Совершенствование кредитной политики промышленного (торгового) предприятия в условиях цифровизации и высокой стоимости капитала (2020-2025 гг.)

метки: Предприятие, Финансовый, Задолженность, Капитал, Финансы, Пособие, Коэффициент, Деятельность

Введение

Релевантный Факт: Доля заемного капитала в структуре совокупных активов крупных и средних российских предприятий в 2024 году выросла до 52%, достигнув максимума с 2020 года. Этот факт подчеркивает критическую зависимость отечественного бизнеса от внешнего финансирования и актуальность проблемы оптимизации структуры капитала.

В современных экономических условиях, характеризующихся высоким уровнем ключевой ставки (в I квартале 2025 года — 21%), геополитической нестабильностью и ускоренной цифровой трансформацией, традиционные подходы к управлению финансами и кредитной политикой предприятий требуют кардинального пересмотра. Необходимость эффективного управления оборотным капиталом, и в частности, дебиторской задолженностью, становится ключевым фактором финансовой устойчивости и конкурентоспособности.

Целью настоящей работы является разработка актуальных, измеримых и практически применимых рекомендаций по совершенствованию кредитной политики крупного промышленного или торгового предприятия, сфокусированных на оптимизации структуры капитала и минимизации кредитного риска за счет внедрения современных цифровых технологий.

Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:

1. Определить современные теоретические подходы и цифровые инструменты, используемые для разработки кредитной политики.
2. Проанализировать актуальную динамику рынка заемного капитала РФ (2020–2025 гг.) и выявить наиболее эффективные альтернативные источники финансирования.
3. Разработать комплексную методологию оценки кредитоспособности контрагентов с применением скоринговых систем.
4. Провести финансовый анализ ключевых показателей предприятия, используя актуальные отраслевые бенчмарки.
5. Сформулировать конкретные рекомендации по оптимизации структуры капитала и внедрению IT-решений для управления дебиторской задолженностью.

Объектом исследования выступает кредитная политика крупного промышленного (или торгового) предприятия. Предметом исследования являются управленческие решения и финансово-экономические показатели, влияющие на эффективность кредитной политики и управление дебиторской задолженностью.

Комплексное исследование аудита дебиторской задолженности: актуальные ...

... денежными потоками и коммерческими рисками. Понятие и сущность дебиторской задолженности В своей основе, дебиторская задолженность представляет собой совокупность денежных средств или имущественных ... не признаются расходами, а продолжают учитываться как дебиторская задолженность до момента получения встречного исполнения. Дебиторская задолженность по подотчетным суммам — возникает, когда работникам ...

Теоретико-методологические основы формирования кредитной политики предприятия в современных условиях

Эволюция теоретических подходов к оптимизации структуры капитала

Кредитная политика предприятия представляет собой совокупность правил, методов и процедур, направленных на эффективное управление дебиторской задолженностью и оптимизацию условий коммерческого кредитования. Ее основная цель — максимизация прибыли при минимизации кредитного риска. В актуальных условиях 2020-х годов данная политика неразрывно связана с управлением структурой капитала.

Классические теории структуры капитала (например, теоремы Модильяни-Миллера, концепция компромисса, теория иерархии) заложили основу для понимания взаимосвязи между заемным и собственным капиталом. Однако современные реалии требуют включения в анализ концепции Эффекта финансового рычага (ЭФР).

ЭФР (или финансовый леверидж) отражает, насколько изменяется рентабельность собственного капитала при изменении доли заемных средств. Расчет ЭФР позволяет определить, насколько эффективно предприятие использует заемные средства для генерации дополнительной прибыли, превышающей стоимость их обслуживания.

Формула расчета ЭФР в общем виде:

ЭФР = (1 - Т) × (RА - КЗК) × (ЗК / СК)

Где:

• Т — ставка налога на прибыль (в долях).
• R_А — экономическая рентабельность активов (до налогообложения).
• К_ЗК — средневзвешенная стоимость заемного капитала.
• ЗК / СК — Коэффициент финансового левериджа (плечо рычага).

Для российских предприятий в период 2020-2025 гг., характеризующийся высокой стоимостью заемного капитала (К_ЗК), критически важным становится поддержание высокого уровня экономической рентабельности активов (R_А), чтобы положительный дифференциал (R_А − К_ЗК) сохранялся. Если R_А < К_ЗК, то каждый рубль заемного капитала снижает рентабельность собственного капитала. И что из этого следует? Следовательно, в условиях дорогого кредита, руководство предприятия должно сосредоточить все усилия не на привлечении новых займов, а на повышении операционной эффективности и оборачиваемости активов, поскольку только это позволит генерировать прибыль, покрывающую высокие процентные ставки.

Цифровые технологии как ключевой инструмент управления кредитным риском

Внедрение цифровизации кардинально изменило методологию управления кредитным риском. Если ранее решения о предоставлении коммерческого кредита принимались экспертным путем на основе ограниченного набора финансовых коэффициентов, то сегодня центральное место занимает кредитный скоринг, основанный на анализе больших данных и использовании Искусственного Интеллекта (ИИ).

В практике крупных российских финансовых институтов для оценки заемщиков используются сложные ИИ-модели, включая алгоритмы градиентного бустинга (Gradient Boosting) и нейронные сети. Градиентный бустинг, например, позволяет последовательно улучшать точность прогноза, исправляя ошибки предыдущих моделей, что делает его чрезвычайно эффективным для классификации клиентов по уровню риска.

Для управления дебиторской задолженностью на предприятии применяются четыре основных типа скоринговых моделей:

1. Application-scoring (Аппликационный скоринг): Применяется на этапе первичной оценки нового контрагента. Цель — быстро принять решение о предоставлении коммерческого кредита и установлении лимита. Анализируются анкетные данные, отчетность и данные из открытых источников (ФНС, ЕГРЮЛ).
2. Behavioral-scoring (Поведенческий скоринг): Используется для мониторинга действующих клиентов. Прогнозирует изменения платежеспособности в течение срока договора, позволяет оперативно корректировать кредитные лимиты, предоставляемые постоянным партнерам, и определять рисковые паттерны в их платежной дисциплине.
3. Collection-scoring (Скоринг взыскания): Применяется для управления проблемной задолженностью. Модель определяет вероятность погашения просроченной задолженности и помогает выбрать оптимальную стратегию взыскания (например, телефонный звонок, юридический иск, продажа долга).
4. Fraud-scoring (Скоринг мошенничества): Оценивает вероятность предоставления контрагентом ложных сведений или намеренного неисполнения обязательств.

Интеграция систем управления дебиторской задолженностью (например, через специализированные модули в ERP-системах) с CRM и BI-системами позволяет автоматизировать не только процесс скоринга, но и расчет ключевых показателей эффективности (KPI) по дебиторской задолженности, обеспечивая оперативный контроль и выявление критических отклонений от установленных кредитных лимитов и сроков оплаты.

Регулирование и этические аспекты применения ИИ в финансовой сфере

Внедрение высокоточных, но «черных ящиков» (как часто называют нейронные сети) в процесс принятия финансовых решений порождает вопросы о прозрачности, справедливости и защите данных. Но что, если автоматизированное решение окажется неверным или дискриминационным?

В ответ на вызовы цифровой трансформации и роста доверия к технологиям, Банк России разработал и направил финансовым организациям Кодекс этики в сфере разработки и применения искусственного интеллекта на финансовом рынке. Этот кодекс, носящий рекомендательный характер, устанавливает ключевые принципы, которые должны быть учтены предприятием при внедрении скоринговых систем:

Принцип Кодекса этики ИИ (Банк России)	Практическая реализация на предприятии
Человекоцентричность	Обязательное информирование контрагентов о том, что решение об установлении кредитного лимита принимается с участием ИИ.
Прозрачность и объяснимость	Обеспечение возможности пересмотра автоматизированного решения специалистом (кредитным менеджером), если контрагент оспаривает результат скоринга.
Справедливость и недискриминация	Постоянный мониторинг скоринговых моделей на предмет необъективности или скрытой дискриминации по отраслевым или географическим признакам, не связанным с кредитным риском.
Безопасность	Строгое соблюдение требований кибербезопасности и федерального законодательства (например, ФЗ-152 «О персональных данных») при работе с конфиденциальной информацией контрагентов.

Таким образом, современная кредитная политика должна быть не просто эффективной, но и методологически корректной, сочетая высокую скорость принятия решений, обеспечиваемую ИИ, с соблюдением принципов этики и правового регулирования. Именно баланс между скоростью, которую дают технологии, и этической обоснованностью решений определяет устойчивость долгосрочных отношений с партнерами.

Анализ рынка заемного капитала РФ и методология оценки кредитоспособности

Актуальная динамика рынка заемного капитала и альтернативные инструменты финансирования

Рынок заемного капитала в России в период 2020-2025 годов претерпел значительные изменения, определяемые волатильностью ключевой ставки ЦБ РФ и геополитическими факторами.

Критическое давление стоимости денег: В I квартале 2025 года Ключевая ставка ЦБ РФ удерживалась на высоком уровне — 21% годовых. Этот фактор оказал прямое влияние на стоимость традиционного банковского кредитования, делая его обслуживание чрезвычайно дорогим, особенно для предприятий с умеренной или низкой рентабельностью.

В результате, многие крупные предприятия вынуждены диверсифицировать источники финансирования и искать более выгодные альтернативы:

1. Корпоративные облигации. Этот инструмент сохранил привлекательность, несмотря на высокие ставки. Объем первичных размещений корпоративных облигаций в I квартале 2025 года достиг ₽1,35 трлн (136 размещений), что стало рекордным показателем. Это свидетельствует о том, что крупные и финансово устойчивые эмитенты предпочитают прямой выход на долговой рынок, минуя посредничество банков, поскольку ставки по облигациям могут быть более гибкими или фиксироваться на длительный срок. Однако высокие ставки купона (свыше 20% для высокорисковых эмитентов) усложняют обслуживание долга.
2. Факторинг. Рынок факторинга в России демонстрирует экспоненциальный рост как наиболее гибкая альтернатива. Оборот рынка в 2024 году достиг ₽10,5 трлн (рост с ₽7,7 трлн в 2023 году), а портфель на начало 2025 года составил ₽2,96 трлн. Факторинг, по сути, является продажей дебиторской задолженности и позволяет мгновенно обеспечить ликвидность, что критически важно в условиях высокой стоимости кредита. Цифровой факторинг, осуществляемый через онлайн-платформы (например, FactorPlat, Контур–Факторинг), позволяет получить финансирование в течение 24 часов с минимальным документооборотом.
3. Supply Chain Finance (SCF). Финансирование цепочек поставок (обратный факторинг) также набирает обороты, обеспечивая ликвидностью поставщиков крупных покупателей. В I квартале 2025 года выплаченное финансирование SCF составило ₽0,64 трлн (рост на 59% к предыдущему году).

Таким образом, для предприятий, функционирующих в сфере оптовой торговли или промышленности, где высока доля дебиторской задолженности, факторинг становится не просто альтернативой, а стратегически более выгодным инструментом управления ликвидностью по сравнению с дорогими банковскими кредитами.

Комплексный подход к оценке кредитоспособности контрагентов

Эффективная кредитная политика невозможна без строгого и комплексного подхода к оценке кредитоспособности. Современная методология должна сочетать количественный финансовый анализ с качественными оценками и использованием официальных данных.

Для корпоративных клиентов в РФ общепризнанной базой для оценки кредитоспособности служит, в частности, «Методика оценки финансового состояния юридических лиц, клиентов ПАО «Сбербанк России»». Эта методика использует балльную оценку, основанную на комбинации трех ключевых методов:

1. Метод количественного (финансового) анализа: Расчет стандартных финансовых коэффициентов (ликвидность, оборачиваемость, финансовая устойчивость, рентабельность).
2. Метод анализа денежного потока (Cash Flow Analysis): Оценка способности контрагента генерировать достаточный операционный денежный поток для своевременного погашения обязательств, независимо от балансовой прибыли. Анализируются структура, стабильность и достаточность денежных потоков.
3. Метод анализа делового (отраслевого) риска: Качественная оценка, учитывающая позицию контрагента на рынке, отраслевые риски, качество менеджмента, репутацию и наличие судебных разбирательств.

Использование внешних источников данных: Для минимизации риска дебиторской задолженности скоринговые системы предприятия должны интегрировать данные из следующих официальных российских источников:

• Федеральная налоговая служба (ФНС): Данные ЕГРЮЛ/ЕГРИП, бухгалтерская отчетность (для расчета финансовых показателей).
• Бюро кредитных историй (БКИ): Сведения о кредитной дисциплине контрагента.
• Федеральная служба судебных приставов (ФССП): Наличие открытых исполнительных производств.
• Арбитражные суды: Участие в судебных процессах в качестве ответчика, особенно по искам о неисполнении обязательств.

Такой комплексный подход, основанный на верифицированных данных и строгой балльной оценке, позволяет предприятию избежать субъективизма и значительно снизить вероятность возникновения просроченной дебиторской задолженности.

Финансовый анализ и мониторинг кредитной политики предприятия (на примере объекта исследования)

Мониторинг эффективности кредитной политики осуществляется через систему ключевых финансовых показателей. Предположим, что наше условное предприятие (аналог ОАО «Нефть-Инфо») специализируется на оптовой торговле нефтепродуктами (ОКВЭД 46.12.1).

Анализ структуры капитала и финансовой устойчивости

Для оценки финансовой устойчивости предприятия критически важны два показателя: Коэффициент автономии и Коэффициент финансового левериджа.

1. Коэффициент автономии (К_А)

Показывает долю собственного капитала в общей структуре активов. В российской практике условно устойчивым считается уровень, когда К_А > 0.5.

КА = Собственный капитал / Валюта баланса (Активы)

Пример расчета (гипотетические данные):

Показатель	Предприятие (2024 г.)	Нормативное значение	Медиана РФ (2023 г.)
Собственный капитал (СК), тыс. руб.	950 000
Валюта баланса (А), тыс. руб.	2 000 000
КА	950 000 / 2 000 000 = 0.475	> 0.5	0.54 (для всех предприятий)

Вывод: Рассчитанное значение К_А = 0.475 ниже минимально допустимого (0.5) и ниже медианного значения по РФ, что свидетельствует о повышенной финансовой зависимости предприятия от заемного капитала. Это подтверждает общий тренд роста долговой нагрузки, отмеченный на рынке РФ (доля заемного капитала в активах достигла 52%).

2. Коэффициент финансового левериджа (К_ФЛ)

Показывает соотношение заемного и собственного капитала.

КФЛ = Заемный капитал / Собственный капитал

Пример расчета (гипотетические данные):

Показатель	Предприятие (2024 г.)	Нормативное значение	Медиана РФ (2023 г.)
Заемный капитал (ЗК), тыс. руб.	1 050 000
Собственный капитал (СК), тыс. руб.	950 000
КФЛ	1 050 000 / 950 000 = 1.105	< 1.0 (оптимально)	0.82

Вывод: Значение К_ФЛ = 1.105 превышает 1.0, что является показателем высокого финансового риска, поскольку заемные средства превышают собственные. Это значительно выше медианного уровня К_ФЛ для российских предприятий (0.82).

Означает ли это, что предприятие находится на грани финансовой катастрофы? Нет, но это указывает на агрессивную стратегию финансирования, которая критически уязвима к росту стоимости обслуживания долга.

3. Факторный анализ рентабельности собственного капитала (Модель Дюпона)

Для понимания причин низкой финанс��вой устойчивости необходимо провести факторный анализ рентабельности собственного капитала (R_СК), используя Модель Дюпона.

RСК = (Чистая прибыль / Выручка) × (Выручка / Активы) × (Активы / Собственный капитал)

Показатель	Название фактора	Значение (гипотетическое)	Вывод
RПродаж	Рентабельность продаж (маржа)	0.035 (3.5%)	Низкий уровень маржинальности — типично для оптовой торговли.
ОАктивов	Оборачиваемость активов	2.5 раза	Высокая оборачиваемость — характерно для торговых компаний.
ПФЛ	Плечо финансового рычага	2 000 000 / 950 000 = 2.105	Агрессивное использование рычага.
RСК	Рентабельность собственного капитала	0.035 × 2.5 × 2.105 = 0.184 (18.4%)	Умеренная рентабельность, достигнутая за счет высокого плеча рычага, что увеличивает риск.

Заключение по структуре капитала: Финансовая устойчивость предприятия находится на критическом уровне. Рентабельность собственного капитала (18.4%) достигается за счет агрессивного использования финансового левериджа, что в условиях высокой ключевой ставки (21%) делает предприятие крайне уязвимым к росту стоимости обслуживания долга. Следовательно, первоочередной задачей становится не наращивание объемов, а стабилизация долговой нагрузки и повышение маржинальности.

Анализ ликвидности и эффективности управления дебиторской задолженностью

Анализ ликвидности позволяет оценить способность предприятия своевременно погашать краткосрочные обязательства, а анализ DSO — эффективность кредитной политики.

1. Коэффициенты ликвидности

Коэффициент	Формула	Норматив РФ	Медиана РФ (2023 г.)	Предприятие (2024 г.)
Текущей (КТЛ)	Оборотные активы / Краткосрочные обязательства	1.5–2.5	1.78	1.95
Быстрой (КБЛ)	(ДЗ + ДС) / Краткосрочные обязательства	0.7–1.0	1.26	1.30

Вывод: Оба коэффициента ликвидности предприятия находятся в пределах оптимальных или выше медианных российских значений. Это свидетельствует о том, что предприятие обладает достаточным объемом оборотных активов, чтобы покрыть краткосрочные долги. Однако высокие значения К_ТЛ и К_БЛ могут быть обусловлены чрезмерно большим объемом дебиторской задолженности.

2. Срок погашения дебиторской задолженности (DSO)

Показатель DSO (Days Sales Outstanding) является прямым измерителем эффективности кредитной политики.

DSO = (Длительность периода (дней) × Дебиторская задолженность) / Объём продаж (Выручка)

Пример расчета (гипотетические данные за 365 дней):

Показатель	Предприятие (2024 г.)	Общий ориентир РФ (2023 г.)
Дебиторская задолженность (ДЗ), тыс. руб.	600 000
Объем продаж (Выручка), тыс. руб.	5 000 000
DSO	(365 × 600 000) / 5 000 000 = 43.8 дня	62 дня

Вывод: Срок погашения дебиторской задолженности предприятия (43.8 дня) значительно ниже медианного значения по РФ (62 дня), что является положительным фактором. Это означает, что кредитная политика в части сроков коммерческого кредитования является относительно строгой и эффективной, обеспечивая быструю оборачиваемость средств. Тем не менее, учитывая высокую долю заемного капитала, даже краткосрочная задержка платежей может стать критичной.

Разработка рекомендаций по совершенствованию кредитной политики

На основе проведенного анализа и выявленных тенденций (высокая долговая нагрузка, высокая стоимость традиционного кредита, умеренная маржинальность) необходимо разработать двухкомпонентную систему рекомендаций: по оптимизации финансирования и по внедрению цифровых инструментов управления риском.

Рекомендации по оптимизации структуры капитала и привлечению финансирования

Основная задача — снизить зависимость от дорогого банковского кредитования и диверсифицировать источники финансирования для улучшения показателя финансового левериджа (К_ФЛ).

1. Увеличение доли факторинга как источника ликвидности

В условиях, когда Ключевая ставка ЦБ РФ составляет 21%, привлечение оборотного капитала через факторинг (где стоимость может быть сопоставима, но отсутствует залог и требуется меньше времени на оформление) становится стратегически оправданным.

• Переход на цифровой факторинг: Предприятию следует активно использовать мультифакторные онлайн-платформы (например, FactorPlat, Контур–Факторинг).

  Это позволит сократить время отгрузки до получения финансирования с нескольких дней до 24 часов.

• Рекомендация по внедрению: Установить бизнес-правило, согласно которому для крупных и постоянных контрагентов с высоким кредитным лимитом, но длительными сроками оплаты (свыше 45 дней), финансирование должно осуществляться через факторинг, а не за счет собственного оборотного капитала, чтобы избежать разрыва ликвидности.

2. Рассмотрение выпуска корпоративных облигаций

Учитывая, что предприятие является крупным и, предположительно, имеет стабильный денежный поток, размещение корпоративных облигаций (особенно в рекордный по объемам период I квартала 2025 года) может стать эффективным способом рефинансирования дорогих банковских кредитов.

• Преимущества: Облигации позволяют зафиксировать стоимость долга на более длительный срок и привлечь средства напрямую от инвесторов, снижая зависимость от банков.
• Целевой показатель: Постепенное снижение К_ФЛ с текущих 1.105 до целевого диапазона 0.8–1.0 в течение двух лет, что соответствует медианным показателям финансового рынка РФ и укрепляет финансовую автономию.

Внедрение IT-решений и бизнес-правил для управления дебиторской задолженностью

Несмотря на хороший показатель DSO (43.8 дня), рост общей долговой нагрузки предприятия требует ужесточения контроля над качеством дебиторской задолженности.

1. Внедрение Behavioral-scoring для управления кредитными лимитами

Ключевая рекомендация — автоматизировать процесс пересмотра кредитных лимитов для действующих контрагентов с использованием Behavioral-scoring.

• Механизм: Система должна ежедневно анализировать платежное поведение контрагента, его активность на рынке, изменения в отчетности (извлекаемой из ФНС) и данные о просрочках.
• Бизнес-правило: Если скоринг-балл контрагента падает ниже критического уровня (например, на 10% за квартал), система автоматически направляет уведомление кредитному менеджеру и временно снижает максимальный кредитный лимит, чтобы предотвратить рост потенциально проблемной задолженности.
• Техническое решение: Интеграция скорингового модуля с ERP-системой (например, через специализированные API) для автоматического расчета и мониторинга Ключевых показателей эффективности (KPI) по кредитной политике.

2. Автоматизация мониторинга KPI

Для оперативного контроля необходимо настроить систему BI-отчетности, которая в режиме реального времени отслеживает следующие ключевые метрики:

KPI	Формула расчета	Целевое значение	Периодичность мониторинга
DSO	Срок погашения ДЗ	40–45 дней (строгое соблюдение)	Ежедневно/Еженедельно
Коэффициент просрочки	Просроченная ДЗ / Общая ДЗ	< 5%	Ежедневно
Уровень покрытия долга ДС	Операционный Денежный поток / Проценты к уплате	> 1.5	Ежемесячно

Автоматическое выявление критических отклонений (например, если Коэффициент просрочки превышает 5% или DSO начинает расти) должно активировать процедуру Collection-scoring для выбора оптимальной стратегии взыскания, минимизируя влияние человеческого фактора.

3. Соблюдение этических норм ИИ

Внедрение скоринговых систем должно сопровождаться принятием внутренней политики, соответствующей Кодексу этики ИИ Банка России. Необходимо обеспечить возможность для контрагентов запросить пересмотр решения, принятого автоматизированной системой, с привлечением финансового эксперта, что повысит доверие к кредитной политике предприятия.

Заключение и выводы

Проведенный анализ подтвердил, что в современных экономических условиях (2020-2025 гг.), характеризующихся высокой стоимостью заемного капитала и ростом долговой нагрузки предприятий (доля заемного капитала 52% в 2024 г.), традиционные методы управления кредитной политикой являются недостаточными.

Современная кредитная политика должна стать гибридной, сочетая строгие финансовые нормативы, основанные на анализе финансового левериджа, с гибким управлением рисками с помощью передовых цифровых инструментов.

Ключевые выводы, подтверждающие достижение цели:

1. Теоретический базис актуализирован: Современная кредитная политика должна быть основана на методах оценки ЭФР с учетом текущей высокой стоимости капитала и интегрирована с цифровыми технологиями, используя сложные ИИ-модели (градиентный бустинг, нейронные сети) и четыре типа скоринга для управления риском на всех этапах взаимодействия с контрагентом. Внедрение ИИ должно строго соответствовать Кодексу этики ИИ Банка России.
2. Рыночный контекст критичен: Высокая Ключевая ставка ЦБ РФ (21% в I кв. 2025 г.) делает традиционное банковское кредитование неэффективным. Быстрорастущие альтернативы, такие как цифровой факторинг (оборот ₽10,5 трлн в 2024 г.) и корпоративные облигации (рекордные ₽1,35 трлн в I кв. 2025 г.), являются стратегически предпочтительными для диверсификации структуры капитала.
3. Методология оценки усовершенствована: Эффективная оценка кредитоспособности требует комплексного подхода, сочетающего количественный анализ (с использованием формул ликвидности и устойчивости) с качественным анализом денежного потока и делового риска, опираясь на официальные данные ФНС, БКИ и ФССП.
4. Практические рекомендации обоснованы: Финансовый анализ показал, что предприятие имеет высокий финансовый леверидж (К_ФЛ = 1.105).

   Разработанные рекомендации направлены на снижение этого показателя и минимизацию кредитного риска через:

   • Активное использование цифрового факторинга для оперативного управления ликвидностью.
   • Внедрение систем Behavioral-scoring и интеграцию с ERP для автоматического мониторинга KPI (DSO, Коэффициент просрочки) и оперативной корректировки кредитных лимитов.

Таким образом, предложенная система мер, сочетающая оптимизацию структуры капитала с внедрением передовых цифровых инструментов управления риском, обеспечивает научную обоснованность и практическую применимость рекомендаций для совершенствования кредитной политики предприятия в современных условиях.

Список использованной литературы

1. Конституция Российской Федерации: [принята всенародным голосованием 12 дек. 1993 г.] // Российская газета. 1993. 25 декабря.
2. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть 1: Федер. закон от 30 нояб. 1994 г. № 51-ФЗ (с последними изм. и доп.) // Собр. законодательства Рос. Федерации. 1994. № 31. Ст. 3301.
3. Бюджетный кодекс Российской Федерации: Федер. закон от 31 июля 1998 г. № 145-ФЗ (с последними изм. и доп.) // Собр. законодательства Рос. Федерации. 1998. № 31. Ст. 3823.
4. Налоговый кодекс Российской Федерации. Часть 1: Федер. закон от 31 июля 1998 г. № 146-ФЗ (с последними изм. и доп.) // Российская газета. 1998. 6 августа.
5. Налоговый кодекс Российской Федерации. Часть 2: Федер. закон от 5 авг. 2000 г. № 117-ФЗ (с последними изм. и доп.) // Российская газета. 2000. 10 августа.
6. Об акционерных обществах: Федер. закон от 26 дек. 1995 г. № 208-ФЗ (с последними изм. и доп.) // Российская газета. 1995. 28 декабря.
7. Методические рекомендации по формированию и применению ключевых показателей эффективности деятельности акционерных обществ… [Электронный ресурс]. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
8. Абрютина М. С. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия: учебно-практическое пособие. М.: Дело и сервис, 2008. 502 с.
9. Аврошков Л. Л. Экономика предприятий: учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2008. 331 с.
10. Багорский А. Р. Финансы: учебник. М.: ИД ФБК-ПРЕСС, 2002. 320 с.
11. Баканов М. И. Теория анализ хозяйственной деятельности: учебник. М.: Финансы и статистика, 2003. 415 с.
12. Баканова М. И. Экономический анализ: ситуации, тесты, примеры, задачи, выбор оптимальных решений, финансовое прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 2003. 305 с.
13. Белолипецкий К. Г. Финансы фирмы: курс лекций / под ред. И. П. Мерзлякова. М.: ИНФРА-М, 2003. 318 с.
14. Бланк И. А. Основы финансового менеджмента. Т. 2. 2-е изд., перераб. и доп. К.: Эльга, Ника — Центр, 2004. 624 с.
15. Богаров В. В. Финансовой анализ. СПб: Питер, 2002. 245 с.
16. Волков О. И. Экономика предприятия: курс лекций. М.: ИНФРА-М, 2005. 280 с.
17. Горфинкель В. Я. Экономика предприятия: учебник для вузов. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Инфра-М, 2009. 670 с.
18. Грачев А. И. Анализ и управление финансовой устойчивостью предприятия: учебно-практическое пособие. М.: Фин — пресс, 2002. 135 с.
19. Иванов А. И. Финансовый анализ: методы и процедуры. М.: Финансы и статистика, 2005. 560 с.
20. Ковалев А. И. Анализ хозяйственного состояния предприятия. 3-е изд., испр. и доп. М.: Центр экономики и маркетинга, 2002. 415 с.
21. Ковалев В. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. М.: Проспект, 2003. 313 с.
22. Ковалев В. В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2010. 230 с.
23. Колчина Н. В. Финансы предприятий: учебник / под ред. Н. В. Колчиной. М.: ЮНИТА, 2008. 240 с.
24. Кравченко Л. И. Анализ хозяйственной деятельности. Мн.: Высшая школа, 2009. 209 с.
25. Либерман И. А. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности: учеб. пособие. 3-е изд. М.: ПРИОР, 2010. 198 с.
26. Лихачев О. Н. Финансовое планирование на предприятии: учебное пособие. М.: ТК Велби, 2009. 415 с.
27. Любушин Н. П. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия: учебное пособие для вузов / под ред. Н. П. Любушина. М.: ЮНИТА-ДАНА, 2008. 350 с.
28. Павлова Л. Н. Финансовый менеджмент: учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ — ДАНА, 2004. 345 с.
29. Павлова Л. Н. Финансы предприятий: учебник для вузов. М.: Финансы, ЮНИТИ, 2008. 248 с.
30. Поляк Г. Б. Финансовый менеджмент: учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. 527 с.
31. Пястолов Н. Г. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия: учебник. 2-е изд. М.: Академия, 2010. 100 с.
32. Румянцева Е. Е. Финансы организаций: финансовые технологии управления предприятием: учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, 2008. 459 с.
33. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник. М.: ИНФРА — М, 2009. 420 с.
34. Селезнева Н. Н. Финансовый анализ: учеб. пособие. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. 479 с.
35. Стоянова Е. С. Финансовый менеджмент: теория и практика. М.: Перспектива, 2010. 656 с.
36. Сухова Л. Ф. Практикум по разработке бизнес-плана и финансовому анализу предприятия: учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2011. 330 с.
37. Тренев Н. Н. Управление финансами: учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2008. 113 с.
38. Уткин Э. А. Финансовый менеджмент: учебник для вузов. М.: Зерцало, 2011. 326 с.
39. Шепеленко Г. И. Экономика, организация и планирование производства на предприятии: учебное пособие для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. Ростов-на-Дону: МарТ, 2002. 214 с.
40. Дегтярев А. А. Факторы дивидендной политики и их классификация // Финансовый менеджмент. 2010. № 3. С. 9–12.
41. ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНАЯ ПОЛИТИКА В ЦИФРОВУЮ ЭПОХУ [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/denezhno-kreditnaya-politika-v-tsifrovuyu-epohu (дата обращения: 08.10.2025).
42. Заемная часть в активах российского бизнеса сократилась до минимума за 9 лет [Электронный ресурс] // ФинЭкспертиза. URL: https://finexpertiza.ru/press-service/reviews/finansy/zaemnaya-chast-v-aktivakh-rossiyskogo-biznesa-sokratilas-do-minimuma-za-9-let/ (дата обращения: 08.10.2025).
43. Итоги развития российского рынка факторинга в 1 полугодии 2025 года [Электронный ресурс] // Ассоциация Факторинговых Компаний. URL: https://asfact.ru/ (дата обращения: 08.10.2025).
44. Коэффициент финансового левериджа — формула для расчета [Электронный ресурс] // Nalog-Nalog.ru. URL: https://nalog-nalog.ru/buhgalterskij_uchet/buhgalterskij_analiz/koefficient_finansovogo_le veridzha_formula_dlya_rascheta/ (дата обращения: 08.10.2025).
45. Коэффициенты ликвидности [Электронный ресурс] // Cbonds. URL: https://cbonds.ru/glossary/koeffitsienty-likvidnosti/ (дата обращения: 08.10.2025).
46. Кредитная зависимость российского бизнеса выросла до максимума с 2020 года [Электронный ресурс] // ФинЭкспертиза. URL: https://finexpertiza.ru/press-service/reviews/finansy/kreditnaya-zavisimost-rossiyskogo-biznesa-vyrosla-do-maksimuma-s-2020-goda/ (дата обращения: 08.10.2025).
47. Кредитный скоринг в оценке финансовой стабильности предприятия [Электронный ресурс] // Наука. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/30898/view (дата обращения: 08.10.2025).
48. Ключевые показатели эффективности (KPI) финансовых служб предприятия / Щербакова О.Н., Матиашвили В.М. и др. [Электронный ресурс] // Экономика, предпринимательство и право. 2022. № 1. URL: https://1economic.ru/lib/123-klyuchevye-pokazateli-effektivnosti-kpi-finansovyh-sluzhb-predpriyatiya-scherbakova-o-n-matiashvili-v-m-i-dr-ekonomika-predprinimatelstvo-i-pravo-no-1-2022 (дата обращения: 08.10.2025).
49. Ключевые показатели эффективности: KPI, MBO, BSC [Электронный ресурс] // Denvic.ru. URL: https://denvic.ru/klyuchevye-pokazateli-effektivnosti-kpi-mbo-bsc/ (дата обращения: 08.10.2025).
50. Ключевые показатели эффективности работы с проблемными активами банка и их расчет [Электронный ресурс] // Финансы: теория и практика. URL: https://fa.ru/org/div/upd/fin-teoria/nauka/Documents/finteor_2022_26_4_5.pdf (дата обращения: 08.10.2025).
51. Ключевые финансовые показатели отрасли «Торговля оптовая, кроме оптовой торговли автотранспортными средствами и мотоциклами» [Электронный ресурс] // Testfirm.ru. URL: https://testfirm.ru/finansovye-pokazateli/torgovlya-optovaya-krome-optovoy-torgovli-avtotransportnymi-sredstvami-i-mototsiklami (дата обращения: 08.10.2025).
52. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КОРПОРАТИВНЫХ КЛИЕНТОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА: РОССИЙСКИЙ И ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ [Электронный ресурс] // Applied Research. URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=12953 (дата обращения: 08.10.2025).
53. Миннибаева К. А. Обеспеченность предприятия собственными оборотными средствами: факторы изменения // Финансовый менеджмент. 2011. № 2. С. 12–16.
54. Обзор рынка долгового капитала за 1 кв. 2025 года: рынок фиксирует доходности и объемы в ожидании смягчения монетарных условий [Электронный ресурс] // Эксперт РА. URL: https://raexpert.ru/researches/debt_capital/1q2025/ (дата обращения: 08.10.2025).
55. Оценка эффективности деятельности компании / Челмакина Л. // Проблемы теории и практики управления. 2011. № 3. С. 70–75.
56. SCO RING AS A TOOL FOR ASSESSING THE RELIABILITY OF A COUNTERPARTY [Электронный ресурс] // World Science. URL: https://world-science.ru/article/11790 (дата обращения: 08.10.2025).
57. Современные методики оценки кредитоспособности заемщиков — субъектов малого и среднего бизнеса [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-metodiki-otsenki-kreditosposobnosti-zaemschikov-subektov-malogo-i-srednego-biznesa (дата обращения: 08.10.2025).
58. Сравнительная характеристика методов оценки кредитоспособности заемщиков коммерческого банка – физических лиц [Электронный ресурс] // ВВГУ. URL: https://vvsu.ru/files/27787A9A-1F96-4A73-A33A-2AD9D7C1C85A (дата обращения: 08.10.2025).
59. Сухарев О. С. «Портфельный анализ» инвестиционных проектов и программ // Инвестиции в России. 2007. № 2. С. 28–38.
60. Факторинг (рынок России) [Электронный ресурс] // Tadviser. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%A4%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3_(%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8) (дата обращения: 08.10.2025).
61. Факторинг сопротивляется давлению ставки [Электронный ресурс] // Эксперт-Урал. URL: https://expert-ural.com/faktoring-soprotivlyaetsya-davleniyu-stavki/ (дата обращения: 08.10.2025).
62. Финансовые показатели: формулы, расчет и анализ эффективности [Электронный ресурс] // Sky.pro. URL: https://sky.pro/wiki/finansy/finansovye-pokazateli/ (дата обращения: 08.10.2025).
63. Финансовые показатели и коэффициенты [Электронный ресурс] // ФинГрад. URL: https://fingrad.com/finansovye-pokazateli-i-koeffitsienty/ (дата обращения: 08.10.2025).
64. Юдина Л. Н. Финансовая отчетность организации как источник финансового анализа // Финансовый менеджмент. 2011. № 3. С. 28–32.