Кредитная политика ПАО «Сбербанк» в условиях ужесточения регулирования ЦБ РФ: Анализ эффективности и пути совершенствования на основе AI-трансформации (2020-2025 гг.)

метки: Кредитный, Сбербанк, Портфель, Политик, Триллион, Кредитование, Учебный, Россия

На современном этапе развития российской банковской системы, характеризующемся высокой волатильностью макроэкономической среды, ужесточением монетарной политики и стремительной цифровой трансформацией, вопрос эффективного управления кредитной политикой приобретает критическое значение. Успех любой кредитной организации, и в особенности системно значимого банка, прямо зависит от ее способности балансировать между стремлением к доходности и необходимостью минимизации кредитных рисков.

Актуальность темы определяется несколькими ключевыми факторами. Во-первых, ПАО «Сбербанк», как крупнейший финансовый институт Российской Федерации, является системообразующим элементом экономики, и его кредитная политика оказывает прямое влияние на динамику экономического роста и финансовую стабильность страны. Во-вторых, период 2020–2025 годов ознаменован беспрецедентным ужесточением регуляторных требований Банка России, в частности, введением макропруденциальных лимитов (МПЛ) и повышением надбавок к коэффициентам риска, что требует от банка оперативной и гибкой корректировки своих кредитных стратегий. В-третьих, Сбербанк активно внедряет технологии искусственного интеллекта (AI-трансформация), что кардинально меняет методологию оценки и управления рисками.

Релевантный факт: Экономический эффект от внедрения AI-решений в Сбербанке за период 2020–2024 годы оценивается в 1,3 трлн рублей, что является убедительным аргументом в пользу технологического подхода к управлению кредитной политикой и рисками.

Объектом исследования выступает кредитная деятельность ПАО «Сбербанк».

Предметом исследования являются теоретические, методологические и практические аспекты формирования, реализации и совершенствования кредитной политики ПАО «Сбербанк» в условиях меняющейся внешней среды и регуляторных требований ЦБ РФ.

Цель работы состоит в проведении углубленного анализа кредитной политики ПАО «Сбербанк» за период 2020–2025 гг., оценке ее эффективности в части управления кредитным риском и разработке обоснованных рекомендаций по ее совершенствованию на основе современных цифровых технологий.

Система кредитного мониторинга системно значимого банка: от регуляторных ...

... крупной банковской группы) Ключевым принципом, заложенным в систему управления кредитным риском в крупных российских банках, является принцип функционального разделения или "трех линий защиты". ... федерального регулирования как неотъемлемая часть системы управления кредитным риском. Согласно принципам риск-ориентированного надзора, банк обязан осуществлять мониторинг на постоянной основе, ...

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть теоретические основы кредитной политики и ее регуляторную базу, включая требования Положения ЦБ РФ № 590-П.
2. Провести анализ динамики, структуры и кредитного портфеля АПК Республики Казахстан">качества кредитного портфеля ПАО «Сбербанк» за исследуемый период.
3. Оценить ключевые финансовые показатели, характеризующие кредитный риск и операционную эффективность банка.
4. Идентифицировать и проанализировать внутренние и внешние факторы, влияющие на кредитную политику Сбербанка.
5. Обосновать стратегическую позицию банка и разработать конкретные рекомендации по совершенствованию кредитной деятельности с использованием инструментов AI-трансформации и продвинутых методов риск-менеджмента.

---

Глава 1. Теоретико-методологические основы и регуляторная среда кредитной политики коммерческого банка

Понятие, цели и принципы формирования кредитной политики

Кредитная политика банка является краеугольным камнем его стратегического управления. Это не просто свод правил, а всеобъемлющая программа и направление действий кредитной организации в области предоставления займов юридическим и физическим лицам, в основе которой лежит приемлемое соотношение риска и доходности проводимых операций. В академическом и регуляторном понимании, кредитная политика охватывает:

• Установление стандартов кредитования (требования к заемщикам, условия предоставления, обеспечение).
• Определение целевой структуры кредитного портфеля по отраслям, срокам и сегментам.
• Разработку процедур оценки и управления кредитным риском.

Центральным объектом кредитной политики является Кредитный портфель (клиентский), который представляет собой совокупность остатков задолженности по основному долгу по активным кредитным операциям банка на определенную дату. Для целей анализа и управления риском важно различать:

1. Валовой кредитный портфель: Совокупный объем выданных кредитов.
2. Чистый кредитный портфель: Валовой портфель за вычетом суммы резервов на возможные потери по ссудам, что отражает реальную стоимость активов.

Формирование кредитной политики базируется на фундаментальных принципах:

• Принцип возвратности: Обязательство заемщика вернуть основную сумму долга в установленный срок.
• Принцип платности (доходности): Получение банком дохода в виде процентов, который должен покрывать расходы на привлечение средств (стоимость пассивов) и операционные издержки, а также обеспечивать целевую норму прибыли.
• Принцип срочности: Предоставление кредита на строго определенный срок.
• Принцип соответствия оптимальной структуре работающих активов: Кредитная политика должна обеспечивать увязку по объемам и срокам между привлеченными пассивами и размещенными активами (кредитами), минимизируя разрывы ликвидности.
• Принцип обеспечения эффективности операций: Доходы от размещения кредитов должны стабильно превышать расходы на их привлечение и обслуживание.

Классификация типов кредитной политики и ее место в общей стратегии банка

Выбор типа кредитной политики определяет позиционирование банка на рынке и его готовность к принятию риска. В экономической теории выделяют три основных типа, которые формируются балансом между риском и доходностью:

Тип политики	Характеристика риска	Характеристика доходности	Целевая направленность
Агрессивная	Высокий уровень риска (кредитование менее надежных клиентов, отсутствие жестких требований к обеспечению).	Максимизация потенциальной прибыли и доли рынка.	Рост объемов, проникновение в новые, рискованные сегменты.
Консервативная	Минимизация кредитного риска (строжайший отбор заемщиков, высокий уровень обеспечения, низкие лимиты).	Умеренная доходность, ограничение объемов кредитования.	Финансовая устойчивость, сохранение капитала, выполнение пруденциальных нормативов.
Умеренная (Компромиссная)	Средний, контролируемый уровень риска.	Оптимальное соотношение риска и доходности.	Гибкость, диверсификация, учет индивидуальных особенностей заемщиков и сегментов.

Для системно значимого банка, такого как ПАО «Сбербанк», выбор Умеренной или Умеренно-Консервативной политики является не просто предпочтением, а императивом, диктуемым регулятором. В силу своей роли на рынке, Сбербанк не может позволить себе агрессивные стратегии, которые ставят под угрозу его капитал, потому стратегия должна быть направлена на стабильный рост объемов кредитования, но только в рамках жесткого контроля качества активов и строгого соблюдения нормативов достаточности капитала. Что означает это для Сбербанка? Прежде всего, ориентацию на высокотехнологичное управление риском для достижения максимальной прибыли при минимально возможном риске.

Регуляторно-правовое обеспечение кредитной деятельности (на примере Положения ЦБ РФ № 590-П)

Кредитная политика коммерческих банков в Российской Федерации жестко регулируется Банком России, что обеспечивает единообразие подходов к оценке риска и формированию резервов. Ключевым документом, определяющим порядок формирования резервов на возможные потери по ссудам (РВПС), является Положение Банка России от 28 июня 2017 г. № 590-П (и дополняющее его Положение № 611-П).

Положение 590-П устанавливает методологическую основу для классификации ссуд, что напрямую влияет на финансовый результат банка и его капитал. Чем выше риск по ссуде, тем больше резервов должен сформировать банк, уменьшая тем самым свою прибыль и коэффициент достаточности капитала.

Классификация ссуд по категориям качества (Положение № 590-П):

Ссуды (за исключением сгруппированных в портфель однородных ссуд) классифицируются на основании профессионального суждения банка в одну из пяти категорий, в зависимости от финансового положения заемщика и качества обслуживания долга:

Категория качества	Описание	Требуемый процент резервирования
I (Стандартные)	Отсутствие кредитного риска, своевременное исполнение обязательств.	0%
II (Нестандартные)	Умеренный кредитный риск, могут возникнуть проблемы в будущем.	1% – 20%
III (Сомнительные)	Значительный кредитный риск, высокий риск неисполнения обязательств.	21% – 50%
IV (Проблемные)	Почти полная потеря.	51% – 100%
V (Безнадежные)	Безнадежные ко взысканию.	100%

Важный аспект: Положение 590-П также регулирует формирование портфелей однородных ссуд (например, потребительские кредиты, микрозаймы), для которых резерв рассчитывается по портфельному принципу. Например, **III категория качества (Сомнительные ссуды)** присваивается портфелям однородных ссуд, где размер сформированного резерва составляет *свыше 3% и до 20% включительно* от совокупной балансовой стоимости.

Таким образом, регуляторное обеспечение диктует Сбербанку необходимость постоянного и точного риск-менеджмента. Любое смягчение кредитной политики немедленно отразится на требованиях к резервам, что напрямую ударит по капиталу банка (норматив Н20.0).

---

Глава 2. Анализ динамики, структуры и качества кредитного портфеля ПАО «Сбербанк» (2020-2025 гг.)

Динамика и структурный анализ кредитного портфеля ПАО «Сбербанк»

Исследуемый период (2020–2025 гг.) характеризуется высокой турбулентностью, вызванной пандемией, геополитическими факторами и рекордным повышением ключевой ставки Банка России. На этом фоне кредитный портфель Сбербанка продемонстрировал впечатляющий, хотя и неравномерный, рост, подтверждая его доминирующую позицию на рынке.

Анализ структуры кредитного портфеля Сбербанка показывает, что банк оперирует двумя гигантскими, но разнонаправленными сегментами: корпоративным и розничным.

Динамика кредитного портфеля (МСФО/РСБУ, на начало 2024 года):

Сегмент	Объем (трлн рублей)	Динамика за год	Основной драйвер
Корпоративные клиенты	27,7	Рост на 19%	Кредитование крупных инфраструктурных проектов.
Розничные клиенты	18,1	Рост на 12,7%	Ипотека (Жилищные кредиты).
МСБ (включен в Корп.)	6,7	Рост на 19%	Поддержка малого и среднего бизнеса, рост доли на рынке до 45,9%.
Общий объем	~45,8	Значительный рост	—

Структурная доминанта розничного сегмента:

В розничном портфеле ключевую роль играет ипотека. Портфель жилищных кредитов на январь 2024 года достиг 10,2 трлн рублей. Этот факт объясняет снижение общего риска в рознице: ипотечные кредиты, как правило, имеют низкий кредитный риск благодаря высоколиквидному залогу.

Влияние ужесточения регулирования (Q4 2024):

Анализ показывает, что кредитная политика Сбербанка оперативно реагирует на действия регулятора. В 4 квартале 2024 года произошло заметное замедление темпа роста розничного портфеля — всего до 0,2%. Это было прямым следствием ужесточения регулирования ЦБ РФ, которое выразилось в:
1. Установлении макропруденциальных лимитов (МПЛ) по необеспеченным кредитам для заемщиков с высокой долговой нагрузкой (ПДН > 50%).
2. Повышении макропруденциальных надбавок по нецелевым потребительским кредитам.

Это замедление свидетельствует о дисциплинированном и консервативном подходе Сбербанка, который предпочитает жертвовать темпами роста ради сохранения качества портфеля и соблюдения пруденциальных нормативов. Какие внутренние факторы позволяют банку так быстро адаптироваться к внешнему давлению?

Оценка качества кредитного портфеля и финансового риска

Оценка качества кредитного портфеля проводится на основе анализа ключевых финансовых индикаторов, характеризующих как риск, так и операционную эффективность банка.

1. Доля обесцененных кредитов (NPL — Non-Performing Loans)

Показатель NPL отражает долю проблемных активов (просроченная задолженность свыше 90 дней, Stage 3 + POCI по МСФО).

• NPL (МСФО): В 2024 году доля обесцененных кредитов увеличилась с 3,3% до 3,7%. Небольшой рост связан с общей макроэкономической ситуацией и высокими ставками.
• NPL (РСБУ): На конец 2024 года этот показатель составил всего 2,2%.

Низкое значение NPL по РСБУ (2,2%) для такого крупного портфеля указывает на исключительное кредитное качество и эффективность системы отбора заемщиков и работы с проблемной задолженностью. И что из этого следует? Следует, что внутренние AI-модели Сбербанка обладают высокой предсказательной силой, своевременно отсеивая рискованных клиентов, что минимизирует потенциальные убытки.

2. Стоимость риска (CoR — Cost of Risk)

CoR – это отношение отчислений в резервы на возможные потери (РВПС) к среднему объему работающих активов. Это основной индикатор потерь, которые банк ожидает по своему кредитному портфелю.

• Общий CoR (2024, РСБУ): Показатель составил 1,5% (незначительный рост с 1,4% в 2023 году).

  Этот уровень считается приемлемым, учитывая сложную макроэкономическую конъюнктуру.

• CoR в розничном сегменте: На конец 2023 года стоимость риска по рознице снизилась до 1,3%. Это снижение напрямую объясняется опережающим ростом низкорискованного ипотечного портфеля (10,2 трлн руб.).

3. Операционная эффективность (CIR — Cost/Income Ratio)

CIR показывает долю операционных расходов в чистых операционных доходах. Низкий CIR говорит о высокой эффективности.

• CIR (МСФО): В 2024 году Сбербанк удержал показатель на уровне 30,3%. Это один из лучших показателей в мировом банковском секторе и является прямым доказательством успешной AI-трансформации и автономизации процессов.

4. Коэффициент достаточности общего капитала (Н20.0)

Этот норматив (Н20.0, Базель III) показывает способность банка абсорбировать непредвиденные убытки. Для системно значимых банков минимальный регуляторный уровень составляет 11,5% (с учетом буферов).

• Н20.0 (РСБУ, конец 2024 г.): Коэффициент составил 12,9%.

Хотя 12,9% ниже целевого значения банка (13,3%), он значительно превышает минимальный регуляторный порог, что обеспечивает банку высокий запас прочности и возможность дальнейшего, контролируемого кредитования, даже в условиях ужесточения требований ЦБ РФ.

Идентификация внутренних и внешних факторов, влияющих на кредитную политику

Кредитная политика не формируется в вакууме, а является результатом сложного взаимодействия внутренних ресурсов банка и внешних макроэкономических условий.

Внешние факторы: Макроэкономическая и регуляторная среда

1. Политика Банка России: Регуляторная политика, особенно размер ключевой ставки, напрямую определяет стоимость ресурсов для банка и конечную ставку для заемщика. Повышение ставки ведет к замедлению кредитования, особенно в рознице, и росту кредитного риска у существующих заемщиков.
2. Макропруденциальное регулирование: Введение ЦБ РФ МПЛ и надбавок по рискованным кредитам вынуждает Сбербанк к консервативным действиям, ограничивая выдачу кредитов заемщикам с высокой долговой нагрузкой.
3. Общая экономическая ситуация: Уровень ВВП, инфляция и безработица определяют платежеспособность заемщиков. Высокая инфляция и замедление роста ВВП, характерные для исследуемого периода, являются проинфляционными факторами риска.

Внутренние факторы: Технологическое превосходство

1. AI-трансформация: Для Сбербанка это ключевой внутренний фактор. Внедрение AI и машинного обучения (ML) в скоринг, управление коллекциями и операционные процессы позволяет:
   • Снизить операционные расходы (CIR 30,3%).
   • Повысить точность оценки риска, что удерживает NPL на низком уровне (2,2-3,7%).
   • Сократить время принятия решений (по крупному бизнесу — менее двух дней).
2. Ресурсная база и квалификация менеджмента: Как крупнейший банк, Сбербанк обладает доступом к широкой и стабильной базе пассивов, что позволяет ему проводить более гибкую кредитную политику по сравнению с конкурентами. Квалификация менеджмента обеспечивает оперативное внедрение регуляторных требований и сложных технологических решений.

---

Глава 3. Совершенствование кредитной политики и методологии управления риском на основе современных технологий

Стратегическая позиция Сбербанка и используемая методология оценки кредитного риска

На основе проведенного анализа финансовых показателей и реакции на регуляторные изменения можно однозначно утверждать, что ПАО «Сбербанк» придерживается Умеренно-Консервативной кредитной политики.

Эта позиция позволяет банку:

• Сохранять высокую рентабельность капитала (ROE 24,0%) за счет масштаба и эффективности.
• Удерживать кредитный риск на низком уровне (NPL 2,2-3,7%), что соответствует консервативной стратегии.
• Активно расти, но только в сегментах с контролируемым риском (например, ипотека), что соответствует умеренному подходу.

Ключевым инструментом, который позволяет банку сочетать рост с низким риском, является продвинутая методология оценки кредитного риска, основанная на AI.

Применение AI и скоринга:

Для розничных заемщиков Сбербанк активно использует кредитный скоринг, который давно вышел за рамки традиционных статистических моделей. Сегодня используются каскады моделей машинного обучения (ML), которые анализируют огромные объемы данных из внутренних и внешних источников (транзакционная активность, поведенческие паттерны, данные БКИ) для создания детального цифрового профиля клиента. Это позволяет не только автоматически принимать решения, но и дифференцировать кредитные условия в зависимости от прогнозируемого уровня кредитоспособности заемщика.

В сегменте корпоративного кредитования, особенно для крупного бизнеса, внедрение AI-процессов позволило радикально сократить операционный цикл. Если ранее рассмотрение крупной сделки могло занимать недели, то благодаря автоматизации и использованию больших данных, срок принятия решения сократился до менее чем двух дней. Это дает банку колоссальное конкурентное преимущество и повышает скорость оборачиваемости капитала.

Разработка рекомендаций по совершенствованию кредитной политики через AI-трансформацию

Совершенствование кредитной политики Сбербанка должно идти по пути дальнейшего углубления технологического превосходства, поскольку именно AI-трансформация доказала свою экономическую эффективность (1,3 трлн руб.).

1. Углубление автономизации процессов и персонификации

Необходимо перейти к полной автономизации процесса кредитования в массовых сегментах (потребительское кредитование, МСБ).

• Рекомендация: Внедрение AI-агентов для полной автоматизации первичного андеррайтинга, мониторинга задолженности и принятия решений по реструктуризации для клиентов с низким уровнем риска.
• Эффект: Снижение Cost/Income Ratio (CIR) еще ниже целевого уровня 30,3% за счет сокращения ручных операций и повышения пропускной способности. AI-агенты обеспечивают персонифицированный клиентский опыт, предлагая индивидуальные ставки и лимиты, что максимизирует доходность и лояльность при неизменном или даже сниженном риске.

2. Проактивное управление портфелем через ML-модели

Вместо реактивного подхода к проблемной задолженности (после дефолта), необходимо усилить проактивное управление.

• Рекомендация: Разработка и внедрение предиктивных ML-моделей раннего оповещения, которые могут прогнозировать вероятность ухудшения финансового положения корпоративного заемщика или значительного роста ПДН у физического лица не за 90 дней, а за 6-12 месяцев до потенциального дефолта.
• Эффект: Позволит банку своевременно проводить рефинансирование, требовать дополнительное обеспечение или корректировать условия, что снизит показатель Стоимости риска (CoR) ниже текущих 1,5%.

Применение количественных методов и инструментов риск-менеджмента

Для поддержания высокого качества капитала и соблюдения норматива Н20.0 необходимо внедрять более продвинутые, количественные методы оценки рисков, которые выходят за рамки стандартных требований ЦБ РФ.

1. Расширение стресс-тестирования

Сбербанк уже проводит стресс-тестирование, но необходимо его углубить с использованием имитационного моделирования.

• Рекомендация: Использование метода Монте-Карло для моделирования распределения вероятностей будущей стоимости активов заемщиков и портфелей в условиях различных макроэкономических сценариев (резкое падение цен на сырье, рост безработицы, скачок ключевой ставки до 25%).
• Применение: Метод Монте-Карло позволяет получить более точную оценку вероятности дефолта (PD) и ожидаемых потерь (EL).

  Это, в свою очередь, дает возможность устанавливать более точные и гибкие лимиты кредитного риска для каждого сегмента и региона, обеспечивая оптимальное использование капитала.

2. Улучшение методологии оценки резервов (Положение 590-П)

Несмотря на то, что Сбербанк соблюдает требования Положения 590-П, внутренняя методология оценки должна быть более чувствительной к рыночным изменениям.

• Рекомендация: Усилить интеграцию данных кредитного скоринга и результатов стресс-тестирования (Монте-Карло) во внутреннюю процедуру классификации ссуд. Это позволит банку на основе профессионального суждения более оперативно переносить ссуды из I и II категорий качества в III (Сомнительные), не дожидаясь формального прохождения 90 дней просрочки.

Инструмент совершенствования	Целевой сегмент	Ожидаемый эффект
AI-агенты и автономизация	Розничный, МСБ	Снижение CIR (30,3% → <30%), повышение скорости принятия решений.
Предиктивные ML-модели	Корпоративный, Розничный	Снижение Cost of Risk (CoR 1,5% → <1,4%), проактивная работа с долгом.
Метод Монте-Карло	Стратегическое управление	Более точное стресс-тестирование, оптимизация норматива Н20.0, обоснование лимитов.

Внедрение данных рекомендаций позволит ПАО «Сбербанк» не только успешно адаптироваться к ужесточению макропруденциального регулирования, но и укрепить свою позицию лидера рынка за счет технологического превосходства и минимальных кредитных потерь.

---

Заключение

Кредитная политика ПАО «Сбербанк» в период 2020–2025 гг. продемонстрировала высокую устойчивость и адаптивность к беспрецедентным вызовам внешней среды, включая ужесточение регуляторных требований Банка России и макроэкономическую волатильность.

Основные теоретические выводы:

1. Кредитная политика Сбербанка основывается на фундаментальных принципах возвратности, доходности и соответствия структуре активов. Она жестко регулируется нормативными актами ЦБ РФ, в первую очередь Положением № 590-П, которое определяет методику классификации ссуд и формирования резервов, напрямую влияя на уровень кредитного риска и капитал банка.
2. На основании анализа финансовых показателей (низкий NPL 2,2-3,7%, высокий ROE) и стратегических действий, подтверждено, что Сбербанк придерживается Умеренно-Консервативной кредитной политики, сочетающей стремление к росту с жестким контролем качества активов.

Результаты проведенного анализа:

1. Кредитный портфель Сбербанка продолжает расти, демонстрируя значительные объемы как в корпоративном (27,7 трлн руб.), так и в розничном (18,1 трлн руб.) сегментах, где ключевым драйвером выступает ипотека (10,2 трлн руб.).
2. Оперативная реакция на ужесточение макропруденциальных лимитов в Q4 2024 года, выразившаяся в замедлении роста розницы до 0,2%, подтверждает дисциплинированность кредитной политики.
3. Качество кредитного портфеля остается высоким, о чем свидетельствуют низкий уровень NPL (2,2% по РСБУ) и приемлемая Стоимость риска (CoR 1,5%).

   Фантастическая операционная эффективность, выраженная в низком CIR (30,3%), является прямым результатом внутренней AI-трансформации.

4. Несмотря на то, что коэффициент достаточности капитала Н20.0 (12,9%) находится ниже целевого значения банка, он обеспечивает достаточный запас прочности для выполнения пруденциальных нормативов.

Ключевые, практически значимые рекомендации по совершенствованию кредитной политики:
Совершенствование кредитной политики должно быть сфокусировано на дальнейшем использовании технологий для снижения Cost of Risk и повышения операционной эффективности:

1. AI-трансформация и автономизация: Расширение применения AI-агентов и ML-моделей для полной автономизации процессов в массовом кредитовании, что позволит достичь эффекта масштаба при сохранении персонификации кредитных условий.
2. Проактивный риск-менеджмент: Внедрение предиктивных ML-моделей раннего оповещения для прогнозирования дефолтов за длительный срок до их наступления, что позволит снизить Cost of Risk (CoR) путем своевременного вмешательства.
3. Углубление количественных методов: Активное использование продвинутых методов, таких как моделирование Монте-Карло, для стресс-тестирования кредитного портфеля, что позволит точнее оценивать вероятность дефолта (PD) и оптимизировать внутреннее установление лимитов, обеспечивая наиболее эффективное использование регуляторного капитала.

Реализация данных рекомендаций позволит ПАО «Сбербанк» трансформировать внешние вызовы в конкурентные преимущества, обеспечивая устойчивый рост доходности при сохранении минимального уровня кредитного риска.

Список использованной литературы

1. Бабичева Ю. А. Банковское дело: учебник. Москва: Экономика, 2011. 399 с.
2. Балабанов И. Т. Основы финансового менеджмента: учебное пособие. Москва: Финансы и статистика, 2010. 345 с.
3. Беркун А. П. Экономика и управление: учебное пособие. Москва: Инфра-М, 2015. 278 с.
4. Грачева Е. В. Финансовый менеджмент: учебник для вузов. Москва: Юрайт, 2017. 432 с.
5. Жарковская Е. П. Банковское дело: учебник. Москва: Омега-Л, 2012. 450 с.
6. Живалов В. К. Кредитная политика банка в условиях современного рынка: монография. Москва: Финансы и кредит, 2015. 180 с.
7. Иванова А. В. Управление кредитными рисками: учебное пособие. Москва: КноРус, 2016. 310 с.
8. Кирилюк А. В. Кредитная политика коммерческого банка: проблемы и перспективы развития. Москва: Финансы и статистика, 2014. 250 с.
9. Ковалев В. В. Финансовый анализ: методы и процедуры. Москва: Финансы и статистика, 2016. 560 с.
10. Колесников В. И., Кроливецкая Л. П. Банковское дело: учебник. Москва: Финансы и статистика, 2013. 480 с.
11. Лаврушин О. И. Банковское дело: учебник. Москва: КноРус, 2015. 672 с.
12. Мамонтов А. И. Кредитная политика и управление кредитным портфелем: учебное пособие. Москва: Вузовский учебник, 2014. 220 с.
13. Новоселова Т. Н. Управление кредитной деятельностью коммерческого банка. Москва: Инфра-М, 2017. 300 с.
14. Павлова Л. Н. Кредитная политика: виды и принципы формирования. Москва: Экономист, 2015. 280 с.
15. Полторак О. В. Кредитный скоринг как способ снижения кредитного риска. Москва: Финансы и кредит, 2016. 190 с.
16. Поляк Г. Б. Финансовый менеджмент: учебник. Москва: Юнити-Дана, 2017. 512 с.
17. Попова С. Ю. Кредитный портфель банка: анализ и управление. Москва: КноРус, 2014. 240 с.
18. Романовская О. В. Банковское дело: учебное пособие. Москва: Инфра-М, 2015. 380 с.
19. Севрук В. Т. Банковские риски: учебное пособие. Москва: Дело и сервис, 2011. 320 с.
20. Ткаченко Л. В. Кредитная политика коммерческого банка: учебное пособие. Москва: Финансы и статистика, 2015. 260 с.
21. ФЗ «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 № 395-1 (ред. от 03.08.2018) // КонсультантПлюс.
22. Федеральный закон от 10.07.2002 № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» // Гарант.
23. Центральный Банк Российской Федерации. Официальный сайт. URL: cbr.ru
24. Сайт СберБанка. URL: sberbank.com
25. Тинькофф Банк. Официальный сайт. URL: tbank.ru
26. Сайт Finuslugi.ru. URL: finuslugi.ru
27. Сайт Tadviser.ru. URL: tadviser.ru
28. Сайт E-disclosure.ru. URL: e-disclosure.ru
29. Сайт Aton.ru. URL: aton.ru
30. Сайт 1fin.ru. URL: 1fin.ru
31. Сайт Frankmedia.ru. URL: frankmedia.ru