Рейтинговая система оценки кредитоспособности заемщика на примере ПАО Сбербанк: теоретические основы, практическое применение и направления совершенствования

В современной финансовой системе, где динамичность рынков и сложность кредитных операций постоянно возрастают, оценка кредитоспособности заемщика превращается из рутинной процедуры в краеугольный камень устойчивости банковского сектора. По данным Банка России, объем кредитов, выданных физическим лицам, к середине 2025 года превысил 34 трлн рублей, а корпоративный кредитный портфель достиг 70 трлн рублей. В таких масштабах даже небольшая доля «плохих» долгов способна вызвать системные риски, подрывая доверие и финансовую стабильность. Именно поэтому разработка и применение эффективных рейтинговых систем оценки кредитоспособности становятся критически важным элементом риск-менеджмента для любой кредитной организации.

Настоящая работа посвящена комплексному анализу теоретических основ и практических аспектов рейтинговой системы оценки кредитоспособности заемщика на примере крупнейшего финансового института Российской Федерации – ПАО Сбербанк. Будучи системообразующим банком, Сбербанк играет ключевую роль в национальной экономике, а его подходы к управлению кредитными рисками оказывают значительное влияние на весь банковский сектор. Объектом исследования является ПАО Сбербанк, а предметом – его рейтинговая система оценки кредитоспособности заемщиков.

Цель данной работы – провести исчерпывающий анализ действующей рейтинговой системы Сбербанка, выявить ее сильные и слабые стороны, а также разработать аргументированные предложения по ее дальнейшему совершенствованию. Для достижения этой цели в работе последовательно рассматриваются теоретические основы кредитоспособности, универсальные и специфические методики оценки для юридических и физических лиц, детально анализируется подход Сбербанка, оцениваются его преимущества и недостатки, исследуется влияние макроэкономических факторов и регулирования ЦБ РФ, а также формулируются конкретные направления модернизации. Структура курсовой работы выстроена таким образом, чтобы обеспечить логическое и последовательное раскрытие темы, от фундаментальных понятий до прикладных рекомендаций.

Теоретические основы и сущность кредитоспособности заемщика

В мире финансов слово «кредит» всегда несет в себе двойственный смысл: это и мощный двигатель экономического роста, и потенциальный источник разрушительных кризисов. Разница между этими полюсами часто определяется качеством оценки кредитоспособности, способностью предвидеть будущее, а не просто констатировать прошлое. Ведь чем точнее банк предвидит потенциальные сложности, тем более устойчивой будет вся финансовая система.

Понятие и экономическое содержание кредитоспособности

Что же такое кредитоспособность заемщика? Это не просто набор цифр в бухгалтерском балансе, а скорее прогнозная характеристика, отражающая его потенциальную способность полностью и своевременно исполнить все свои обязательства по кредитному договору – будь то основной долг, проценты или комиссии. Это не фиксация факта неплатежа, как в случае с платежеспособностью, а взгляд вперед, попытка заглянуть за горизонт текущей даты. И что из этого следует? Для банка это означает способность минимизировать риски и обеспечить возвратность средств, формируя таким образом здоровую основу для кредитного портфеля.

Представим себе две компании: одна только что оплатила все свои счета и имеет достаточно денег на счету (она платежеспособна), но ее бизнес-модель устарела, а конкуренты теснят ее на рынке. Другая компания имеет временные трудности с ликвидностью, но ее инновационные продукты и стабильный рост прибыли предвещают светлое будущее. Кредитоспособной, с точки зрения банка, скорее окажется вторая, поскольку ее способность генерировать доход в перспективе гораздо выше.

Таким образом, кредитоспособность – это не статичное, а динамичное понятие, связанное с прогнозом сохранения заемщиком источника дохода и возможности регулярно вносить платежи. Она является ключевым элементом для формирования кредитного рейтинга – числовой или буквенной характеристики, которая выражает эту способность, основываясь на комплексном анализе кредитной истории, финансового положения и множества других факторов.

Неразрывно с кредитоспособностью связан и кредитный риск. Это, по сути, обратная сторона медали: вероятность возникновения у кредитной организации убытков, если заемщик не сможет или не захочет выполнить свои финансовые обязательства. Кредитный риск – это основной вызов, на который банки идут осознанно, надеясь на прибыльное вознаграждение, но тщательно хеджируя свои позиции.

Виды кредитных рисков и их классификация

Банковская деятельность немыслима без кредитования, а кредитование — без рисков. Именно поэтому понимание видов кредитных рисков и их классификация становится основой для построения эффективных систем оценки кредитоспособности. Кредитный риск – это не монолитное понятие, а скорее спектр угроз, которые могут проявиться в различных формах.

Можно выделить несколько основных категорий кредитных рисков:

• Риск дефолта заемщика: Самый очевидный риск, связанный с неспособностью или отказом клиента выполнять свои обязательства. Он может быть обусловлен ухудшением финансового состояния, потерей источника дохода, мошенничеством или форс-мажорными обстоятельствами.
• Риск снижения качества обеспечения: Если кредит обеспечен залогом, его рыночная стоимость может упасть (например, из-за падения цен на недвижимость или акции), что делает обеспечение недостаточным для покрытия долга.
• Отраслевой риск: Зависимость кредитоспособности заемщика от состояния конкретной отрасли экономики. Например, кризис в автомобильной промышленности неизбежно отразится на компаниях, работающих в этом секторе.
• Страновой/региональный риск: Макроэкономическая и политическая нестабильность в стране или регионе, где ведет деятельность заемщик, может негативно сказаться на его способности генерировать доходы.
• Риск концентрации: Чрезмерное сосредоточение кредитов в одном сегменте (отрасли, географии, крупном клиенте) увеличивает уязвимость банка перед неблагоприятными событиями.
• Процентный риск: Изменение процентных ставок может повлиять на способность заемщика обслуживать долг, особенно если кредит выдан по плавающей ставке.

Понимание этих рисков позволяет банку не только оценивать текущую ситуацию, но и прогнозировать потенциальные угрозы, разрабатывая адекватные стратегии управления и формируя резервы на возможные потери по ссудам, что является одним из ключевых требований Центрального Банка РФ.

Скоринг как инструмент оценки кредитоспособности

В эпоху цифровых технологий, когда скорость принятия решений становится конкурентным преимуществом, на передний план выходит скоринг – автоматизированная система оценки платежеспособности и надежности потенциального заемщика. Это не просто инструмент, а целая философия, основанная на математических расчетах и статистических моделях.

Представьте себе невидимого, но невероятно эффективного финансового детектива, который за считанные секунды анализирует сотни параметров: от кредитной истории и уровня дохода до возраста, семейного положения и даже модели мобильного телефона. Этот детектив – скоринговая система. Ее цель – присвоить клиенту баллы за каждую характеристику, а затем суммировать их, получая итоговый скоринговый балл, на основании которого принимается решение о выдаче кредита. Какой важный нюанс здесь упускается? Этот процесс, хоть и автоматизирован, требует глубокого понимания психологии потребителя и экономических трендов для корректной настройки алгоритмов.

Ключевые преимущества скоринга:

• Скорость: Решение о выдаче кредита может быть принято в режиме онлайн за считанные минуты.
• Объективность: Алгоритм исключает человеческий фактор, предвзятость и эмоциональные решения, обеспечивая беспристрастную оценку.
• Масштабируемость: Позволяет обрабатывать огромное количество заявок, что особенно актуально для розничного кредитования.
• Статистическая точность: Модели строятся на обширных исторических данных, выявляя корреляции между различными факторами и вероятностью дефолта.

Однако, скоринг имеет и свои ограничения. Он зачастую является «черным ящиком» для клиента, который не имеет прямого доступа к своим баллам и не всегда понимает, почему ему было отказано в кредите. Кроме того, скоринговые модели требуют постоянной калибровки и обновления, чтобы оставаться релевантными в меняющихся экономических условиях и противодействовать новым схемам мошенничества. Несмотря на это, в условиях массового кредитования, особенно физических лиц, скоринг остается незаменимым инструментом, обеспечивающим эффективность и управляемость кредитного процесса.

Методики и модели оценки кредитоспособности в мировой и отечественной практике

В стремлении к минимизации рисков и максимизации прибыли, банки по всему миру разрабатывают и совершенствуют сложнейшие системы оценки кредитоспособности. Хотя универсальной, единой для всех стандартизованной системы не существует, можно выделить общие подходы и критерии, которые легли в основу как мировых, так и отечественных методик. Ведь понимание глобальных трендов позволяет более эффективно адаптировать локальные решения.

Универсальные критерии оценки кредитного риска

Исторически сложилось, что в банковской практике существует набор универсальных критериев, которые кредитные специалисты используют для всестороннего анализа потенциального заемщика. Часто их называют «7 С» кредита (от английских слов, начинающихся с «С»), и они представляют собой глубокий, многомерный подход к оценке.

Давайте рассмотрим каждый из них:

1. Character (Характер клиента): Это не о чертах личности в бытовом смысле, а о деловой репутации, порядочности и готовности заемщика выполнять свои обязательства. Банк оценивает кредитную историю (для физических лиц) или историю сотрудничества с другими банками и поставщиками (для юридических лиц), наличие судебных исков, четкость и прозрачность в представлении информации. Насколько ответственно клиент относится к долгу? Насколько адекватны его цели кредитования кредитной политике банка?
2. Capacity (Способность заимствовать средства): Этот критерий касается юридической возможности клиента заключить кредитный договор. Для юридических лиц это предполагает проверку учредительных документов, полномочий подписанта, наличия необходимых лицензий. Для физических лиц – это проверка дееспособности, возраста и правового статуса.
3. Capital (Капитал): Здесь речь идет о финансовой прочности заемщика, его собственном капитале. Анализируется достаточность капитала, уровень финансового левериджа (соотношение заемных и собственных средств), а также степень участия собственного капитала заемщика в финансируемой операции. Чем больше собственных средств вкладывает заемщик, тем выше его заинтересованность в успехе проекта и ниже риск для банка.
4. Collateral (Обеспечение кредита): Этот пункт связан с наличием вторичных источников погашения долга на случай дефолта. Это может быть залог имущества (недвижимости, оборудования, товаров), поручительство третьих лиц, банковская гарантия или страхование. Оценивается рыночная стоимость обеспечения, его ликвидность, юридическая чистота.
5. Conditions (Условия кредитной операции): Этот критерий охватывает макро- и микроэкономические факторы, влияющие на операцию. Текущая и прогнозируемая экономическая ситуация в стране, регионе, отрасли, политическая стабильность, инфляционные ожидания – все это формирует внешний контекст, который может как способствовать, так и препятствовать успешному погашению кредита.
6. Cash Flow (Способность зарабатывать средства для погашения долга): Один из наиболее критически важных критериев. Он фокусируется на способности заемщика генерировать достаточный денежный поток из своей основной деятельности для обслуживания и погашения долга. Анализируется ликвидность баланса, прибыльность операций, стабильность доходов. Для корпораций это анализ отчета о движении денежных средств; для физических лиц – стабильность заработной платы или иных доходов.
7. Control (Контроль): Этот аспект относится к законодательной и регуляторной среде, в которой функционирует заемщик. Соответствие деятельности клиента законодательству, стандартам банка и требованиям надзорных органов (например, ЦБ РФ), а также соблюдение им внутренних регламентов и политик.

Комплексное рассмотрение этих «С» позволяет сформировать многомерную картину кредитного риска, выходящую за рамки сугубо финансовых показателей.

Методы оценки кредитоспособности юридических лиц

Оценка кредитоспособности корпоративного клиента – это сложный процесс, требующий глубокого погружения в его финансово-хозяйственную деятельность и рыночную среду. Банки используют целый арсенал методов, каждый из которых дополняет общую картину.

1. Финансовый анализ: Безусловно, это сердце оценки. Он основывается на изучении бухгалтерской отчетности (бухгалтерский баланс, отчет о финансовых результатах, отчет о движении денежных средств) за последние 3-5 лет. Цель – оценить финансовые результаты, ликвидность, платежеспособность, деловую активность и рыночную позицию предприятия. Для этого используются различные финансовые коэффициенты:
   • Коэффициенты ликвидности: Покажут, насколько быстро компания может погасить свои краткосрочные обязательства за счет ликвидных активов (например, коэффициент текущей ликвидности, коэффициент быстрой ликвидности).
   • Коэффициенты оборачиваемости: Отражают эффективность использования активов (скорость оборота запасов, дебиторской и кредиторской задолженности).
   • Коэффициенты финансового рычага (платежеспособности): Показывают соотношение собственного и заемного капитала, степень зависимости от внешних источников финансирования (коэффициент независимости).
   • Коэффициенты прибыльности (рентабельности): Оценивают эффективность деятельности компании (рентабельность продаж, рентабельность активов).
   • Коэффициенты обслуживания долга: Показывают способность компании генерировать достаточный доход для покрытия процентных платежей и основного долга.
2. Организационный анализ: Выходит за рамки цифр. Здесь изучаются учредительные документы, организационная структура, репутация руководства, кредитная история компании, связи с аффилированными лицами, наличие судимостей у топ-менеджеров, судебных исков и претензий. Срок существования организации и подлинность представленных документов также имеют значение.
3. Сравнительный анализ: Предполагает сопоставление финансовых показателей заемщика с нормативными значениями (установленными банком или отраслевыми стандартами), а также анализ динамики этих показателей за несколько периодов. Растут ли доходы? Улучшается ли ликвидность? Как компания выглядит на фоне конкурентов?
4. Анализ денежного потока: Фокусируется на способности генерировать денежные средства. Используются фактические данные о притоках и оттоках денежных средств. Важно не только наличие прибыли, но и способность превращать ее в реальные деньги для погашения долга.
5. Анализ делового риска: Оценивает риски, связанные с бизнес-средой заемщика – отраслевые риски, конкуренция, зависимость от поставщиков/покупателей, политические и регуляторные риски. Этот анализ может быть формализован с использованием скоринговых систем, где каждый фактор оценивается в баллах.

В качестве одного из наиболее известных инструментов комплексной оценки корпоративных клиентов выступает модель Альтмана (Z-модель). Разработанная Эдвардом Альтманом в 1968 году, эта статистическая модель прогнозирования банкротства основывается на множественном линейном дискриминантном анализе. Она наиболее эффективна для крупных компаний, чьи акции котируются на рынке, и использует пять ключевых финансовых коэффициентов.

Формула пятифакторной модели Альтмана:

Z = 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5

Где:

• X₁ = Оборотный капитал / Сумма активов
• X₂ = Нераспределенная прибыль / Сумма активов
• X₃ = Операционная прибыль (EBIT) / Сумма активов
• X₄ = Рыночная стоимость акций / Сумма задолженности
• X₅ = Выручка / Сумма активов

Критические значения для Z-индекса Альтмана:

• Если Z < 1.81: Вероятность банкротства высока.
• Если Z > 2.99: Финансовое положение устойчиво.
• Интервал между 1.81 и 2.99: Зона неопределенности, требующая дополнительного анализа.

Эта модель демонстрирует, как комплексный подход к финансовым показателям может стать мощным прогностическим инструментом.

Методы оценки кредитоспособности физических лиц

Оценка кредитоспособности физических лиц имеет свою специфику, поскольку здесь акцент смещается с бухгалтерских отчетов на личные финансовые данные и социально-демографические характеристики.

Основные факторы, учитываемые при оценке:

• Соотношение испрашиваемой ссуды и личного дохода: Ключевой показатель, определяющий способность заемщика обслуживать ежемесячные платежи. Банки устанавливают предельное отношение платежа к доходу.
• Общее финансовое положение: Наличие других кредитов, депозитов, инвестиций, регулярность поступления доходов.
• Стоимость имущества: Наличие недвижимости, автомобиля и других активов, которые могут служить залогом или свидетельствовать о финансовой стабильности.
• Состав семьи и иждивенцы: Влияют на уровень располагаемого дохода и способность нести кредитную нагрузку.
• Личностные характеристики: Стаж работы, образование, профессия, стабильность занятости.
• Кредитная история: Самый важный индикатор. Он содержит информацию обо всех ранее взятых кредитах, их своевременном погашении, просрочках и других нарушениях.

Методы оценки:

1. Скоринговые модели: Как уже упоминалось, это основной инструмент для массового розничного кредитования. Они автоматизированы, основаны на статистике и присваивают баллы за различные параметры. С их помощью банк быстро получает оценку риска.
2. Изучение кредитной истории: Кредитная история, хранящаяся в бюро кредитных историй (БКИ), является бесценным источником информации о дисциплине заемщика. Положительная кредитная история значительно повышает шансы на одобрение кредита.
3. Методика определения платежеспособности: Включает анализ доходов и расходов заемщика, расчет среднемесячного располагаемого дохода после вычета всех обязательных платежей и прожиточного минимума.
4. Андеррайтинг: В случаях, когда скоринговая система не может дать однозначного ответа или речь идет о крупных суммах, применяется ручной андеррайтинг. Кредитный специалист проводит более глубокий, индивидуальный анализ всех представленных документов и данных, оценивая специфические риски, которые не может учесть автоматизированная система.

Таким образом, оценка кредитоспособности – это сложный и многогранный процесс, который постоянно эволюционирует, адаптируясь к новым экономическим реалиям и технологическим возможностям.

Рейтинговая система оценки кредитоспособности заемщика в ПАО Сбербанк

ПАО Сбербанк, как крупнейший банк России, разработал и внедрил собственную, многоуровневую рейтинговую систему оценки кредитоспособности, которая является примером передовой банковской практики и постоянно адаптируется к меняющимся условиям. В основе этой системы лежит комплексный подход, сочетающий как количественный, так и качественный анализ рисков, применимый к различным сегментам заемщиков.

Общая характеристика подхода Сбербанка

Подход Сбербанка к оценке кредитоспособности заемщика базируется на глубоком анализе, который не ограничивается лишь финансовыми показателями, а включает в себя всестороннюю оценку надежности клиента. Это соответствует общепринятым стандартам российской банковской практики, которая, несмотря на отсутствие единой стандартизированной методики для всех банков, использует схожие инструменты и критерии. И что из этого следует? Это означает, что Сбербанк, несмотря на отсутствие жёстких внешних шаблонов, стремится к внутренней унификации и совершенствованию своих процессов, что делает его систему более надёжной и предсказуемой.

Ключевые особенности подхода Сбербанка:

• Двойственность анализа: Система предусматривает как количественный анализ (оценка финансового состояния на основе строго определенных коэффициентов), так и качественный анализ рисков (субъективная оценка нефинансовых факторов, таких как репутация, качество менеджмента, отраслевые риски).
• Регламентированность: Методика для юридических лиц разрабатывалась на основе внутренних регламентов, таких как Регламент предоставления кредитов юридическим лицам Сбербанком России и его филиалами (исторически, например, Регламент от 8 декабря 1997 г. № 285-р, с последующими изменениями), что подчеркивает ее системность и нормативную основу.
• Гибкость и адаптивность: Методики постоянно совершенствуются и дополняются с учетом новых данных, изменением регуляторных требований ЦБ РФ и внедрением современных технологий, таких как искусственный интеллект.
• Сегментированный подход: Различные методики применяются для оценки корпоративных клиентов (юридических лиц и индивидуальных предпринимателей) и физических лиц, что позволяет учитывать специфику каждого сегмента.

В целом, методология Сбербанка отражает стремление к максимальной объективности и минимизации кредитных рисков, что является критически важным для банка с огромным кредитным портфелем.

Оценка кредитоспособности юридических лиц

Методика Сбербанка для корпоративных клиентов — это тщательно разработанная система, которая позволяет оценить финансовое состояние компании с высокой степенью детализации. Она основана на классификации активов и пассивов, а также на анализе шести ключевых финансовых коэффициентов.

1. Классификация активов и пассивов:
   Сбербанк, как и многие банки, группирует активы по критериям ликвидности и сроков реализации, а пассивы — по срокам исполнения обязательств.
   • Активы:
     • A1 – Самые ликвидные: Денежные средства банка (в кассе, на корреспондентских счетах) и государственные ценные бумаги. Это активы, которые могут быть немедленно конвертированы в деньги.
     • A2 – Менее ликвидные: Краткосрочные ссуды (до 30 дней), межбанковские кредиты, факторинговые операции, корпоративные ценные бумаги, предназначенные для продажи. Требуют короткого времени для реализации.
     • A3 – Активы с замедленной реализацией: Долгосрочные вложения и инвестиции, долгосрочные ссуды, лизинговые операции, инвестиционные ценные бумаги. Их реализация занимает более длительный период.
     • A4 – Труднореализуемые или невозможные к реализации: Здания, сооружения, основные фонды, нематериальные активы, а также просроченная и сомнительная задолженность по кредитам. Это наименее ликвидные активы.
   • Пассивы: Подразделяются на краткосрочные и долгосрочные обязательства, что позволяет оценить структуру финансирования компании.
2. Анализ финансовых коэффициентов (К₁ – К₆):
   Методика Сбербанка использует систему из шести ключевых коэффициентов, каждый из которых оценивает определенный аспект финансового состояния заемщика.
   • Коэффициент абсолютной ликвидности (К₁): Показывает, какую часть краткосрочных обязательств предприятие может погасить за счет наиболее ликвидных активов (денежные средства и краткосрочные финансовые вложения).
   • Промежуточный коэффициент покрытия (К₂): Отражает способность компании погасить краткосрочные обязательства за счет денежных средств, краткосрочных финансовых вложений и дебиторской задолженности.
   • Коэффициент текущей ликвидности (К₃): Оценивает способность погашать текущие обязательства за счет всех оборотных активов. Согласно методике Сбербанка, выдача ссуд прекращается, если значение этого коэффициента меньше 1, что означает невозможность оплаты внешних обязательств.
   • Коэффициент наличия собственных средств (К₄): Характеризует долю собственного оборотного капитала в покрытии оборотных активов.
   • Рентабельность продаж (К₅): Определяется как отношение прибыли от продаж к выручке от продаж. Этот коэффициент является критически важным для отнесения заемщика к классам кредитоспособности:
     • Для 1-го класса: К₅ ≥ 0.1 (10% и выше).
     • Для 2-го класса: 0 < К₅ < 0.1 (менее 10%, но не отрицательное значение).
   • Рентабельность деятельности предприятия (К₆): Отражает общую эффективность бизнеса.
3. Качественный анализ рисков:
   Помимо строгих количественных показателей, Сбербанк придает большое значение качественной оценке. Это анализ нефинансовой информации, которая не может быть выражена в цифрах, но имеет огромное значение для понимания реального профиля риска. Источники информации для качественного анализа включают:
   • Сведения, предоставленные самим заемщиком (бизнес-планы, стратегии развития).
   • Данные от подразделения безопасности банка (проверка деловой репутации, связей, возможных судимостей руководства).
   • Информация из внутренних баз данных банка (история взаимоотношений с клиентом, ранее выданные кредиты).
   • Оценка отраслевых рисков, качества менеджмента, конкурентной позиции, уровня корпоративного управления.

Итоговый рейтинг заемщика формируется на основе суммы баллов, присвоенных по каждому из финансовых коэффициентов, а также с учетом результатов качественного анализа.

Особенности скоринговой оценки физических лиц

Для физических лиц Сбербанк активно использует скоринговые модели, которые позволяют принимать решения о выдаче кредита быстро и эффективно. Эти модели учитывают широкий спектр факторов, выходящих за рамки традиционных финансовых показателей.

Ключевые факторы скоринговой оценки для физических лиц:

• Кредитная история: Как и для юридических лиц, это фундамент оценки. Своевременность погашения предыдущих кредитов, отсутствие просрочек, общее количество действующих обязательств.
• Доход и занятость: Стабильность и размер дохода, тип занятости (официальное трудоустройство, самозанятость), стаж работы на текущем месте и общий стаж.
• Социально-демографические данные:
  • Возраст: Молодые заемщики могут считаться более рискованными из-за отсутствия длительной кредитной истории, но с большим потенциалом в долгосрочной перспективе. Пожилые – стабильнее, но с ограниченным сроком кредитования.
  • Семейное положение: Наличие семьи и детей может влиять на уровень расходов и, соответственно, на располагаемый доход.
  • Образование и профессия: Более высокий уровень образования и востребованные профессии часто коррелируют с более стабильным доходом.
  • Место жительства: Стабильность проживания, наличие собственного жилья.
  • Иные факторы: Иногда в скоринговых моделях могут учитываться даже такие нетривиальные параметры, как модель мобильного телефона (как индикатор платежеспособности или социального статуса) или история транзакций по картам клиента.

Эти факторы интегрируются в сложные математические алгоритмы, которые присваивают каждому заемщику скоринговый балл, определяющий его класс кредитоспособности и, как следствие, условия кредитования.

Классификация заемщиков по кредитному рейтингу

В конечном итоге, всесторонний анализ приводит к присвоению заемщику определенного класса или рейтинга, который определяет уровень кредитного риска для банка. Сбербанк использует трехклассовую систему деления:

1. Первоклассные заемщики: Это клиенты с высоким уровнем кредитоспособности, минимальным риском дефолта. Кредитование таких заемщиков осуществляется без сомнений, часто на наиболее выгодных условиях (низкие процентные ставки, минимальные требования к обеспечению). Сюда попадают юридические лица с высоким К₅ (≥ 0.1) и отличными финансовыми показателями, а также физические лица с безупречной кредитной историей, стабильным высоким доходом и хорошими социально-демографическими характеристиками.
2. Заемщики второго класса: Требуют взвешенного подхода. Их кредитоспособность оценивается как удовлетворительная, но с некоторыми потенциальными рисками. Решение о кредитовании принимается с учетом дополнительных условий (например, более высокое обеспечение, более высокие процентные ставки, сокращенные сроки кредитования). Для юридических лиц это могут быть компании с К₅ между 0 и 0.1, а для физических – клиенты с удовлетворительной кредитной историей или нестабильным доходом.
3. Заемщики третьего класса: Кредитование таких клиентов связано с повышенным риском. Банк может либо отказать в кредите, либо предложить его на крайне жестких условиях, требуя высокого обеспечения и устанавливая высокие процентные ставки. Сюда относятся заемщики с низкой рентабельностью, отрицательными финансовыми показателями, плохой кредитной историей или высоким уровнем долговой нагрузки.

Эта система классификации позволяет Сбербанку дифференцировать кредитные продукты и условия, эффективно управлять рисками и оптимизировать свой кредитный портфель.

Роль искусственного интеллекта и продвинутых аналитических систем в Сбербанке

Сбербанк, являясь одним из технологических лидеров российского финансового сектора, активно внедряет искусственный интеллект (ИИ) и продвинутые аналитические системы в процесс оценки кредитоспособности. Это не просто дань моде, а стратегическое решение, призванное повысить скорость, точность и объективность кредитных решений.

Использование ИИ и машинного обучения в Сбербанке проявляется в нескольких ключевых направлениях:

1. Продвинутые внутренние рейтинги (ПВР-подход): Сбербанк активно использует собственные внутренние рейтинги, разработанные на основе сложных статистических и эконометрических моделей. Эти модели постоянно обучаются на огромных массивах данных, выявляя неочевидные закономерности и повышая точность прогнозирования вероятности дефолта (Probability of Default, PD), потерь в случае дефолта (Loss Given Default, LGD) и уровня кредитного воздействия (Exposure at Default, EAD). Это позволяет банку более точно оценивать риски и оптимизировать требования к капиталу, что соответствует рекомендациям Базельского комитета.
2. Анализ неструктурированных данных: Традиционные системы оценки оперируют структурированными данными (финансовые отчеты, анкеты). ИИ позволяет анализировать неструктурированные данные: тексты договоров, новостные сводки о заемщике, активность в социальных сетях (для физических лиц, с соблюдением законодательства о персональных данных), информацию о транзакциях. Это дает более полную и актуальную картину состояния клиента.
3. Поведенческий скоринг: Сбербанк использует ИИ для анализа поведенческих паттернов клиентов. Например, изменение типичного поведения по банковским картам, необычные транзакции или изменение частоты обращения в контакт-центр могут служить ранними индикаторами ухудшения финансового состояния.
4. Автоматизация андеррайтинга: Хотя ручной андеррайтинг остается важным для крупных и сложных кредитов, ИИ помогает автоматизировать многие рутинные проверки, ускоряя процесс и снижая нагрузку на кредитных специалистов.
5. Борьба с мошенничеством: ИИ-системы эффективно выявляют аномалии и подозрительные паттерны в заявках, что значительно повышает эффективность противодействия мошенническим схемам.
6. Персонализация предложений: ИИ позволяет не только оценивать риск, но и формировать индивидуальные кредитные предложения, наилучшим образом соответствующие потребностям и возможностям конкретного заемщика.

Внедрение ИИ в рейтинговую систему Сбербанка – это непрерывный процесс, который требует значительных инвестиций в технологии и квалифицированный персонал. Однако это позволяет банку не только эффективно управлять огромным кредитным портфелем, но и сохранять лидирующие позиции на рынке, предлагая клиентам быстрые, удобные и персонализированные финансовые решения.

Преимущества и недостатки рейтинговых систем оценки кредитоспособности в Сбербанке

Рейтинговые системы оценки кредитоспособности, в том числе используемые в Сбербанке, являются незаменимым инструментом в современном банковском деле. Однако, как любой сложный механизм, они обладают как неоспоримыми достоинствами, так и рядом ограничений, которые необходимо учитывать для их эффективного применения и дальнейшего совершенствования.

Преимущества

1. Полнота и всесторонность анализа: Рейтинговые системы, особенно такие комплексные, как в Сбербанке, позволяют проводить многомерный анализ, охватывающий как количественные (финансовые показатели), так и качественные (репутация, отраслевые риски) факторы. Это обеспечивает глубокое понимание профиля заемщика и минимизирует вероятность упущений.
2. Возможность прогнозирования рисков: В отличие от платежеспособности, которая констатирует факт, кредитоспособность имеет прогностический характер. Рейтинговые системы позволяют оценить вероятность дефолта в будущем, что дает банку возможность заранее сформировать резервы и принять меры по снижению рисков.
3. Автоматизация и скорость принятия решений (для скоринга): Для массового сегмента (розничное кредитование) скоринговые системы обеспечивают беспрецедентную скорость. Заявки обрабатываются онлайн за считанные минуты, что значительно повышает удобство для клиентов и оперативность работы банка.
4. Беспристрастность алгоритма: Использование математических моделей и алгоритмов минимизирует влияние человеческого фактора, предвзятости, личных симпатий или антипатий кредитного специалиста. Решения принимаются на основе объективных данных и заранее заданных критериев.
5. Помощь инвесторам и вкладчикам: Рейтинги, присвоенные самим банкам (например, международными рейтинговыми агентствами), помогают инвесторам и вкладчикам оценить надежность кредитной организации и принять обоснованное решение о размещении средств.
6. Доступ к рынкам капиталов: Высокий кредитный рейтинг позволяет банку привлекать финансирование на более выгодных условиях, например, выпуская облигации с более низкой процентной ставкой, что в конечном итоге снижает стоимость фондирования и повышает конкурентоспособность.

Недостатки и проблемные аспекты

1. Однотипность методик и риск концентрации ошибок: Несмотря на кажущееся разнообразие, многие банки используют схожие подходы и финансовые коэффициенты. Это может привести к тому, что в условиях системного кризиса однотипные ошибки в оценке рисков будут повторяться, усиливая негативный эффект.
2. Краткосрочность прогнозов: Рейтинги часто отражают текущую или краткосрочную ситуацию, но не всегда способны адекватно предсказать изменения в долгосрочной перспективе, особенно в условиях быстро меняющейся экономической среды.
3. Недостаточность только балансовых данных: Для точной и объективной оценки часто недостаточно исключительно финансовой отчетности. Требуются дополнительные сведения о качестве активов, структуре доходов и расходов, внебалансовых обязательствах, которые не всегда отражаются в стандартных формах.
4. Трудоемкость некоторых методов и требования к квалификации персонала: Глубокий финансовый и качественный анализ корпоративных заемщиков требует высокой квалификации кредитных аналитиков. Процесс сбора, проверки и анализа информации может быть очень трудоемким и затратным.
5. Непрозрачность скоринговых моделей для клиента: Для физических лиц скоринговые системы часто являются «черным ящиком». Клиенты не имеют прямого доступа к своим скоринговым баллам и не понимают, какие именно факторы повлияли на решение банка. Это может вызывать недовольство и затруднять улучшение своего кредитного профиля. На машинный алгоритм повлиять напрямую невозможно, заемщик может лишь не допускать появления негативных записей в своей кредитной истории.
6. Риск политического влияния (для международных рейтинговых агентств): В контексте глобальных рейтинговых агентств существует риск их политического влияния или давления со стороны правительств, что может искажать объективность оценок. Хотя для внутренних систем банка этот фактор менее актуален, он важен для общего понимания функционирования рейтинговых систем.
7. Зависимость от качества исходных данных: Точность любой рейтинговой системы напрямую зависит от качества и достоверности исходной информации. Ошибки, неточности или преднамеренное искажение данных заемщиком могут привести к некорректной оценке риска.

Несмотря на эти недостатки, постоянное совершенствование методик, внедрение новых технологий и ужесточение регуляторных требований позволяют банкам, таким как Сбербанк, минимизировать риски и повышать эффективность своих рейтинговых систем.

Влияние макроэкономических факторов и регулирования ЦБ РФ на процесс оценки

Кредитная система не существует в вакууме. На нее постоянно оказывают влияние мощные внешние силы – макроэкономические процессы и жесткое регулирование со стороны центрального банка. Эти факторы формируют среду, в которой функционируют рейтинговые системы, определяя их чувствительность, требования к надежности и адаптивность.

Макроэкономические и отраслевые факторы

Макроэкономические условия – это своего рода «погода» для банковского сектора. Как бы тщательно ни был оценен отдельный заемщик, общее состояние экономики может кардинально изменить его кредитоспособность.

1. Снижение темпов экономического развития (рецессия): В периоды экономического спада доходы компаний и населения сокращаются, растет безработица, что приводит к ухудшению платежеспособности многих заемщиков. Это увеличивает риски дефолтов и требует от банков ужесточения кредитной политики и пересмотра моделей оценки.
2. Инфляционные риски: Высокая инфляция обесценивает денежные потоки, снижает покупательную способность населения и прибыль компаний. Если доходы заемщика не успевают за ростом цен, его реальная способность обслуживать долг снижается.
3. Изменение процентных ставок: Рост ключевой ставки Центрального Банка (ставки рефинансирования) ведет к удорожанию заемных средств для банков, а затем и для конечных заемщиков. Кредиты с плавающей ставкой становятся обременительнее, а новые займы – менее доступными, что может спровоцировать ухудшение финансового состояния заемщиков.
4. Отраслевые проблемы: Специфические проблемы в отдельных секторах экономики (например, кризис в строительстве, падение цен на сырье) напрямую влияют на кредитоспособность компаний, работающих в этих отраслях. Банкам необходимо учитывать эти отраслевые риски, проводя глубокий анализ рыночной конъюнктуры.
5. Политические факторы: Геополитическая нестабильность, изменения в законодательстве, торговые войны – все это создает неопределенность и может значительно повлиять на бизнес-среду, увеличивая внешние риски для банка и его клиентов.
6. Институциональные факторы: Нестабильность правовой системы, низкое качество защиты прав собственности или сложности в судебной системе могут повысить риски при взыскании задолженности и снизить общую оценку надежности.

Все эти факторы должны быть интегрированы в рейтинговые системы оценки кредитоспособности, либо напрямую (через изменение весов показателей), либо опосредованно (через качественный анализ и корректировку кредитных лимитов).

Роль Центрального Банка РФ в регулировании оценки кредитных рисков

Центральный Банк Российской Федерации (ЦБ РФ) играет ключевую роль в формировании архитектуры управления кредитными рисками в банковской системе. Его регуляторная функция направлена на обеспечение стабильности и устойчивости всей финансовой системы. ЦБ РФ не просто дает рекомендации, а устанавливает строгие требования к порядку расчета банками величины кредитного риска. Какой важный нюанс здесь упускается? То, что эти требования постоянно эволюционируют, требуя от банков непрерывной адаптации и инвестиций в технологии и квалификацию персонала.

Ключевые нормативно-правовые акты ЦБ РФ:

1. Положение Банка России N 845-П от 2 ноября 2024 года (вступило в силу 17 января 2025 года): Этот документ является одним из наиболее актуальных и определяет порядок расчета величины кредитного риска банками с применением банковских методик управления кредитным риском и моделей количественной оценки кредитного риска. Оно пришло на смену Положению Банка России N 824-П от 18 сентября 2023 года и отражает постоянное совершенствование регуляторной базы. Положение обязывает банки использовать собственные методики и модели, а также устанавливает требования к их надежности и валидации.
2. Положение Банка России N 483-П от 6 августа 2015 года «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов» (ПВР): Это основополагающий документ, регулирующий использование банками внутренних рейтинговых систем для расчета нормативов достаточности капитала. ПВР-подход позволяет банкам, при условии одобрения ЦБ РФ, использовать собственные модели для оценки вероятности дефолта (PD), потерь в случае дефолта (LGD) и кредитного воздействия в момент дефолта (EAD), что дает возможность более точно определять объем необходимого капитала. Регулятор тщательно проверяет не только корректность расчетов кредитоспособности, но и адекватность формирования резервов по каждому кредитному договору.
3. Рекомендации Базельского комитета по банковскому надзору: ЦБ РФ активно интегрирует лучшую мировую практику и рекомендации Базельского комитета (Базель II, Базель III) в российское законодательство.
   • Базель II (в части IRB-подхода) устанавливает минимальные требования к внутренним моделям для оценки требований к капиталу, которые легли в основу российского ПВР-подхода.
   • Базель III вводит новые стандарты, касающиеся, в частности, определения величины кредитного риска по производным финансовым инструментам, а также новые требования к капиталу и ликвидности, что влияет на общую стратегию управления рисками банков, включая Сбербанк.

Таким образом, Центральный Банк РФ не только устанавливает рамки для оценки кредитного риска, но и стимулирует банки к постоянному развитию и совершенствованию своих внутренних рейтинговых систем, обеспечивая их соответствие мировым стандартам и повышая устойчивость всей банковской системы.

Направления совершенствования рейтинговой системы оценки кредитоспособности заемщика в ПАО Сбербанк

Эффективность рейтинговой системы – это не статичное состояние, а постоянный процесс адаптации и улучшения. В условиях быстро меняющегося финансового ландшафта, технологического прогресса и ужесточения конкуренции, ПАО Сбербанк, как лидер рынка, должен непрерывно совершенствовать свои подходы к оценке кредитоспособности. Это позволит не только сохранять существующих клиентов и привлекать новых, но и значительно снижать риски, связанные с некачественной оценкой. Но, действительно ли Сбербанк способен удерживать эту динамику, или же конкуренты способны предложить более гибкие и быстрые решения?

Построение единой методологии и повышение прозрачности

В настоящее время в российской банковской практике отсутствует единая методика оценки кредитоспособности, принятая на уровне всех банков. ЦБ РФ рекомендовал коммерческим банкам самостоятельно разрабатывать такие методики, что, с одной стороны, способствует гибкости, а с другой – создает некоторую разрозненность.

1. Разработка стандартизированных подходов для корпоративных клиентов: Несмотря на текущую практику, некоторые эксперты отмечают, что создание более унифицированной, но гибкой методики оценки кредитоспособности корпоративных клиентов способствовало бы усовершенствованию существующей системы. Для Сбербанка это может означать разработку единых стандартов для оценки средних и малых предприятий, при этом сохраняя индивидуальный подход для крупных корпораций.
2. Повышение прозрачности для заемщиков: ЦБ РФ уже предпринял шаги в этом направлении, обязав кредитные рейтинговые агентства (КРА) при раскрытии рейтингов публиковать оценку самостоятельной кредитоспособности с описанием количественных и качественных факторов. Сбербанк может пойти дальше, предоставляя корпоративным клиентам более детальную обратную связь по их кредитному рейтингу, объясняя, какие факторы (коэффициенты, качественные параметры) оказали наибольшее влияние на оценку. Это не только повысит доверие, но и даст заемщикам ориентиры для улучшения своего финансового состояния.

Модернизация методологической базы и квалификация персонала

Технологии и рыночные условия меняются стремительно, и методики оценки не могут оставаться неизменными.

1. Постоянное обновление методик: Банк должен придавать первостепенное значение регулярному пересмотру и обновлению своей методологической базы. Это включает актуализацию весовых коэффициентов в моделях, добавление новых индикаторов, ретроспективное тестирование (бэк-тестинг) моделей на предмет их точности и прогностической силы. Необходимо отслеживать появление новых видов рисков (например, киберриски) и интегрировать их в систему оценки.
2. Тестирование квалификации кредитных работников: Даже самые совершенные модели бесполезны без высококвалифицированных специалистов. Регулярное тестирование, программы повышения квалификации, обучение новым инструментам и методологиям должны стать неотъемлемой частью кадровой политики. Специалисты должны не просто уметь использовать системы, но и глубоко понимать их логику, ограничения и возможности.
3. Совершенствование системы внутреннего контроля и оценки рисков: Служба внутреннего контроля должна играть проактивную роль, регулярно проверяя внутренние модели оценки кредитного риска, адекватность получаемых оценок и единообразие их применения в различных подразделениях банка, в том числе в регионах. Все обоснования выбора рейтинговых критериев и ключевые изменения в процессе присвоения рейтингов должны быть четко зафиксированы во внутренних документах.

Интеграция передовых аналитических инструментов

Искусственный интеллект и машинное обучение уже активно используются Сбербанком, но потенциал для дальнейшего развития огромен.

1. Дальнейшее углубление ИИ-анализа: Расширение использования ИИ для анализа еще более широкого спектра неструктурированных данных (например, данных из открытых источников, геоаналитики, данных о поведении в цифровых экосистемах), что позволит получить более полную и динамичную картину кредитоспособности.
2. Прогностические модели на основе машинного обучения: Разработка и внедрение еще более сложных моделей машинного обучения, способных не только выявлять текущие риски, но и с высокой точностью прогнозировать изменения кредитоспособности в будущем, учитывая множество переменных.
3. Автоматизация принятия решений по сложным кейсам: Постепенное расширение функционала ИИ для помощи в принятии решений по более сложным и нестандартным кредитным заявкам, где требуется анализ большого количества нюансов.
4. Развитие объяснимого ИИ (Explainable AI, XAI): Поскольку ИИ-модели часто являются «черными ящиками», важно развивать инструменты XAI, которые позволят объяснять, почему та или иная заявка получила определенный рейтинг. Это повысит доверие к системе и облегчит работу кредитным специалистам.

Учет специфики различных сегментов заемщиков

Несмотря на наличие сегментированного подхода, всегда есть возможности для более тонкой настройки.

1. Дифференциация внутри корпоративного сегмента: Разработка более детализированных методик для различных отраслей экономики или для компаний разного размера (МСП, средний бизнес, крупный корпоративный бизнес), учитывающих их уникальные рисковые профили и особенности финансовой отчетности.
2. Гибкость скоринга для физических лиц: Модификация скоринговых моделей для различных демографических групп (например, молодежь, пенсионеры), а также для клиентов с нестандартными источниками дохода (фрилансеры, самозанятые), что позволит более точно оценить их кредитоспособность и расширить доступ к кредитам.
3. Продуктовый скоринг: Разработка специализированных скоринговых моделей для разных кредитных продуктов (ипотека, автокредит, потребительский кредит, кредитные карты), поскольку риски и значимые факторы для каждого продукта могут существенно отличаться.

Проактивное управление и мониторинг рисков

Совершенствование рейтинговой системы – это не только улучшение методов оценки на этапе выдачи кредита, но и усиление пост-кредитного мониторинга.

1. Усиление регулярных проверок внутренних моделей: Недостаточно просто внедрить модель, ее необходимо регулярно проверять на актуальность и адекватность, особенно в условиях изменений на рынке.
2. Фиксация обоснований и аналитических предпосылок: Все решения по изменению методик, выбору критериев и пороговых значений должны быть документированы с подробным обоснованием, что повышает прозрачность и управляемость системы.
3. Системы раннего оповещения: Развитие систем, которые на основе анализа транзакций, изменения финансового положения и внешней среды могут заблаговременно сигнализировать о возможном ухудшении кредитоспособности заемщика, позволяя банку принять превентивные меры.

Внедрение этих направлений совершенствования позволит Сбербанку не только поддерживать высокую эффективность своей рейтинговой системы, но и укрепить свои позиции как ответственного и инновационного участника финансового рынка.

Заключение

Рейтинговая система оценки кредитоспособности заемщика в ПАО Сбербанк, как показало проведенное исследование, является сложным, многоуровневым механизмом, адаптированным к реалиям российского финансового рынка и соответствующим лучшим мировым практикам. От фундаментальных теоретических основ кредитоспособности, отличающих ее от платежеспособности своим прогностическим характером, до высокотехнологичных скоринговых систем и применения искусственного интеллекта – Сбербанк демонстрирует комплексный и инновационный подход к управлению кредитным риском.

В ходе работы были детально проанализированы как универсальные критерии оценки кредитного риска, такие как классические «7 С» кредита, так и специфические методики для юридических и физических лиц. Особое внимание было уделено рассмотрению методологии Сбербанка для корпоративных клиентов, включающей классификацию активов по ликвидности и использование шести ключевых финансовых коэффициенто�� (К₁-К₆), а также роли качественного анализа. Для физических лиц было выявлено, что скоринг в Сбербанке учитывает не только кредитную историю и доход, но и широкий спектр социально-демографических параметров, формируя трехклассовую систему деления заемщиков.

Мы пришли к выводу, что ключевыми преимуществами рейтинговой системы Сбербанка являются ее полнота, возможность прогнозирования рисков, высокая скорость и беспристрастность автоматизированных решений. Однако были выявлены и недостатки, такие как потенциальная однотипность методик, краткосрочность некоторых прогнозов, непрозрачность скоринга для клиентов и зависимость от качества исходных данных.

Осознавая, что банковская деятельность осуществляется в динамичной макроэкономической среде и под жестким надзором регулятора, мы проанализировали влияние макроэкономических факторов (рецессия, инфляция, изменение ставок) и нормативно-правовой базы ЦБ РФ (в частности, Положений N 845-П и N 483-П о ПВР-подходе) на процесс оценки кредитоспособности. Это подтверждает, что эффективность системы напрямую зависит от ее способности адаптироваться к внешним вызовам.

В заключительной части работы были предложены конкретные направления совершенствования рейтинговой системы Сбербанка. Среди них – развитие единых методологических подходов, повышение прозрачности для корпоративных заемщиков, постоянная модернизация методологической базы и инвестиции в квалификацию персонала, а также дальнейшая глубокая интеграция передовых аналитических инструментов, таких как объяснимый ИИ и машинное обучение. Особое внимание уделено необходимости более тонкой настройки методик для различных сегментов заемщиков и усилению проактивного управления и мониторинга рисков.

Достижение поставленной цели – комплексного анализа и разработки предложений по совершенствованию рейтинговой системы – подтверждено. Внедрение предложенных рекомендаций позволит ПАО Сбербанк не только повысить точность и эффективность оценки кредитоспособности, но и укрепить свою финансовую устойчивость, снизить кредитные риски и сохранить лидирующие позиции в условиях постоянно меняющегося рынка. Это, в свою очередь, будет способствовать стабильности всего банковского сектора и экономическому развитию страны.

Список использованной литературы

1. Банки и банковские операции / под ред. Е.Ф. Жукова. – М.: НОРМА, 2011. – 639 с.
2. Банковское дело / под ред. О.И. Лаврушина – М.: Финансы и статистика, 2009. – 672 с.
3. Банковское дело. Экспресс-курс: учебное пособие / под ред. О.И. Лаврушина – М.: КНОРУС, 2011. – 344 с.
4. Банковское дело: стратегическое руководство: учебник / под ред. В. Платонова, М. Хиггинса. – М.: Консалтбанкир, 2010. – 564 с.
5. Банковское дело: управление и технологии: учебное пособие для вузов / под ред. проф. А.М. Тавасиева. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. – 863 с.
6. Банковское дело: учебник для вузов / под ред. д-ра экон. наук проф. Г.Г. Коробовой. – М.: Экономистъ, 2008. – 751 с.
7. Белоглазова, Г.Н. Банковское дело: учебник / Г.Н. Белоглазова, Л.П. Кроливецкая; под ред. Г.Н. Белоглазовой. – М.: Финансы и статистика, 2009. – 591 с.
8. Белоцерковский, В.И. Бухгалтерский учет и аудит в коммерческом банке: учебник / В.И. Белоцерковский, Е.А. Федорова; под ред. В.И. Белоцерковецкий. – М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2009. – 294 с.
9. Букато, В.И. Банки и банковские операции в России / В.И. Букато, Ю.В. Головин, Ю.И. Львов; под ред. В.И. Букато. – М.: ЮНИТИ, 2009. – 649 с.
10. Быстров, Л.В. Пластиковые карты / Л.В. Быстров, А.С. Воронин. – М.: Издательская группа «БДЦ-пресс», 2009. – 624 с.
11. Деятельность коммерческих банков: учебное пособие / под ред. проф., д.э.н. А.В. Калырина. – Ростов н/Д: Феникс, 2009. – 384 с.
12. Жарковская, Е.П. Банковское дело: учебник / Е.П. Жарквская. – М.: Омега-Л, 2009. – 496 с.
13. Лаврушин, О.И. Банковское дело: современная система кредитования: учебник для вузов / И.О. Лаврушин, О.Н. Афанасьева, С.Л. Корниенко; под ред. И.О. Лаврушина – М.: КноРус, 2009. – 256 с.
14. Литовченко, В.П. Финансы: учебник для вузов / В.П. Литовченко. – М.: Дашков и К, 2009. – 724 с.
15. Матовников, М.Ю. Снижение процентных ставок – риски и возможности / М.Ю. Матовников // Банковское дело. – 2011. – №10 (окт.). – С. 4-7.
16. Нестеренко, О.Б. Надежность коммерческого банка и факторы, ее определяющие / О.Б. Нестеренко // Деньги и кредит. – 2011. – №10 (окт.). – С. 7-10.
17. Никитина, Т. Банковский менеджмент / Т. Никитина. – СПб.: Питер, 2009. – 647 с.
18. Островская, О. Толковый словарь. Банковское дело / О. Остравская. – М.: Финансы и статистика, 2010. – 645 с.
19. Морской банк. Система оценки кредитоспособности заемщика: что это такое и как оценивается показатель для юридических лиц [Электронный ресурс] // Морской банк. – Режим доступа: https://sea.bank/news/sistema-otsenki-kreditosposobnosti-zaemshchika-chto-eto-takoe-i-kak-otsenivaetsya-pokazatel-dlya-yuridicheskikh-lits/ (дата обращения: 26.10.2025).
20. СберБанк. Что такое скоринг в банке: как работает и зачем нужен [Электронный ресурс] // СберБанк. – Режим доступа: https://www.sberbank.ru/ru/person/credits/about/scoring (дата обращения: 26.10.2025).
21. Газпромбанк. Что такое «Кредитный риск» простыми словами — определение термина [Электронный ресурс] // Газпромбанк. – Режим доступа: https://www.gazprombank.ru/personal/finansovyy-slovar/kreditnyy-risk/ (дата обращения: 26.10.2025).
22. Оценка платежеспособности компании: российский и зарубежный опыт [Электронный ресурс] // Profiz.ru. – 2008. – №2. – Режим доступа: https://www.profiz.ru/sr/2_2008/raschet_platezhesposobnosti/ (дата обращения: 26.10.2025).
23. Как банки оценивают кредитоспособность своих клиентов [Электронный ресурс] // Cfin.ru. – 1999. – №3. – Режим доступа: https://www.cfin.ru/press/afa/1999-3/05.shtml (дата обращения: 26.10.2025).
24. Альфа-Банк. Что такое скоринг? [Электронный ресурс] // Альфа-Банк. – Режим доступа: https://alfabank.ru/get-money/credits/articles/scoring/ (дата обращения: 26.10.2025).
25. МТС Банк. Что такое кредитный скоринг: как считается, что оценивает и на что влияет [Электронный ресурс] // МТС Банк. – Режим доступа: https://www.mtsbank.ru/wiki/chto-takoe-kreditnyy-skoring/ (дата обращения: 26.10.2025).
26. Кредитные риски и их влияние на деятельность коммерческого банка [Электронный ресурс] // Северо-Осетинский государственный университет им. К. Л. Хетагурова, Россия. – Режим доступа: https://editorum.ru/art/3844 (дата обращения: 26.10.2025).
27. Керимова, Л.А. Понятие кредитного риска и его структура / Л.А. Керимова, Е.А. Черногубова [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/ponyatie-kreditnogo-riska-i-ego-struktura (дата обращения: 26.10.2025).
28. Home Credit Bank. Скоринг: что это такое, какие данные оценивает скоринговая система, как повысить свой балл [Электронный ресурс] // Home Credit Bank. – Режим доступа: https://www.homecredit.ru/blog/scoring (дата обращения: 26.10.2025).
29. Модель Альтмана [Электронный ресурс] // Anfin.Ru. – Режим доступа: https://anfin.ru/analiz-finansovoy-ustoychivosti/model-altmana/ (дата обращения: 26.10.2025).
30. Швидкий, А.И. Методы оценки кредитоспособности корпоративных клиентов коммерческого банка: российский и зарубежный опыт / А.И. Швидкий, А.А. Мирошниченко [Электронный ресурс] // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – Режим доступа: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=9898 (дата обращения: 26.10.2025).
31. Положение Банка России от 18.09.2023 N 824-П «О порядке расчета банками величины кредитного риска с применением банковских методик управления рисками и моделей количественной оценки рисков…» [Электронный ресурс] // КонсультантПлюс. – Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_469888/ (дата обращения: 26.10.2025).
32. Положение Банка России от 06.08.2015 № 483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов» [Электронный ресурс] // Банк России. – Режим доступа: https://www.cbr.ru/faq/b_o_reg/faq_03-12-2020-13-11-20/ (дата обращения: 26.10.2025).
33. Кредитный риск [Электронный ресурс] // КонсультантПлюс. – Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_49052/ (дата обращения: 26.10.2025).
34. Газпромбанк. Что такое кредитоспособность заемщика и как ее оценить [Электронный ресурс] // Газпромбанк. – Режим доступа: https://www.gazprombank.ru/personal/finansovyy-slovar/kreditosposobnost/ (дата обращения: 26.10.2025).
35. Методика оценки кредитоспособности юридических лиц в коммерческих банках [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-otsenki-kreditosposobnosti-yuridicheskih-lits-v-kommercheskih-bankah (дата обращения: 26.10.2025).
36. Рейтинговые системы оценки надежности коммерческих банков РФ: плюсы и минусы их использования [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/reytingovye-sistemy-otsenki-nadezhnosti-kommercheskih-bankov-rf-plyusy-i-minusy-ih-ispolzovaniya (дата обращения: 26.10.2025).
37. Оценка кредитоспособности заёмщика – юридического лица и её роль в управлении кредитным риском [Электронный ресурс] // ТГТУ. – Режим доступа: https://www.tstu.ru/upload/iblock/c34/2016_2_108.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
38. Оценка кредитоспособности заемщика коммерческого банка [Электронный ресурс] // Пензенский государственный университет. – Режим доступа: https://dep_ec_fg.pnzgu.ru/files/dep_ec_fg.pnzgu.ru/doc/posobie_ocenka_kreditosposobnosti.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
39. Новость о Положении Банка России N 845-П от 02.11.2024. Утвержден порядок расчета величины кредитного риска банками с применением банковских методик управления кредитным риском и моделей количественной оценки кредитного риска [Электронный ресурс] // КонсультантПлюс. – Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_469888/ (дата обращения: 26.10.2025).
40. Пфаненштиль, И.В. Методы оценки кредитоспособности заемщика — физического лица / И.В. Пфаненштиль, А.А. Васильева [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschika-fizicheskogo-litsa (дата обращения: 26.10.2025).
41. Оценка кредитоспособности предприятия-заемщика [Электронный ресурс] // Fin-analiz.ru. – Режим доступа: https://fin-analiz.ru/kredit/ocenka-kreditosposobnosti-predpriyatiya-zaemschika.html (дата обращения: 26.10.2025).
42. Финансовые коэффициенты в системе оценки кредитоспособности заемщиков банками [Электронный ресурс] // КиберЛенинка. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/finansovye-koeffitsienty-v-sisteme-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-bankami (дата обращения: 26.10.2025).
43. Эксперт РА. Рейтинги кредитоспособности банков [Электронный ресурс] // Эксперт РА. – Режим доступа: https://raexpert.ru/ratings/banks/ (дата обращения: 26.10.2025).
44. Рейтинговое агентство RAEX. М-11 Методология присвоения кредитных рейтингов долговым инструментам [Электронный ресурс] // RAEX. – Режим доступа: https://raexpert.ru/docbank/m-11_metodologiya_prisvoeniya_kreditnyh_reytingov_dolgovym_instrumentam.pdf (дата обращения: 26.10.2025).
45. Об определении банками с универсальной лицензией величины кредитного риска по производным финансовым инструментам от 12 января 2021 [Электронный ресурс] // docs.cntd.ru. – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/573038676 (дата обращения: 26.10.2025).
46. Индекс кредитоспособности [Электронный ресурс] // Fin-analiz.ru. – Режим доступа: https://fin-analiz.ru/kredit/indeks-kreditosposobnosti.html (дата обращения: 26.10.2025).