Формы кредита и совершенствование практики потребительского кредитования в условиях макропруденциального регулирования (на примере ПАО «Сбербанк России», 2022–2025 гг.)

метки: Кредит, Ставка, Сбербанк, Портфель, Обращение, Потребительский, Снижение, Банковский

Введение

ПРИОРИТЕТ №1: РЕЛЕВАНТНЫЙ ФАКТ

По состоянию на октябрь 2025 года ключевая ставка Банка России составляет 17,00%, сохраняясь на исторически высоком уровне после двух циклов резкого ужесточения денежно-кредитной политики. Этот показатель, наряду с беспрецедентным ужесточением макропруденциального регулирования, стал определяющим фактором, который полностью изменил ландшафт потребительского кредитования в России. Если на конец 2024 года розничный кредитный портфель ПАО «Сбербанк» достиг 17,8 трлн рублей, то по итогам восьми месяцев 2025 года портфель необеспеченных потребительских кредитов демонстрирует сокращение на 11,6%, что является прямым следствием сдерживающей политики регулятора.

Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки и применения новых, более точных и адаптивных моделей оценки кредитного риска в условиях высокой волатильности макроэкономической среды и возрастающей закредитованности населения. Крупнейший игрок рынка, ПАО «Сбербанк России», являющийся объектом данного исследования, вынужден оперативно реагировать на эти вызовы, активно внедряя технологии искусственного интеллекта (AI) и Big Data для удержания кредитного качества и сохранения рентабельности. Именно поэтому в текущих условиях конкуренция смещается из плоскости цены в плоскость точности скоринга и управления рисками.

Объект исследования — кредитная деятельность ПАО «Сбербанк России» в сегменте физических лиц.

Предмет исследования — совокупность теоретических, методологических и практических аспектов совершенствования потребительского кредитования в условиях жесткого регуляторного контроля (МПЛ, высокая ставка) и цифровой трансформации.

Цель работы состоит в разработке комплекса научно обоснованных и практически применимых мероприятий по совершенствованию практики потребительского кредитования в ПАО «Сбербанк России» на основе глубокого анализа его финансово-экономических показателей и актуального регуляторного ландшафта за 2022–2025 годы.

Возрождение и развитие биржевой деятельности в России в 1990-е ...

... биржевой деятельности: от товарных до срочных рынков Эволюция биржевого рынка в России 1990-х годов представляла собой многогранный процесс, в ходе которого сформировались и развились различные ... структуры и особенностей. Экономические и политические предпосылки возрождения бирж в России На заре 1990-х годов советская экономическая система подошла к своему логическому завершению, столкнувшись с ...

Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:

1. Раскрыть сущность и классификацию форм кредита в контексте современных экономических реалий и проанализировать актуальные изменения в нормативно-правовом регулировании потребительского кредитования в 2024–2025 гг.
2. Провести комплексный анализ макроэкономического контекста (динамика ключевой ставки) и его влияния на рынок.
3. Оценить динамику, структуру и качество розничного кредитного портфеля ПАО «Сбербанк» за период 2022–2025 гг., включая анализ проблемной задолженности (NPL) и стоимости риска (COR).
4. Проанализировать текущую практику использования цифровых технологий и AI-скоринга в кредитном процессе Сбербанка.
5. Разработать конкретные мероприятия по оптимизации методики оценки кредитоспособности заемщиков и провести экономическое обоснование их эффективности.

Глава 1. Теоретические и нормативно-правовые основы потребительского кредитования в Российской Федерации

Эволюция и классификация форм кредита на российском рынке

Кредит в современной экономической науке рассматривается не просто как денежные отношения, связанные с передачей средств на условиях возвратности, платности и срочности, но как важнейший элемент воспроизводственного процесса. Академическая школа (например, Лаврушин, Белоглазова) подчеркивает, что сущность кредита заключается в перераспределении временно свободных денежных средств. В условиях цифровизации и макроэкономической волатильности, традиционные формы кредита получают новые механизмы реализации, что требует более внимательного подхода к классификации.

Формы кредита определяются по характеру движения ссужаемой стоимости и включают:

1. Банковский кредит: Доминирующая форма в России. Предоставляется кредитными организациями в денежной форме. В сегменте физических лиц он делится на:

   • Потребительский кредит: Заем, предоставляемый физическому лицу для целей, не связанных с предпринимательской деятельностью (регулируется 353-ФЗ).
   • Ипотечный кредит: Долгосрочный целевой кредит под залог недвижимости.
   • Автокредит: Целевой кредит на покупку транспортного средства.

2. Коммерческий кредит: Предоставляется хозяйствующими субъектами друг другу в товарной форме (отсрочка платежа, вексель).

3. Государственный кредит: Отношения между государством и другими субъектами экономики (государственные займы).

С учетом цифровой трансформации, классификация дополнилась новыми видами, которые, по сути, являются вариациями банковского кредита, но с измененным механизмом выдачи и оценки:

• Цифровой кредит (Digital Lending): Кредиты, выдаваемые полностью в онлайн-формате, без физического присутствия заемщика. Характеризуется моментальным скорингом на основе Big Data.
• Платформенный кредит (P2P Lending, Crowd-lending): В России этот сегмент развит меньше, но набирает обороты. Предоставляется физическими или юридическими лицами друг другу через специализированные платформы, выступающие посредниками.

Ключевым для данного исследования является потребительский кредит, который Федеральный закон № 353-ФЗ определяет как заем, предоставляемый физическому лицу, не связанный с осуществлением предпринимательской деятельности. Этот сегмент наиболее чувствителен к регуляторным изменениям и макроэкономической конъюнктуре.

Анализ нормативно-правового регулирования потребительского кредитования (2024–2025 гг.)

Период 2024–2025 гг. ознаменовался беспрецедентным ужесточением и детализацией регулирования потребительского кредитования со стороны Банка России и законодателя. Основной документ — Федеральный закон от 21.12.2013 № 353-ФЗ «О потребительском кредите (займе)» — стал основой для внедрения новых защитных механизмов. Эти механизмы, по сути, призваны сдерживать рост кредитного портфеля в наиболее рисковых сегментах.

Нововведение	Нормативный Акт / Дата Вступления	Суть изменения и цель
Обязательное раскрытие ПСК	353-ФЗ, с 21 января 2024 г.	Полная стоимость кредита (ПСК) должна быть указана на первой странице договора в четкой квадратной рамке. Устанавливается запрет на превышение среднерыночного значения ПСК более чем на 1/3. Цель: Повышение прозрачности и защита от скрытых комиссий.
Ограничение переменной ставки	ФЗ № 151-ФЗ, с 1 сентября 2024 г.	Запрет на выдачу потребительских кредитов с переменной ставкой, кроме крупных ипотечных кредитов (от 15 до 74 млн руб., срок до 20 лет, или свыше 74 млн руб. без ограничения срока). Максимальное увеличение ставки ограничено 1/3 или 4 п.п. Цель: Защита заемщиков от резкого роста платежной нагрузки в период высоких ставок.
Увеличение «периода охлаждения»	353-ФЗ, с 21 января 2024 г.	Расширение периода для отказа от навязанных дополнительных услуг (страхование, сертификаты) с 14 до 30 календарных дней. Цель: Борьба с мисселингом и защита потребителя.
Дополнительный антимошеннический «период охлаждения»	ФЗ № 9-ФЗ, с 1 сентября 2025 г.	Введение обязательной паузы между одобрением кредита и выдачей средств: от 50 до 200 тыс. руб. — до 4 часов; свыше 200 тыс. руб. — не менее 48 часов. Цель: Предоставление времени заемщику для осознания решения, особенно в случаях мошенничества, когда кредит оформляется под давлением третьих лиц.

Эти изменения демонстрируют четкую тенденцию к ужесточению контроля и повышению социальной ответственности банков. Для Сбербанка как крупнейшего кредитора это означает необходимость пересмотра внутренних IT-процессов и продуктовой линейки, особенно в части кредитов с переменной ставкой и интеграции новых временных пауз в процедуру выдачи средств. Игнорирование этих требований не просто грозит штрафами, но и ставит под угрозу репутацию банка на рынке.

Глава 2. Анализ кредитной деятельности ПАО «Сбербанк России» в сегменте физических лиц (2022–2025 гг.)

Макроэкономический контекст и его влияние на кредитный рынок

Период 2022–2025 гг. характеризовался экстремальной волатильностью денежно-кредитной политики Банка России. Эти макроэкономические колебания оказали прямое и немедленное влияние на стоимость и доступность кредитных ресурсов.

Динамика ключевой ставки и ее последствия:

1. Февраль – Июнь 2022 г.: Резкий шок и повышение ставки до 20%, за которым последовало быстрое снижение до 7,5% к сентябрю 2022 года. Это вызвало краткосрочный паралич рынка, а затем его быстрое восстановление за счет дешевого фондирования.
2. Июль 2023 г. – Весна 2025 г.: Начало нового, продолжительного цикла ужесточения. Ставка поэтапно поднималась, достигнув пиковых значений в 21% в начале 2025 года, чтобы сдержать двузначную инфляцию.
3. Октябрь 2025 г.: Текущее значение ставки — 17,00%.

Сохранение ставки на уровне 17% (и выше) означает, что стоимость фондирования для банков остается высокой, а это неизбежно ведет к росту ставок по потребительским кредитам и ипотеке.

Влияние на рынок:

• Сдерживание роста портфеля: Высокие ставки делают кредиты менее привлекательными. Это, в сочетании с ужесточением макропруденциальных лимитов (МПЛ), привело к замедлению темпов роста кредитного портфеля по рынку в целом и сокращению необеспеченного портфеля Сбербанка в 2025 году.
• Рост проблемной задолженности: Объем просроченной задолженности россиян достиг 2,2 трлн рублей к середине 2025 года (6% от всех кредитов).

  Это связано с тем, что часть кредитов была выдана на пике ставок, а реальные доходы населения не успевали за ростом платежей.

Таким образом, Сбербанк оперирует в условиях, когда приоритетом является не агрессивный рост, а сохранение кредитного качества и защита от увеличивающихся рисков дефолта. Однако, разве не становится критически важным для банка в этих условиях фокусироваться на клиентах с безупречной финансовой историей?

Динамика, структура и качество розничного кредитного портфеля Сбербанка

ПАО «Сбербанк России» сохраняет доминирующее положение на рынке розничного кредитования с долей около 47,0% на конец 2024 года. Анализ финансовых результатов за 2022–2025 гг. демонстрирует устойчивость банка, несмотря на макроэкономические шоки.

Ключевые финансово-экономические показатели ПАО «Сбербанк» (по РПБУ):

Показатель	2024 год (итог)	8 месяцев 2025 года (промежуточный)	Динамика (8 мес. 2025 г. к 2024 г.)
Чистая прибыль (трлн руб.)	1 562,4	1,12	+6,4% г/г
Рентабельность капитала (ROE), %	23,4%	22,2%	Незначительное снижение
Розничный кредитный портфель (трлн руб.)	17,4	17,8	+2,4% с начала года
Доля NPL в портфеле, %	2,2%	2,3% (оценочно)	Незначительный рост
Стоимость риска (COR), %	1,5%	1,5–1.6% (оценочно)	Стабильно умеренный рост

Источник: Официальные отчеты Сбербанка и аналитические данные на 8 октября 2025 г.

Анализ структуры розничного портфеля (2024–2025 гг.):

Анализ показывает, что банк демонстрирует смещение приоритетов в структуре портфеля в ответ на регуляторные ограничения и риски:

1. Кредитные карты: Портфель кредитных карт показал взрывной рост в 2024 году (+43,4%) и продолжает расти в 2025 году (+7,2% за 8 месяцев), достигнув 2,4 трлн руб. Сбербанк удерживает более 53% рынка кредитных карт.
2. Потребительские кредиты (необеспеченные): Этот сегмент наиболее сильно пострадал от высоких ставок и МПЛ. За 8 месяцев 2025 года портфель сократился на 11,6% (до 3,4 трлн руб.).

   Это отражает сознательную политику банка по снижению рисков в сегменте с высокой долговой нагрузкой.

3. Ипотека: Портфель продолжает расти (+9,6% в 2024 г.), оставаясь крупнейшим элементом портфеля (11,2 трлн руб.), хотя темпы замедляются из-за ужесточения условий по льготным программам.

Качество портфеля: Показатель NPL (доля обесцененных кредитов) на уровне 2,2% на конец 2024 года является низким по сравнению со среднерыночным, что свидетельствует о высокой эффективности скоринговой системы Сбербанка. Однако увеличение стоимости риска (COR) до 1,5% показывает, что банк готовится к возможному росту дефолтов и увеличивает отчисления в резервы. Это прямое следствие ужесточения макропруденциального регулирования, которое вынуждает банк не только ограничивать выдачи, но и формировать большие резервы на покрытие потенциальных потерь.

Применение цифровых технологий и AI-скоринга в кредитном процессе

Доминирование Сбербанка на рынке во многом обеспечивается его технологическим лидерством. Банк перевел потребительское кредитование в режим «абсолютно автоматизированного» end-to-end процесса, где роль человека минимизирована.

Основные характеристики AI-скоринга в Сбербанке:

1. Скорость принятия решения: Заявка на кредит (особенно в корпоративном сегменте, что является индикатором технологической возможности в рознице) может быть рассмотрена AI-моделью за семь минут.
2. Многофакторный анализ: Скоринговая оценка основана не только на классической кредитной истории (БКИ), но и на анализе Big Data. Банк использует до пяти ключевых групп источников данных для формирования кредитного рейтинга:
   • Транзакционные данные: Анализ оборотов по счетам клиента, регулярность поступлений, структура расходов.
   • Финансовые показатели: Официальная отчетность (для бизнеса) или подтвержденные доходы (для физлиц).
   • Кредитная история: Внутренние данные банка и информация от БКИ.
   • Аналитические показатели: Сравнение клиента с отраслевыми/сегментными бенчмарками, оценка размера и стабильности бизнеса.
   • Данные из открытых источников: Реестры, агрегаторы, данные о судебных разбирательствах и исполнительных производствах.
3. Снижение риска мошенничества: AI-модели используются для выявления аномалий и паттернов, характерных для мошеннических схем, что стало особенно актуально в свете введенного 48-часового «периода охлаждения».
4. Персонализация: Использование подписки «СберПрайм+» и предложение кредитов с кэшбэком (до 2,5% возврата бонусами) является примером продуктового совершенствования, основанного на глубоком знании клиентского поведения, полученном через Big Data.

Автоматизация позволяет банку снижать операционные расходы, поддерживать низкий показатель NPL и оперативно корректировать риск-аппетит в ответ на изменения ключевой ставки.

Глава 3. Совершенствование кредитной деятельности и оценка экономической эффективности

Актуальные проблемы кредитного риска и стратегические направления совершенствования

Несмотря на технологическое лидерство и низкий показатель NPL, кредитная деятельность Сбербанка в 2025 году сталкивается с рядом фундаментальных проблем, вызванных макроэкономической средой:

1. Накопленная закредитованность населения: Жесткое регулирование (МПЛ) является реакцией на высокий уровень ПДН у значительной части заемщиков, что ограничивает возможности банка по органическому росту портфеля.
2. Эффект высоких ставок: Сохранение ключевой ставки на уровне 17% (октябрь 2025 г.) увеличивает риск дефолта по уже выданным кредитам (особенно необеспеченным), поскольку высокие процентные расходы «съедают» реальные доходы заемщиков, не успевающих за инфляцией.
3. Необходимость адаптации скоринга к нестабильности: Стандартные скоринговые модели, построенные на исторических данных, могут быть недостаточно эффективны в прогнозировании дефолтов в условиях, когда ключевые факторы (инфляция, реальные доходы, ставка) демонстрируют высокую и нелинейную динамику.

Концептуальное предложение: Стратегическое совершенствование должно быть направлено на точечную оптимизацию AI-скоринга для более точного прогнозирования дефолтов в условиях макроэкономической нестабильности и высокого кредитного риска. Это позволит Сбербанку избирательно работать с сегментом высококачественных заемщиков, избегая при этом «токсичных» кредитов.

Разработка мероприятий по оптимизации методики оценки кредитоспособности заемщиков

Для повышения точности прогнозирования риска предлагается провести рекалибровку AI-моделей Сбербанка с включением следующих усовершенствованных факторов. Эти мероп��иятия позволят банку более эффективно управлять рисками, о которых шла речь в Главе 2.

№	Мероприятие	Обоснование и ожидаемый результат
1.	Интеграция прогнозных макрофакторов в скоринг.	Включение в алгоритм не только текущего, но и прогнозируемого уровня инфляции и динамики реальных доходов (по данным ЦБ и Росстата) на горизонте 12–18 месяцев. Результат: Отказ от выдачи долгосрочных кредитов тем заемщикам, чей реальный располагаемый доход, по прогнозам, будет падать.
2.	Усиление веса показателя «Финансовая устойчивость домохозяйства» (ФУД).	Дополнение стандартного ПДН (Показатель Долговой Нагрузки) оценкой структуры расходов домохозяйства на жизненно важные нужды (продукты, ЖКХ) на основе транзакционных данных. Если доля обязательных платежей превышает 70-80% дохода, риск дефолта выше, даже при низком ПДН. Результат: Более точное выявление скрытой закредитованности.
3.	Разработка адаптивного «анти-мошеннического» скоринга (АМС).	Усиление AI-мониторинга заявок в период между одобрением и выдачей средств (48-часовой «период охлаждения»). АМС должен анализировать внезапные изменения в поведении клиента (например, попытка срочного вывода средств, изменение банковских реквизитов) как триггер для дополнительной верификации. Результат: Снижение потерь от мошенничества, особенно актуального в условиях ФЗ № 9-ФЗ.

Внедрение этих трех мероприятий позволит Сбербанку не только соответствовать жестким регуляторным требованиям, но и снизить свои внутренние кредитные риски, что напрямую отразится на показателях доходности.

Экономическое обоснование эффективности предложений

Экономическая эффективность предлагаемых мероприятий ($Э$) оценивается через их влияние на снижение кредитного риска, выраженного в показателе Стоимости Риска (Cost of Risk, COR). Снижение COR означает меньшие отчисления в резервы под потенциальные потери, что прямо увеличивает чистую прибыль банка ($\Pi$).

Для оценки влияния используется метод факторного анализа, в данном случае — Метод Цепных Подстановок, примененный к формуле рентабельности активов (ROA), где Чистая прибыль ($\Pi$) является функцией, зависящей от резервов.

Исходные данные ПАО «Сбербанк» (на конец 2024 г., для базового расчета):

Показатель	Значение
Кредитный портфель (КП)	17,4 трлн руб.
Базовый COR (CORбазовый)	1,5% (0,015)
Чистая прибыль ($\Pi_{базовая}$)	1 562,4 млрд руб.

Гипотеза эффективности: Предположим, что точечная оптимизация AI-скоринга (интеграция прогнозных факторов и ФУД) позволит Сбербанку снизить стоимость риска в сегменте потребительских кредитов на 0,2 процентных пункта (с 1,5% до 1,3%) за счет предотвращения выдачи высокорисковых кредитов.

1. Расчет снижения резервов и прироста прибыли ($\Delta \Pi_{R}$):

Экономическая эффективность ($Э$) от снижения стоимости риска:
Э = Кредитный портфель × (CORбазовый - CORновый)

Подставляем значения:

• COR_{базовый} = 0,015
• COR_новый = 0,015 — 0,002 = 0,013
• Кредитный портфель = 17 400 млрд руб.

Э = 17 400 млрд руб. × (0,015 - 0,013)
Э = 17 400 млрд руб. × 0,002
Э = 34,8 млрд руб.

Таким образом, снижение стоимости риска всего на 0,2 п.п. при текущем объеме портфеля обеспечит прирост чистой прибыли в размере 34,8 млрд рублей.

2. Оценка влияния на Рентабельность Активов (ROA):

Рентабельность активов (ROA) рассчитывается по формуле:
ROA = Чистая прибыль / Активы

Прирост прибыли ($\Delta \Pi_{R} = 34,8 \text{ млрд руб.}$) напрямую увеличивает Чистую прибыль. Предположим, что активы Сбербанка на конец 2024 года составляли 48,5 трлн руб.

• Базовая $\Pi_{базовая} = 1562,4 \text{ млрд руб.}$
• $\Pi_{новая} = 1562,4 + 34,8 = 1597,2 \text{ млрд руб.}$

Базовая $\text{ROA}_{\text{базовая}}$:
ROAбазовая = 1562,4 / 48500 ≈ 3,22%

Новая $\text{ROA}_{\text{новая}}$:
ROAновая = 1597,2 / 48500 ≈ 3,29%

Вывод: Прирост рентабельности активов составит $\Delta \text{ROA} = 3,29\% — 3,22\% = 0,07$ п.п.

Данный расчет подтверждает, что даже минимальное, но устойчивое снижение кредитного риска, достигнутое за счет усовершенствования AI-скоринга, имеет существенный положительный экономический эффект, выраженный в приросте чистой прибыли (34,8 млрд руб.) и повышении эффективности использования активов банка.

Заключение

Проведенное исследование форм кредита и практики потребительского кредитования в ПАО «Сбербанк России» за период 2022–2025 гг. позволило достичь поставленной цели и выполнить все сформулированные задачи.

Основные результаты исследования:

1. Теоретические и регуляторные основы: Была дана актуальная классификация форм кредита, а также проведен детальный анализ беспрецедентных регуляторных изменений 2024–2025 гг. (ФЗ № 353-ФЗ, ФЗ № 151-ФЗ, ФЗ № 9-ФЗ).

   Установлено, что законодатель последовательно ужесточает требования к раскрытию ПСК, ограничивает высокорисковые продукты (переменная ставка) и вводит новые механизмы защиты от мошенничества (48-часовой «период охлаждения»).

2. Макроэкономический и финансовый анализ: Определено, что высокая ключевая ставка (17,00% на октябрь 2025 г.) и макропруденциальное регулирование стали ключевыми сдерживающими факторами. Финансовый анализ Сбербанка подтвердил его высокую устойчивость (ROE 22,2% за 8 мес. 2025 г.), но также выявил сознательное сокращение портфеля необеспеченных потребительских кредитов (-11,6% в 2025 г.) на фоне роста рисков. Низкий показатель NPL (2,2%) и умеренный COR (1,5%) свидетельствуют о высоком кредитном качестве, обеспеченном, в том числе, технологическим скорингом.
3. Технологическое лидерство: Установлено, что Сбербанк использует AI и Big Data для реализации автоматизированного end-to-end процесса кредитования, основанного на анализе пяти ключевых групп источников данных, включая транзакционные и аналитические показатели.
4. Разработка практических рекомендаций: В качестве стратегического направления совершенствования предложена точечная оптимизация AI-скоринга. Разработаны конкретные мероприятия, включающие интеграцию прогнозных макрофакторов (инфляция, реальные доходы) и введение показателя «Финансовой устойчивости домохозяйства» (ФУД), что позволит модели точнее прогнозировать дефолты в условиях нестабильности.
5. Экономическое обоснование: Применение метода факторного анализа (Метод Цепных Подстановок) подтвердило экономическую целесообразность предложений. Гипотетическое снижение стоимости риска всего на 0,2 п.п. обеспечивает прирост чистой прибыли ПАО «Сбербанк» в размере 34,8 млрд рублей при текущем объеме портфеля, что демонстрирует высокую прикладную значимость разработанных рекомендаций.

Таким образом, работа подтвердила, что в современных условиях совершенствование практики потребительского кредитования в крупнейшем российском банке неразрывно связано с высокотехнологичной адаптацией AI-моделей к динамично меняющемуся макроэкономическому и регуляторному ландшафту. Именно технологическое превосходство и способность к быстрой адаптации станут ключевыми факторами сохранения лидерства Сбербанка в ближайшие годы.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон от 21.12.2013 г. № 353-ФЗ «О потребительском кредите (займе)» (с изм. и доп.) // Президент России. URL: http://kremlin.ru/acts/bank/37951 (дата обращения: 08.10.2025).
2. Абрамян Г.А. Методология оценки кредитоспособности хозяйствующих субъектов, относимых к малому и среднему предпринимательству // Вопросы экономики и управления. 2015. №2. С. 50–56.
3. Алексеева А.И. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности. М.: КНОРУС, 2015. 241 с.
4. Андрианов В. Системные риски кредитно–банковской системы России // Общество и экономика. 2014. № 1. С. 71–112.
5. Артеменко В. Г. Финансовый анализ. М.: ДИС, 2016. 263 с.
6. Банк России: Официальный сайт. URL: http://www.cbr.ru/statistics/UDStat.aspx?Month=11&Year=2016&TblID=302–02M (дата обращения: 08.10.2025).
7. Басовский Л.Е. Теория экономического анализа: учебное пособие. М.: ИНФРА–М., 2015. 302 с.
8. Белозеров С.А., Мотовилов О.В. Банковское дело: Учебник. М.: Проспект, 2015. 408 c.
9. Буйлов М.Р. О кредитах без истерики // Коммерсантъ ДЕНЬГИ. 2013. № 37. С. 65–77.
10. Будет ли ключевая ставка ниже 10% до конца 2025 года: версии экспертов и искусственного интеллекта // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=10996791 (дата обращения: 08.10.2025).
11. Валенцева Н.И., Лаврушин О.И. Банковское дело: Учебник. М.: КноРус, 2013. 800 c.
12. Вишняков И.В. Методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков: учеб.пособие. СПб.: СПбГИЭА, 2016. 197 с.
13. Гаврикова В.Н., Озерова В.Е. Кредитование юридических лиц: проблемы и пути их устранения // Сборник трудов XIII –ой Межд. науч.–техн. конф. студентов и аспирантов. Смоленск, 2016. С. 42–45.
14. Герасимова В.В., Титаев В.Н., Мендель А.В., Фадеева Н.П. Способы расчета кредитоспособности заемщика // Вестник Саратовского государственного социально–экономического университета. 2015. № 3 (52).

    С. 40–43.

15. Годовой отчет банка России за 2016 года. URL: http://www.cbr.ru/publ/God/ar 2016.pdf (дата обращения: 08.10.2025).
16. Гусев А.П. Ипотечное жилищное кредитование. Жилье взаймы. М.: Феникс, 2017. 690 c.
17. Давыдов И.М., Кудинов В.С. Все про вклады и займы: практическое пособие. М.: Дрофа, 2013. 93 с.
18. Даниленко С.А., Комиссарова М.В. Банковское потребительское кредитование. М.: Юстицинформ, 2016. 384 c.
19. Дибров Н.Г. Российская банковская система нуждается в оптимизации // Банковское дело. 2014. № 8. С. 34–36.
20. Добросердова И.И. Финансы предприятий. СПб.: Питер, 2014. 124 с.
21. Жуков Е.Ф. и др. Деньги. Кредит. Банки. М.: Юнити–Дана, 2016. 704 c.
22. Жукова Е.Ф. Банки и небанковские кредитные организации и их операции: учебник для студентов вузов. 4–е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ–ДАНА, 2015. 559 с.
23. Жукова Е.Ф. Банковское дело: учебник для студентов вузов. 3–е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ–ДАНА, 2015. 654 с.
24. За пару минут: как Сбер кредитует с помощью технологий // Forbes. URL: https://www.forbes.ru/blogs/501783-za-paru-minut-kak-sber-kredituet-s-pomoschyu-tehnologij (дата обращения: 08.10.2025).
25. Ключевая ставка ЦБ РФ на сегодня // Журнал Домклик. URL: https://journal.domclick.ru/analitika/klyuchevaya-stavka-cb-rf-na-segodnya (дата обращения: 08.10.2025).
26. Крюков Р.В. Банковское дело и кредитование. М.: А–Приор, 2016. 236 c.
27. Лапина Е.Н., Остапенко Е.А., Кулешова Л.В. Проблемы и тенденции развития банковского кредитования в России // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2014. № 12 (72).

    С. 53.

28. НеПолная Стоимость Кредита: что изменится с 21 января 2024 года // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/faq/nsk/ (дата обращения: 08.10.2025).
29. Нововведения в потребительском кредитовании с 1 июля 2024 года // Гарант. URL: https://www.garant.ru/news/1684307/ (дата обращения: 08.10.2025).
30. Обзор банковского сектора РФ. Аналитические показатели. 2016. №160. URL: www.cbr.ru/analytics/bank_system/obs_1602.pdf (дата обращения: 08.10.2025).
31. Общие объемы кредитования юридических лиц–резидентов и индивидуальных предпринимателей в рублях по видам экономической деятельности и отдельным направлениям использования средств (всего по Российской Федерации).

    URL: http://haa.su/G8K/ (дата обращения: 08.10.2025).

32. Официальный сайт Ассоциации российских банков. URL: http://arb.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
33. Официальный сайт НАУМИР (Российский Микрофинансовый Центр).

    URL: http://www.rmcenter.ru/naumir/ (дата обращения: 08.10.2025).

34. Официальный сайт ПАО «Сбербанк России». URL: http://www.sberbank.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
35. Пальчикова И.С. Ключевые элементы кредитования юридических лиц // Новое слово в науке и практике: гипотезы и апробация результатов исследований. 2016. № 24–2. С. 118–122.
36. Петров Д.В. Современное состояние системы кредитования малого и среднего бизнеса в Российской Федерации // Естественно–гуманитарные исследования. 2013. № 1. С. 45–50.
37. Показатели деятельности кредитных организаций. 2015 г. // Официальный сайт Банка России. URL: http://www.cbr.ru/statistics/?PrtId=pdko_sub (дата обращения: 08.10.2025).
38. Проданова Н.А., Мульченко Е.В. Деньги, кредит, банки. М.: Высшая школа, 2016. 192 c.
39. Разумова И.А. Ипотечное кредитование. М., СПб: Питер, 2017. 208 c.
40. Рейтинг прибыльности крупнейших российских банков в 2015 году // РИА РЕЙТИНГ. URL: http://www.riarating.ru/banks_rankings/20160211/ 630009447.html (дата обращения: 08.10.2025).
41. Рынок банковских услуг в России: итоги 2023 и прогнозы // Frank RG. URL: https://frankrg.com/21798 (дата обращения: 08.10.2025).
42. Свиридов О.Ю. Деньги, кредит, банки. М.: Издательский центр «МарТ», ИКЦ «МарТ», 2017. 480 c.
43. Сведения о кредитах, предоставленных физическим лицам–резидентам по состоянию на 01.10.2016. URL: http://www.cbr.ru/statistics/UDStat.aspx?Month=10&Year=2014&TblID=302–02M (дата обращения: 08.10.2025).
44. Семь минут на решение: как ИИ выдает кредиты бизнесу в «Сбере» // Forbes. URL: https://www.forbes.ru/blogs/451457-sem-minut-na-resenie-kak-ii-vydaet-kredity-biznesu-v-sbere (дата обращения: 08.10.2025).
45. Скляров И.Ю., Склярова Ю.М., Лапина Е.Н. Совершенствование методических подходов к оценке и управлению банковскими рисками // Экономика и предпринимательство. 2016. № 2–1 (67–1).

    С. 540–546.

46. Сокращенные результаты ПАО Сбербанк по РПБУ за 12 месяцев 2024 года // Ast-News. URL: https://ast-news.ru/node/sokrashchennye-rezultaty-pao-sberbank-po-rpbu-za-12-mesyatsev-2024-goda (дата обращения: 08.10.2025).
47. Сокращенные результаты ПАО Сбербанк по РПБУ за январь 2024 года // СберБанк. URL: https://www.sberbank.com/ru/press_center/releases_news/article/sokrashennye-rezultaty-pao-sberbank-po-rpbu-za-yanvar-2024-goda (дата обращения: 08.10.2025).
48. Тавасиев А.М., Москвин В.А., Эриашвили Н.Д. Банковское дело: учеб. пособие для студентов вузов. 2–е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ–ДАНА, 2015. 287 с.
49. Терновская Е.П., Гребенник Т.В. Качество кредитного портфеля российских банков: особенности оценки и управления // НАУКОВЕДЕНИЕ: Интернет–журнал. 2014. № 3. URL: http://naukovedenie.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
50. Тютюнник А.В., Шевелев А.С. Информационные технологии в банке. М.: БДЦ–пресс, 2016. 368 c.
51. Устав ПАО «Сбербанк России». Утвержден годовым общим собранием акционеров протокол № 28 от 03.06.2015 года. URL: http://www.sberbank.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
52. Федотова Г.В., Федорова А.С. Банковское кредитование инвестиционной деятельности в России на современном этапе // Вестник магистратуры. 2014. № 6. С. 158.
53. Финансовые результаты деятельности кредитных организаций РФ // Федеральная служба государственной статистики РФ. URL: http://www.gks.ru/free doc/new site/finans/fin33.doc (дата обращения: 08.10.2025).
54. Финансовые результаты «Сбера»: результаты по РПБУ за 2024 год // АТОН. URL: https://www.aton.ru/analytics/investitsionnye-idei/finansovye-rezultaty-sbera-rezultaty-po-rpbu-za-2024-god/ (дата обращения: 08.10.2025).
55. Ходачник Г. Э. Основы банковского дела: учебное пособие. М.: Академия, 2013. 256 с.
56. Чекиева Х. Р. Потребительское кредитование в России // Молодой ученый. 2016. №27. С. 523–525.
57. Чуев И.Н., Чуева Л.Н. Экономика предприятия: учебник. 4–е изд., перераб. и доп. М.: Дашков и Ко, 2014. 263 с.
58. Что такое скоринг в банке: как работает и зачем нужен // СберБанк. URL: https://www.sberbank.com/material/232414 (дата обращения: 08.10.2025).
59. Щербакова Г.Н. Анализ и оценка банковской деятельности. М.: Вершина, 2013. 464 с.
60. Эзрох Ю.С. Актуальные риски банковской системы России // Банковское дело. 2014. № 4. С. 22–27.