решений и более глубокого анализа доходов заемщиков.

Заключение

Процесс принятия решения о выдаче потребительских кредитов в коммерческих банках РФ в 2024–2025 годах представляет собой сложную систему, находящуюся на пересечении передовых аналитических технологий и строгих регуляторных требований.

Цель исследования достигнута: Проведен комплексный анализ теоретико-правовых основ, современных методов оценки и механизмов минимизации рисков.

Ключевые выводы, подтверждающие достижение поставленных задач:

1. Теоретико-правовая основа кредитования физических лиц жестко регламентирована (ФЗ-353, ГК РФ, акты ЦБ РФ). Особое внимание необходимо уделять недавним изменениям в ФЗ-353, которые с 01.07.2024 года установили строгую очередность погашения долга, понизив приоритет неустойки (5-я очередь).
2. Эволюция методов оценки показывает устойчивый переход от традиционных Logit-моделей к продвинутым ML-алгоритмам (Случайный лес, Градиентный бустинг). Эти модели демонстрируют существенное повышение точности прогнозирования риска (рост AUC с ≈ 0.643 до ≈ 0.900), что позволяет банкам более эффективно управлять кредитным портфелем, о чем подробно говорится в разделе продвинутых ML-алгоритмов.
3. Управление кредитным риском фундаментально опирается на принцип формирования РВПС в строгом соответствии с Положением ЦБ РФ № 590-П, которое обязывает банки ранжировать ссуды по пяти категориям качества и устанавливать нормативы резервирования от 0% до свыше 50%.
4. Влияние регулятора является доминирующим трендом. Введение ПДН и МПЛ, несмотря на замедление темпов роста рынка, доказало свою эффективность, снизив долю высокорисковых выдач (с ПДН > 50%) до 22% к середине 2025 года. Однако это также привело к обострению проблемы просроченной задолженности (NPL 90+ достиг 10,5% в необеспеченном сегменте) из-за невозможности рефинансирования для проблемных заемщиков.

Таким образом, в современной банковской практике успешное принятие решения о выдаче кредита требует не только высокой точности автоматизированного скоринга, но и безусловного соблюдения макропруденциальных ограничений, что определяет необходимость постоянной адаптации банковских технологий к меняющемуся регуляторному ландшафту.

Список использованной литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 26.11.1996 (ред. от 14.07.2008).
2. Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-1 «О банках и банковской деятельности».
3. Федеральный закон от 30.11.2004 № 218 «О кредитных историях» (ред. от 24.07.2007).
4. Федеральный закон от 21.12.2013 № 353-ФЗ «О потребительском кредите (займе)» (с изм. на 23.07.2025).
5. Положение «О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)» № 54 – П (утв. ЦБ РФ 31.08.1998).
6. Методические рекомендации к Положению Банка России «О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)» № 54 от 31.08.1998 г. (утв. ЦБ РФ 05.10.1998 № 273 – П).
7. Приказ ЦБ РФ от 18.08.1992 № 44 «О порядке приема и рассмотрения заявок на выдачу кредитов юридическим лицам».
8. Банковское право : Конспект лекций / Составит. А.А. Емельянов. М.: Эксмо, 2006. 224 с.
9. Финансовое право : учебник для вузов / Сост. Л.Г. Вострикова. ЗАО Юстицинформ, 2007. 125 с.
10. Финансы. Учебник для вузов. Кредиты и займы / Под ред. Л.Г. Кисуриной. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. 90 с.
11. Финансы. Денежное обращение. Кредит: Учебник для вузов / Под. ред. проф. Г.Б. Поляка. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 512 с.
12. Экономика : учебник / Под ред. А.И. Архипова, А.Н. Нестеренко, А.К. Большакова. М.: ПБОЮЛ М.А. Захаров, 2002. 784 с.
13. Ересько А. Л. Статус заемщика – юридическое лицо // Банковское право. 2008. № 4.
14. Олейник О. М. О назначении и сущности кредитного договора // Бизнес и банки. 2003. № 2.
15. Курбатов А. Я. Залог в банковском кредитовании. 2006.
16. Веретенников Д. М. История в деталях // Банковское право. 2008. № 3.
17. Обухова Е. А. Проблемы потребительского кредитования на настоящем этапе // Банковское право. 2009. № 3.
18. Закон о потребительском кредите 353-ФЗ: права сторон, основные условия кредитного договора. URL: raiffeisen.ru (дата обращения: 23.10.2025).
19. Федеральный закон о потребительском кредите: нововведения в 2025. URL: fcbg.ru (дата обращения: 23.10.2025).
20. Кредитные риски и способы их снижения. URL: izron.ru (дата обращения: 23.10.2025).
21. Минимизация кредитных рисков, возникающих в процессе банковского кредитования физических лиц. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 23.10.2025).
22. Что такое «Кредитный риск» простыми словами — определение термина. URL: gazprombank.ru (дата обращения: 23.10.2025).
23. Минимизация кредитного риска и ценообразование в сфере банковских услуг. URL: mir-nayka.com (дата обращения: 23.10.2025).
24. Принципы банковского кредитования. URL: xn--90a1bg.xn--p1ai (Банкротство физических лиц) (дата обращения: 23.10.2025).
25. Особенности кредитования физических лиц в коммерческих банках. URL: elibrary.ru (дата обращения: 23.10.2025).
26. Основные механизмы и принципы кредитования в коммерческих банках Российской Федерации. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 23.10.2025).
27. Количество просроченных кредитов в РФ в 2025. URL: bankrotconsult.ru (дата обращения: 23.10.2025).
28. СКОРИНГОВАЯ ОЦЕНКА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ. URL: cyberleninka.ru (дата обращения: 23.10.2025).
29. СКОРИНГОВЫЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ. URL: nure.ua (дата обращения: 23.10.2025).
30. Что такое скоринг в банке: как работает и зачем нужен. URL: sberbank.com (дата обращения: 23.10.2025).
31. БАНКОВСКОЕ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЕ КРЕДИТОВАНИЕ: ТРЕНДЫ И РАЗВИТИЕ. URL: vaael.ru (дата обращения: 23.10.2025).