Система управления кредитными рисками коммерческих банков: анализ, совершенствование и инновационные подходы в условиях российской экономики

В динамичном мире финансов, где каждый день преподносит новые вызовы, управление рисками становится не просто необходимостью, а искусством выживания и процветания. Среди всего многообразия опасностей, подстерегающих банки, кредитный риск выделяется своей масштабом и потенциальными последствиями. Как отмечают эксперты, на 1 сентября 2021 года объем просроченных кредитов россиян уже достиг колоссальной отметки в 1,006 трлн рублей, а к началу августа 2022 года эта цифра увеличилась до 1,023 трлн рублей. Это не просто статистика — это пульс экономики, показатель финансового здоровья как отдельных граждан, так и всей банковской системы, и понимание этих цифр критически важно для оценки текущих экономических тенденций и прогнозирования будущих кризисов.

Именно поэтому понимание, глубокий анализ и разработка эффективных рекомендаций по совершенствованию системы управления кредитными рисками коммерческих банков на основе как теоретических, так и практических аспектов приобретают сегодня исключительную актуальность. Настоящая работа ставит своей целью не только раскрыть фундаментальные понятия и методы, но и предложить свежий, актуальный взгляд на проблему в контексте современной российской экономической системы и регуляторной среды.

В рамках данного исследования будут решены следующие ключевые задачи:

• Систематизация теоретических основ и классификаций кредитных рисков, а также факторов, влияющих на их возникновение.
• Анализ основных методов и моделей оценки кредитоспособности заемщиков и управления кредитным портфелем, включая инновационные подходы.
• Выявление особенностей и проблем управления кредитным риском в текущих российских реалиях, обусловленных экономическими шоками и санкциями.
• Оценка роли Центрального банка Российской Федерации как ключевого регулятора и обзор его последних инициатив.
• Разработка конкретных направлений совершенствования системы управления кредитными рисками, включая интеграцию ESG-факторов и нейрокогнитивных подходов.

Научная новизна работы заключается в комплексном анализе актуальных проблем и предложений по совершенствованию системы управления кредитным риском с учетом новейших регуляторных инициатив ЦБ РФ (концепция надзорного стресс-тестирования, новый норматив Н30) и внедрения инновационных технологий (Big Data, AI), а также рассмотрения таких малоизученных аспектов, как нейрокогнитивные факторы и ESG-риски. Практическая значимость исследования состоит в возможности использования его результатов для адаптации и оптимизации кредитной политики коммерческих банков, повышения эффективности риск-менеджмента и формирования более устойчивого кредитного портфеля. Представленный материал может служить основой для будущей выпускной квалификационной работы, предоставляя студентам экономических и финансовых специальностей ценную базу знаний и практических рекомендаций.

Теоретические основы и классификация кредитных рисков в деятельности коммерческих банков

В самом сердце банковской деятельности лежит искусство управления рисками, и среди них кредитный риск занимает центральное место. Без глубокого понимания его природы, классификации и факторов возникновения невозможно построить эффективную систему защиты финансовых институтов.

Сущность и содержание кредитного риска

Кредитный риск, по своей сути, — это таинственный, но неизбежный спутник любого кредитора. Он представляет собой вероятность возникновения у банка убытков в случае, если заемщик окажется неспособным (или нежелающим) своевременно и в полном объеме погасить свои обязательства по основному долгу и начисленным процентам. Это не просто абстрактная угроза, а осязаемый источник финансовых потерь, который может подорвать стабильность кредитной организации.

Исторически кредитование всегда было одним из наиболее высокодоходных направлений банковской деятельности. Именно эта высокая доходность обусловливает и высокий уровень риска. Как говорил известный экономист, «чем выше потенциальная прибыль, тем выше и цена ошибки». В случае с кредитным риском, ценой ошибки становятся прямые потери банка. Однако не стоит забывать, что адекватная оценка и управление риском позволяют получать стабильную прибыль, а не только избегать потерь.

Количественным выражением кредитного риска выступают именно эти потенциальные или фактические потери. Их размер является индикатором не только уровня рискованности конкретной кредитной операции, но и качества всей риск-стратегии банка. Например, если банк выдал кредит в 10 млн рублей, а заемщик не смог его вернуть, то эти 10 млн рублей (плюс проценты) и есть количественное выражение кредитного риска, реализовавшегося в убыток. Эффективное управление этим риском подразумевает не только минимизацию вероятности дефолта, но и сокращение потенциального размера потерь в случае его возникновения. Кредитный риск – это комплексное понятие, включающее в себя:

• Риск непогашения кредита: полная потеря основной суммы долга.
• Риск просрочки платежей: временная задержка в получении доходов, которая может привести к дополнительным операционным издержкам и ухудшению ликвидности банка.
• Риск обеспечения кредита: снижение стоимости залога или его неликвидность, что делает невозможным полное возмещение потерь при реализации обеспечения.

Таким образом, кредитный риск — это многогранное явление, которое требует системного подхода к управлению, пронизывающего все этапы кредитного процесса. И ключевая задача банка — не просто осознать его, но и выстроить превентивные механизмы защиты.

Классификация кредитных рисков и факторы их возникновения

Для эффективного управления кредитным риском необходима четкая и логичная его классификация. Это позволяет не только структурировать понимание различных угроз, но и разрабатывать адресные меры по их минимизации. Кредитные риски можно классифицировать по различным критериям.

По источнику возникновения выделяют две основные категории:

1. Внешние риски: Это риски, которые банк не может контролировать напрямую, поскольку они связаны с факторами, находящимися вне его прямой сферы влияния.
   • Финансовое состояние должника: Ухудшение экономического положения заемщика, потеря работы (для физических лиц), снижение прибыльности или банкротство (для юридических лиц).
   • Макроэкономическая конъюнктура: Изменения в экономике страны или региона, такие как снижение темпов экономического роста, рост инфляции, повышение ключевой ставки Центрального банка, что ведет к удорожанию заемных средств и снижению покупательной способности. Например, внезапный рост инфляции может значительно увеличить реальную стоимость долга для заемщика, делая его выплаты более обременительными.
   • Институциональные факторы: Нестабильность правовой системы, частые изменения в законодательстве, неэффективность судебной системы, что затрудняет процесс взыскания задолженности.
   • Отраслевые проблемы: Кризис в конкретной отрасли, в которой работает заемщик, что может привести к снижению спроса на его продукцию/услуги и, как следствие, к ухудшению финансового положения.
2. Внутренние риски: Эти риски обусловлены факторами, возникающими в результате деятельности самого банка и зависящими от организации кредитного процесса и проводимых операций.
   • Условия продукта: Необоснованно мягкие условия кредитования, недостаточные требования к заемщикам или неадекватная оценка обеспечения.
   • Организация кредитного процесса: Ошибки персонала при оценке кредитоспособности, злоупотребления со стороны сотрудников, методологические просчеты в применяемых моделях оценки рисков.
   • Кредитная политика банка: Недостаточно консервативная кредитная политика, агрессивная стратегия наращивания кредитного портфеля без должного учета рисков.
   • Рыночная стратегия банка: Неудачный выбор целевых сегментов, высокая концентрация на определенных отраслях или группах заемщиков.

Существуют и более специфические классификации по источнику возникновения:

• Институциональный риск: Риск неисполнения контрагентом (например, другим банком или крупной корпорацией) условий договора.
• Риск концентрации: Возникновение потерь из-за слабой диверсификации кредитного портфеля, когда слишком большая доля кредитов приходится на одного заемщика, одну отрасль или географический регион. Например, если банк выдал большую часть кредитов одной строительной компании, а она обанкротилась, банк понесет значительные потери.
• Страновой риск: Риск неисполнения суверенным государством (или его резидентами) своих международных обязательств, обусловленный политическими, экономическими или социальными факторами в стране.

По степени охвата кредитный риск может проявляться на разных уровнях:

• Уровень отдельного заемщика/сегмента: Риск, связанный с конкретным физическим или юридическим лицом, либо с группой однородных заемщиков.
• Национальный уровень: Риск, присущий совокупному кредитному портфелю всего банковского сектора страны.
• Международный уровень: Риск, связанный с трансграничными операциями и международными экономическими отношениями.

Письмо Банка России № 70-Т от 23.06.2004 также выделяет типичные банковские риски, среди которых, помимо кредитного, значатся страновой, рыночный (фондовый, валютный и процентный), ликвидности, операционный, правовой, потери деловой активности и стратегический. Это подчеркивает комплексный характер риск-менеджмента в банках.

Факторы кредитного риска чрезвычайно многообразны и зависят от специфики сделки, ее участников и условий. Их можно сгруппировать следующим образом:

• Макроэкономические факторы:
  • Экономический рост: В периоды замедления роста увеличивается вероятность снижения доходов заемщиков.
  • Инфляция: Высокая инфляция может обесценить залог и ухудшить финансовое положение заемщиков.
  • Процентные ставки: Рост ставок увеличивает стоимость обслуживания кредита для заемщиков и может снизить их платежеспособность.
• Факторы, связанные с предприятием-заемщиком:
  • Финансовое состояние: Показатели прибыли, ликвидности, платежеспособности, достаточности капитала.
  • Отраслевые особенности: Чувствительность отрасли к экономическим циклам, конкуренция, технологические изменения.
  • Качество управления: Опыт руководства, эффективность бизнес-процессов, наличие стратегии развития.
• Факторы, связанные с банком:
  • Эффективность кредитной политики: Четкость процедур, качество андеррайтинга, адекватность внутренних лимитов.
  • Качество кредитного портфеля: Уровень диверсификации, доля просроченной задолженности, наличие крупных экспозиций.

Таким образом, комплексная оценка кредитного риска требует учета множества взаимосвязанных факторов, что делает управление им одной из наиболее сложных, но и наиболее критически важных задач для любого коммерческого банка. Как же банку ориентироваться в этом многообразии угроз?

Новые вызовы в кредитном риск-менеджменте: ESG-риски

В условиях стремительно меняющегося мира, когда глобальные вызовы становятся все более острыми, банковский сектор сталкивается с новыми, ранее недооцененными видами рисков. Одним из таких относительно новых, но стремительно набирающих значимость вызовов являются ESG-риски, связанные с экологическими, социальными и управленческими аспектами деятельности заемщиков. В современной отечественной экономике, как и во всем мире, этому направлению уделяется все большее внимание, особенно при кредитовании корпоративных клиентов.

Традиционный анализ кредитоспособности фокусировался на финансовых показателях, истории платежей и качестве обеспечения. Однако сегодня становится очевидным, что долгосрочная устойчивость бизнеса заемщика неразрывно связана с его ответственностью в сфере экологии (Environmental), социальной политики (Social) и корпоративного управления (Governance). Почему же эти нефинансовые факторы стали так важны?

• Экологические риски (E): Относятся к воздействию деятельности компании на окружающую среду. Это может быть риск загрязнения окружающей среды, несоблюдение экологических стандартов, выбросы парниковых газов, потребление природных ресурсов. Для банка эти риски могут трансформироваться в кредитные, если, например, компания сталкивается с крупными штрафами за экологические нарушения, иски от общественности, потерей репутации или необходимостью дорогостоящей модернизации оборудования для соответствия новым нормативам. Представим себе банк, кредитующий крупное промышленное предприятие с устаревшими очистными сооружениями. Если законодательство ужесточится, или произойдет авария, предприятие понесет огромные расходы, что напрямую повлияет на его способность обслуживать долг.
• Социальные риски (S): Связаны с взаимоотношениями компании с сотрудниками, поставщиками, клиентами и местным сообществом. Это могут быть риски нарушения трудовых прав, небезопасные условия труда, низкая социальная ответственность, проблемы с качеством продукции, нарушение прав потребителей. Плохие условия труда могут привести к забастовкам, текучести кадров, снижению производительности. Нарушение прав потребителей или поставщиков — к судебным искам и бойкотам. Все это напрямую влияет на финансовую стабильность компании и, следовательно, на ее кредитоспособность.
• Управленческие риски (G): Касаются качества корпоративного управления, прозрачности бизнес-процессов, структуры совета директоров, системы контроля и аудита, этичности ведения бизнеса, борьбы с коррупцией. Неэффективное или непрозрачное управление может привести к неверным стратегическим решениям, мошенничеству, конфликтам интересов и, в конечном итоге, к финансовой нестабильности. Например, компания с плохо структурированным управлением может быть более подвержена кризисам или иметь скрытые обязательства, что повышает кредитный риск для банка.

Для банков интеграция ESG-факторов в процесс кредитного анализа является многогранной задачей:

• Сложность оценки: ESG-факторы часто описываются качественными, неформализованными характеристиками, что затрудняет их количественную оценку и интеграцию в стандартные кредитные модели. Банкам приходится разрабатывать новые методики, системы оценки и шкалы.
• Необходимость данных: Требуются новые типы данных — не только финансовая отчетность, но и отчеты об устойчивом развитии, информация о социальной ответственности, экологических аудитах.
• Репутационный риск: Кредитование компаний с низкой ESG-оценкой может повлечь за собой репутационные потери для самого банка.
• Долгосрочная перспектива: ESG-риски часто проявляются не сразу, а в долгосрочной перспективе, что требует от банков стратегического подхода и долгосрочного прогнозирования.

Пример: банк, который активно финансирует углеродоемкие отрасли, сталкивается с растущим риском в условиях глобального перехода к зеленой экономике. Если эти отрасли будут подвергаться дополнительным налогам или ограничениям, их способность генерировать прибыль и обслуживать долг может значительно снизиться. Таким образом, игнорирование ESG-рисков сегодня — это не просто упущение, а потенциальный источник значительных кредитных потерь в будущем. Банки, стремящиеся к долгосрочной устойчивости и социальной ответственности, активно включают эти факторы в свои системы кредитного анализа, что представляет собой важный, но сложный вызов для риск-менеджмента.

Методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков и управления кредитным портфелем

Оценка кредитоспособности заемщика — краеугольный камень эффективного управления кредитным риском. Это не просто формальность, а сложный, многоступенчатый процесс, целью которого является не только минимизация потенциальных потерь, но и обеспечение устойчивого развития всего кредитного портфеля банка.

Цели и критерии оценки кредитоспособности заемщика

Оценка кредитоспособности заемщика представляет собой важнейшую составную часть системы управления кредитным риском коммерческого банка. Ее можно сравнить с медицинским диагнозом: прежде чем назначить лечение, врач должен тщательно обследовать пациента, чтобы выявить все скрытые недуги и понять общее состояние организма. В банковском деле таким «пациентом» является заемщик, а «обследование» — это комплексная оценка его способности и готовности выполнять свои финансовые обязательства.

Основные цели оценки кредитоспособности:

• Минимизация кредитного риска: Это главная цель. Банк стремится избежать или максимально сократить вероятность дефолта, то есть невозврата кредита. Тщательная оценка позволяет отсеять недобросовестных или финансово неустойчивых заемщиков на ранних этапа��.
• Оценка финансового состояния заемщика: Позволяет сформировать объективное представление о текущей и будущей способности заемщика генерировать денежные потоки, достаточные для обслуживания долга.
• Определение оптимальных условий кредитования: На основе оценки кредитоспособности банк устанавливает индивидуальные условия для каждого заемщика: размер процентной ставки (чем выше риск, тем выше ставка), сумму кредита, срок его погашения, требования к обеспечению и наличие ковенантов (дополнительных условий договора).
• Формирование качественного кредитного портфеля: Системная оценка позволяет банку формировать сбалансированный портфель, диверсифицированный по отраслям, регионам и типам заемщиков, что снижает риск концентрации.
• Соответствие нормативным требованиям: Банки обязаны соблюдать нормативы, установленные Центральным банком, которые регулируют порядок оценки кредитных рисков и формирования резервов.

Основным критерием кредитоспособности заемщика традиционно признается его финансовое состояние. Оценка этого состояния — это своего рода комплексный аудит, который определяется в процессе анализа целого ряда показателей:

• Финансовые результаты (прибыль, убытки): Отражают эффективность операционной деятельности заемщика. Стабильная прибыль является ключевым источником средств для погашения кредита.
• Ликвидность: Способность заемщика оперативно и без существенных потерь выполнять свои краткосрочные обязательства за счет ликвидных активов. Высокая ликвидность — признак финансовой устойчивости.
• Платежеспособность: Долгосрочная способность заемщика выполнять свои обязательства в целом, включая основной долг и проценты.
• Рыночная позиция (деловая активность, конкурентоспособность): Оценивает положение заемщика на рынке, его долю, репутацию, способность адаптироваться к изменениям и удерживать конкурентные преимущества.
• Движение денежных потоков: Анализ Cash Flow показывает, насколько заемщик генерирует достаточно средств от основной деятельности для покрытия своих расходов и обслуживания долга, независимо от прибыли, которая может быть искажена бухгалтерскими методами.

В мире не существует единой стандартизованной системы оценки кредитоспособности. Эта ситуация обусловлена многообразием банковских продуктов (от микрозаймов до проектного финансирования), спецификой клиентской базы (физические лица, малый бизнес, крупные корпорации) и различиями в риск-аппетите самих банков. Каждый банк разрабатывает собственные методики, адаптированные под свои цели и стратегии, что требует постоянной доработки и совершенствования.

Кредитный скоринг: принципы, виды и применение в российских банках

В эпоху цифровизации и больших данных кредитный скоринг стал одним из самых мощных и широко используемых инструментов для оценки рисков при выдаче кредитов. Этот метод представляет собой не просто анализ, а сложную систему, основанную на статистических моделях и математических алгоритмах, которая позволяет быстро и объективно оценить вероятность выполнения заемщиком своих обязательств.

Главное преимущество скоринга заключается в его способности просчитать вероятность возврата кредита в срок, основываясь на статистических моделях и математических алгоритмах, а не на субъективных человеческих оценках. Это существенно снижает влияние человеческого фактора, предвзятости и ошибок, делая процесс более прозрачным и последовательным.

В России скоринговые технологии активно внедряются и совершенствуются. Согласно данным за 2021 год, 45,5% организаций финансового сектора уже использовали Big Data для оценки кредитоспособности, и что особенно важно, 30 крупнейших банков России внедрили и применяют Big Data технологии для этих целей. Это свидетельствует о глубокой интеграции современных аналитических инструментов в российскую банковскую практику.

Принципы работы скоринговых моделей:
Скоринговые модели анализируют огромное количество характеристик заемщика, присваивая каждой из них определенный «вес» или балл. Сумма этих баллов формирует общий скоринговый балл, который затем сравнивается с пороговым значением. Если балл выше порога, вероятность возврата кредита считается высокой, и кредит может быть одобрен.

К наиболее важным характеристикам, учитываемым в скоринге, относятся:

• Кредитная история: Самый важный фактор. Включает информацию о ранее полученных кредитах, своевременности платежей, наличии просрочек и дефолтов.
• Цель использования займа: Некоторые цели (например, покупка недвижимости) могут считаться менее рискованными, чем другие (например, покрытие текущих расходов).
• Продолжительность кредитной истории и частота обращения за кредитом: Длинная и положительная кредитная история свидетельствует о финансовой дисциплине.
• Социально-демографические данные:
  • Возраст: Молодые или, наоборот, слишком пожилые заемщики могут рассматриваться как более рискованные.
  • Образование: Высшее образование часто коррелирует с более стабильным доходом.
  • Стаж работы и репутация компании-работодателя: Долговременная занятость и работа в стабильной компании снижают риск.
  • Семейное положение: Наличие семьи может как повышать, так и снижать риск в зависимости от модели.
  • Место жительства: Некоторые регионы могут иметь более высокий уровень безработицы или нестабильности.
  • Наличие банкротства или судимости: Явно негативные факторы.
  • Модель мобильного телефона: В некоторых моделях даже такой, казалось бы, незначительный фактор, как модель мобильного телефона, может использоваться как косвенный индикатор финансового положения или поведенческих паттернов.

Банки часто используют несколько скоринговых моделей, комбинируя их для получения более полной картины о клиенте. Это позволяет оценивать разные аспекты надежности — от финансовой устойчивости и ответственности до склонности к мошенничеству.

Виды скоринга:

1. Заявочный скоринг (Application Scoring): Используется на этапе подачи заявки на кредит. Анализирует информацию, предоставленную заемщиком в анкете, и данные из внешних источников (например, БКИ). Цель — принять первичное решение о выдаче или отказе в кредите.
2. Поведенческий скоринг (Behavioral Scoring): Оценивает вероятность того, что заемщик перестанет вносить платежи, на основе уже случившихся просрочек, способа использования денег и характера трат по кредитной карте. Этот вид скоринга активно используется для действующих клиентов, например, для принятия решений об увеличении кредитного лимита или реструктуризации долга.
3. Фрод-скоринг (Fraud Scoring): Специализированный вид скоринга, который анализирует вероятность мошенничества со стороны потенциального заемщика. Он выявляет аномалии в данных заявки, подозрительные паттерны поведения или связи с известными мошенниками.

Использование скоринга не только ускоряет процесс принятия решений, но и позволяет банкам более точно управлять своим кредитным портфелем, снижая потери и оптимизируя доходность.

Оценка кредитоспособности юридических лиц и источники информации

Оценка кредитоспособности юридических лиц представляет собой более сложный и многогранный процесс по сравнению с оценкой физических лиц. Здесь на первый план выходит глубокий анализ финансовой отчетности, бизнес-модели, отраслевых рисков и качества корпоративного управления.

Требования к финансовой отчетности и бухгалтерской документации:
При оценке кредитоспособности юридических лиц банки запрашивают и тщательно анализируют обширный пакет документов, прежде всего:

• Финансовые отчеты: Бухгалтерский баланс (Форма №1), Отчет о финансовых результатах (Форма №2), Отчет о движении денежных средств (Форма №4), Отчет об изменениях капитала (Форма №3), пояснительная записка. Эти документы предоставляют комплексную картину финансового положения компании за несколько отчетных периодов, позволяя оценить динамику активов, обязательств, доходов, расходов и денежных потоков.
• Бухгалтерская документация: Детализированные данные по счетам, расшифровки статей баланса, договоры с контрагентами, акты сверок, аудиторские заключения.
• Налоговая отчетность: Подтверждает своевременность и полноту уплаты налогов, что является косвенным показателем финансовой дисциплины и реальной деятельности.

Банки ориентируются на рекомендации и нормативы, установленные Центральным банком России. Исторически, значимым ориентиром было Приложение №7 к Положению Банка России №254-П (утратило силу, ныне 590-П). Хотя это положение уже не действует в исходном виде, его принципы остаются актуальными. Приложение №7 содержало примерный перечень информации для анализа финансового положения заемщика, который включал:

• Данные о финансовой структуре: Анализ структуры капитала, источников финансирования, долговой нагрузки.
• Политическая и правовая среда: Оценка влияния регуляторных изменений, политической стабильности на бизнес заемщика.
• Характеристики операций: Анализ бизнес-модели, операционной эффективности, ключевых поставщиков и покупателей.
• Риски строительства: Для компаний из строительной отрасли учитывались специфические риски, связанные с реализацией проектов (сроки, бюджет, разрешительная документация).
• Качество инвестора и обеспечение: Оценка надежности инвесторов (для инвестиционных проектов) и качества предлагаемого обеспечения.

Сегодня эти принципы интегрированы в более актуальное Положение Банка России № 590-П, которое регулирует порядок формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам и приравненной к ней задолженности. Оно требует от банков проведения глубокого анализа финансового положения заемщика и качества его обслуживания долга для классификации ссуд по категориям качества.

Внешние источники информации для полноценной оценки заемщика:
Помимо внутренней документации заемщика, банки активно используют внешние источники информации для формирования всестороннего представления о его надежности и оценке рисков.

1. Бюро кредитных историй (БКИ): Предоставляют информацию о кредитной истории заемщика, включая:
   • Все полученные кредиты и займы.
   • Своевременность погашения платежей.
   • Наличие просрочек, их длительность и объем.
   • Количество обращений за кредитами.

   Это позволяет банку понять, насколько заемщик является дисциплинированным плательщиком и не имеет ли он чрезмерной долговой нагрузки в других финансовых учреждениях.

2. Налоговая инспекция: Могут быть запрошены данные о финансовой отчетности (в рамках установленного законодательством порядка) и об уплате налогов. Эта информация служит дополнительной верификацией данных, предоставленных заемщиком, и подтверждает его финансовую прозрачность.
3. Судебные приставы: Предоставляют сведения об исполнительных производствах, открытых в отношении заемщика, и наличии непогашенных задолженностей по судебным решениям (например, штрафы, алименты, долги перед другими кредиторами). Наличие таких производств является серьезным негативным фактором, указывающим на финансовые проблемы или недобросовестность.
4. Единый государственный реестр юридических лиц (ЕГРЮЛ): Содержит информацию о юридическом статусе компании, ее учредителях, руководителях, основном виде деятельности.
5. Системы проверки контрагентов: Такие как СПАРК-Интерфакс, Контур.Фокус, позволяют получить комплексную информацию о компании: связи, участие в судебных разбирательствах, аффилированные лица, финансовые показатели из открытых источников.
6. Отраслевые аналитические обзоры и рейтинговые агентства: Помогают оценить положение компании в отрасли, ее конкурентные преимущества и перспективы развития.
7. Средства массовой информации и интернет: Для оценки репутационного риска, выявления негативных упоминаний или скандалов, связанных с заемщиком или его руководством.

Таким образом, процесс оценки кредитоспособности юридических лиц — это не просто механический сбор данных, а глубокий аналитический процесс, использующий как внутренние, так и многочисленные внешние источники информации для формирования максимально полного и объективного представления о надежности потенциального заемщика.

Особенности и проблемы управления кредитным риском в современной российской экономике и регуляторной среде

Современная российская экономика — это арена постоянных изменений, где геополитические сдвиги, санкционное давление и внутренние трансформации создают уникальный ландшафт для банковского сектора. Управление кредитным риском в таких условиях требует особой гибкости, проницательности и способности к быстрой адаптации.

Влияние внешних экономических шоков и санкций на банковский сектор РФ

Последние годы стали периодом беспрецедентных вызовов для российской экономики, и банковский сектор оказался на переднем крае этих потрясений. Кризисные явления, вызванные западными санкциями, привели к значительным проблемам в деятельности кредитных организаций и, как следствие, к серьезным финансовым убыткам. Главная причина — их неподготовленность к столь масштабным и многовекторным ограничениям.

Ключевые каналы воздействия санкций и их последствия:

• Ограничение трансграничных платежей: Отключение ряда российских банков от системы SWIFT (Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication) и другие ограничения на международные расчеты привели к параличу значительной части внешнеэкономической деятельности и удорожанию оставшихся каналов. Это напрямую влияет на корпоративных заемщиков, занимающихся ВЭД, снижая их выручку и способность обслуживать валютные обязательства.
• Заморозка активов и резервов: Значительные объемы активов и валютных резервов российских банков были заморожены за рубежом. Это не только прямые убытки, но и снижение ликвидности, и потеря потенциальных доходов от управления этими активами. Например, такие крупные игроки, как ВТБ и Альфа-Банк, понесли убытки в 2022 году из-за заморозки зарубежных активов и валютной переоценки.
• Рост стоимости заимствований и ухудшение условий привлечения финансовых ресурсов: В условиях неопределенности и повышенного риска международные рынки капитала стали практически недоступны для российских банков. Это привело к значительному росту стоимости фондирования внутри страны и удорожанию кредитов для конечных заемщиков.
• Ужесточение требований к капиталу и регуляторные риски: Хотя ЦБ РФ вводил некоторые послабления, общая тенденция направлена на ужесточение надзора и требований к достаточности капитала, что вынуждает банки увеличивать резервы.
• Макроэкономическая нестабильность: Падение ВВП, колебания валютного курса, высокая инфляция, изменение потребительского спроса — все это напрямую влияет на финансовое состояние заемщиков (как корпоративных, так и физических лиц), увеличивая вероятность дефолтов.

Совокупное воздействие санкционных рисков оценивается как весьма значительное. По расчетам экономистов, оно может снизить потенциал роста банковской системы России на 1,5–2 процентных пункта ВВП ежегодно, что эквивалентно 3,3–4,3 трлн рублей в текущих ценах. Это не просто цифры, а реальные потери, которые сказываются на кредитной активности, доступности финансовых услуг и инвестиционном климате.

В таких условиях стабильность национальной банковской системы напрямую зависит от эффективно организованной системы управления банковскими рисками. Банкам необходимо не только оперативно реагировать на внешние изменения, но и прогнозировать их, формировать адекватные резервы и разрабатывать устойчивые стратегии. Проблема оценки кредитоспособности корпоративного заемщика становится особенно актуальной в связи с ухудшением экономической обстановки и ужесточением требований к принятию риска, поскольку традиционные методы могут оказаться неэффективными в условиях резкой смены парадигмы. Управление кредитным риском в России, как никогда прежде, происходит на каждом этапе кредитного процесса, требуя постоянного пересмотра и адаптации политик и процедур.

Динамика просроченной задолженности и меры ЦБ РФ по борьбе с закредитованностью

В условиях экономической турбулентности динамика просроченной задолженности служит одним из наиболее чувствительных барометров финансового здоровья населения и бизнеса, а значит, и всей банковской системы. В России последние годы демонстрируют тревожную тенденцию роста необслуживаемых долгов.

Актуальная статистика по объему просроченной задолженности:

• На 1 сентября 2021 года объем просроченных кредитов россиян достиг 1,006 трлн рублей.
• К началу августа 2022 года объем просроченной розничной задолженности (необслуживаемые кредиты сроком более 90 дней) составил 1,023 трлн рублей, из которых 4,8 млрд рублей приходилось на ипотечные кредиты.
• Общая сумма просроченных долгов по кредитам физических лиц в банках и микрофинансовых организациях (МФО) демонстрирует устойчивый ро��т:
  • 2,9 трлн рублей в 2021 году.
  • 3,05 трлн рублей в 2022 году.
  • 3,3 трлн рублей в 2023 году.
• С начала 2024 года объем неплатежей по розничным кредитам (без учета ипотеки) вырос на 128,6 млрд рублей, что указывает на ускорение динамики накопления просроченных платежей в три раза по сравнению с 2023 годом. Это свидетельствует об ухудшении платежной дисциплины заемщиков и повышении кредитных рисков для банков.
• Что касается ипотечного кредитования, общая сумма просроченных ипотечных кредитов в России составляет почти 70 млрд рублей. Однако их доля остается относительно низкой, не превышая 1% от общего объема выданных ипотечных кредитов в последние два года, что говорит о большей устойчивости данного сегмента.

Несмотря на рост просроченной задолженности, ЦБ РФ демонстрирует оптимизм относительно устойчивости банковской системы. Регулятор прогнозирует прибыль банков на 2025 год в диапазоне 3–3,5 трлн руб., что является значительной суммой, даже с учетом ожидаемого роста резервов по потенциально плохим кредитам. Это свидетельствует о том, что у банков есть достаточная прибыль и запас капитала над нормативами и надбавками (6,3 трлн руб.) для признания возможных убытков и продолжения кредитования, хотя и с более консервативным подходом.

Меры Центрального банка РФ по регулированию закредитованности населения:
Центральный банк РФ активно борется с проблемой закредитованности населения, которая является системным риском для финансовой стабильности. Для этого применяются следующие ключевые инструменты:

• Показатель предельной долговой нагрузки (ПДН): Рассчитывается как отношение ежемесячных платежей заемщика по всем его кредитам и займам к его среднемесячному доходу. Банки обязаны рассчитывать ПДН при выдаче новых кредитов. Высокий ПДН является сигналом повышенного риска.
• Макропруденциальные лимиты (МПЛ): Это количественные ограничения, устанавливаемые ЦБ РФ на выдачу необеспеченных кредитов и займов. МПЛ позволяют регулятору ограничивать выдачу высокорискованных кредитов, например, тем заемщикам, чей ПДН превышает определенный порог. Например, ЦБ может установить, что банки могут выдавать не более Х% кредитов заемщикам с ПДН выше 80%. Это снижает темпы роста высокорискованного кредитования и предотвращает дальнейшее накопление проблемной задолженности.

Эти меры направлены на охлаждение рынка необеспеченного потребительского кредитования, снижение темпов его роста и защиту заемщиков от чрезмерной долговой нагрузки, тем самым повышая устойчивость финансовой системы в целом.

Риск концентрации и изменяющаяся регуляторная среда

В условиях российской экономики риск концентрации и динамично меняющаяся регуляторная среда представляют собой двойной вызов для коммерческих банков, требуя постоянной адаптации и совершенствования систем управления рисками.

Риск концентрации в российском банковском секторе:
Риск концентрации является исторически сложной темой для российского банковского сектора. Его особенность заключается в том, что крупнейшие российские компании зачастую значительно больше по масштабу, чем даже крупные банки, при этом банки являются их основным источником фондирования. Это создает ситуацию, когда дефолт одного или нескольких крупных корпоративных заемщиков может нанести колоссальный ущерб банковской системе.

После введения западных санкций эта проблема только усугубилась. Многие российские компании, ранее имевшие доступ к международным рынкам капитала, были вынуждены рефинансироваться внутри страны, обращаясь за кредитами к российским банкам. Это привело к усилению концентрации активов в портфелях отдельных игроков, поскольку банки были вынуждены наращивать экспозицию на ограниченный круг крупных заемщиков.

Центральный банк РФ осознает остроту этой проблемы. С 2018 года регулятор применял льготный риск-вес (50%) для санкционных заемщиков, что позволяло банкам выделять меньше капитала под кредиты таким клиентам. Однако ЦБ РФ планирует отменить эту меру с 1 января 2025 года. Это решение может потребовать от банков значительной адаптации, поскольку им придется наращивать капитал или сокращать объемы кредитования санкционным заемщикам, что, в свою очередь, может повлиять на их финансовую стабильность и кредитную активность. Для банков это означает необходимость пересмотра риск-моделей, стратегий диверсификации и, возможно, поиска альтернативных источников фондирования для крупных корпоративных клиентов.

Изменяющаяся регуляторная среда:
Российская банковская система функционирует в условиях постоянно меняющейся нормативной среды. ЦБ РФ, реагируя на экономические вызовы и стремясь повысить устойчивость сектора, регулярно вводит новые положения, инструкции и нормативы. Это создает для банков серьезные вызовы:

• Необходимость быстрой адаптации: Банки должны постоянно отслеживать изменения в законодательстве и нормативных актах, оперативно адаптировать свои внутренние политики, процедуры и IT-системы.
• Риск несоблюдения (комплаенс-риск): Несоблюдение новых правил может привести к серьезным последствиям, таким как:
  • Финансовый ущерб: Штрафы со стороны регулятора, увеличение требований к резервам, убытки от некорректно оцененных рисков.
  • Репутационный ущерб: Потеря доверия клиентов, партнеров и инвесторов, что может сказаться на конкурентоспособности и возможностях привлечения средств.
  • Операционные сложности: Необходимость перестройки бизнес-процессов, обучения персонала, внедрения новых технологий.

Примером такой адаптации является введение макропруденциальных лимитов, ужесточение требований к оценке рисков, а также разработка новых нормативов, таких как Н30 для системно значимых кредитных организаций (СЗКО), которые вступят в силу с 2026 года. Эти меры направлены на повышение устойчивости, но требуют от банков значительных усилий по их имплементации. Таким образом, риск концентрации и динамика регуляторной среды являются двумя взаимосвязанными факторами, которые определяют сложности и специфику управления кредитным риском в современной России. Успех банка в таких условиях во многом зависит от его способности не только управлять текущими рисками, но и предвидеть будущие изменения, быстро реагируя на них и интегрируя новые требования в свою операционную деятельность.

Нормативно-правовое регулирование и роль Центрального банка РФ в управлении кредитными рисками

Центральный банк Российской Федерации выступает не просто как финансовый институт, а как главный архитектор и страж стабильности всей банковской системы. Его регулирующая и надзорная деятельность играет ключевую роль в формировании эффективной системы управления кредитными рисками, обеспечивая ее устойчивость в условиях постоянно меняющихся экономических реалий.

Порядок формирования резервов на возможные потери по ссудам (Положение № 590-П)

Одним из важнейших инструментов регулирования кредитного риска является требование к банкам формировать резервы на возможные потери по ссудам. Этот механизм позволяет амортизировать потенциальные убытки от невозврата кредитов, защищая тем самым финансовую устойчивость банка. В России порядок формирования таких резервов регулируется Положением Банка России № 590-П от 28 июня 2017 г. (в редакции от 15.03.2023).

Это Положение устанавливает комплексную систему, которая включает в себя:

1. Порядок оценки кредитного риска по выданной ссуде: Банки обязаны проводить регулярную и всестороннюю оценку кредитного риска по каждой выданной ссуде, а также по портфелям однородных ссуд (например, потребительские кредиты или ипотека). Оценка осуществляется на постоянной основе, что позволяет оперативно реагировать на изменение финансового положения заемщика и качества обслуживания долга.
2. Процедуру формирования резерва с учетом обеспечения по ссуде: Резерв формируется при обесценении ссуды, то есть при потере ею стоимости вследствие неисполнения либо ненадлежащего исполнения заемщиком обязательств по ссуде. Важно отметить, что резерв формируется в пределах суммы основного долга (балансовой стоимости ссуды). При расчете резерва учитывается наличие и качество обеспечения (залог, поручительство), что позволяет снизить объем необходимых отчислений. С 30 мая 2023 года вступили в силу изменения, внесенные Указанием Банка России от 15.03.2023 № 6377-У, касающиеся формирования резервов.
3. Классификация ссуд по категориям качества: Для определения размера расчетного резерва ссуды классифицируются в одну из пяти категорий качества на основании профессионального суждения банка:
   • I категория – стандартные ссуды: Риск невозврата минимален.
   • II категория – нестандартные ссуды: Умеренный риск.
   • III категория – сомнительные ссуды: Существенный риск.
   • IV категория – проблемные ссуды: Высокий риск.
   • V категория – безнадежные ссуды: Вероятность возврата крайне низка или отсутствует. Для V категории качества размер сформированного резерва составляет свыше 50% совокупной балансовой стоимости ссуд.

   Эта классификация требует от банка глубокого анализа всех факторов, влияющих на кредитный риск.

4. Правила списания безнадежной задолженности по ссудам: Положение определяет условия и процедуры, при которых безнадежная задолженность может быть списана за счет сформированных резервов.
5. Требования к внутренним документам банка: Внутренние политики и процедуры банка должны строго соответствовать Положению № 590-П. Они должны содержать полный перечень существенных факторов, используемых при классификации ссуд. Это обеспечивает прозрачность и объективность процесса оценки. Например, использование ссуды не по целевому назначению может быть отнесено к иным существенным факторам, влияющим на классификацию ссуды в более низкую категорию качества.
6. Учет качества информации: При оценке финансового положения заемщика кредитная организация обязана учитывать вероятность наличия неполной, неактуальной или недостоверной информации о заемщике и обеспечении по ссуде. Это требует от банков использования всех доступных источников для верификации данных.

Таким образом, Положение № 590-П является краеугольным камнем в системе управления кредитным риском, обеспечивая стандартизацию подходов и минимизацию системных рисков в банковском секторе.

Нормативы достаточности капитала и ликвидности как инструменты риск-менеджмента

Центральный банк РФ, являясь основным регулятором, разрабатывает и устанавливает ряд ключевых нормативов, призванных обеспечить устойчивость финансовых организаций и поддерживать достаточный уровень ликвидности. Эти нормативы действуют как защитные барьеры, предохраняющие банки от чрезмерных рисков и возможных финансовых потрясений.

Нормативы достаточности капитала (Н1.1, Н1.2, Н1.0):
Эти нормативы отражают способность банка нивелировать последствия неуплаты займов за счет собственных средств. Капитал является своего рода подушкой безопасности, которая позволяет банку поглощать убытки, не допуская банкротства. Расчеты основываются на международных стандартах Базель III.

• Норматив достаточности базового капитала (Н1.1):
  • Формула: Н1.1 = Базовый капитал / Активы, взвешенные по риску.
  • Суть: Отражает долю самого «чистого» и легкодоступного капитала (акции, нераспределенная прибыль) в общем объеме рискованных активов.
  • Минимально допустимое значение: 4,5%.
• Норматив достаточности основного капитала (Н1.2):
  • Формула: Н1.2 = Основной капитал / Активы, взвешенные по риску.
  • Суть: Включает базовый капитал плюс некоторые другие инструменты, которые также могут поглощать убытки.
  • Минимально допустимое значение: 6%.
• Норматив достаточности собственных средств (капитала) банка (Н1.0):
  • Формула: Н1.0 = Собственные средства (капитал) / Активы, взвешенные по риску.
  • Суть: Наиболее широкий показатель, включающий все компоненты капитала, способные поглощать убытки.
  • Минимально допустимое значение: 8%.

Актуальные значения для российских банков:

• На 1 апреля 2024 года достаточность капитала российских банков (Н1.0) составила 12,1%.
• На 1 октября 2025 года достаточность капитала Н1.0 российских банков составила 12,9%.

Эти значения значительно превышают минимально допустимый уровень в 8%, что свидетельствует о достаточной капитализации банковского сектора РФ и его способности выдерживать стрессовые ситуации.

Нормативы ликвидности (Н2, Н3, Н4):
Эти нормативы определяют отношение высоколиквидных или ликвидных активов банка к его обязательствам, ограничивая риски потери платежеспособности.

• Норматив мгновенной ликвидности (Н2):
  • Суть: Ограничивает риск потери платежеспособности в течение одного операционного дня. Показывает способность банка погасить обязательства до востребования за счет высоколиквидных активов.
  • Минимальное значение: 15%.
• Норматив текущей ликвидности (Н3):
  • Суть: Ограничивает риск потери платежеспособности в течение ближайших 30 календарных дней. Показывает способность банка погасить краткосрочные обязательства за счет ликвидных активов.
  • Минимальное значение: 50%.
• Норматив долгосрочной ликвидности (Н4):
  • Суть: Ограничивает риск неплатежеспособности банка из-за размещения средств в долгосрочные активы. Максимально допустимая доля долгосрочных активов, финансируемых за счет долгосрочных обязательств и собственного капитала.
  • Максимальное значение: 120%.

Эти нормативы являются неотъемлемой частью риск-менеджмента, обязывая банки поддерживать достаточный запас прочности. За несоблюдение нормативов ЦБ РФ может применять широкий спектр мер воздействия: от штрафов (до 0,1% от капитала банка, но не менее 100 тыс. рублей за нарушение требований ФЗ №115-ФЗ) и запрета на осуществление некоторых банковских операций (например, прием вкладов) до назначения временной администрации и, в крайних случаях, отзыва лицензии. ЦБ также может вводить «оранжевую зону» для некоторых нарушений, где не будет угрозы отзыва лицензии, но будут повышенные отчисления в систему АСВ. Регулятор также ежемесячно публикует сведения о размещенных и привлеченных средствах, включая задолженность (в том числе просроченную) по кредитам, предоставленным юридическим и физическим лицам, обеспечивая прозрачность и надзор за состоянием сектора.

Новые подходы ЦБ РФ к надзору: надзорное стресс-тестирование и консолидированные нормативы

В условиях турбулентности и возрастающей сложности финансовых рынков Центральный банк РФ постоянно совершенствует свои надзорные инструменты, чтобы обеспечить долгосрочную стабильность и устойчивость банковского сектора. Среди наиболее значимых инициатив последних лет выделяются концепция надзорного стресс-тестирования и введение новых консолидированных нормативов.

Концепция надзорного стресс-тестирования (НСТ):
Представленная ЦБ РФ 17 сентября 2025 года, концепция надзорного стресс-тестирования представляет собой качественно новый этап в регулировании банковских рисков. Ее основная идея — заставить банки не только реагировать на уже случившиеся события, но и проактивно оценивать свою устойчивость к гипотетическим, но потенциально разрушительным сценариям.

• Обязательность и сроки: Предполагается, что с 2028 года ежегодное стресс-тестирование станет обязательным для системно значимых банков (СЗКО) — крупнейших игроков, чья устойчивость критически важна для всей системы.
• Цель: Главная цель НСТ — чтобы банки правильно оценивали риски и заранее формировали капитал, достаточный для преодоления стресса. Это инструмент раннего предупреждения и стимулирования консервативного риск-менеджмента.
• Механизм: ЦБ будет ежегодно направлять стрессовый сценарий крупнейшим банкам. В гипотетическом сценарии, сопоставимом, например, с кризисом региональных банков США 2023 года, прогнозируется снижение достаточности капитала банковского сектора РФ всего на 0,5 процентного пункта (п.п.), что, по оценкам ЦБ, не окажет критически значимого влияния на устойчивость сектора. Это говорит о значительном запасе прочности российской банковской системы.
• Влияние результатов: Результаты НСТ будут иметь серьезные последствия для банков:
  • Они будут учитываться при оценке экономического положения банка.
  • Влиять на размер взносов в Фонд обязательного страхования вкладов (АСВ). Неудовлетворительные результаты могут привести к повышенным отчислениям.
  • Могут привести к установлению индивидуальной надбавки к достаточности капитала, что потребует от банка увеличения собственного капитала.
• Группы устойчивости: Банки будут разделены на четыре группы по устойчивости к стрессу:
  • Первая группа: Наилучшие результаты, высокая устойчивость.
  • Четвертая группа: Банки, дефицит капитала которых не поддается устранению без радикальных мер.

Новый консолидированный норматив Н30 для СЗКО

С 2026 года ЦБ РФ планирует поэтапно ввести для системно значимых кредитных организаций (СЗКО) новый, более строгий консолидированный норматив Н30. Этот норматив является аналогом международного норматива LEX (Large Exposures), ограничивающего крупные рисковые экспозиции.

• Цель: Н30 призван ограничить концентрацию рисков на отдельных заемщиках или группах связанных заемщиков, предотвращая ситуацию, когда дефолт одного крупного клиента может привести к серьезным проблемам для банка.
• Значение: Норматив будет установлен на уровне 25% от основного капитала.
• Отмена Н21: Одновременно с введением Н30, для СЗКО будет отменен действующий норматив Н21, регулирующий максимальный размер риска на одного заемщика (или группу связанных заемщиков), что означает переход к более комплексному и строгому подходу.

Эти инициативы ЦБ РФ демонстрируют стремление к постоянному укреплению стабильности банковского сектора, повышению качества риск-менеджмента и соответствию международным стандартам, что в конечном итоге способствует защите интересов вкладчиков и стабильности финансовой системы страны.

Инновационные технологии в управлении кредитным риском и проблемы их внедрения

В эпоху цифровой трансформации банковский сектор активно внедряет передовые технологии, такие как Big Data и искусственный интеллект, чтобы сделать управление кредитными рисками более точным, эффективным и проактивным. Однако этот процесс сопряжен не только с огромным потенциалом, но и с рядом существенных проблем и вызовов.

Роль Big Data и искусственного интеллекта в оптимизации управления кредитным риском

Современное управление бизнесом невозможно представить без продуманного, интегрированного и технологически продвинутого планирования, где искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение и оптимизация играют центральную роль. Банковская отрасль, будучи одной из наиболее инновационных, активно использует эти инструменты для трансформации своего риск-менеджмента. Развитие цифрового банкинга, внедрение блокчейн-технологий, создание цифрового рубля и повсеместное использование ИИ оказывают глубокое влияние на банковские риски, создавая как новые возможности, так и новые угрозы.

Технологии больших данных (Big Data):
Big Data стали незаменимым инструментом на финансовых рынках. Их уникальная способность обрабатывать огромные объемы разнообразных данных (структурированных, неструктурированных и полуструктурированных) позволяет получать ценные инсайты и принимать более эффективные решения.

• Повышение качества услуг и снижение издержек: Анализ больших данных позволяет банкам лучше понимать потребности клиентов, персонализировать продукты и оптимизировать операционные процессы, что приводит к сокращению издержек и повышению удовлетворенности.
• Повышение производительности и эффективности: Автоматизация сбора и анализа данных высвобождает человеческие ресурсы для более сложных аналитических задач.
• Борьба с мошенничеством: Big Data позволяет выявлять аномальные паттерны поведения и транзакций, указывающие на попытки мошенничества, в реальном времени.
• Оценка кредитоспособности: Самое прямое применение в контексте кредитного риска. Big Data позволяет анализировать не только традиционные финансовые показатели, но и множество альтернативных источников информации, таких как данные о поведении в социальных сетях, истории онлайн-покупок, геолокации (с согласия клиента), что значительно расширяет возможности скоринга.
  • Пример в России: В 2021 году 45,5% организаций финансового сектора России уже использовали Big Data, в частности, для борьбы с мошенничеством, оценки кредитоспособности и управления активами. 30 крупнейших банков России активно внедрили и применяют эти технологии. Это говорит о значительном прогрессе в интеграции Big Data в российский банковский сектор.
• Анализ поведения клиентов: Выявление тенденций, предпочтений и факторов, влияющих на платежную дисциплину.
• Оптимизация продуктов и персонализация предложений: Создание более релевантных кредитных продуктов для различных сегментов клиентов.

Искусственный интеллект (ИИ):
ИИ — это следующий уровень эволюции аналитических инструментов. Он может автоматизировать процессы и сократить ручной труд, значительно повышая эффективность и производительность в финансовом секторе.

• Автоматизация андеррайтинга: ИИ способен принимать решения о выдаче кредитов практически мгновенно, анализируя тысячи параметров заемщика. Это особенно актуально для массовых продуктов, таких как потребительские кредиты и кредитные карты.
• Выявление мошенничества: Системы ИИ могут распознавать нетипичные транзакции в реальном времени, блокировать подозрительные операции и значительно снижать риски фрода.
• Анализ поведения клиентов: Прогнозирование вероятности дефолта на основе сложных поведенческих моделей, выявление ранних признаков финансовых трудностей.
• Улучшение клиентских сервисов: Чат-боты и виртуальные ассистенты на базе ИИ могут консультировать клиентов по кредитным продуктам, помогать в оформлении заявок и отвечать на вопросы, снижая нагрузку на персонал.
• Стресс-тестирование и сценарный анализ: ИИ может моделировать поведение кредитного портфеля в различных экономических сценариях с высокой степенью детализации и скорости.

Таким образом, информация, полученная в результате анализа Big Data и обработки ИИ, может привести к более эффективному принятию решений и стратегическим шагам на финансовых рынках, обеспечивая конкурентные преимущества и повышая устойчивость банков. Но готовы ли банки к таким изменениям, и какие вызовы встают на их пути?

Проблемы и этические вызовы внедрения инновационных технологий

Несмотря на огромный потенциал, внедрение инновационных технологий, таких как Big Data и ИИ, в управление кредитными рисками сопряжено с рядом серьезных проблем и этических вызовов. Их игнорирование может привести к неэффективности систем, регуляторным санкциям и потере доверия клиентов.

1. Проблемы качества и доступности данных:

• «Мусор на входе — мусор на выходе»: Эффективность любой модели ИИ или Big Data напрямую зависит от качества исходных данных. Если данные неполные, неактуальные, недостоверные или содержат ошибки, то и результаты анализа будут ошибочными. Например, неактуальная кредитная история или некорректно заполненные анкеты могут привести к неверной оценке кредитоспособности.
• Разрозненность и отсутствие стандартизации: В российских условиях данные часто хранятся в различных системах, имеют разные форматы и стандарты, что усложняет их агрегацию и обработку. Интеграция данных из разных источников (БКИ, налоговая, судебные приставы, внутренние системы банка) требует значительных усилий и инвестиций в IT-инфраструктуру.
• Доступность данных: Некоторые данные могут быть недоступны для банков из-за законодательных ограничений, политики конфиденциальности или их просто не существует в оцифрованном виде.

2. Этические вызовы и анонимизация данных:

• Приватность и конфиденциальность: Использование больших объемов персональных данных для скоринга вызывает серьезные вопросы о приватности. Банки обязаны соблюдать строгие нормативные законы о конфиденциальности и безопасности данных (например, ФЗ №152 «О персональных данных»).
• Анонимизация данных: Обучение ИИ на обезличенной информации (анонимизация данных) становится критически важным. Это позволяет банкам соблюдать регуляторные требования, так как система учится на статистике, а не на конкретных личных данных клиентов. Однако полная анонимизация, сохраняющая при этом ценность данных для анализа, является сложной технической задачей.
• Дискриминация: Существует риск, что алгоритмы ИИ могут непреднамеренно «обучиться» дискриминационным паттернам, если в обучающей выборке присутствуют смещения. Например, модель может начать отказывать в кредитах людям определенного возраста, пола или социального статуса, даже если это не было заложено явно. Это вызывает этические и юридические вопросы.
• Прозрачность и «черный ящик»: Сложные модели ИИ часто действуют как «черный ящик», затрудняя объяснение причин принятия того или иного решения. Для регуляторов и клиентов важно понимать, почему был выдан или отклонен кредит. Отсутствие прозрачности создает риски несправедливости и невозможности обжалования.

3. Сложности интеграции качественных факторов (ESG-риски):

• Неформализованные характеристики: Как уже упоминалось, ESG-факторы описываются качественными, неформализованными характеристиками (например, «качество корпоративного управления», «уровень социальной ответственности»). Это делает их интеграцию в количественные, автоматизированные системы оценки кредитного риска чрезвычайно сложной задачей для банковского риск-менеджмента.
• Отсутствие стандартизированных метрик: В отличие от финансовых показателей, для ESG-факторов пока нет универсальных, общепринятых и легко измеряемых метрик. Это затрудняет сбор, сравнение и анализ данных.
• Субъективность оценки: Оценка ESG-факторов часто носит субъективный характер, что может привести к разногласиям и неточностям.

Для успешного внедрения инновационных технологий банкам необходимо не только инвестировать в IT-инфраструктуру и квалифицированный персонал, но и разрабатывать строгие политики управления данными, уделять внимание этическим аспектам и стремиться к созданию прозрачных и объяснимых моделей, способных интегрировать как количественные, так и качественные факторы риска.

Направления совершенствования системы управления кредитными рисками коммерческих банков

В условиях постоянно меняющейся экономической среды и ужесточающихся регуляторных требований, совершенствование системы управления кредитными рисками является непрерывным процессом, требующим инновационных подходов и постоянной адаптации. Цель — не только предотвратить неоправданные кредитные вложения, но и обеспечить своевременный возврат ссуд, способствуя устойчивому развитию банковского сектора.

Совершенствование оценки рисков при кредитовании инвестиционных проектов

Кредитование инвестиционных проектов представляет собой один из наиболее капиталоемких и долгосрочных видов кредитования, сопряженный с высоким уровнем неопределенности и специфическими рисками. Актуальность совершенствования методов оценки кредитоспособности и управления кредитным риском юридических лиц, реализующих такие проекты, обусловлена необходимостью защиты от значительных финансовых потерь.

Для повышения эффективности оценки рисков при кредитовании инвестиционных проектов рекомендуется дополнить традиционную систему показателей оценки кредитоспособности следующими элементами:

1. Дополнительные показатели структуры долгосрочных вложений:
   • Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (СОС): Отражает, какая часть оборотных активов финансируется за счет собственного капитала. Для инвестиционных проектов важно, чтобы собственные средства покрывали значительную часть долгосрочных вложений.
   • Коэффициент капитализации: Отношение заемного капитала к собственному. Позволяет оценить уровень финансового рычага и зависимость проекта от внешних источников финансирования.
   • Коэффициент покрытия инвестиций: Соотношение собственного капитала и долгосрочных обязательств к внеоборотным активам. Показывает, насколько долгосрочные вложения обеспечены стабильными источниками.
2. Показатели рентабельности перманентного капитала:
   • Рентабельность перманентного капитала = Чистая прибыль / Перманентный капитал (собственный капитал + долгосрочные обязательства). Этот показатель демонстрирует эффективность использования наиболее стабильных источников финансирования для генерации прибыли, что критически важно для долгосрочных проектов.
3. Показатели стабильности эффективной деятельности заемщика:
   • Стабильность денежных потоков: Анализ исторических и прогнозных денежных потоков, их чувствительности к изменениям рыночной конъюнктуры. Инвестиционные проекты часто имеют длительный срок окупаемости, поэтому предсказуемость денежных поступлений является ключевым фактором.
   • Операционная устойчивость: Способность генерировать стабильную прибыль от основной деятельности на протяжении всего жизненного цикла проекта.
4. Учет специфических дополнительных факторов риска:
   • Отраслевые риски: Связаны с особенностями отрасли, в которой реализуется проект (например, волатильность цен на сырье, изменение спроса, высокая конкуренция).
   • Риски, связанные с технологической сложностью проекта: Неизвестные технические проблемы, задержки в освоении новых технологий, превышение бюджета из-за технических сложностей.
   • Риски, обусловленные особенностями регионального развития: Политические, социальные, инфраструктурные риски конкретного региона, где реализуется проект.
   • Риски, связанные с изменением законодательства и государственного регулирования: Введение новых налогов, экологических норм, изменение разрешительной документации, регулирование цен.

Перспективные направления развития долгосрочного кредитования:
Для стимулирования долгосрочного кредитования и распределения рисков целесообразно развивать следующие направления:

• Расширение практики синдицированного кредитования: Это форма кредитования, при которой один крупный кредит предоставляется несколькими банками (синдикатом). В России синдицированное кредитование демонстрирует рост: в 2022 году объем сделок составил 204 млрд рублей, а в 2023 году — 257 млрд рублей. Это позволяет распределять риски между участниками синдиката, что особенно актуально для крупных и капиталоемких инвестиционных проектов.
• Совершенствование механизма государственных гарантий: Государственные гарантии снижают риски для банков, стимулируя их к участию в финансировании стратегически важных инвестиционных проектов.
• Развитие сотрудничества банка и заемщика: Построение долгосрочных партнерских отношений, включающих не только финансовые, но и консультационные услуги, а также совместное управление рисками на всех этапах реализации проекта.

Эти меры позволят банкам более адекватно оценивать и управлять рисками инвестиционных проектов, способствуя их успешной реализации и, как следствие, экономическому росту.

Развитие методик оценки кредитоспособности: нейрокогнитивные факторы в скоринге

В условиях насыщения рынка традиционными методами оценки кредитоспособности и повсеместного применения Big Data и ИИ, следующим этапом развития риск-менеджмента становится поиск более глубоких, поведенческих факторов, влияющих на платежную дисциплину заемщика. В этом контексте разработка методического подхода к оценке кредитоспособности с учетом нейрокогнитивных факторов заемщика является актуальным и весьма перспективным направлением.

Что такое нейрокогнитивные факторы в кредитном скоринге?
Традиционный скоринг опирается на объективные данные: кредитную историю, доход, занятость, семейное положение. Нейрокогнитивные факторы же погружаются глубже, пытаясь понять психологические и поведенческие паттерны человека, которые могут влиять на его финансовые решения и склонность к дефолту. Это может включать:

• Оценку когнитивных искажений: Человеческий мозг склонен к систематическим ошибкам в суждениях (например, эффект подтверждения, излишний оптимизм, предвзятость при принятии решений). Выявление таких искажений может помочь предсказать, насколько рационально заемщик будет подходить к своим финансовым обязательствам.
• Эмоциональное состояние: Эмоции сильно влияют на финансовое поведение. Импульсивные решения, стресс, склонность к риску могут быть индикаторами потенциальных проблем с погашением долга.
• Поведенческие паттерны: Анализ неочевидных данных о поведении клиента. Например:
  • Взаимодействие с цифровыми сервисами: Как часто клиент заходит в мобильный банк, насколько внимательно изучает условия, как реагирует на напоминания о платежах.
  • Онлайн-анкеты: Необычные ответы, скорость заполнения, частые исправления.
  • Лингвистический анализ: Анализ тональности и содержания коммуникаций с банком (например, в чатах или голосовых сообщениях, при условии согласия клиента).
  • Использование смартфона: Данные о частоте и характере использования приложений, геолокации (с согласия клиента) могут косвенно указывать на образ жизни и уровень финансовой дисциплины.
• Уровень финансовой грамотности: Понимание клиентом сложных финансовых продуктов, оценка рисков, способность планировать бюджет.

Потенциал использования нейрокогнитивных факторов:
Использование нейрокогнитивных факторов в кредитном скоринге может привести к следующим преимуществам:

• Улучшение качества оценки: Позволяет получить более полную и глубокую картину о заемщике, выходя за рамки стандартных финансовых показателей. Это особенно ценно для «тонких» файлов — клиентов с ограниченной кредитной историей.
• Снижение вероятности дефолтов: Более точное прогнозирование финансового поведения заемщика позволяет банку принимать более взвешенные решения о выдаче кредитов и условиях, тем самым снижая уровень просроченной задолженности.
• Повышение клиентоориентированности банковских продуктов: Понимание поведенческих особенностей клиентов позволяет разрабатывать более персонализированные продукты и услуги, а также предлагать индивидуальные программы финансовой поддержки и обучения.
• Выявление ранних сигналов о проблемах: Анализ изменения нейрокогнитивных паттернов может помочь банку заранее идентифицировать клиентов, у которых могут возникнуть трудности с погашением кредита, и предложить им помощь (например, реструктуризацию).

Конечно, внедрение таких методик сопряжено с серьезными этическими вопросами (приватность данных, возможность дискриминации) и техническими сложностями (сбор и интерпретация неструктурированных данных). Однако при должном регулировании и соблюдении этических принципов, нейрокогнитивный скоринг может стать мощным инструментом для совершенствования системы управления кредитным риском в будущем.

Интеграция ESG-факторов в комплексный кредитный анализ

Как уже отмечалось, ESG-риски (экологические, социальные и управленческие) становятся все более значимыми для долгосрочной устойчивости любого бизнеса. В связи с этим, одним из важнейших направлений совершенствования системы управления кредитным риском является интеграция ESG-факторов в комплексный кредитный анализ.

Методические подходы к включению ESG-факторов:

1. Разработка внутренних ESG-рейтингов:
   • Принцип: Создание внутренних систем оценки, присваивающих заемщикам ESG-рейтинг наряду с традиционным кредитным рейтингом.
   • Механизм: Для каждого ESG-аспекта (например, выбросы CO₂, водопотребление, условия труда, структура совета директоров, антикоррупционная политика) определяются ключевые показатели и метрики. Эти метрики могут быть как количественными (например, объем выбросов, процент отходов на переработку, средняя зарплата сотрудников), так и качественными (например, наличие независимых директоров, публичная политика по борьбе с коррупцией).
   • Источники данных: Отчеты об устойчивом развитии компаний, экологические аудиты, информация из открытых источников, опросы, данные специализированных ESG-агентств.
   • Интеграция: Полученный ESG-рейтинг может использоваться как дополнительный фактор при расчете кредитного скоринга, при установлении процентной ставки (например, «зеленые кредиты» с пониженной ставкой для компаний с высоким ESG-рейтингом) или при принятии решения о выдаче кредита.
2. Сценарный анализ и стресс-тестирование ESG-рисков:
   • Принцип: Оценка влияния различных ESG-сценариев на финансовое положение заемщика и кредитный портфель банка.
   • Механизм: Моделирование таких ситуаций, как ужесточение экологических норм, социальные протесты, изменение потребительских предпочтений в сторону более устойчивых продуктов, усиление давления со стороны регуляторов на недобросовестные компании. Например, банк может смоделировать, как ужесточение углеродного налога повлияет на прибыльность его заемщиков из нефтегазовой отрасли.
   • Цель: Выявление наиболее уязвимых заемщиков и отраслей, оценка потенциальных потерь и разработка стратегий минимизации.
3. Интеграция ESG в кредитную политику и процедуры:
   • Принцип: Закрепление ESG-требований на уровне внутренних нормативных документов банка.
   • Механизм: Включение ESG-критериев в анкеты заемщиков, кредитные заявки, договоры. Например, может быть введено требование о наличии у заемщика политики в области устойчивого развития или сертификатов экологического менеджмента.
   • Мониторинг: Регулярный мониторинг ESG-показателей заемщиков на протяжении всего срока кредитования.
4. Развитие «зеленых» и «социальных» финансовых продуктов:
   • Принцип: Создание специализированных кредитных продуктов, стимулирующих заемщиков к устойчивому развитию.
   • Механизм: Предложение «зеленых» кредитов для финансирования экологических проектов, социальных облигаций для поддержки социальных инициатив. Это не только способствует устойчивому развитию, но и открывает новые рыночные ниши для банка.

Преимущества интеграции ESG-факторов:

• Формирование более полной картины рисков: Позволяет учитывать не только финансовые, но и нефинансовые факторы, которые могут существенно влиять на долгосрочную кредитоспособность.
• Снижение долгосрочных рисков: Компании с хорошими ESG-показателями, как правило, более устойчивы к внешним шокам и имеют лучшую репутацию, что снижает их кредитный риск.
• Привлечение новых клиентов и инвесторов: Растет спрос на устойчивое финансирование со стороны инвесторов и компаний, что открывает для банков новые возможности.
• Соответствие регуляторным ожиданиям: Многие регуляторы по всему миру начинают вводить требования к учету ESG-факторов.

Проблема сложности упорядочивания процесса оценки ESG-факторов, поскольку они описываются качественными, неформализованными характеристиками, остается актуальной. Однако постоянное развитие методологий и стандартов в этой области позволяет банкам постепенно преодолевать эти трудности, формируя более комплексный и прогностический кредитный анализ.

Постоянный мониторинг и адаптация кредитных продуктов

В условиях динамичной и непредсказуемой экономической среды, а также быстро меняющихся потребностей клиентов, система управления кредитным риском не может быть статичной. Одним из ключевых направлений ее совершенствования является непрерывный мониторинг эффективности работы системы оценки и постоянная адаптация кредитных продуктов.

Значение постоянного мониторинга:

• Оперативная корректировка моделей: Мониторинг позволяет отслеживать, насколько точно существующие скоринговые модели и методики оценки предсказывают дефолты. Если наблюдается рост просроченной задолженности среди определенных сегментов или по новым продуктам, это сигнал к пересмотру и калибровке моделей.
• Выявление новых факторов риска: Экономические и социальные изменения постоянно порождают новые факторы риска (например, влияние социальных сетей на репутацию, новые виды мошенничества). Мониторинг помогает своевременно их идентифицировать и включать в систему оценки.
• Оценка качества кредитного портфеля: Регулярный анализ динамики просроченной задолженности, реструктуризаций, потерь по сегментам и продуктам позволяет оценивать общее качество кредитного портфеля и принимать управленческие решения по его оздоровлению.
• Соблюдение регуляторных требований: Банки обязаны отчитываться перед ЦБ РФ о качестве своего кредитного портфеля и эффективности систем управления рисками. Постоянный мониторинг обеспечивает наличие актуальных данных для отчетности.

Накопление информации о заемщиках и последующий анализ:

• Обогащение баз данных: Каждый выданный кредит, каждый платеж или просрочка, каждое взаимодействие с клиентом — это ценная информация. Систематическое накопление этих данных формирует обширную базу знаний о финансовом поведении заемщиков.
• Ретроспективный анализ: Анализ исторических данных позволяет выявлять скрытые закономерности и факторы, которые могли быть недооценены ранее. Например, можно анализировать, какие клиенты, изначально имевшие «хороший» скоринговый балл, в итоге оказались дефолтными, и почему.
• Прогнозирование: На основе накопленной информации и ретроспективного анализа банки могут строить более точные прогностические модели, предсказывая будущие тенденции в кредитном портфеле.

Разработка или корректировка кредитных продуктов:
Полученные в результате мониторинга и анализа данные являются основой для принятия решений о корректировке существующих или разработке новых кредитных продуктов.

• Изменение условий кредитования: Если анализ показывает, что определенный продукт становится слишком рискованным, банк может ужесточить требования к заемщикам, увеличить процентные ставки, сократить сроки или потребовать дополнительное обеспечение.
• Персонализация предложений: На основе глубокого понимания потребностей и профилей рисков различных сегментов клиентов, банк может создавать более персонализированные продукты, предлагая оптимальные условия для каждого заемщика.
• Запуск новых продуктов: Выявление неудовлетворенных потребностей рынка или новых ниш может привести к разработке инновационных кредитных продуктов, адаптированных к специфическим запросам. Например, на основе анализа ESG-факторов могут быть разработаны специализированные «зеленые» кредиты.
• Программы лояльности и поддержки: Для надежных клиентов могут быть разработаны программы лояльности, а для тех, кто испытывает временные трудности – программы реструктуризации или финансового консультирования.

Таким образом, цикл «мониторинг — анализ — адаптация» является непрерывным и жизненно важным для поддержания высокой эффективности системы управления кредитным риском. Он позволяет банкам не только защищаться от потерь, но и активно развиваться, предлагая актуальные и конкурентоспособные продукты в условиях постоянно меняющегося рынка.

Заключение

Система управления кредитными рисками коммерческих банков в условиях современной российской экономики представляет собой сложный, многогранный и динамично развивающийся механизм. Проведенное исследование позволило не только углубиться в теоретические основы этого процесса, но и проанализировать его практические аспекты, выявив ключевые особенности и проблемы, а также сформулировать перспективные направления совершенствования.

В ходе работы были достигнуты поставленные цели и задачи. Мы определили кредитный риск как неотъемлемый элемент банковской деятельности, классифицировали его по источникам и степени охвата, а также рассмотрели макроэкономические и специфические факторы, влияющие на его уровень. Особое внимание было уделено возрастающему значению ESG-рисков, которые требуют переосмысления традиционных подходов к кредитному анализу.

Был проведен детальный анализ методов оценки кредитоспособности заемщиков, начиная с целей и критериев, и заканчивая современными скоринговыми системами, активно применяемыми российскими банками с использованием Big Data. Мы рассмотрели специфику оценки юридических лиц и важность использования как внутренней документации, так и внешних источников информации.

Исследование выявило существенные особенности и проблемы управления кредитным риском в современной России, обусловленные влиянием внешних экономических шоков и санкций. Была представлена актуальная статистика по динамике просроченной задолженности и проанализированы меры ЦБ РФ по борьбе с закредитованностью населения, включая ПДН и МПЛ. Также акцентировано внимание на исторически сложной проблеме риска концентрации и вызовах, связанных с постоянно меняющейся регуляторной средой.

Ключевая роль Центрального банка РФ как основного регулятора была подробно рассмотрена через призму Положения № 590-П о формировании резервов, нормативов достаточности капитала и ликвидности. Особое значение придано новейшим инициативам ЦБ, таким как концепция надзорного стресс-тестирования (с 2028 года для СЗКО) и введение нового консолидированного норматива Н30 (с 2026 года), которые призваны значительно повысить устойчивость сектора.

Наконец, были исследованы инновационные технологии, такие как Big Data и искусственный интеллект, в контексте их потенциала и проблем внедрения в банковский риск-менеджмент, включая этические вызовы и сложности интеграции качественных ESG-факторов. На основе этого анализа были предложены конкретные рекомендации по совершенствованию системы управления кредитным риском, включая дополнение показателей для инвестиционных проектов, развитие нейрокогнитивных факторов в скоринге, глубокую интеграцию ESG-факторов и важность постоянного мониторинга и адаптации кредитных продуктов.

Практическая значимость исследования заключается в том, что оно предоставляет студентам и молодым специалистам не только теоретическую базу, но и актуальный, комплексный анализ текущего состояния системы управления кредитными рисками в российских коммерческих банках. Предложенные рекомендации могут быть использованы для разработки практических решений, способствующих повышению эффективности риск-менеджмента, снижению кредитных потерь и обеспечению устойчивого развития финансовых институтов в условиях непрерывных экономических вызовов. Это исследование служит прочной основой для дальнейших научных изысканий и практического применения в банковской сфере.

Список использованной литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации (ГК РФ) часть первая от 30 ноября 1994 г. N 51-ФЗ, часть вторая от 26 января 1996 г. N 14-ФЗ и часть третья от 26 ноября 2001 г. N 146-ФЗ.
2. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от 02.12.90 № 395-I (в ред. от 03.02.96 №17-ФЗ).
3. Положение Банка России от 28 июня 2017 г. № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности» (ред. от 15.03.2023).
4. Жарковская Е.П. Банковское дело: Учебник. Москва: Омега-Л, 2005. 312 с.
5. Лаврушин О.И. Управление деятельностью коммерческого банка (банковский менеджмент). М.: Юристъ, 2004. 423 с.
6. Маренков Н.Л. Антикризисное управление: контроль и риски коммерческих банков и фирм в России: Учебник для вузов. М.: ИНФРА, 2002. 360 с.
7. БАНКОВСКИЕ РИСКИ: ПРИЧИНЫ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ ИМИ // Успехи современного естествознания (научный журнал). URL: https://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=28014.
8. Банк России предложил новый порядок стресс-тестирования банков // Forbes.ru. URL: https://www.forbes.ru/finansy/527773-bank-rossii-predlozil-novyi-paradok-stress-testirovaniya-bankov.
9. Банк России оценил возможное влияние роста ставок на достаточность капитала банков // Интерфакс. URL: https://www.interfax.ru/business/976077.
10. Велиева И. Призраки кризиса // Эксперт. 2007. №10. URL: http://www.expert.ru/printissues/expert/2007/10/ prizraki_krizisa/.
11. Веретенников Д. Скидка за поведение // Эксперт. 2007. №4. URL: http://www.expert.ru/printissues/d/ 2007/04/otvetstvennyi_zaemschik/.
12. Виды банковских рисков при финансировании банками предприятий малого и среднего бизнеса в Республике Беларусь // Электронная библиотека БГУ. URL: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/292724/1/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%B2%D0%B8%D1%87%20%D0%AE.%D0%92.%20%D0%92%D0%B8%D0%B4%D1%8B%20%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D1%85%20%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%20%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B8.pdf.
13. Гальперин К., Кальдина О. Требуется адаптация // Банки и деловой мир. 2006. № 5(137). URL: http://www.bdm.ru/arhiv/ 2006/05/37.htm.
14. Диссертация на тему «Совершенствование методов оценки кредитоспособности и управления кредитным риском юридических лиц // disserCat. URL: https://www.dissercat.com/content/sovershenstvovanie-metodov-otsenki-kreditospsobnosti-i-upravleniya-kreditnym-riskom-yuridiches.
15. Достаточность капитала российских банков остается стабильной 24.05.2024 // Финам. URL: https://www.finam.ru/analysis/newsitem/dostatochnost-kapitala-rossiiskix-bankov-ostaetsya-stabilnoi-20240524-14560/.
16. КРЕДИТНЫЕ РИСКИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА И ОРГАНИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kreditnye-riski-kommercheskogo-banka-i-organizatsiya-upravleniya-riskami.
17. КРЕДИТНЫЕ РИСКИ РОССИЙСКИХ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ: НОВЫЕ ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kreditnye-riski-rossiyskih-kommercheskih-bankov-novye-podhody-k-upravleniyu.
18. Левшина Е. Кто кому должен? // Банки и деловой мир. 2006. №6(141). URL: http://www.bdm.ru/arhiv/2006/06/82.htm.
19. Лисичкин Д.А. Криминальные методы воздействия на должников и кредиторов // Прогноз финансовых рисков. 2007. URL: http://www.bre.ru/ security/11511.html.
20. Лисичкин Д.А. Уголовно-правовое преследование недобросовестных заемщиков и защита имущественных требований кредиторов // Прогноз финансовых рисков. 2007. URL: http://www.bre.ru/security/13854.html.
21. Мартынова Т. Выколачивание долгов: теперь без утюга. Банкам предлагают новое оружие борьбы с невозвратами // Банковское обозрение. Март 2006. №3(69). URL: http://bo.bdc.ru/2005/3/crash.htm.
22. Методика стресс-тестирования кредитного риска // Анализ банков. URL: https://www.risk-monitoring.ru/blog/metodika-stress-testirovaniya-kreditnogo-riska/.
23. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ КЛИЕНТОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА: РОССИЙСКИЙ И ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=9602.
24. Методы оценки кредитоспособности заемщиков-физических лиц (на примере банка ВТБ-24 ПАО) // Томский политехнический университет. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-kreditospsobnosti-zaemschikov-fizicheskih-lits-na-primer-banka-vtb-24-pao.
25. Митрофанов А.А. Экономическая безопасность коммерческих предприятий и деловая разведка // Прогноз финансовых рисков. 2007. URL: http://www.bre.ru/security/22843.html.
26. Мурычев А. Банк – клиент: как сбалансировать ответственность? // Банки и деловой мир. 2007. №3(135). URL: http://www.bdm.ru/arhiv/2006/ 03/28-30.htm.
27. Нормативы ЦБ РФ, используемые для оценки банков // Conomy. URL: https://conomy.ru/articles/normativy-cb-rf-ispolzuhemyye-dlya-otsenki-bankov.
28. Обзор фондового рынка 10/10/25. Инвестиционный банк // Альфа Инвестор. URL: https://alfainvestor.ru/blog/analytics/obzor-fondovogo-rynka-10-10-25-investitsionnyy-bank.
29. Объем просрочки по кредитам в России превысил три триллиона рублей. URL: https://www.pravda.ru/news/economic/1959714-prosrochennye_kredity/.
30. Оценка кредитоспособности заёмщика с учётом нейрокогнитивных факторов // Уральский федеральный университет. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/133589/1/m_e_2023_085.pdf.
31. Оценка кредитоспособности на основе анализа делового риска // Прогноз финансовых рисков. 2007. URL: http://www.bre.ru/risk/328.html.
32. Оценка кредитоспособности на основе анализа денежных потоков // Прогноз финансовых рисков. 2007. URL: http://www.bre.ru/risk/330.html.
33. Потоцкая Е. Чувство долга. Экономика – разрешение конфликтов. 4 декабря 2005. URL: http://www.abc-people.com/typework/economy/e-confl-10.htm.
34. Практика управления кредитным риском в организациях банковского сектора в России // Молодой ученый. URL: https://moluch.ru/archive/507/111364/.
35. Применение скоринговых систем в банковском кредитовании физических лиц // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-skoringovyh-sistem-v-bankovskom-kreditovanii-fizicheskih-lits.
36. Просроченная задолженность по ипотечным кредитам // Frank RG. URL: https://frankrg.com/research/mortgage/prosrochennaya-zadolzhennost-po-ipotechnym-kreditam/.
37. Просроченные кредиты в России // TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9F%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%80%D0%BE%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D1%8B_%D0%B2_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8.
38. РЕГУЛИРОВАНИЕ РИСКОВ КРЕДИТНОЙ КОНЦЕНТРАЦИИ // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/Collection/Collection/File/48624/Anal_note_20240628_N.pdf.
39. Россияне ускоренными темпами накапливают долги по кредитам // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/news/lenta/?id=10996884.
40. Самиев П. Риск есть, а есть ли риск-менеджмент? // Банки и деловой мир. 2006. №1(133). URL: http://www.bdm.ru/arhiv/2006/01/ekspert.htm.
41. Сведения о размещенных и привлеченных средствах // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/statistics/bank_sector/sors/.
42. Система оценки кредитоспособности заемщика: что это такое и как оценивается показатель для юридических лиц // Морской банк. URL: https://sea.ru/blog/sistema-otsenki-kreditosposobnosti-zaemshchika/.
43. Совершенствование оценки кредитного риска заемщиков — физических лиц. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_43997607_62590623.pdf.
44. Совершенствование оценки кредитоспособности заемщиков, реализующих долгосрочные инвестиционные проекты. URL: https://fnj.hse.ru/data/2020/02/05/1531613768/07_Filatova.pdf.
45. совершенствование оценки кредитоспособности заемщика и методов снижения кредитного риска в коммерческом банке на примере пао кб «центр» // Вектор экономики. URL: http://www.vectoreconomy.ru/images/publications/2021/10/finance/Bondarenko_Grebennikova.pdf.
46. СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ РОССИИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/stress-testirovanie-sovremennyh-kommercheskih-bankov-rossii.
47. Тимкин М. Кредитные риски: внутренние модели оценки // Банки и деловой мир. 2007. №3(147). URL: http://www.bdm.ru/arhiv/2007/ 03/56.htm.
48. УПРАВЛЕНИЕ БАНКОВСКИМИ РИСКАМИ В УСЛОВИЯХ РАЗВИТИЯ ЦИФРОВОГО БАНКИНГА: ТРАНСФОРМАЦИЯ ПОДХОДОВ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-bankovskimi-riskami-v-usloviyah-razvitiya-tsifrovogo-bankinga-transformatsiya-podhodov.
49. УПРАВЛЕНИЕ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ В КОММЕРЧЕСКОМ БАНКЕ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-kreditnym-riskom-v-kommercheskom-banke.
50. Цакаев Б. Рисковая история // Банки и деловой мир. 2007. №3(147). URL: http://www.bdm.ru/arhiv/2007/03/64.htm.
51. ЦБ введет ручное управление кредитными рисками банков // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/news/bankpress/?id=10166297.
52. ЦБ РФ ждет снижения прибыли банков в следующие месяцы // BFM.ru. URL: https://www.bfm.ru/news/567266.
53. Что такое кредитный скоринг и как банки оценивают заемщиков // Banki.ru. URL: https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=9877478.
54. Что такое кредитный скоринг: как считается, что оценивает и на что влияет // МТС Банк. URL: https://www.mtsbank.ru/blog/chto-takoe-kreditnyy-skoring-kak-schitaetsya-chto-otsenivaet-i-na-chto-vliyaet/.
55. Что такое скоринг в банке: как работает и зачем нужен // СберБанк. URL: https://www.sberbank.ru/ru/person/credits/scoring.
56. Что такое стресс-тестирование // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/faq/stress-testing/.
57. Технологии Big Data на финансовых рынках: практические аспекты / А.И. Болонин, М.М. Алиев и др. // Экономическая безопасность. 2024. № 5. URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_54652431_79421063.pdf.
58. Краткая история формирования и развития концепции IBP // Habr. URL: https://habr.com/ru/companies/optimacros/articles/803869/.
59. Девальвация: что это простыми словами, примеры, чем отличается от инфляции // Frank Media. URL: https://frankmedia.ru/160126.
60. виды кредитных рисков, методы управления кредитным риском // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/wikibank/kreditnyy_risk/.