Актуальный анализ и оценка кредитного портфеля ПАО «Сбербанк» (2022–2025): Методология ПВР, влияние регулирования и AI-трансформация

метки: Кредитный, Портфель, Сбербанк, Условие, Управление, Ресурс, Электронный, Ставка

Введение в анализ кредитного портфеля: Цели, задачи и методологические основы

Краткая аннотация

Современная банковская система Российской Федерации функционирует в условиях беспрецедентной макроэкономической и геополитической волатильности. Период 2022–2025 годов ознаменовался резким ростом ключевой ставки, внедрением жесткого макропруденциального регулирования со стороны Банка России (МПЛ) и усилением требований к достаточности капитала. В этой среде кредитный портфель, являющийся основным активом и источником дохода коммерческого банка, требует постоянного, глубокого и своевременного анализа. В отличие от прошлых периодов, когда основной фокус был на объеме, сегодня ключевое значение приобретает именно качество и устойчивость портфеля.

ПАО «Сбербанк России», как системообразующий институт и крупнейший участник финансового рынка, демонстрирует доминирующие позиции как в корпоративном (32,4%), так и в розничном (47,0%) кредитовании. Однако поддержание устойчивости и качества такого масштабного портфеля в условиях ужесточения финансовой политики становится критически важной задачей, поскольку динамика Сбербанка определяет общие тенденции всего банковского сектора.

Цель настоящего исследования состоит в проведении исчерпывающего, всестороннего и актуального академического анализа кредитного портфеля ПАО «Сбербанк» за период 2022–2025 годов, а также в оценке эффективности используемых банком методологий управления кредитным риском и выявлении ключевых стратегических вызовов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть теоретико-методологическую базу оценки кредитного риска, включая подходы ПВР (IRB) и регуляторные требования Банка России.
2. Проанализировать динамику и структурные изменения кредитного портфеля Сбербанка, детализируя влияние макроэкономических и регуляторных факторов на сегменты.
3. Оценить качество портфеля через анализ показателей NPL и Стоимости Риска (CoR), установив их корреляцию с показателем достаточности капитала.
4. Сформулировать стратегические вызовы и проанализировать роль внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) как ключевого фактора в управлении рисками.

Теоретико-методологическая база оценки кредитного риска Сбербанка

Кредитный риск является центральным элементом банковского риск-менеджмента. Для крупнейших кредитных организаций, как то Сбербанк, управление этим риском требует сложного синтеза национальных регуляторных стандартов и передовых международных практик, обеспечивающего необходимую маржу безопасности.

Комплексный анализ кредитного портфеля и рисков ПАО Сбербанк: ...

... ПАО Сбербанк, динамике его кредитного портфеля и эффективности применяемых им стратегий риск-менеджмента, а также влиянию макроэкономических факторов и предстоящим регуляторным изменениям Банка России. Структура ... без потерь конвертировать кредиты в денежные средства. Для оценки качества кредитного портфеля Банком России установлены пять групп качества кредитов, которые служат основой для ...

Регуляторные основы резервирования: Положение Банка России № 590-П и концепция РВПС

В Российской Федерации основным документом, регламентирующим порядок оценки кредитного риска и формирования резервов, является Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам…». Этот документ устанавливает фундаментальное требование к кредитным организациям: формировать Резерв на возможные потери по ссудам (РВПС).

Резерв на возможные потери по ссудам (РВПС) — это специальный фонд, создаваемый кредитной организацией за счет отчислений, которые уменьшают налогооблагаемую базу и отражаются в финансовой отчетности, предназначенный для покрытия потенциальных потерь, возникающих вследствие кредитного риска (неисполнения или ненадлежащего исполнения заемщиком своих обязательств).

Положение № 590-П требует классификации ссуд по категориям качества, которые определяются на основе двух ключевых критериев:

1. Финансовое положение заемщика: Оценивается его способность генерировать денежные потоки, достаточные для обслуживания долга.
2. Качество обслуживания долга: Отражает своевременность и полноту выполнения обязательств.

Комбинация этих критериев позволяет отнести ссуду к одной из пяти категорий качества (от I — высшей, до V — самой низкой), что напрямую определяет необходимый размер РВПС (от 0% до 100%).

На международном уровне (МСФО 9) для оценки кредитного риска используется концепция ожидаемых кредитных убытков (ECL), где ключевую роль играет классификация кредитов по стадиям. Сбербанк в своей отчетности по МСФО использует этот подход:

• Обесцененные кредиты (Non-Performing Loans, NPL), или кредиты Третьей стадии (Stage 3), — это ссуды, по которым произошло значительное увеличение кредитного риска после первоначального признания, как правило, характеризующиеся просрочкой платежей свыше 90 дней. По состоянию на I квартал 2025 года, именно динамика этого показателя (Stage 3) является критически важной для оценки качества активов Сбербанка.

Подход на основе внутренних рейтингов (ПВР) как инструмент риск-менеджмента Сбербанка

Для крупнейших банков, к которым относится Сбербанк, регулятор предоставляет возможность перехода на более сложный и экономически чувствительный метод оценки достаточности капитала — Подход на основе внутренних рейтингов (ПВР), или Internal Ratings-Based (IRB) Approach, в соответствии с принципами «Базель II» и «Базель III».

Кредитный скоринг: Теория, Российская Практика, Риски и Перспективы Развития

... мощным инструментом для решения ряда критически важных задач: Оценка рисков: Скоринг позволяет количественно измерить кредитный риск, связанный с каждым клиентом, и принять обоснованное решение ... обучения, для повышения точности оценки заемщиков. Определения ключевых терминов: Кредитный скоринг — это автоматизированная система оценки кредитоспособности заемщика и уровня риска при выдаче кредита. Она ...

Концептуальная основа ПВР. Суть подхода заключается в том, что банк использует собственные, детально верифицированные и утвержденные Банком России модели для оценки ключевых риск-параметров, необходимых для расчета активов, взвешенных по риску (Risk-Weighted Assets, RWA):

• Вероятность дефолта (Probability of Default, PD): Оценка вероятности того, что заемщик не исполнит свои обязательства в течение года.
• Доля потерь при дефолте (Loss Given Default, LGD): Оценка доли потерь, которые понесет банк в случае дефолта клиента, после учета стоимости залога и затрат на взыскание.
• Коэффициент кредитного эквивалента (Credit Conversion Factor, CCF): Используется для внебалансовых обязательств и отражает вероятность их конвертации в балансовые требования.

ПАО «Сбербанк» с 1 января 2018 года получило официальное разрешение от Банка России на использование ПВР для расчета нормативов достаточности капитала. Этот подход позволяет банку более точно соотносить требования к капиталу с реальным уровнем риска портфеля, что, как правило, приводит к оптимизации капитала по сравнению со стандартизированным подходом. Интеграция ПВР с современными технологиями, о которых мы поговорим в разделе Искусственный интеллект как фактор трансформации, дает Сбербанку серьезное конкурентное преимущество.

Связь ПВР и RWA:

Расчет RWA (RWA — знаменатель в формуле достаточности капитала) по методологии ПВР представляет собой сложную функцию, зависящую от PD, LGD, CCF и срока до погашения (M).

RWAᵢ = Kᵢ × 12.5 × EADᵢ

Где:

• RWAᵢ — активы, взвешенные по риску, для i-го инструмента.
• EADᵢ — объем подверженности риску при дефолте (Exposure at Default).
• Kᵢ — требуемый капитал для покрытия неожиданных потерь, рассчитываемый на основе PD и LGD.

Использование ПВР подчеркивает высокий уровень зрелости риск-менеджмента Сбербанка, позволяя интегрировать внутренние рейтинговые модели, стресс-тестирование и углубленный анализ качества обслуживания долга в процесс принятия кредитных решений и стратегического планирования капитала.

Динамика и структурный анализ кредитного портфеля ПАО «Сбербанк» (2022–2025 гг.)

Период 2022–2025 годов стал временем резких контрастов в динамике кредитного портфеля Сбербанка. На фоне высоких процентных ставок, призванных сдержать инфляцию, и ужесточения регуляторного давления, банк продемонстрировал впечатляющий рост в корпоративном сегменте, но столкнулся с замедлением в определенных категориях розницы.

Анализ совокупного портфеля: Объем, темпы роста и сравнение со среднерыночными показателями

Совокупный кредитный портфель ПАО «Сбербанк» (до вычета резервов, по МСФО) на конец 2024 года достиг отметки 45,9 трлн рублей, демонстрируя значительный годовой прирост в размере 16,4%. Это существенно превышает прогнозируемые темпы роста активов большинства сопоставимых российских банков.

Доминирование Сбербанка на рынке остается неоспоримым:

• Доля на рынке корпоративного кредитования: 32,4% (на конец 2024 г.).
• Доля на рынке розничного кредитования: 47,0% (на конец 2024 г.).

Эти цифры подтверждают, что динамика Сбербанка во многом определяет общие тенденции банковского сектора, а его управление портфелем является ключевым фактором финансовой стабильности страны.

Детализация по сегментам: Корпоративное и розничное кредитование

Рост совокупного портфеля в 2024 году был неравномерным, что отражает реакцию различных сегментов на макроэкономические условия.

Сегмент	Объем на конец 2024 г. (трлн руб.)	Прирост за 2024 г. (%)	Ключевой драйвер
Корпоративный портфель	27,7	+19,0%	Потребность бизнеса в оборотных средствах, импортозамещение, финансирование крупных проектов.
Розничный портфель	18,1	+12,7%	Кредитные карты, ипотека (льготные программы).
*В том числе Ипотека*	11,2	+9,6%	Государственные программы поддержки.
*В том числе Кредитные карты*	2,3	+43,4%	Высокий спрос на краткосрочное финансирование.
*В том числе Потребительские*	3,593 (на 30.06.2025)	-10,6% (с начала 2025 г.)	Жесткое макропруденциальное регулирование.

Корпоративное кредитование стало главным локомотивом роста, увеличившись на 19,0%. Этот рост был обусловлен высокой потребностью крупного бизнеса в финансировании инвестиционных проектов, связанных с перестройкой логистических цепочек и импортозамещением.

В розничном сегменте наблюдалась выраженная дифференциация. С одной стороны, сегмент кредитных карт показал взрывной рост (+43,4%), что может быть признаком как высокой потребительской активности, так и растущей потребности населения в заемных средствах для поддержания текущего уровня потребления. С другой стороны, **ипотечный портфель**, хотя и является самым крупным в рознице, рос умеренными темпами (+9,6%), что объясняется как высоким уровнем ставок на рыночную ипотеку, так и ограничениями на льготные программы.

Влияние макропруденциального регулирования на розничный сегмент

Критическое замедление розничного кредитования в I полугодии 2025 года является прямым следствием целенаправленной политики Банка России. Начиная с 2023 года, регулятор планомерно ужесточал макропруденциальные лимиты (МПЛ) и повышал надбавки к коэффициентам риска, особенно для кредитов с высоким показателем долговой нагрузки (ПДН) и низким первоначальным взносом.

Прямое следствие ужесточения: В I квартале 2025 года и, в особенности, за первое полугодие 2025 года, портфель потребительских кредитов (необеспеченных) в Сбербанке сократился на 10,6% по МСФО относительно начала года.

Аналитическое обоснование: Цель макропруденциального регулирования — сдерживание роста долговой нагрузки населения и предотвращение формирования «пузырей» в наиболее рискованных сегментах. Для Сбербанка, чья доля на рынке ритейла приближается к 50%, эти меры оказывают прямое влияние на объемы выдачи и структуру портфеля. Банк вынужден перенаправлять фокус с высокорисковых потребительских кредитов на более качественные, обеспеченные залогом продукты, тем самым жертвуя темпами роста в пользу качества. Это изменение структуры является стратегически верным решением в условиях высокой неопределенности, ведь для системообразующего банка устойчивость всегда приоритетнее скорости.

Оценка качества кредитного портфеля и финансовой устойчивости

Анализ качества активов является ключевым этапом оценки эффективности управления кредитным портфелем. Этот анализ проводится через призму двух основных показателей: доля обесцененных кредитов (NPL) и Стоимость Риска (CoR).

Динамика обесцененных кредитов (NPL) и стоимость риска (CoR)

Период высоких процентных ставок всегда оказывает давление на способность заемщиков обслуживать долг, что неизбежно приводит к росту обесцененных активов. В Сбербанке эта тенденция стала заметна в конце 2024 и начале 2025 года.

Показатель	На конец 2023 г.	На конец 2024 г.	На I кв. 2025 г.
Доля обесцененных кредитов (Stage 3 + POCI), %	3,4%	3,7%	4,1%
Стоимость риска (Cost of Risk, CoR), общий, %	1,4%	1,5%	—
Стоимость риска (CoR), розничный сегмент, %	—	—	3,3%

Рост NPL. Доля обесцененных кредитов (NPL) устойчиво росла, достигнув 4,1% в I квартале 2025 года. Хотя этот уровень остается ниже критических отметок, он является индикатором общего ухудшения платежеспособности в экономике, особенно в сегментах, чувствительных к росту ставок. В то же время, не стоит ли сосредоточить внимание на том, как именно высокая ставка влияет на малый и средний бизнес, чья финансовая подушка тоньше, чем у крупных корпораций?

Увеличение CoR. Стоимость риска (CoR) — отношение расходов на формирование резервов к среднему объему работающих активов — является прямым отражением ожидаемых убытков. Увеличение общего CoR с 1,4% до 1,5% в 2024 году, а также совокупный объем расходов на резервы (413 млрд рублей в 2024 году), свидетельствуют о том, что банк активно закладывает в резервы потенциальные потери.

Критически важным является показатель CoR по розничному кредитному портфелю, который в I квартале 2025 года достиг 3,3%. Столь резкий скачок (для сравнения, общий CoR в I кв. 2024 года составлял 0,5%) является прямым подтверждением того, что именно розничный сегмент, особенно необеспеченные потребительские кредиты, несет основную нагрузку по риску в условиях высоких ставок и регуляторных ограничений.

Обеспеченность резервами и влияние качества активов на достаточность капитала

Надежность кредитного портфеля оценивается не только по уровню NPL, но и по степени его зарезервированности.

Покрытие резервами. На конец 2024 года отношение совокупного объема резервов к обесцененным кредитам (покрытие резервами) составило 125,1%. Это высокий и консервативный показатель, который говорит о том, что банк имеет достаточный запас прочности для покрытия потенциальных убытков, превышающий требования регулятора.

Влияние на достаточность капитала. В соответствии с регуляторными требованиями Банка России и стандартами «Базель III», рост отчислений в резервы (CoR) и увеличение активов, взвешенных по риску (RWA), напрямую влияют на показатель достаточности капитала.

Сбербанк использует норматив Н20.0 (Достаточность общего капитала), который является ключевым показателем его финансовой устойчивости. Стратегия банка предусматривает выплату не менее 50% чистой прибыли по МСФО при условии, что норматив Н20.0 находится на уровне не ниже 13,3%.

H₂₀.₀ = Общий Капитал / RWA ≥ 13,3%

• В 2024 году Сбербанк восстановил этот показатель до 13,3%.
• На 30 июня 2025 года показатель Н20.0 достиг 14,6%.

Поддержание высокого уровня достаточности капитала при росте резервов (и, следовательно, снижении прибыли, идущей в капитал) и одновременном росте RWA (за счет увеличения кредитного портфеля) является сложной управленческой задачей. Успешное выполнение этой задачи в 2024–2025 годах свидетельствует об эффективном управлении прибыльностью и строгом контроле над качеством новых выдач, что критически важно для сохранения инвестиционной привлекательности и возможности выплаты дивидендов.

Стратегические вызовы и инновационные векторы управления кредитным риском

Успешное управление кредитным портфелем в 2025–2026 годах требует не только оперативного реагирования на макроэкономические шоки, но и долгосрочного стратегического планирования, основанного на технологической трансформации.

Прогнозные сценарии и стратегические вызовы (2025-2026)

В 2025 году Сбербанк прогнозирует сохранение жестких макроэкономических условий: инфляция выше целевого уровня, замедление темпов роста экономики и, как следствие, сохранение высоких процентных ставок. Эти факторы формируют следующие ключевые вызовы для управления кредитным портфелем:

1. Сдерживание роста активов и доходов: Банк прогнозирует снижение темпов роста корпоративного кредитования до 7-9% (по сектору) и практически нулевую динамику роста розничного портфеля по сектору. Это требует от Сбербанка фокусировки на сегментах с более высоким качеством и меньшим риском, таких как ипотека.
2. Риск ухудшения качества корпоративных активов: Хотя корпоративный портфель пока демонстрирует устойчивость, длительное сохранение высоких ставок может увеличить долговую нагрузку нефинансового сектора и спровоцировать рост дефолтов в 2026 году, особенно среди компаний, не имеющих доступа к государственному финансированию.
3. Необходимость поддержания капитальной базы: В условиях потенциального роста резервов (CoR) и ужесточения требований Банка России (например, по внедрению новых регуляторных моделей), поддержание норматива Н20.0 выше 13,3% остается стратегической задачей для обеспечения дивидендной политики.

В качестве стратегической меры банк смещает фокус на проактивный мониторинг долговой нагрузки и устойчивости клиентов, используя углубленный анализ денежных потоков и стресс-тестирование портфеля по различным макроэкономическим сценариям.

Искусственный интеллект как фактор трансформации кредитного процесса

Ключевым стратегическим вектором, обеспечивающим устойчивое развитие и минимизацию кредитного риска, является масштабная цифровизация и внедрение искусственного интеллекта (ИИ).

Сбербанк позиционирует ИИ не как вспомогательный инструмент, а как фундаментальный элемент трансформации бизнес-модели, обеспечивающий автономизацию процессов.

ИИ в скоринге и принятии решений. Сбербанк достиг значительного прогресса в использовании ИИ для оценки кредитного риска в розничном сегменте. На текущий момент в процессе кредитования физических лиц задействовано порядка 50 различных ИИ-моделей. Эти модели интегрируют колоссальные объемы данных (транзакционные, поведенческие, внешние) для точной оценки PD, LGD и CCF, что напрямую влияет на расчет RWA по методологии ПВР.

Эффективность AI-скоринга: Применение ИИ позволило радикально сократить время принятия кредитного решения. Если целевое время рассмотрения заявки составляет 90 секунд, то AI-модели способны оценить риски и принять финальное решение примерно в течение одной минуты.

Значение для управления риском:

• Снижение CoR: Более точный, персонализированный скоринг позволяет отсекать высокорисковых заемщиков на ранних стадиях, что в долгосрочной перспективе сдерживает рост NPL и, соответственно, снижает Стоимость Риска (CoR).
• Рост эффективности капитала: Точная оценка риск-параметров (PD, LGD) с помощью ИИ-моделей обеспечивает более эффективное взвешивание активов по риску (RWA), что оптимизирует использование капитала в рамках подхода ПВР.

AI-агенты в обслуживании клиентов. Внедрение AI-агентов на базе генеративного ИИ (GigaChat) в «СберБанк Онлайн» также играет роль в управлении риском. AI-агент не только консультирует по продуктам, но и дает рекомендации по улучшению кредитной истории или управлению долговой нагрузкой. Таким образом, технологическая трансформация становится не просто средством повышения операционной эффективности, но и критически важным инструментом для поддержания высокого качества кредитного портфеля в условиях макроэкономической нестабильности.

Заключение и выводы

Проведенный анализ динамики и качества кредитного портфеля ПАО «Сбербанк» за период 2022–2025 годов подтверждает его доминирующую позицию на рынке и высокий уровень зрелости систем риск-менеджмента, основанных на методологии ПВР. Однако структура портфеля претерпела значительные изменения под влиянием внешних факторов, что требует от банка постоянной адаптации.

Ключевые результаты анализа:

1. Структурная трансформация: Совокупный портфель достиг 45,9 трлн рублей (на конец 2024 г.), при этом рост был сконцентрирован в корпоративном сегменте (+19,0%).

   В рознице, несмотря на бурный рост кредитных карт, наблюдается резкое замедление и даже сокращение портфеля необеспеченных потребительских кредитов (падение на 10,6% за I полугодие 2025 г.) как прямой результат ужесточения макропруденциального регулирования (МПЛ) и высоких процентных ставок.

2. Ухудшение качества в рознице: Давление макроэкономических факторов привело к росту обесцененных кредитов (NPL до 4,1% в I кв. 2025 г.) и существенному увеличению Стоимости Риска (CoR), особенно в розничном сегменте, где CoR достиг 3,3% в I квартале 2025 года. Тем не менее, высокий уровень покрытия резервами (125,1%) свидетельствует о достаточном запасе прочности, поскольку банк консервативно оценивает потенциальные потери.
3. Эффективность управления капиталом: Благодаря эффективной работе с прибыльностью и контролю над рисками, Сбербанк смог восстановить норматив достаточности общего капитала (Н20.0) до 14,6% (на 30.06.2025), что превышает стратегический порог (13,3%), необходимый для обеспечения дивидендных выплат.
4. Технологическое превосходство: Использование методологии ПВР в сочетании с масштабным внедрением Искусственного Интеллекта (50+ AI-моделей) в процесс скоринга является ключевым стратегическим преимуществом. AI обеспечивает высокую скорость (принятие решения за ~1 минуту) и точность оценки рисков, что критически важно для минимизации потерь (CoR) и поддержания конкурентоспособности в условиях ужесточающихся требований к качеству активов.

Выводы для будущих исследований:

Стратегические вызовы 2025–2026 годов сосредоточены вокруг необходимости сбалансировать темпы роста и сохранение высокого качества активов на фоне жесткой монетарной политики. Дальнейшие исследования должны быть направлены на количественную оценку влияния AI-моделей Сбербанка на риск-параметры (PD и LGD) в рамках подхода ПВР, а также на долгосрочное прогнозирование динамики NPL в корпоративном сегменте при сохранении текущего уровня ключевой ставки.

Список использованной литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации: часть первая от 30 ноября 1994 г. № 51-ФЗ, часть вторая от 26 января 1996 г. № 14-ФЗ, часть третья от 26 ноября 2001 г. № 146-ФЗ и часть четвертая от 18 декабря 2006 г. № 230-ФЗ [Электронный ресурс]. Доступ из СПС «Гарант».
2. О банках и банковской деятельности: Федеральный закон от 02.12.1990 № 395-I (ред. от 03.07.2016) [Электронный ресурс]. Доступ из СПС «Гарант».
3. О Центральном банке Российской Федерации (Банке России): Федеральный закон от 10 июля 2002 г. № 86-ФЗ [Электронный ресурс]. Доступ из СПС «Гарант».
4. О кредитных историях: Федеральный закон от 30 декабря 2004 № 218-ФЗ (ред. от 23.06.2016).
5. Положение Банка России от 28.06.2017 N 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности» [Электронный ресурс]. Доступ из СПС «КонсультантПлюс».
6. Бибикова, Е. А., Дубова, С. Е. Кредитный портфель коммерческого банка: учеб. пособие. 2-е изд., стер. Москва: ФЛИНТА, 2013. 128 с.
7. Галанов В.А. Финансы, денежное обращение и кредит: учебник для сред. проф. образования. 2-e изд. Москва: Форум: ИНФРА-М, 2014.
8. Каджаева М.Р., Алманова Л.В. Осуществление кредитных операций: учебник. Москва: Академия, 2014. 272 с.
9. Мотовилов О.В., Белозеров С.А. Банковское дело: учебник для бакалавров. Москва: Проспект, 2014. 408 с.
10. Терновская Е.П., Гребеник Т.В. Качество кредитного портфеля российских банков: особенности оценки и управления // Интернет-журнал Науковедение. 2014. № 3. С. 76.
11. Банк России [Электронный ресурс]: официальный сайт. URL: http://www.cbr.ru/ (Дата обращения: 09.10.2025).
12. Банк России впервые разрешил использовать подход к оценке кредитного риска на основе внутренних рейтингов // cbr.ru.
13. Банки.ру [Электронный ресурс]: информационный портал. URL: http://www.banki.ru/ (Дата обращения: 09.10.2025).
14. ПАО Сбербанк — Интерфакс – Сервер раскрытия информации [Электронный ресурс]. URL: https://www.e-disclosure.ru/. (Дата обращения: 09.10.2025).
15. Сбербанк в 2024 году увеличил корпоративное кредитование по МСФО на 19%, розничное – на 12,7% // Interfax.ru. 2024.
16. Сбербанк получил за 2024 год рекордные 1,58 трлн чистой прибыли // Forbes.ru. 2024.
17. Сбер»: ключевые результаты за первый квартал 2025 года // Aton.ru. 2025.
18. Сокращенные результаты ПАО Сбербанк по РПБУ за 4М 2025 года // sberbank.com. 2025.
19. Сбербанк понизил прогнозы по росту корпоративного и розничного кредитования в 2025 г. // Interfax.ru. 2025.
20. Анализ кредитного риска в банковской деятельности: Практический аспект на примере Сбербанка // mitup.ru.