Современные аспекты организации, регулирования и риск-менеджмента потребительского кредитования в Российской Федерации (2023–2025 гг.)

метки: Кредитный, Заемщик, Статистик, Банковский, Макропруденциальный, Основа, Позволять, Долгов

Введение: Актуальность, цели и структура исследования

Рынок потребительского кредитования Российской Федерации пережил кардинальную трансформацию за последние два десятилетия. Если в период 2005–2007 годов банковский сектор фокусировался преимущественно на экстенсивном росте и освоении новых сегментов, то текущий период (2023–2025 гг.) характеризуется интенсивным, высокотехнологичным и жестко регулируемым развитием.

ПРИОРИТЕТ №1: РЕЛЕВАНТНЫЙ ФАКТ

По итогам 2024 года, портфель необеспеченного потребительского кредитования в России вырос на 11,2%, что демонстрирует сохраняющуюся высокую потребность населения в кредитных ресурсах, несмотря на беспрецедентное ужесточение денежно-кредитной политики и регуляторных требований Банка России. Этот факт служит прямым доказательством того, что рынок, находящийся под двойным давлением (высокой ключевой ставки и макропруденциальных лимитов), продолжает функционировать, требуя от банков глубочайшей адаптации и ювелирной точности в управлении рисками.

Необходимость критического обновления и пересмотра устаревшей аналитической базы обусловлена следующими факторами:

1. Кардинальное изменение регуляторной парадигмы: Внедрение макропруденциальных лимитов (МПЛ), ужесточение требований к расчету показателя долговой нагрузки (ПДН) и переход к подходам МСФО (IFRS) 9 полностью изменили методологию оценки и резервирования кредитного риска.
2. Технологическая революция: Массовое внедрение искусственного интеллекта (ИИ), Big Data и развитие экосистем сделали традиционные методы скоринга и взаимодействия с клиентами устаревшими.
3. Экономическая волатильность: Геополитическая неопределенность и высокая ключевая ставка ЦБ РФ (2024–2025 гг.) требуют принципиально новых подходов к стресс-тестированию и ценообразованию кредитных продуктов.

Цели и задачи: Сформулировать предмет и объект исследования

Объектом данного исследования выступают процессы организации потребительского кредитования, а также система управления кредитными рисками в современных коммерческих банках Российской Федерации.

Предметом исследования являются экономические отношения, возникающие между кредитными организациями и заемщиками в процессе кредитования физических лиц, а также комплекс методов, инструментов и регуляторных механизмов, направленных на повышение финансовой устойчивости банковского сектора и снижение системного риска.

Сравнительный анализ зарубежных моделей ипотечного жилищного ...

... (2020–2025 гг.) Международная практика выделяет три основные модели организации ипотечного кредитования: Усеченно-открытую (доминирование банков), Расширенную открытую (доминирование вторичного рынка секьюритизации) и ... ликвидность и стандартизацию рынка. Актуальные показатели 2020–2025 гг.: Эффект волатильности Период 2020–2025 гг. продемонстрировал как исключительную гибкость, так и высокую ...

Цель работы — провести исчерпывающий, актуальный анализ современной организации, регулирования и риск-менеджмента потребительского кредитования в РФ (2023–2025 гг.) и на этой основе сформулировать обоснованные рекомендации по совершенствованию кредитной политики и продуктовой линейки банков.

Для достижения указанной цели поставлены следующие задачи:

1. Проанализировать текущие структурные особенности и динамику российского рынка потребкредитования.
2. Критически оценить влияние макропруденциальных мер (ПДН и МПЛ) на стратегию банков.
3. Детально раскрыть методологическую базу оценки кредитного риска (PD, LGD, EAD) в контексте IFRS 9.
4. Изучить внедрение FinTech-инструментов (AI, Big Data) в скоринг и операционную деятельность.
5. Проанализировать феномен BNPL-сервисов и их влияние на системный риск.
6. Сформулировать актуальные меры по совершенствованию риск-менеджмента, включая переход к ПВР-подходу.

Теоретические основы организации кредитования и эволюция кредитного риска

Потребительское кредитование представляет собой сложный социально-экономический феномен, лежащий в основе современного розничного банкинга. Его социально-экономическое значение заключается не только в удовлетворении неотложных потребностей населения, но и в стимулировании совокупного спроса, что является важным драйвером экономического роста.

В свою очередь, эволюция подходов к управлению кредитным риском отражает смену парадигм от простых нормативов к сложным количественным моделям. Если в рамках ранних соглашений Базель I (1988) оценка риска была крайне упрощена (единый подход к взвешиванию активов), то переход к Базель II/III (2004–2010) ознаменовал эру риск-чувствительного регулирования, основанного на внутренних рейтингах (Internal Ratings Based, IRB).

В России этот процесс был усилен переходом на Международные стандарты финансовой отчетности (МСФО), в частности, на IFRS 9 «Финансовые инструменты» (вступил в силу с 2018 г.), который кардинально изменил подход к резервированию, заменив модель понесенных убытков на модель ожидаемых кредитных убытков. Изменение порядка слов в данном случае подчеркивает, что именно стандарты стали ключевым фактором, определившим новую реальность для всех участников рынка.

Современная модель оценки кредитного риска: компоненты PD, LGD, EAD и IFRS 9

В контексте IFRS 9, оценка кредитного риска и расчет резервов под ожидаемые убытки (Expected Credit Losses, EL) базируется на трех ключевых компонентах.

Управление кредитными рисками в банковской сфере России: Современные ...

... для конечных заемщиков, увеличивая их долговую нагрузку и, как следствие, вероятность дефолта. Внутренние кредитные риски — это факторы, возникающие внутри системы "банк-заемщик" и в ... целью всестороннее изучение этой многогранной проблематики. Мы рассмотрим как фундаментальные теоретические основы кредитного риска, так и его конкретные проявления в российской банковской практике. Особое ...

1. Вероятность дефолта (Probability of Default, PD)

PD — это статистическая оценка вероятности того, что заемщик не сможет выполнить свои обязательства в течение определенного временного горизонта (например, 12 месяцев или весь срок жизни кредита).

Этот показатель является краеугольным камнем скоринговых систем.

• Экономический смысл: PD отражает качество заемщика и его кредитную историю.
• Методы оценки: PD определяется на основе внутренних статистических моделей (например, логистической регрессии, нейронных сетей) или данных кредитных бюро. Регулятор устанавливает минимальные значения; так, для розничных заемщиков минимальное регуляторное значение PD в России составляет 0,03%.

2. Уровень потерь при дефолте (Loss Given Default, LGD)

LGD — это доля от суммы кредита, которая будет потеряна кредитором в случае дефолта заемщика, после вычета всех возможных поступлений от реализации залога или взыскания. LGD выражается в процентах от EAD.

• Экономический смысл: LGD отражает эффективность процедур взыскания долга, юридическую защиту кредитора и качество залогового обеспечения.
• Особенности: Показатель LGD часто демонстрирует бимодальное распределение (концентрация значений около 0% — полное возмещение, и 100% — полная потеря), и его значение существенно возрастает в периоды экономических рецессий, когда падают цены на залоговое имущество и снижается эффективность взыскания. LGD = 1 − Recovery Rate (уровень возмещения).

3. Величина кредитного требования, подверженная риску дефолта (Exposure at Default, EAD)

EAD — это ожидаемая величина непогашенной задолженности клиента перед банком в момент наступления дефолта. Для стандартного выданного кредита (например, потребительского) EAD, как правило, равна текущей сумме задолженности. Однако для внебалансовых обязательств (кредитные карты, неиспользованные кредитные линии) расчет EAD усложняется.

• Методологическая детализация EAD: Для внебалансовых обязательств используется Конверсионный Коэффициент (CCF), который отражает долю невыбранного лимита, которую заемщик успеет использовать до наступления дефолта.


EAD = Выданная сумма + (Невыданная сумма × CCF)


Расчет ожидаемых кредитных убытков (EL)

Ожидаемые кредитные убытки (EL) на первой стадии резервирования по МСФО (IFRS) 9 (12-месячные EL) рассчитываются как произведение трех компонентов:


EL = PD × LGD × EAD


Эта формула лежит в основе риск-ориентированного ценообразования (Cost of Risk) и определяет необходимый уровень капитала для покрытия кредитных рисков. И что из этого следует? Точное моделирование этих трех параметров позволяет банку не только соблюдать регуляторные требования, но и устанавливать обоснованную процентную ставку, которая покрывает ожидаемые потери и приносит приемлемую прибыль акционерам, что является основой финансовой устойчивости.

Динамика и структурные особенности рынка потребительского кредитования РФ в условиях высокой ставки (2024–2025 гг.)

Современный российский рынок потребительского кредитования представляет собой арену борьбы между стремлением банков к росту и жестким регуляторным охлаждением.

Актуальные статистические данные и динамика рынка

В 2024 году, несмотря на высокую ключевую ставку ЦБ РФ и ужесточение макропруденциальных мер, портфель необеспеченного потребкредитования продемонстрировал рост на 11,2%. Этот рост был во многом инерционным, поддерживаемым высоким спросом в первой половине года.

Однако к концу 2024 года и в 2025 году рынок начал демонстрировать признаки явного замедления, вызванного как высокой стоимостью фондирования, так и сокращением числа заемщиков с приемлемой долговой нагрузкой.

Ключевые индикаторы рынка (2024–2025 гг.)

Показатель	2024 г. (Факт)	2025 г. (Прогноз ЦБ РФ)	Тенденция
Прирост портфеля потребкредитов	11,2%	4% – 9%	Существенное замедление
Объем выданных кредитов (Июль 2025 г.)	N/A	1,56 млн сделок (+13,1% м/м)	Восстановление после падения
Сокращение сделок (Сентябрь 2025 г., г/г)	N/A	>30%	Сильное падение количества сделок
Просроченная задолженность (ПДН > 50%)	53%	Сохранение высокого уровня	Тренд к ужесточению МПЛ

Сентябрь 2025 года стал показательным: общая сумма выданных кредитов сократилась на 12,5% год к году, а количество сделок упало более чем на 30%. Это прямое следствие ужесточения регулятивной политики, вынуждающей банки применять более избирательный подход.

Концентрация рынка и риск-аппетит

Характерной чертой современного российского банковского сектора является его чрезвычайно высокая концентрация. На конец первого полугодия 2025 года на топ-10 банков приходилось 80,9% всех активов сектора. Эта доминирующая роль крупнейших игроков имеет двоякие последствия:

1. Повышенная устойчивость: Системно значимые кредитные организации (СЗКО) обладают достаточным запасом капитала и ликвидности для прохождения периодов стресса.
2. Снижение конкуренции и «регулятивный арбитраж»: Концентрация позволяет крупным игрокам лучше абсорбировать регуляторное давление, тогда как небольшие банки вынуждены либо сокращать портфели (их портфель сократился на 14% в первой половине 2025 года), либо искать пути обхода ограничений. Замедление прироста портфеля у топ-10 банков (до 2%) также свидетельствует о том, что даже лидеры рынка вынуждены были скорректировать свою стратегию.

Сравнительный анализ полной стоимости кредита (ПСК)

Высокая ключевая ставка ЦБ РФ, действовавшая в 2024–2025 гг., неминуемо привела к росту стоимости кредитных ресурсов для конечного заемщика. Сравнительный анализ Полной Стоимости Кредита (ПСК) у крупнейших игроков показывает, что ставка перестала быть унифицированной и сильно зависит от категории заемщика и его риска:

Банк	Полная Стоимость Кредита (ПСК)	Комментарий
Альфа-Банк	18.241% – 36.7%	Широкий диапазон, отражающий высокую степень риск-ориентированного ценообразования.
Сбербанк	21.9% – 36.6%	Более узкий, но также высокий диапазон.
ВТБ	25% – 40.2%	Наиболее высокий верхний предел, что может быть связано с готовностью принимать на себя заемщиков с более высоким риском, но за высокую премию.

Такой разброс ПСК (от 18% до 40%) является прямым отражением ужесточения макропруденциального регулирования. Банки не могут просто отказать заемщикам с высоким ПДН, но они обязаны компенсировать повышенные риски через высокую маржу, что и фиксируется в ПСК. Какой важный нюанс здесь упускается? Этот широкий диапазон ПСК фактически перекладывает регуляторное бремя на конечного потребителя: высокорисковый заемщик получает доступ к ресурсам, но платит за это значительно выше, что потенциально увеличивает его финансовую уязвимость в будущем.

Макропруденциальное регулирование как ключевой инструмент ограничения системного риска (2024–2025 гг.)

Основной целью макропруденциальной политики Банка России в 2023–2025 годах стало предотвращение перегрева рынка потребительского кредитования и накопления чрезмерной долговой нагрузки населением, которая может спровоцировать системный кризис.

Показатель долговой нагрузки (ПДН): Методология и регуляторное влияние

Ключевым инструментом контроля за качеством выдаваемых кредитов стал показатель долговой нагрузки (ПДН).

Законодательная база и расчет ПДН

С 1 января 2024 года Федеральный закон № 601-ФЗ обязал кредитные и микрофинансовые организации (МФО) рассчитывать ПДН для всех заемщиков. Расчет основан на строгом соотношении платежей по всем обязательствам и подтвержденного дохода заемщика:


ПДН = (Сумма среднемесячных платежей) / (Среднемесячный доход)


Где:

• ΣСрмП — сумма величин среднемесячных платежей по всем действующим и вновь оформляемым кредитам и займам.
• СрмД — величина среднемесячного дохода заемщика.

Кредитор обязан в письменной форме уведомить заемщика о существующих рисках, если рассчитанное значение ПДН превышает 50%.

Влияние ПДН на кредитную политику

Анализ Банка России показал, что, несмотря на введение расчета ПДН, рынок оставался высокорисковым: на 1 июля 2024 года 53% задолженности по необеспеченным потребкредитам приходилось на заемщиков с ПДН более 50%. Этот факт стал решающим аргументом для дальнейшего ужесточения макропруденциальных лимитов (МПЛ).

Должны ли банки самостоятельно, без прямого указания регулятора, отказываться от такого рискового портфеля, чтобы защитить свою долгосрочную устойчивость?

Динамика Макропруденциальных Лимитов (МПЛ) и борьба с регулятивным арбитражем

МПЛ — это прямые количественные ограничения, устанавливаемые ЦБ РФ на долю кредитов, выдаваемых заемщикам с высокой долговой нагрузкой или на длительные сроки.

Ужесточение МПЛ на IV квартал 2024 года

Банк России систематически ужесточает МПЛ, чтобы форсировать дестимулирование высокорискового кредитования. Особое внимание уделено заемщикам с ПДН выше 50%:

Категория заемщика (ПДН)	Лимит выдач во II кв. 2024 г. (% от объема)	Лимит выдач на IV кв. 2024 г. (% от объема)
ПДН более 50%, но менее 80%	20%	15% (Снижение на 5 п.п.)
ПДН выше 80%	5%	3% (Снижение на 2 п.п.)

Такое резкое снижение лимитов означает, что банки должны еще более тщательно отбирать заемщиков и концентрироваться на клиентах с низким и средним уровнем долговой нагрузки (ПДН менее 50%).

Борьба с обходом МПЛ

Ужесточение регулирования неизбежно приводит к поиску банками и заемщиками путей обхода ограничений — явлению, известному как регулятивный арбитраж. Во II квартале 2024 года наблюдался рост доли нецелевых потребительских кредитов, обеспеченных залогом транспортного средства, с менее 1% до 3% от общего объема выдач. Зачастую это было попыткой обойти МПЛ, поскольку на такие кредиты действовали более мягкие надбавки.

В ответ Банк России принял меры: с 1 ноября 2024 года были повышены макропруденциальные надбавки по нецелевым потребительским кредитам, обеспеченным залогом ТС. Эта мера направлена на закрытие "лазеек" и обеспечение единообразного применения риск-взвешивания. Кроме того, ЦБ выровнял значения МПЛ для банков и МФО, чтобы предотвратить переток высокорисковых заемщиков в микрофинансовый сектор.

Продвинутые технологии и методологическая глубина в управлении кредитным риском

В условиях жесткого макропруденциального давления конкурентное преимущество банка определяется его способностью быстро и точно оценить микропруденциальный риск каждого заемщика. Этого невозможно добиться без интеграции FinTech-инструментов.

Применение AI и Big Data в кредитном скоринге

Российские банки-лидеры активно используют технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (Machine Learning, ML) для повышения точности PD-скоринга.

1. Повышение скорости принятия решений: Крупнейшие банки, такие как Сбербанк и ВТБ, используют ИИ-скоринг для принятия решений в режиме реального времени. В частности, ВТБ применяет скоринговую онлайн-технологию, основанную на машинном обучении, что позволяет принимать решения без физического визита клиента в офис.
2. Расширение источников данных (Big Data): ИИ-системы анализируют не только традиционные источники (кредитные истории, доход), но и неструктурированные данные — транзакционную активность, геолокацию, поведение в экосистеме. Это позволяет создавать более риск-чувствительные модели PD.
3. Нейронные сети в прогнозировании дефолта: НБКИ разработало продвинутый PD-скоринг на основе нейронных сетей, который использует последовательности событий в кредитной истории (а не только статичные параметры) для прогнозирования просрочек свыше 90 дней. Это позволяет точнее выявлять "скрытые" риски.

Детализация компонент кредитного риска (PD, LGD, EAD) для целей IFRS 9

Внутренние рейтинговые модели (IRB-approach), основанные на точной оценке PD, LGD и EAD, являются основой риск-менеджмента в системно значимых банках.

Моделирование PD и LGD

• PD-моделирование: Наиболее распространенным методом остается логистическая регрессия, дополненная методами ML (Gradient Boosting, Random Forests) для повышения предсказательной силы. Модели калибруются на основе исторических данных о дефолтах и включают в себя макроэкономические факторы (например, уровень безработицы, инфляция) для учета циклической волатильности.
• LGD-моделирование: LGD моделируется на основе исторических данных о потерях от взыскания, судебных издержек и дисконтированной стоимости возмещения. Так как LGD подвержен сильному влиянию макроэкономических условий (например, цены на недвижимость или автомобили в случае залогового кредитования), моделирование должно включать стрессовые сценарии.

Детализация расчета EAD для внебалансовых обязательств

Компонент EAD имеет критическое значение при оценке риска по кредитным картам и возобновляемым кредитным линиям, поскольку фактическая подверженность риску может быть выше или ниже текущей задолженности. Для расчета EAD для таких продуктов используется Конверсионный Коэффициент (CCF), который представляет собой процент невыбранного лимита, который, по прогнозам, будет использован заемщиком до момента дефолта.

Пример применения CCF:

Предположим, у заемщика есть кредитная линия с общим лимитом 1 000 000 руб., из которых использовано 400 000 руб. (выданная сумма), а неиспользованный лимит составляет 600 000 руб. Если банк, основываясь на своей внутренней статистике, устанавливает CCF на уровне 40% для данной категории клиентов, то EAD будет рассчитан следующим образом (в руб.):


EAD = 400 000 + (600 000 × 0.40) = 400 000 + 240 000 = 640 000


То есть, банк должен резервировать капитал, исходя из ожидаемой подверженности риску в 640 000 руб., а не только из текущей задолженности в 400 000 руб. Точное моделирование CCF является критически важным для соблюдения нормативов достаточности капитала (Н2, Н3).

Цифровая трансформация и новые вызовы риск-менеджменту: Феномен BNPL

Цифровая трансформация породила не только эффективные инструменты, но и новые формы потребительского финансирования, которые пока находятся вне жесткого регуляторного поля. Главным вызовом 2024–2025 гг. стали сервисы Buy Now, Pay Later (BNPL), или «Покупай сейчас, плати потом».

Взрывной рост BNPL-рынка

BNPL-сервисы, предлагающие оплату частями без формального оформления кредита (обычно до 12 месяцев), стали реакцией рынка на ужесточение традиционного потребкредитования и высокую ставку ЦБ РФ.

• Динамика роста: За первое полугодие 2025 года объем BNPL-рынка в России удвоился и достиг около 300 млрд рублей, что соответствует объему за весь предыдущий год.
• Драйверы: Снижение доступности POS-кредитов, удобство использования в электронной коммерции и отсутствие необходимости прохождения сложной процедуры скоринга.

Влияние BNPL на потребительское поведение и системный риск

BNPL-сервисы, несмотря на их удобство, несут в себе скрытый системный риск, поскольку они позволяют заемщику накапливать долговую нагрузку, которая не всегда фиксируется в кредитной истории и, соответственно, не учитывается в полном объеме при расчете ПДН традиционными банками.

1. Рост среднего чека: BNPL стимулирует покупательский спрос, что подтверждается существенным ростом среднего чека. В I квартале 2025 года у крупнейших BNPL-игроков средний чек вырос на 15–45% год к году. Более того, средний чек BNPL-покупки может быть на 81% выше, чем при стандартной оплате картой. Это означает, что рассрочка используется для приобретения более дорогих товаров (электроника, путешествия), увеличивая финансовые обязательства заемщика.
2. Регулятивный Арбитраж: BNPL-провайдеры работают на основе исключения в законодательстве о потребительском кредитовании, что позволяет им избегать жестких нормативов и макропруденциальных лимитов, применимых к банкам и МФО.

Оценка регуляторных инициатив

Осознавая потенциальный риск, регулятор начал предпринимать шаги по интеграции BNPL в систему мониторинга. В 2024 году был внесен законопроект, предлагающий обязать BNPL-сервисы передавать информацию о рассрочках на сумму свыше 15 тысяч рублей в Бюро кредитных историй (БКИ).

Если этот закон будет принят, он заставит банки и МФО учитывать эти обязательства при расчете ПДН, что должно замедлить темпы роста BNPL-сегмента и сделать его менее привлекательным для высокорисковых заемщиков.

Направления совершенствования риск-менеджмента и продуктовой политики банков

Для поддержания устойчивости и конкурентоспособности в условиях высокой волатильности и жесткого регулирования, коммерческие банки должны сосредоточиться на двух ключевых направлениях: углубление методологии риск-менеджмента и адаптация продуктовой линейки к цифровым трендам.

Стратегический переход на ПВР-подход

Наиболее значимой методологической мерой является переход на Продвинутый Внутренний Рейтинговый подход (ПВР), который позволяет банкам использовать собственные, более точные оценки PD, LGD и EAD для расчета достаточности капитала.

Необходимость и сроки внедрения ПВР

Переход на ПВР-подход станет обязательным для всех 13 Системно значимых кредитных организаций (СЗКО) (которые контролируют около 80% активов сектора) с 1 января 2030 года. Это не просто техническое требование, а стратегическое изменение, направленное на повышение риск-чувствительности капитала. На текущий момент, в 2025 году, ПВР-подход применяют только четыре СЗКО. ЦБ РФ планирует начать поэтапную валидацию моделей с 2025 года.

Преимущества ПВР для ценообразования

ПВР позволяет банку:

1. Точнее рассчитывать Cost of Risk: Применение собственных, более точных моделей PD/LGD/EAD позволяет банку определять реальную стоимость кредитного риска для каждого сегмента заемщиков.
2. Повышать эффективность капитала: Поскольку ПВР-модели лучше отражают качество кредитного портфеля, они, как правило, позволяют снизить требования к резервированию по менее рисковым активам, высвобождая капитал для более доходных операций.
3. Оптимизировать ценообразование: Точный расчет ожидаемых потерь (EL) и экономического капитала (UL) дает возможность устанавливать индивидуальные, риск-скорректированные процентные ставки, что критически важно в условиях высокой конкуренции и макропруденциального давления (где маржа по высокорисковым кредитам должна быть максимальной).

Продуктовые и технологические рекомендации

Банки должны активно реагировать на цифровую трансформацию, чтобы не проиграть в конкуренции с FinTech-компаниями.

1. Адаптация к BNPL-трендам

Рост BNPL-сервисов является прямым сигналом о неудовлетворенном спросе на быстрые и удобные рассрочки. Традиционным банкам рекомендуется:

• Развитие собственных BNPL-решений: Использование этого инструмента как низкомаржинальной "воронки продаж" для привлечения молодых клиентов и последующего перевода их на более сложные, высокомаржинальные продукты (кредитные карты, нецелевые кредиты).
• Интеграция с маркетплейсами: Установление партнерских отношений с крупными торговыми площадками для встраивания своих финансовых продуктов непосредственно в процесс онлайн-покупки.

2. Массовое внедрение адаптивных ИИ-систем

Для соответствия жестким МПЛ и сохранения темпов выдачи при одновременном снижении кредитных потерь, банки должны перейти от статических скоринговых моделей к адаптивным, основанным на ИИ:

• Прогнозное моделирование в реальном времени: ИИ-системы должны не просто оценивать текущий риск, но и прогнозировать изменение PD под влиянием макроэкономических факторов, обеспечивая более высокую точность и скорость принятия решений.
• Автоматизация стресс-тестирования: Использование ИИ для прогона многофакторных стресс-сценариев, что позволит банку оперативно корректировать кредитную политику при изменении условий.

3. Усиление регуляторной корректности

Планируемое введение ипотечного стандарта (с 1 января 2025 года) и ужесточение регулирования BNPL-сервисов требуют от банков постоянного мониторинга регуляторных изменений и быстрой перенастройки IT-систем для корректного расчета ПДН и применения макропруденциальных надбавок. Только так возможно обеспечить стабильность и конкурентоспособность в условиях постоянной регуляторной динамики.

Заключение

Исследование подтверждает, что организация потребительского кредитования в Российской Федерации в 2023–2025 годах находится под определяющим влиянием двух ключевых факторов: беспрецедентного ужесточения макропруденциальной политики Банка России и стремительной цифровой трансформации. Актуальность рынка определяется сложным балансом между регуляторным давлением (МПЛ и ПДН, направленные на ограничение высокорисковых выдач) и микропруденциальной адаптацией коммерческих банков.

Ключевые выводы исследования:

1. Рынок замедляется, но трансформируется: Высокая ключевая ставка и ужесточение МПЛ привели к сокращению числа сделок и усилению концентрации рынка, но не остановили рост портфеля. Банки перешли к высокодифференцированному ценообразованию, что отражается в широком диапазоне ПСК (до 40%).
2. Регуляторный арбитраж под контролем: ЦБ РФ последовательно закрывает лазейки, ужесточая МПЛ (снижение лимитов ПДН > 80% до 3% на IV кв. 2024 г.) и повышая надбавки по нецелевым кредитам под залог ТС, что свидетельствует о смещении фокуса на предотвращение системных рисков.
3. Технологии — залог выживания: Банки используют ИИ и Big Data для повышения точности PD-скоринга, что позволяет им сохранять конкурентоспособность при выполнении строгих регуляторных требований.
4. Методологическая зрелость необходима: Академическая глубина исследования подчеркивает критическую важность перехода на ПВР-подход для СЗКО, а также необходимость детального расчета компонентов риска (PD, LGD, EAD), особенно EAD с использованием конверсионных коэффициентов (CCF) для внебалансовых обязательств.
5. BNPL как новый риск: Взрывной рост BNPL-сервисов (удвоение до 300 млрд руб. в H1 2025 г.) является ключевым вызовом для риск-менеджмента, требующим скорейшего регуляторного включения данных об этих обязательствах в расчет ПДН.

В конечном счете, устойчивость российского потребительского кредитования в ближайшие годы будет зависеть от успеха системно значимых банков в переходе на риск-чувствительные модели (ПВР) и их способности интегрировать передовые цифровые решения для точного управления риском в условиях постоянного ужесточения макропруденциального давления.

Список использованной литературы

1. Конституция Российской Федерации (принята всенародным голосованием 12.12.1993 с изменениями, одобренными в ходе общероссийского голосования 01.07.2020).

   Москва: Норма, 2006. 556 с.

2. Гражданский кодекс Российской Федерации. Москва: ЭКМОС, 2006. 832 с.
3. Алиев, А.Т. Деньги. Кредит. Банки: Учебное пособие. Москва: АНП ФСНП РФ, 2005. 652 с.
4. Банковское дело: Учебник / под ред. Ю.А. Бабичевой. Москва: Экономика, 2004. 704 с.
5. Банковское дело: Практикум / под ред. В.И. Колесникова, Л.П. Кроливецкой. Москва: Финансы и статистика, 2005. 850 с.
6. Банковское дело: Учебник / под ред. О.И. Лаврушина. Москва: Финансы и статистика, 2005. 655 с.
7. Пшеничников, В.В. К вопросу о классификации рисков в банковском деле // Воронежский государственный аграрный университет. 2004. С. 132.
8. Банковское дело: Учебное пособие / под ред. A.M. Гавасиева. Москва: Омега-Л, 2005. 432 с.
9. Белоглазова, Г.Н., Кроливецкая, Л.П. Банковское дело: Учебное пособие. 5-е изд. Москва: Финансы и статистика, 2006. 410 с.
10. Банковское дело в России: Учебник / под ред. С.И. Кумок. Москва: АОЗТ ВЕЧЕ, 2004. 805 с.
11. Банки России. Итоги 2005 года // Финансы и кредит. 2006. № 5. С. 36-38.
12. Банки и банковские операции / под ред. Е.Ф. Жукова. Москва: Юнити, 2006. 783 с.
13. Банковские операции: Часть 2. Учетно-ссудные операции и агентские услуги / под ред. О.И. Лаврушина. Москва: ИНФРА-М, 2005. 465 с.
14. Батракова, Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка: Учебное пособие. Москва: Логос, 2003. 352 с.
15. Белоглазова, Т.П. Денежное обращение и банки. Москва: Финансы и статистика, 2006. 694 с.
16. Большой экономический словарь / под ред. А.Н. Азрилияна. Москва: Логос, 2006. 1547 с.
17. Букато, Ю.И. Банки и банковские операции в России: Учебное пособие. Москва: Финансы и статистика, 2005. 651 с.
18. Вахрин, П.Н., Нешитой, А.С. Финансы, денежное обращение, кредит. Москва: Дашков и К, 2006. 942 с.
19. Виноградова, Т.Л. Банковские операции. Ростов-на-Дону: Феликс, 2006. 372 с.
20. Воронин, В.Л., Федосова, С.П. Деньги, кредит, банки. Москва: Юрат-Издат, 2005. 843 с.
21. Гамза, В.А. Бюро кредитных историй, или как поставить точку в этой истории // Банковское дело. 2005. № 11. С. 12-15.
22. Готовчиков, И.Ф. Статистический анализ экономического состояния российской банковской системы на конец 2002 года // Финансы и кредит. 2003. № 24 (138).
23. Грибков, Г.И. Российские коммерческие банки // Международная жизнь. 2000. № 7.
24. Деньги, кредит, банки / под ред. В.В. Иванова, Е.И. Соколова. Москва: Проспект, 2003.
25. Жарковская, Е.П. Банковское дело. Москва: Омега-Л, 2003.
26. Желтоносов, В.М. Рынок сбережений России // Финансы и кредит. 2003. № 24.
27. Иванов, А.Н. Банковские услуги: зарубежный и российский опыт. Москва: Финансы и статистика, 2001.
28. Ильинский, И.В., Харченко, В.Е. Россия на пути создания кредитных историй // Финансы и кредит. 2003. № 15 (129).
29. Калугин, С.П. Банковские кредиты // Деньги и кредит. 2001. № 9.
30. Ковалева, А.М. Финансы и кредит. Москва: Финансы и статистика, 2002.
31. Колпакова, Г.М. Финансы. Денежное обращение. Кредит. Москва: Финансы и статистика, 2002.
32. Кураков, Л.П., Тимирясов, В.Г. Современные банковские системы. Москва: Гелиос АРВ, 2000.
33. Лапуста, М.Л. Современный финансово-кредитный словарь. Москва: Инфра-М, 2002.
34. Ларионова, И.В. Система мер антикризисного управления как фактор восстановления стабильности кредитной организации // Бизнес и банки. 2006. № 10.
35. Международные валютно-кредитные и финансовые отношения / под ред. Л.И. Красавиной. Москва: Финансы и статистика, 2000.
36. Микищенко, А.А. Кредитные риски в деятельности коммерческого банка. Москва: Юнити, 2000.
37. Основы банковского дела в РФ / под ред. О.Г. Семенюгы. Ростов-на-Дону: Феникс, 2001.
38. Основы банковской деятельности / под ред. К.Р. Тагирбекова. Москва: Инфра-М, 2003.
39. Пещанская, И.В. Организация деятельности коммерческого банка. Москва: Инфра-М, 2001.
40. Рид, Э., Когтер, Смит. Коммерческие банки. Москва: Космополис, 1991.
41. Романовский, М.В. Финансы, денежное обращение и кредит. Москва: Юрайт, 2002.
42. Российская банковская система на этапе экономического роста // Банковское дело. 2006. № 11.
43. Сенчагов, А.И. Финансы, денежное обращение и кредит. Москва: Проспект, 2001.
44. Синки, ДЖ. Ф. Управление финансами в коммерческих банках. Москва: Catal laxy, 1994.
45. Состояние банковского сектора Российской Федерации в 2005 году. Специальный выпуск // Вестник Банка России. 2003. № 30 (682).
46. Статистический сборник Госкомстата России. Москва, 2003.
47. Стратегия развития банковского сектора РФ // Деньги и кредит. 2006. № 1.
48. Строен, Е. Итоги развития банковской системы России и проблемы совершенствования банковского законодательства. Москва: АС Плюс, 2000.
49. Суваревич, А. К вопросу о дальнейшем развитии российской банковской системы // Финансы и кредит. 2005. № 5 (65).
50. Уткин, Э.А. Нововведения в банковском бизнесе России. Москва: Финансы и статистика, 1998.
51. Финансы и кредит. Курс лекций / под ред. Е.Н. Кунгуряковой, М.С. Синявиной. Москва: Дашков и К, 2002.
52. Финансы, денежное обращение и кредит / под ред. Л.А. Дробозиной, Г.Б. Поляка. Москва: Инфра-М, 2002.
53. Финансово-кредитный энциклопедический словарь / под ред. А.Г. Грязновой. Москва: Финансы и статистика, 2002.
54. Финансово-экономический словарь / под ред. М.Г. Назарова. Москва: Финстатинформ, 1995.
55. Грюнинг, Х. ван, Брайович Братанович, С. Анализ банковских рисков. Система оценки корпоративного управления и управления финансовым риском / пер. с англ. Москва: Весь Мир, 2003.
56. Иода, Е.В., Мешкова, Л.Л., Болотина, Е.Н. Классификация банковских рисков и их оптимизация / под общ. ред. проф. Е.В. Иода. 2-е изд., испр., перераб. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2002.
57. Светлова, С. Риски в банковской практике // Аудитор. 1999. № 2.
58. Севрук, В.Т. Банковские риски. М.: Дело ЛТД, 2-е изд., испр., перераб 2001.
59. Банк России установил более жесткие макропруденциальные лимиты на IV квартал // Interfax.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
60. Банк России повысил прогноз по росту потребкредитования в 2024 году до 12-17% // Interfax.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
61. В декабре произошло ожидаемое охлаждение корпоративного и потребительского кредитования // Cbr.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
62. Решение Совета директоров Банка России об установлении макропруденциальных лимитов в отношении отдельных видов потребительских кредитов (займов) // Cbr.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
63. ЦБ РФ с 1 января ужесточил макропруденциальные лимиты на выдачу потребкредитов // Interfax.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
64. ЦБ РФ ужесточает макропруденциальные лимиты и ограничивает пути их обхода // Expert.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
65. ЦБ сохранил макропруденциальные лимиты по потребкредитам // Akm.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
66. Как изменилось потребительское кредитование в России летом 2025 — Делу время. URL: xn—-dtbeec7ak4ay9j.xn--p1ai (Дата обращения: 08.10.2025).
67. Как банки используют искусственный интеллект в обслуживании бизнеса // Vedomosti.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
68. С 2024 года вводится обязанность кредиторов проверять показатель долговой нагрузки заемщика // Consultant.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
69. С 2024 года кредиты будут предоставлять, учитывая показатель долговой нагрузки // Iryston.tv. (Дата обращения: 08.10.2025).
70. ИИ «опрозрачил» кредитные истории россиян // Comnews.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
71. Показатель долговой нагрузки // Cbr.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
72. Банк России установил более строгие ограничения на кредитование заемщиков с высокой долговой нагрузкой // Cbr.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
73. С 1 ноября 2024 года получить кредит будет еще сложнее: что изменится // Banki.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
74. Скоринг и верификация данных на основе Big Data: о чем нужно знать // Beeline.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
75. В России заметно снизились объемы кредитов, выданных гражданам // Bfm.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
76. Экономика на паузе: как BNPL меняет поведение покупателей в условиях кризиса // Cnews.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
77. Развитие BNPL-сервисов и возможные пути их эволюции в России на основе анализа локальных трендов и зарубежного опыта // Frankrg.com. (Дата обращения: 08.10.2025).
78. Рассрочка на взлете: рынок BNPL в России удвоился за полгода // It-world.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
79. Сервисы рассрочки (BNPL) в России // Tadviser.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
80. Текущие технологии и методы кредитного скоринга в ПАО «Сбербанк // Kampus.ai. (Дата обращения: 08.10.2025).
81. За первое полугодие 2025-го объем рынка BNPL-сервисов в России вырос вдвое // Frankmedia.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
82. Доля топ-10 банков впервые превысила 80% в активах — «Эксперт РА // Frankmedia.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
83. Портфельный кредитный риск (расчет PD, LGD, Cost of Risk) // Isbd.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
84. Развитие методов оценки кредитного риска для формирования резервов // Fa.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
85. Порядок расчета взвешенных по риску кредитных требований // Consultant.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
86. ФОРМУЛА КОМПЕНСАЦИИ ОСТАТОЧНОГО РИСКА ПОТЕРЬ В СЛУЧАЕ ДЕФОЛТА // Hse.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).
87. Кредиты — взять потребительский кредит в банке, сравнить процентные ставки и выбрать где лучше подобрать кредит // Sravni.ru. (Дата обращения: 08.10.2025).