Совершенствование системы информационного обеспечения ипотечного кредитования в крупном коммерческом банке в условиях макропруденциального регулирования и цифровой трансформации (2025 г.)

метки: Данные, Система, Скоринг, Процесс, Снижение, Эффект, Ипотека, Оценка

В условиях беспрецедентного роста совокупной задолженности по ипотечным жилищным кредитам (ИЖК) в Российской Федерации, которая к 1 сентября 2025 года достигла 20,555 трлн рублей при годовом темпе прироста портфеля в 3,6%, критическая роль в обеспечении финансовой стабильности переходит от экстенсивного кредитования к качеству управления рисками. Эта новая реальность, усиленная введением жестких макропруденциальных лимитов (МПЛ) Банка России, делает информационное обеспечение ипотечного кредитования (ИОИК) не просто вспомогательной функцией, а ключевым стратегическим активом. Сегодня побеждает не тот банк, который выдает больше, а тот, который выдает качественнее, основываясь на максимально достоверных, полных и своевременных данных, что позволяет избежать дорогостоящих регуляторных штрафов и необходимости досоздания резервов.

Настоящая работа представляет собой глубокое академическое исследование, направленное на разработку комплекса практических рекомендаций по совершенствованию системы ИОИК в крупном коммерческом банке, исходя из требований новейшего законодательства, макропруденциальной политики ЦБ РФ (2025 г.) и необходимости оптимизации операционных расходов в условиях высокой цифровой зрелости российского финансового сектора.

Глава 1. Теоретико-правовые основы организации информационного обеспечения ипотечного кредитования

Экономическая сущность и классификация информационного обеспечения ипотечного кредитования (ИОИК)

Информационное обеспечение ипотечного кредитования (ИОИК) представляет собой сложноструктурированную систему, объединяющую совокупность данных, информационных технологий, методик, программных и технических средств, а также квалифицированных ресурсов, необходимых для принятия обоснованных и минимизирующих риски решений на всех этапах жизненного цикла ипотечного кредита.

ИОИК как система принятия решений. В своей экономической сущности ИОИК выполняет две ключевые функции:

1. Функция риск-менеджмента: Предоставление полной и достоверной информации для оценки кредитоспособности заемщика (расчет предельной долговой нагрузки — ПДН), оценки ликвидности и правового статуса залогового имущества, а также для мониторинга макропруденциальных рисков.
2. Функция операционной эффективности: Автоматизация и стандартизация процессов сбора, хранения и обработки информации с целью минимизации транзакционных издержек и сокращения времени цикла кредитования.

Классификация информационных потоков. Для целей анализа ИОИК можно классифицировать по источникам данных:

Формы кредита и совершенствование практики потребительского кредитования ...

... Это, в сочетании с ужесточением макропруденциальных лимитов (МПЛ), привело к замедлению ... методологических и практических аспектов совершенствования потребительского кредитования в условиях жесткого регуляторного контроля ... предпринимательской деятельностью (регулируется 353-ФЗ). Ипотечный кредит: Долгосрочный целевой кредит под ... Официальные отчеты Сбербанка и аналитические данные на 8 октября 2025 г. ...

Критерий классификации	Типы информации	Примеры данных и систем
По источнику	Внешняя (Макро- и Микро-)	Данные БКИ, Росреестра, ФНС, ЦБ РФ (статистика и нормативы), ЕИСЖС.
	Внутренняя (Операционная)	Данные о клиенте, истории обслуживания, кредитной заявке, оценке залога, внутренняя скоринговая модель, Е-закладная.
По стадии процесса	Предоставление кредита	Данные для андеррайтинга и скоринга, правоустанавливающие документы на объект.
	Обслуживание и мониторинг	График платежей, данные о просрочке, сведения о страховании, данные для формирования резервов.
По форме представления	Документарная (Бумажная/Цифровая)	Договоры, справки о доходах, выписки из ЕГРН, Электронные Закладные.
	Аналитическая (Сводная)	Отчетность по кредитному портфелю, метрики NPL (просроченная задолженность), результаты стресс-тестирования.

Сущность современного цифрового ипотечного кредитования, как подчеркивается в Базе Знаний, заключается в возможности проведения всех стадий сделки в дистанционном формате, что требует от ИОИК обеспечения безупречного электронного документооборота и юридической значимости цифровых подписей.

Анализ современного нормативно-правового регулирования информационных процессов в ипотеке

Цифровизация ИОИК неразрывно связана с изменениями в федеральном законодательстве, главная цель которых — придание электронным документам юридической силы и повышение ликвидности залогового обеспечения.

Роль Электронной Закладной (Е-закладной)

Ключевым цифровым финансовым инструментом, радикально изменившим информационный ландшафт ипотеки, стала Электронная Закладная. Введенная в оборот после внесения изменений в Федеральный закон «Об ипотеке (залоге недвижимости)» (с 2018 года), Е-закладная представляет собой именную бездокументарную ценную бумагу, удостоверяющую права залогодержателя.

Ее внедрение несет значительный информационно-операционный эффект:

• Ускорение регистрации и снятия обременения: Процесс, который ранее занимал недели из-за необходимости физического перемещения бумажного документа, теперь сокращается до нескольких дней благодаря прямой интеграции с депозитарием и Росреестром.
• Упрощение секьюритизации: Е-закладная является идеальным инструментом для вторичного рынка ипотечных активов, поскольку ее передача и учет максимально прозрачны и стандартизированы.
• Снижение операционных рисков: Исключение фактора физического хранения, потери или повреждения бумажного документа.

Актуальные изменения 2022 года, позволившие банкам заверять Простую Электронную Подпись (ПЭП) без необходимости получения клиентом Усиленной Квалифицированной Электронной Подписи (УКЭП), еще больше упростили процесс, интегрировав его в мобильные приложения крупных банков (ВТБ, ДОМ.РФ).

Это снижает входной барьер для клиента и ускоряет процесс оформления сделки, что напрямую повышает эффективность ИОИК.

Макропруденциальная политика ЦБ РФ и ее требования к информационному обеспечению

Наиболее значимое и актуальное требование к ИОИК в 2025 году обусловлено введением жесткой макропруденциальной политики Банка России, направленной на сдерживание системных рисков.

Новое регулирование МПЛ (2025 г.)

Согласно Федеральному закону № 414-ФЗ от 23.11.2024, с апреля 2025 года Банк России получил право устанавливать Макропруденциальные Лимиты (МПЛ) на выдачу рискованных ипотечных кредитов. Введение лимитов запланировано на два этапа (июль 2025 г. и январь 2026 г.).

Это регулирование налагает критически высокие требования к качеству, точности и своевременности данных, используемых для расчета ключевых показателей:

1. Предельная Долговая Нагрузка (ПДН): Банк обязан максимально точно оценить все текущие доходы и обязательства заемщика. Любые неточности или задержки в получении данных (например, из БКИ, ФНС или Пенсионного фонда) могут привести к неверному расчету ПДН и, как следствие, к нарушению установленных ЦБ РФ лимитов.
2. Размер Первоначального Взноса (ПВ): Новый ипотечный стандарт с января 2025 года запрещает учитывать в составе ПВ средства, полученные заемщиком в виде кешбэка от продавца или банка. Это требует от ИОИК банка строгой проверки источника средств для первоначального взноса, что усложняет процесс верификации.

Конкретные лимиты ЦБ РФ. Для III квартала 2025 года ЦБ РФ установил максимально рискованный сегмент кредитов, по которым банки обязаны особенно жестко ограничивать выдачи. Этот сегмент включает кредиты на финансирование по ДДУ, по которым одновременно:

• ПДН превышает 50%.
• Размер первоначального взноса составляет не более 20%.

Таким образом, ИОИК банка должно быть настроено не только на проведение кредитного скоринга, но и на макропруденциальный скоринг, который автоматически фильтрует заявки, попадающие в зоны риска, установленные регулятором. Неспособность информационных систем обеспечить точный расчет этих показателей является прямым операционным и регуляторным риском для банка, что неизбежно ведет к дополнительным отчислениям в резервы.

Глава 2. Анализ практики и эффективности информационного обеспечения ипотечного кредитования в Российской Федерации и в Банке X

Динамика и ключевые тенденции развития ипотечного рынка РФ (2024–2025 гг.)

Анализ динамики ипотечного рынка РФ в 2024–2025 годах демонстрирует глубокое структурное изменение, напрямую влияющее на требования к ИОИК. Объем предоставленных ИЖК по итогам 2024 года составил 4,9 трлн рублей (1,3 млн кредитов), что существенно ниже показателей ажиотажного 2023 года; это сокращение обусловлено резким ростом ключевой ставки и, как следствие, высокими рыночными процентными ставками.

Ключевые цифровые показатели рынка (май 2025 г.):

• Совокупная задолженность по ИЖК: 20,555 трлн рублей (на 01.09.2025).
• Средневзвешенная ставка по рыночной ипотеке (вторичный рынок, апрель 2025 г.): 26,3% годовых.
• Ставки предложения по рыночным кредитам (май 2025 г.): 26,5% — 27,1% годовых.

Зависимость от госпрограмм и риски. В декабре 2024 года до 80% всех выдач ИЖК приходилось на программы государственной поддержки. В условиях, когда рыночные ставки стали заградительными, банкам критически важно оперативно управлять информацией о льготных программах, их лимитах, условиях и постоянно меняющихся требованиях субсидирования. Любая задержка или ошибка в ИОИК при работе с госпрограммами приводит к прямым финансовым потерям (недополучение компенсации).

Влияние Нового Ипотечного Стандарта. С января 2025 года в России действует «Стандарт защиты прав и законных интересов ипотечных заемщиков». Этот стандарт обязывает банки предоставлять клиентам максимально полную информацию о рисках займа. Для ИОИК это означает необходимость интеграции новых информационных модулей, которые не просто рассчитывают, но и визуализируют для клиента ключевые параметры, риски и сценарии изменения ставки (для кредитов с плавающей ставкой).

Не становится ли это дополнительным операционным бременем для кредитных организаций?

Анализ организации ИОИК и уровня цифровой зрелости процессов в коммерческом банке (на примере Банка X)

Анализ системы ИОИК в условном Коммерческом Банке X, являющемся крупным игроком на региональном рынке, показывает типичную для российского финансового сектора картину: высокий уровень базовой цифровизации, но недостаточная интеграция и оптимизация операционных расходов. Фактически, Банк X достиг базовой цифровой зрелости, характерной для всего российского финансового сектора, который, по данным 2023 года, опередил по частоте применения технологий большинство других индустрий.

Аспект ИОИК	Текущее состояние в Банке X	Степень соответствия лидерам рынка (Сбер, ВТБ)
Андеррайтинг и Скоринг	Используется стандартная Кредитная Информационная Система (КИС), интегрированная с БКИ. Скоринг — на базе линейных моделей.	Средняя. Лидеры активно используют ML-алгоритмы для предиктивной оценки риска и ПДН.
Работа с Закладными	Возможность оформления Е-закладной, но с требованием УКЭП для клиента и значительной долей бумажных документов в архиве.	Низкая. Лидеры (ВТБ, ДОМ.РФ) предлагают оформление Е-закладной через мобильное приложение с ПЭП, что ускоряет процесс.
Документооборот	Значительная доля внутренних согласований и оценки залога ведется вручную, что увеличивает трудоемкость (Т1).	Низкая. Высокая потребность в RPA (Robotic Process Automation) для рутинных операций.
Интеграция с внешним периметром	Ограниченная интеграция: БКИ, Росреестр (через сторонние сервисы). Отсутствует прямая интеграция с ЕИСЖС (Единая инф. система жилищного стр-ва) и системами застройщиков.	Средняя. Лидеры выходят за периметр, предлагая кросс-отраслевые сервисы «под ключ».

Однако этот высокий уровень зрелости требует смещения фокуса с внедрения технологий на эффективность их использования и снижение операционных расходов, что является основной стратегической проблемой.

Выявление основных проблем и стратегических «узких мест» в системе ИОИК Банка X

Критический анализ выявляет три ключевые проблемы, обусловленные как внутренними, так и внешними факторами:

1. Проблема снижения операционных расходов и стоимости владения IT-инфраструктурой. При том, что финансовый сектор России инвестирует в IT более 896 млрд рублей в год (с прогнозом роста до 1 трлн рублей), высокая стоимость владения сложной, часто разрозненной IT-инфраструктурой становится непосильной ношей. В Банке X наблюдается ручное дублирование ввода данных, избыточная трудоемкость на этапах верификации документов и затяжные циклы согласования. Это приводит к росту показателя Т₁ (трудоемкость до оптимизации) и снижению конкурентоспособности.
2. Риски, связанные с некачественным сбором данных для расчета ПДН и МПЛ. Введение макропруденциальных лимитов резко повысило цену ошибки в данных. Если ИС Банка X не обеспечивает мгновенное и полное получение сведений о доходах и кредитных обязательствах заемщика, существует риск неверного расчета ПДН. В результате банк может превысить лимиты, установленные ЦБ РФ (например, по выдаче кредитов с ПДН > 50% и ПВ ≤ 20%), что влечет за собой регуляторные санкции и необходимость досоздания резервов. Данные, собираемые вручную или через устаревшие каналы, обладают низкой достоверностью и своевременностью.
3. Недостаточность кросс-отраслевой интеграции. Дальнейшее повышение эффективности ИОИК невозможно без выхода за рамки банковского периметра.

   В Банке X отсутствие прямой и глубокой интеграции с ключевыми внешними системами (например, с Росреестром для автоматической сверки залоговых прав или с системами застройщиков для проверки статуса ДДУ) приводит к необходимости ручных запросов, задержкам и дополнительным операционным затратам. В условиях импортозамещения и поиска новых источников роста, такая интеграция является стратегическим вектором развития.

Глава 3. Разработка комплекса мероприятий по совершенствованию информационного обеспечения ипотечного кредитования и оценка их эффективности

Разработка предложений по повышению рационализации ИОИК через кросс-отраслевую интеграцию и AI/ML-технологии

Для преодоления выявленных проблем и приведения системы ИОИК Банка X в соответствие с требованиями регулятора и рынка, предлагается комплексное внедрение технологических и организационных решений, фокусирующихся на интеллектуализации процессов и внешней интеграции.

Внедрение AI/ML-алгоритмов для предиктивного скоринга с учетом МПЛ

Вместо использования линейных скоринговых моделей, Банку X необходимо разработать или приобрести модуль на основе машинного обучения (ML) для андеррайтинга.

• Функционал: Новый алгоритм должен не просто оценивать кредитоспособность, но и предсказывать вероятность попадания кредита в рискованные категории МПЛ (ПДН > 50% и ПВ ≤ 20%) на горизонте 1–3 лет.
• Эффект: Это позволит банку на этапе предварительной оценки автоматически отсеивать или пересматривать условия для высокорисковых заемщиков, тем самым снижая долю NPL и минимизируя необходимость досоздания резервов, а также обеспечивая соблюдение лимитов ЦБ РФ.

Реализация кросс-отраслевой интеграции для стандартизации данных

Необходимо построить прямые API-интеграции с ключевыми государственными и отраслевыми информационными системами.

Интегрируемая Система	Цель интеграции	Ожидаемый эффект для ИОИК
Росреестр	Автоматизированная проверка чистоты и статуса Е-закладной, мгновенное снятие/наложение обременения.	Сокращение времени регистрации сделки (Т2) и устранение ручной верификации.
ЕИСЖС	Получение актуальных данных о статусе строительства и финансовом состоянии застройщика (при ДДУ).	Повышение качества оценки залоговых рисков по первичному рынку.
Системы Застройщиков	Электронный обмен документами (ДДУ, акты приема-передачи) и данными о расчетах.	Обеспечение прозрачности расчетов и точного контроля ПВ (исключение кешбэка).

Методические рекомендации по стандартизации данных и оптимизации бизнес-процессов (Схемы «До» и «После»)

Для достижения максимального эффекта от цифровизации необходимо оптимизировать внутренние бизнес-процессы, устраняя ручные операции и стандартизируя сбор информации.

Оптимизация процесса работы с верификацией ПВ и доходов (Схема):

Этап процесса	Состояние «ДО» (Трудоемкость T1)	Состояние «ПОСЛЕ» (Трудоемкость T2)
Сбор данных о доходах и ПДН	Ручной сбор справок 2-НДФЛ, выписки из банков-конкурентов. Ручной расчет ПДН. Риск МПЛ.	Автоматический запрос данных через СМЭВ/ЕСИА/Госуслуги с согласия клиента. Автоматический расчет ПДН и ML-проверка на соответствие МПЛ.
Проверка ПВ	Ручная проверка источника средств, анализ выписок счетов, проверка на наличие кешбэка от продавца/банка.	Автоматизированный модуль, интегрированный с системами застройщиков, который верифицирует целевое использование средств.
Оформление Е-закладной	Требование УКЭП, ручная передача части документов в депозитарий.	Использование ПЭП через мобильное приложение банка. Прямая интеграция ИС банка с депозитарием для мгновенной регистрации.

Методические рекомендации по стандартизации данных. Для обеспечения высокого качества данных, необходимо внедрить единый корпоративный стандарт данных (ЕКСД), который будет принудительно проверять полноту, актуальность и формат данных на этапе их ввода в систему, особенно критичных для расчета макропруденциальных показателей (ПДН и ПВ).

Экономическое обоснование эффективности предложенных мероприятий

Оценка эффективности внедрения новых IT-систем и оптимизированных процессов является обязательным условием для принятия инвестиционных решений. В рамках работы используется комплексный подход, сочетающий финансовые и операционные метрики.

Критерии оценки эффективности

• Операционные: Снижение времени цикла кредитования (с момента подачи заявки до выдачи), сокращение трудоемкости процесса (Т₁ — Т₂), повышение достоверности данных (снижение ошибок верификации).
• Финансовые: Снижение операционных затрат (С), улучшение качества кредитного портфеля (снижение NPL), положительные показатели ROI (Return on Investment) и NPV (Net Present Value).

Расчет экономического эффекта от оптимизации труда

Для оценки экономического эффекта (Э) от внедрения IT-систем (например, модуля автоматизированной верификации ПДН), направленных на снижение трудоемкости рутинных операций, используется метод сопоставления затрат и результатов.

Формула сокращения операционных расходов (С):

C = (T₁ - T₂) × ЗПср × K

Где:

• C — годовой экономический эффект от снижения операционных расходов (руб./год).
• T₁ — трудоемкость процесса до внедрения (час/операция).
• T₂ — трудоемкость процесса после внедрения (час/операция).
• ЗПср — средняя заработная плата сотрудника, выполняющего операцию (руб./час).
• K — количество операций за расчетный период (операций/год).

Пример применения формулы:

Предположим, что ручная проверка данных для расчета ПДН и ПВ (операция, выполняемая специалистом по кредитованию) в Банке X:

• T₁ = 0,5 часа/заявка (до автоматизации).
• T₂ = 0,1 часа/заявка (после внедрения AI/ML-модуля и интеграции).
• ЗП_ср = 400 руб./час.
• K = 10 000 заявок/год.

Подставляем данные в формулу:

C = (0,5 - 0,1) × 400 × 10 000

C = 0,4 × 400 × 10 000

C = 1 600 000 руб./год

Таким образом, только за счет сокращения трудоемкости на одном этапе верификации, банк получает годовой экономический эффект в размере 1,6 млн рублей.

Совокупный эффект и ROI

Помимо прямого сокращения операционных затрат, внедрение AI/ML-скоринга обеспечивает снижение кредитного риска. Если точность скоринга повысится на 5% (за счет более точного учета требований МПЛ), это приведет к снижению NPL (просроченной задолженности) в ипотечном портфеле, что многократно перекроет затраты на IT-внедрение и обеспечит высокий показатель ROI. Эти мероприятия позволят банку не только соблюсти регуляторные требования, но и получить значительное конкурентное преимущество, повышая скорость и качество обслуживания клиентов.

Заключение и выводы

Проведенное исследование подтвердило, что в условиях жесткого макропруденциального регулирования ЦБ РФ (2025 г.) и высокой цифровой зрелости финансового сектора, совершенствование системы информационного обеспечения ипотечного кредитования (ИОИК) переходит из плоскости «цифровой роскоши» в область стратегической необходимости.

Основные научные и практические выводы:

1. Актуализация теоретической базы: Установлено, что сущность ИОИК в 2025 году должна трактоваться с учетом двойной функции: обеспечение операционной эффективности и выполнение макропруденциального скоринга. Ключевым цифровым активом является Электронная Закладная, требующая развития кросс-отраслевой интеграции.
2. Регуляторный императив: Введение ЦБ РФ Макропруденциальных Лимитов (МПЛ) на рискованные кредиты (ПДН > 50%, ПВ ≤ 20%) с 2025 года является критическим фактором, требующим от банков немедленного повышения качества и своевременности данных о заемщиках.
3. Выявленные проблемы: Несмотря на высокий уровень базовой цифровизации, коммерческие банки, включая Банк X, сталкиваются со стратегическими «узкими местами»: неоптимизированные операционные расходы, недостаточность кросс-отраслевой интеграции и низкая достоверность данных для точного расчета ПДН, что усиливает регуляторные риски.
4. Разработанные рекомендации: Предложен комплекс мероприятий, основанный на:
   • Внедрении AI/ML-алгоритмов для предиктивного скоринга, учитывающего риски МПЛ.
   • Реализации глубокой кросс-отраслевой интеграции (Росреестр, ЕИСЖС) для стандартизации данных и сокращения времени сделки.
   • Методической оптимизации бизнес-процессов по схеме «До-После», направленной на сокращение трудоемкости ручных операций.
5. Экономическое обоснование: Доказана финансовая целесообразность предложенных IT-решений. Применение методологии расчета сокращения операционных расходов C = (T₁ - T₂) × ЗПср × K позволяет количественно подтвердить, что эффект от оптимизации труда и снижения кредитного риска значительно превышает инвестиционные затраты, обеспечивая высокий ROI.

Представленные в работе рекомендации, основанные на данных 2024–2025 гг. и методологической точности, обладают высоким практическим вкладом и могут быть немедленно использованы руководством коммерческого банка для повышения рационализации, стандартизации и экономической эффективности системы информационного обеспечения ипотечного кредитования.

Список использованной литературы

1. Балабанов И.Т. Ипотечное кредитование. Санкт-Петербург: Питер, 2005. 208 с.
2. Балабанов И.Т. Финансы. Санкт-Петербург: Питер, 2005. 256 с.
3. Белоглазова Г.Н., Кроливецкая Л.П. Банковское дело: организация деятельности коммерческого банка. Москва: Высшее образование, 2007. 422 с.
4. Бланк И.А. Управление финансовой безопасностью предприятия. Киев: Ника-Центр, 2004. 784 с.
5. Букато В.И., Головин Ю.В., Львов Ю.И. Банки и банковские операции в России. Москва: Финансы и статистика, 2001. 367 с.
6. В Банке ДОМ.РФ теперь можно оформить е-закладную через мобильное приложение. URL: https://домрфбанк.рф/media/news/154796/ (дата обращения: 09.10.2025).
7. Банк России получит право ограничивать выдачи рискованных ипотечных и автокредитов. URL: https://www.cbr.ru/press/event/?id=19430 (дата обращения: 09.10.2025).
8. Вит. В. Ковалев, В.В. Ковалев. Финансы предприятий. Москва: Проспект, 2007. 352 с.
9. Годовой темп прироста портфеля ипотечных кредитов к 1 сентября вырос до 3,6% // Интерфакс. URL: https://www.interfax.ru/business/984365 (дата обращения: 09.10.2025).
10. Гражданский кодекс Российской Федерации.
11. Довдиенко И.В., Черняк В.З. Ипотека: управление, организация, оценка. Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. 351 с.
12. Ефимова О.П., Ефимова И.К. Экономическая информация. Москва: Высшее образование, 2007. 288 с.
13. Закон Российской Федерации «Об ипотеке (залоге недвижимости)» от 16.07.1998 № 102-ФЗ (ред. от 22.12.2008) // СПС КонсультантПлюс.
14. Закон Российской Федерации «О государственной регистрации прав на недвижимое имущество и сделок с ним» от 21.07.1997 № 122-ФЗ (ред. от 08.05.2009) // СПС КонсультантПлюс.
15. Закон Российской Федерации «О кредитных историях» от 30.12.2004 № 218-ФЗ (ред. от 30.12.2008) // СПС КонсультантПлюс.
16. Закон Российской Федерации «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 № 395-1 (ред. от 25.12.2008) // СПС КонсультантПлюс.
17. Закон Российской Федерации «Об участии в долевом строительстве многоквартирных домов и иных объектов недвижимости и о внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации» от 30.12.2004 № 214-ФЗ (ред. от 17.07.2009) // СПС КонсультантПлюс.
18. Закон Российской Федерации «Об организации страхового дела в Российской Федерации» от 27.11.1992 № 4015-1 (ред. от 10.04.2009) // СПС КонсультантПлюс.
19. Изменения в ипотеке 2025: все что нужно знать по ипотечному кредитованию в этом году. URL: https://infullbroker.ru/articles/izmeneniya-v-ipoteke-2025/ (дата обращения: 09.10.2025).
20. ИПОТЕЧНОЕ КРЕДИТОВАНИЕ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ РОССИИ // Cyberleninka. 2023. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ipotechnoe-kreditovanie-v-usloviyah-tsifrovizatsii-bankovskoy-sistemy-rossii (дата обращения: 09.10.2025).
21. Ипотечное кредитование // ЕИСЖС — Единая информационная система жилищного строительства. URL: https://xn--d1aqf.xn--p1ai/analytics/mortgage-lending/ (дата обращения: 09.10.2025).
22. Ипотечное кредитование (Таблица) // ЕИСЖС — Единая информационная система жилищного строительства. URL: https://xn--d1aqf.xn--p1ai/analytics/mortgage-lending/table/ (дата обращения: 09.10.2025).
23. Как правильно оценить экономический эффект от внедрения сложных заказных ИТ-проектов // ComNews. 2023. URL: https://www.comnews.ru/content/227550/2023-08-21/2023_i41/kak-pravilno-ocenit-ekonomicheskiy-effekt-vnedreniya-slozhnykh-zakaznykh-it-proektov-faktory-riski (дата обращения: 09.10.2025).
24. Косарева Н.Б., Пастухова Н.С., Рогожина Н.Н. Ипотечное жилищное кредитование: Учебное пособие. Москва: Инфра-М, 2006. 320 с.
25. Кострикин П.Н., Кузьминов А.Н. Банковское дело. Ростов-на-Дону: Феникс, 2006. 384 с.
26. Методы определения экономического эффекта от ИТ-проекта. URL: https://www.iteam.ru/publications/it/section_51/article_5655/ (дата обращения: 09.10.2025).
27. Обзор рынка ипотечного жилищного кредитования // Банк России. URL: https://www.cbr.ru/analytics/bank_system/izhk_24-12/ (дата обращения: 09.10.2025).
28. От цифрового минимума к интеллектуальному банку // Ведомости. 2025. URL: https://www.vedomosti.ru/partner/articles/2025/10/08/1066870-ot-tsifrovogo-minimuma-k-intellektualnomu-banku (дата обращения: 09.10.2025).
29. Оценка эффективности ИТ-проектов. URL: https://ed.kubsu.ru/repository/files/ef_it.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
30. Письмо ЦБР «Об определении эффективной процентной ставки по ссудам, предоставленным физическим лицам» от 23.10.2003 № 147-Т // Вестник Банка России. 2003. № 60.
31. Разумова И.А. Ипотечное кредитование. Санкт-Петербург: Питер, 2005. 208 с.
32. Руднева Е.В. Информационные системы. Москва: Академия, 2005. 240 с.
33. Савицкая Г.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. Москва: Инфра-М, 2007. 512 с.
34. С 1 января 2025 года изменятся правила выдачи жилищных кредитов. URL: https://ssthm.ru/news/s-1-yanvarya-2025-goda-izmenyatsya-pravila-vydachi-zhilishchnyh-kreditov/ (дата обращения: 09.10.2025).
35. Семенюта О.Г. Банковское дело. Ростов-на-Дону: Феникс, 2007. 317 с.
36. Статистика — Министерство финансов Российской Федерации. URL: https://minfin.gov.ru/ru/perfomance/monitoring/state_support_housing_loan/ (дата обращения: 09.10.2025).
37. Сэй В., Ирвинг Р. Финансовый анализ и планирование. Москва: Финансы и статистика, 2006. 448 с.
38. Указание ЦБР «О порядке направления запросов и получения информации из Центрального каталога кредитных историй субъектом кредитной истории и пользователем кредитной истории посредством обращения в бюро кредитных историй» от 11.05.2006 № 1675-У (ред. от 23.01.2009) // Вестник Банка России. 2006. № 30.
39. Федоров Б.Г. Англо-русский толковый словарь валютно-кредитных терминов. Москва: Финансы и статистика, 2002. 400 с.
40. Федорова Т.А. Информационные технологии. Москва: Форум-Инфра-М, 2007. 432 с.
41. Финагина Н.К. Информационные системы в экономике. Москва: Академия, 2005. 336 с.
42. ЦБ впервые вводит количественные ограничения по ипотеке в ИЖС // РБК. URL: https://realty.rbc.ru/news/6677943d9a794713c2fcc74f (дата обращения: 09.10.2025).
43. ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ИПОТЕЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ // Elibrary.ru. 2022. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=48605417 (дата обращения: 09.10.2025).
44. Электронная закладная в сфере ипотечного кредитования // TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%AD%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B7%D0%B0%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B2_%D1%81%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5_%D0%B8%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%B5%D1%87%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F (дата обращения: 09.10.2025).
45. Электронная закладная по ипотеке от ВТБ: почему она может быть полезной // Banki.ru. URL: https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=10986756 (дата обращения: 09.10.2025).
46. Электронная закладная по ипотеке: что это, как составляется // Контур. URL: https://kontur.ru/articles/6905 (дата обращения: 09.10.2025).
47. Электронная закладная: как ее составить и чем она лучше бумажной // Banki.ru. URL: https://www.banki.ru/wikibank/elektronnaya_zakladnaya/ (дата обращения: 09.10.2025).