Потребительское кредитование в Российской Федерации в 2024–2025 гг.: Стратегический анализ в условиях макропруденциальных ограничений и FinTech-трансформации

метки: Кредит, Кредитный, Россия, Условие, Рубль, Снижение, Триллион, Рынок

К середине 2025 года портфель потребительских кредитов в Российской Федерации достиг знаковой отметки в 14,9 трлн рублей, демонстрируя высокий темп роста, несмотря на беспрецедентно жесткую денежно-кредитную и макропруденциальную политику Банка России. Этот факт не просто отражает объем задолженности, но и сигнализирует о сложной дихотомии на финансовом рынке: с одной стороны — устойчивый потребительский спрос, подкрепленный ростом доходов, с другой — нарастающая потребность регулятора в охлаждении высокорискованного сегмента, что заставляет банки кардинально перестраивать свою стратегию кредитования и внедрять передовые цифровые технологии.

Введение в проблему и методологические основы исследования

Современный этап развития российского финансового рынка характеризуется двумя ключевыми факторами, определяющими динамику потребительского кредитования: высокой процентной ставкой, призванной сдерживать инфляцию, и системным ужесточением макропруденциального регулирования со стороны Центрального банка Российской Федерации. В условиях, когда средняя полная стоимость кредита (ПСК) превышает 33% годовых, а регуляторные ограничения (Показатель Долговой Нагрузки, ПДН, и Макропруденциальные Лимиты, МПЛ) ставят жесткие рамки для выдачи высокорискованных займов, банки вынуждены искать новые пути для сохранения рентабельности и минимизации кредитного риска.

Целью настоящей работы является проведение комплексного стратегического анализа организации и перспектив развития потребительского кредитования в РФ в период 2024–2025 гг., сфокусированного на оценке влияния макропруденциальных мер и цифровой трансформации.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Проанализировать текущее состояние, объемы и структуру рынка потребительского кредитования в контексте экономической конъюнктуры 2024–2025 гг.
2. Детализировать механизм воздействия и оценить фактические результаты применения ПДН и МПЛ на кредитный процесс и качество портфеля.
3. Исследовать роль и экономический эффект от внедрения FinTech-технологий (AI/Big Data-скоринг) в оценке кредитоспособности.
4. Выявить ключевые стратегические риски и сформулировать среднесрочные прогнозные сценарии развития рынка до 2027 года.
5. Разработать практические рекомендации для банковского сектора по эффективной адаптации к новым регуляторным и технологическим условиям.

Методологической базой исследования послужили официальные данные Банка России (Обзоры, Отчеты, Указания), статистические сводки Национального Бюро Кредитных Историй (НБКИ), а также актуальные научные публикации и аналитические обзоры рейтинговых агентств.

Потребительское кредитование в коммерческом банке: комплексный ...

... потребительского кредитования как динамично развивающегося института, требующего постоянного внимания со стороны всех участников рынка и регуляторов для обеспечения устойчивого и социально ответственного развития. Теоретические основы и экономическая сущность потребительского ...

Теоретические основы организации потребительского кредитования

Потребительское кредитование представляет собой фундамент финансовой системы, обеспечивая спрос домашних хозяйств на товары и услуги и выступая индикатором экономической уверенности. В последние годы, однако, акцент сместился с чисто экономической функции на необходимость обеспечения финансовой стабильности и предотвращения чрезмерной закредитованности населения.

Экономическая сущность, классификация и роль потребительского кредита в экономике домохозяйств

Потребительский кредит — это форма кредитных отношений, при которой денежные средства предоставляются физическим лицам для приобретения товаров потребительского назначения (работы, услуги) или личного пользования. Его экономическая сущность заключается в перераспределении временно свободных денежных средств между кредитором и заемщиком на условиях срочности, возвратности и платности.

В экономике домохозяйств потребительский кредит выполняет две ключевые функции:

1. Стимулирующая: Обеспечение возможности удовлетворить текущий спрос, опережающий накопленные доходы, что является важным драйвером роста внутреннего валового продукта (ВВП).
2. Социальная: Повышение качества жизни населения, сглаживание временных диспропорций в доходах и расходах граждан.

Традиционная классификация потребительского кредита включает: необеспеченные кредиты наличными (самый рискованный сегмент), кредитные карты (высокая оборачиваемость), POS-кредиты (кредиты в точках продаж) и целевые/нецелевые кредиты под залог (обеспеченные).

Традиционный кредитный скоринг: принципы и ограничения

Традиционный подход к оценке кредитоспособности (скоринг) исторически основывался на трех ключевых компонентах, известных как «3С» или «5С» (Character, Capacity, Capital, Collateral, Conditions).

Компонент	Описание	Источники данных
Характер (Character)	Оценка моральной готовности заемщика погашать долг (кредитная история, отсутствие просрочек).	Бюро кредитных историй (БКИ).
Способность (Capacity)	Анализ достаточности доходов для обслуживания долга (показатели дохода, текущие обязательства).	Справки 2-НДФЛ, выписки из Пенсионного фонда.
Капитал (Capital)	Общая финансовая устойчивость, наличие ликвидных активов и сбережений.	Данные о вкладах, имуществе.

Ограничения традиционного скоринга проявились в периоды экономического стресса и роста закредитованности. Эти методы слабо учитывают скрытые долговые обязательства, неформальные доходы и, что самое важное, не способны прогнозировать поведение заемщика в условиях финансовых потрясений. Традиционный скоринг медлителен и требует большого объема структурированных, но часто устаревших данных.

Концепция долговой нагрузки (ПДН) как ключевой регуляторный показатель

В ответ на системные риски, связанные с ростом необеспеченного кредитования, Банк России ввел концепцию Показателя Долговой Нагрузки (ПДН).

ПДН (Debt Service-to-Income, DSTI) — это отношение ежемесячных платежей заемщика по всем кредитным обязательствам (действующим и запрашиваемым) к его среднемесячному доходу.

ПДН = (Σ Ежемесячные платежи по всем кредитам / Среднемесячный доход заемщика) × 100%

Нормативно-правовое значение: ПДН является обязательным к расчету показателем, который банки должны учитывать при принятии решения о выдаче кредита. Регулятор (ЦБ РФ) использует ПДН для установления Макропруденциальных Лимитов (МПЛ) и Надбавок к коэффициентам риска, тем самым напрямую влияя на структуру кредитного портфеля и ограничивая выдачу кредитов наиболее закредитованным гражданам. Таким образом, ПДН трансформировался из внутреннего банковского инструмента в центральный элемент макропруденциальной политики, что обеспечивает более здоровый баланс между потребностями рынка и стабильностью финансовой системы.

Динамика и ключевые тенденции рынка потребительского кредитования РФ (2024–2025 гг.)

Рынок потребительского кредитования в 2024–2025 гг. функционировал в условиях серьезного противодействия со стороны регулятора, балансируя между высоким спросом и жесткими финансовыми условиями. Когда же, наконец, регуляторные меры приведут к полному оздоровлению портфеля?

Анализ объемов и структуры портфеля потребительских кредитов (Рост до 14,9 трлн руб., роль кредитных карт)

По состоянию на II квартал 2024 года, общий портфель потребительских кредитов в РФ достиг 14,9 трлн рублей, демонстрируя рост на 5,9% за квартал. Это ускорение роста (по сравнению с 3,7% в I квартале 2024 года) свидетельствует о сохранении высокой потребительской активности, подкрепленной индексацией зарплат и адаптацией населения к инфляции.

Ключевое изменение в структуре связано с ролью кредитных карт. Во II квартале 2024 года около 50% общего объема выдач (1,5 трлн рублей из 3,2 трлн рублей) пришлось именно на кредитные карты.

Причины доминирования кредитных карт:

• Льготный период: Заемщики активно используют беспроцентный период, предпочитая краткосрочные займы, что позволяет им избегать высоких процентных ставок по кредитам наличными.
• Высокая доходность по депозитам: На фоне высоких ключевых ставок и привлекательных ставок по вкладам, использование кредитных карт для ежедневных покупок с последующим погашением за счет льготного периода становится более выгодным, чем вывод средств с высокодоходных депозитов.

Динамика выдач и среднего размера кредита в 2025 году

После периода сжатия в конце 2024 – начале 2025 года, вызванного ужесточением МПЛ и пиком ключевой ставки, рынок продемонстрировал признаки восстановления к середине 2025 года.

Период	Объем выдач, трлн руб.	Динамика выдач, %	Средний размер кредита, тыс. руб.	Динамика среднего чека, %
I кв. 2024 г.	2,8	—	—	—
II кв. 2024 г.	3,2	+16,0%	—	—
Июнь 2025 г.	—	—	~174,4	—
Июль 2025 г.	—	Количество выросло на 13,1%	191,1	+9,6%

Оживление рынка в середине 2025 года связано, прежде всего, с решением Банка России о снижении ключевой ставки (до 20% в июне и до 18% в июле 2025 года).

Это снижение стало сигналом для восстановления активности: количество выданных кредитов в июле 2025 года выросло на 13,1% по сравнению с июнем.

Важный вывод: Несмотря на частичное восстановление, количество выдач в июле 2025 года было на 46,5% меньше, чем в июле 2024 года. Это указывает на то, что, хотя спрос восстанавливается, регуляторные ограничения продолжают эффективно сдерживать массовую выдачу, фокусируя банки на увеличении среднего чека за счет работы с более платежеспособными, низкорискованными заемщиками.

Оценка полной стоимости кредита (ПСК) и ее влияние на спрос и предложение в условиях высоких ставок

Полная Стоимость Кредита (ПСК) — один из важнейших факторов, определяющих привлекательность кредита для заемщика. В условиях высокой ключевой ставки, ПСК достигла исторических максимумов.

На начало июля 2025 года средняя ПСК по необеспеченным потребительским кредитам в топ-20 российских банков составляла 33,96% годовых. Этот показатель демонстрирует устойчивость к недавним, небольшим снижениям ключевой ставки, поскольку банки продолжают закладывать в стоимость кредита высокие риски, связанные с экономической неопределенностью и ужесточением регуляторных требований (необходимость формирования повышенных резервов).

Высокая ПСК выполняет роль естественного ограничителя спроса. Она отсекает наиболее чувствительных к стоимости заемщиков, оставляя на рынке тех, кто либо имеет острую потребность в средствах, либо обладает достаточным уровнем дохода для комфортного обслуживания дорогого долга. Таким образом, высокие ставки, вместе с ПДН, способствуют селекции заемщиков, повышая общее качество кредитного портфеля.

Макропруденциальное регулирование: Влияние ПДН и МПЛ на организацию кредитного процесса

Макропруденциальная политика Банка России в 2023–2025 гг. стала ключевым фактором, трансформировавшим процесс организации потребительского кредитования. Меры были направлены на снижение системного риска, связанного с перегревом рынка и высокой закредитованностью населения.

Эволюция и актуальные значения Макропруденциальных Лимитов (МПЛ) в 2024–2025 гг.

Макропруденциальные Лимиты (МПЛ) устанавливают для банков максимальную долю кредитов, которые могут быть выданы заемщикам с высоким Показателем Долговой Нагрузки (ПДН).

Период	ПДН > 50% и ≤ 80% (Доля выдач, %)	ПДН > 80% (Доля выдач, %)
II кв. 2023 г. (Исходный уровень)	~30%	~10%
IV кв. 2024 г.	15%	3%
I кв. 2025 г.	15% (Сохранено)	3% (Сохранено)
II кв. 2025 г.	15% (Сохранено)	3% (Сохранено)

Банк России значительно ужесточил лимиты к концу 2024 года, снизив допустимую долю выдач наиболее рискованным заемщикам (ПДН > 80%) до символических 3%. Это прямое директивное ограничение вынуждает банки либо вовсе отказывать таким клиентам, либо предлагать им крайне невыгодные условия (максимально высокие ставки), чтобы компенсировать необходимость формирования огромных резервов.

Результаты регуляторного воздействия: Снижение доли высокорискованных кредитов

Введение и последовательное ужесточение МПЛ продемонстрировали высокую эффективность в достижении поставленной цели — оздоровлении структуры кредитного портфеля.

Ключевой результат: Доля выдаваемых необеспеченных потребительских кредитов с ПДН более 50% снизилась с катастрофических 60% во II квартале 2023 года до 22% во II квартале 2025 года.

Последствия для банковского сектора:

1. Переориентация на качество: Банки радикально изменили свои скоринговые модели, переориентировавшись на работу с качественными заемщиками. Доля граждан, чьи долговые обязательства не превышают 30% от дохода (низкий ПДН), выросла до 77% в 2024 году (с 71% в 2023 году).
2. Снижение одобрения: Уровень одобрения заявок на кредит наличными снизился с 29% в III квартале 2023 года до 17% в IV квартале 2024 года, что отражает более строгий отбор и отказ от рискованных сегментов.
3. Снижение регуляторного риска: Уменьшение доли высокорискованных кредитов в портфеле снижает будущие кредитные потери, а также уменьшает вероятность применения Банком России дополнительных жестких мер.

Анализ феномена «регуляторного арбитража» и меры ЦБ по его пресечению

В условиях жестких ограничений по необеспеченным кредитам, банки стали искать способы обхода МПЛ, используя так называемый регуляторный арбитраж. Классическим примером стало увеличение выдачи нецелевых потребительских кредитов, обеспеченных залогом автомототранспортных средств. Поскольку такой кредит формально считался обеспеченным, он не подпадал под строгие МПЛ для необеспеченных кредитов.

Банк России оперативно отреагировал на эту практику, распространив макропруденциальные требования на этот сегмент.

Меры ЦБ (с III квартала 2025 года):

Для нецелевых потребительских кредитов под залог автомототранспортных средств были установлены отдельные МПЛ:

• Для кредитов с ПДН 50–80%: лимит 20% от объема выдач.
• Для кредитов с ПДН выше 80%: лимит 5%.

Это решение подтверждает последовательность регулятора в борьбе за финансовую стабильность и демонстрирует готовность постоянно адаптировать нормативы для закрытия возникающих регуляторных лазеек, ведь поддержание финансовой стабильности является стратегической задачей.

Цифровая трансформация и AI/Big Data-скоринг в российском банковском секторе

Для банков, вынужденных работать в условиях сниженного одобрения и повышенных требований к качеству заемщика, цифровизация кредитного процесса и внедрение искусственного интеллекта (AI) стали не роскошью, а критической необходимостью для сохранения конкурентоспособности.

Принципы и архитектура современных скоринговых систем на базе AI/ML и нейронных сетей

Современный кредитный скоринг отошел от линейных статистических моделей в сторону машинного обучения (ML) и нейронных сетей.

Архитектура AI-скоринга:

1. Big Data-сбор: Сбор и агрегация огромных объемов данных из традиционных (БКИ, ФНС) и нетрадиционных источников.
2. Обработка неструктурированных данных: Использование NLP (обработка естественного языка) и ML-алгоритмов для анализа текста (история обращений в поддержку, комментарии в мобильном приложении, паттерны поведения).
3. Поведенческий скоринг: Анализ действий клиента в цифровой среде (частота использования мобильного приложения, транзакционная активность), что позволяет получить более актуальную и динамичную оценку риска по сравнению со статичными данными из кредитной истории.
4. Моделирование на основе нейронных сетей: Нейронные сети (глубинное обучение) способны выявлять нелинейные и сложные зависимости между сотнями факторов, которые недоступны традиционным логистическим регрессиям. Это значительно повышает точность прогноза дефолта.

Крупные российские банки, такие как Сбербанк и ВТБ, автоматизируют принятие решений по потребительским кредитам на 80–90%, что позволяет им не только сокращать операционные расходы, но и мгновенно адаптироваться к изменяющимся регуляторным требованиям (например, перенастройка модели под новые лимиты ПДН).

Экономический эффект от внедрения ИИ: Анализ финансовых результатов и инвестиций в FinTech ведущих российских банков

Внедрение ИИ в кредитный процесс имеет прямой и измеримый финансовый эффект, подтверждая стратегическую значимость FinTech-инвестиций.

Конкретные финансовые метрики:

• Общий эффект: Топ-5 российских банков инвестируют порядка 1 млрд USD в год в развитие ИИ, получая совокупный финансовый эффект до 3 млрд USD ежегодной прибыли.
• Пример Сбербанка: Совокупный финансовый эффект от внедрения ИИ в Сбербанке оценивается в ~800 млрд рублей за три года, при этом более 350 млрд рублей было получено только за 2023 год. Эффект достигается за счет снижения кредитных потерь (более точный скоринг), оптимизации операционных процессов и персонализации предложений.
• Пример ВТБ: Использование ИИ в контакт-центре ВТБ позволяет чат-ботам обрабатывать 85% запросов без участия оператора. Внедрение ИИ в 2024 году повысило точность распознавания запросов на 5%.

Кредитный скоринг остается одним из ключевых направлений применения ИИ в банках, занимая долю в 8,9% от общего применения. Это обусловлено прямым влиянием точности скоринга на ключевой показатель — качество кредитного портфеля.

Развитие инфраструктуры: Единая Биометрическая Система (ЕБС) и ее роль в ускорении удаленной идентификации

Цифровизация кредитного процесса невозможна без развития надежной государственной инфраструктуры для удаленной идентификации. В этом контексте Единая Биометрическая Система (ЕБС) играет ключевую роль.

К июлю 2025 года количество зарегистрированных пользователей в ЕБС достигло более 6 млн человек, что представляет собой 24-кратный рост по сравнению с июлем 2023 года.

Влияние ЕБС на кредитование:

1. Упрощение удаленной выдачи: ЕБС позволяет банкам осуществлять полноценную удаленную идентификацию и верификацию клиентов, что критически важно для выдачи потребительских кредитов и кредитных карт онлайн без посещения офиса.
2. Рост платежных сервисов: Популярность биометрических платежных сервисов растет: за 2024 год проведено более 80 млн таких транзакций. Объем транзакций в I квартале 2025 года (38 млн) увеличился в 12 раз по сравнению с I кварталом 2024 года. Это формирует у клиентов доверие к биометрическим данным, что косвенно упрощает использование биометрии и в кредитных процессах.

В рамках стратегии импортозамещения, активное развитие отечественных технологий и программного обеспечения, адаптированных к российской регуляторной среде, становится обязательным условием для обеспечения бесперебойной работы FinTech-систем в банковском секторе.

Стратегические риски и прогнозные сценарии развития рынка потребительского кредитования (2025–2027 гг.)

Несмотря на эффективность макропруденциального регулирования, рынок потребительского кредитования сталкивается с рядом серьезных рисков, требующих проактивного управления.

Анализ динамики просроченной задолженности (Рост до 1,5 трлн руб.) и ее причин

Кредитный риск остается центральной проблемой рынка. По состоянию на май–июль 2025 года, объем просроченной задолженности (просрочка 90+) по потребительским кредитам достиг шестилетнего максимума, превысив 1,5 трлн рублей. Это составляет 5,7% от общего розничного портфеля.

Основные причины роста просрочки:

1. Наследство высокого риска: Основной вклад в рост просрочки вносят кредиты, выданные в период с конца 2023 по начало 2024 года, до того, как МПЛ были ужесточены до текущих значений, то есть кредиты с ПДН выше 50%.
2. Высокие ставки: Заемщики, бравшие кредиты под высокие ставки (ПСК выше 30%), более чувствительны к потере дохода или внезапным расходам, что быстро приводит к дефолту.

Хотя текущие выдачи (2025 года) имеют более низкий риск благодаря МПЛ, накопленный портфель старых, высокорискованных кредитов будет продолжать генерировать потери в течение ближайших 1–2 лет, что требует от банков формирования адекватных резервов.

Механизмы минимизации потерь: Формирование макропруденциального буфера и снижение надбавок ЦБ

Банковский сектор и регулятор предпринимают активные меры для минимизации потерь от возможного обесценения портфеля.

1. Макропруденциальный буфер: В целях защиты от системных шоков банки накопили значительный макропруденциальный буфер по потребительским кредитам в размере 827 млрд рублей (эквивалентно 6,5% от портфеля потребкредитов).

   Этот буфер служит «подушкой безопасности» и позволяет абсорбировать часть потерь без существенного ущерба для капитальной достаточности.

2. Снижение надбавок: Банк России, оценив улучшение качества новых выдач, принял решение о снижении макропруденциальных надбавок к коэффициентам риска по необеспеченным потребительским кредитам с 1 сентября 2025 года. Это решение направлено на поддержку банковского сектора, снижение регуляторной нагрузки и, возможно, предотвращение чрезмерного сжатия кредитного предложения.

Прогнозные сценарии развития рынка от Банка России и рейтинговых агентств

Прогноз на 2025–2027 годы строится на предположении о постепенном снижении ключевой ставки и сохранении жесткого макропруденциального контроля.

Показатель	2025 год (Прогноз ЦБ)	2026 год (Прогноз ЦБ)	2027 год (Прогноз ЦБ)
Ключевая ставка (Среднегодовая)	18,8–19,6%	12,0–13,0%	7,5–8,5%
Прирост требований к населению (Потребкредиты)	1–4%	5–10%	8–13%

Ключевые выводы из прогнозов:

1. Сдерживание в 2025 году: Ожидается, что 2025 год станет периодом минимального роста (1–4%) из-за сохранения высокой ключевой ставки и жестких МПЛ. Рейтинговое агентство «Эксперт РА» подтверждает этот прогноз, называя 2025 год «периодом балансирования под куполом ограничений».
2. Восстановление темпов: Снижение ключевой ставки до 12–13% в 2026 году и до 7,5–8,5% в 2027 году приведет к постепенному восстановлению темпов роста кредитования до 8–13%.
3. Структурные изменения: Рост будет обеспечиваться, главным образом, за счет качественных заемщиков с низким ПДН. Фокус банков окончательно сместится на цифровые каналы и персонализированные предложения, основанные на ИИ-аналитике.

Выводы и практические рекомендации для банковского сектора

Текущее состояние рынка потребительского кредитования в РФ (2024–2025 гг.) определяется двумя доминирующими силами: мощным регуляторным давлением (ПДН, МПЛ) и ускоренной цифровой трансформацией (AI/Big Data).

Рынок адаптировался, показав снижение доли высокорискованных кредитов с 60% до 22%, но при этом столкнулся с шестилетним максимумом просроченной задолженности (1,5 трлн руб.).

Синтез основных результатов

1. Регуляторная эффективность: МПЛ и ПДН доказали свою эффективность как инструмент макропруденциальной политики, существенно оздоровив структуру новых выдач и вынудив банки сместить фокус на заемщиков с низким уровнем долговой нагрузки.
2. Цифровой императив: Внедрение AI/ML в скоринг перестало быть конкурентным преимуществом и стало базовым требованием для выживания. Технологии обеспечивают не только сокращение операционных расходов, но и критически важное повышение точности оценки риска, что позволяет банкам работать в узком коридоре регуляторных лимитов.
3. Риски и перспективы: Главный риск — необходимость абсорбировать потери от старого, высокорискованного портфеля. Перспектива связана с прогнозируемым снижением ключевой ставки к 2026–2027 гг., что позволит рынку восстановить темпы роста при сохранении высокого качества портфеля.

Практические рекомендации для банковского сектора

Для успешной работы в условиях сохраняющихся ограничений и высокой конкуренции, банкам необходимо принять следующие стратегические решения:

1. Углубление цифровой аналитики и риск-менеджмента

• Гибридный Скоринг: Полностью перейти от традиционных скоринговых карт к гибридным AI-моделям, интегрирующим поведенческие и неструктурированные данные. Основная задача — не просто оценить текущий ПДН, а прогнозировать динамику ПДН заемщика в среднесрочной перспективе.
• Использование ЕБС и ГИС: Интеграция с Единой Биометрической Системой и другими государственными информационными системами для ускорения и удешевления удаленной идентификации, а также получения более полной и актуальной информации о финансовом положении клиента.

2. Адаптация к регуляторному режиму

• Проактивное управление МПЛ: Разработка внутренних систем, которые позволяют в режиме реального времени отслеживать процент выборки установленных МПЛ. Это позволит избежать перелимита и необходимости резкого «закрытия» выдач в конце отчетного квартала.
• Развитие обеспеченных продуктов: Учитывая ужесточение регулирования необеспеченного сегмента и появление МПЛ для нецелевых автокредитов, банкам следует фокусироваться на ипотечном кредитовании и развитии других видов обеспеченных займов, которые имеют более низкие риски и меньшую регуляторную нагрузку.

3. Стратегия работы с высокорискованными клиентами

• Миграция рискованного портфеля: Для клиентов с высоким ПДН (50-80%), которые все еще попадают в лимиты, использовать стратегию предложения меньших сумм кредита и более коротких сроков, что снижает общий риск для банка.
• Усиление коллекшн-процессов: Инвестировать в AI-системы для прогнозирования потенциального дефолта (early warning systems) и автоматизации работы с просроченной задолженностью (например, персональные планы реструктуризации, формируемые ИИ).

Данные меры позволят банковскому сектору не только эффективно абсорбировать текущие риски, но и заложить основу для устойчивого роста в прогнозируемый период снижения ключевой ставки (2026–2027 гг.) при сохранении высокого качества кредитного портфеля.

Список использованной литературы

1. Стародубцева Е.Б., Сидоров В.В. Потребительское кредитование в России // Банковские услуги. 2006. №6.
2. Федеральный закон от 30.12.2004 №218-ФЗ «О кредитных историях» (ред. от 01.07.2021).
3. Рост потребительского кредитования // Президентская академия РАНХиГС: [сайт]. URL: https://www.ranepa.ru/sobytiya/novosti/rost-potrebitelskogo-kreditovaniya-0 (дата обращения: 09.10.2025).
4. Как изменилось потребительское кредитование в России летом 2025 // Делу время: [сайт]. URL: https://xn—-dtbeec7ak4ay9j.xn--p1ai/kreditovanie/vosstanovlenie-rynka-potrebitelskih-kreditov-v-rossii-letom-2025/ (дата обращения: 09.10.2025).
5. Эксперт предсказал дальнейшие шаги ЦБ из-за оживления кредитования // Банки.ру: [сайт]. URL: https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=11037597 (дата обращения: 09.10.2025).
6. Банк России сохранил значения макропруденциальных лимитов по необеспеченным потребительским кредитам // Банк России: [сайт]. URL: https://www.cbr.ru/press/event/?id=19430 (дата обращения: 09.10.2025).
7. С 1 октября ЦБ ужесточит выдачу кредитов: что изменится и как увеличить шансы на одобрение // Банки.ру: [сайт]. URL: https://www.banki.ru/news/daytheme/?id=11002594 (дата обращения: 09.10.2025).
8. ЦБ РФ сохранил макролимиты по потребкредитам на II квартал на уровне I квартала // Интерфакс: [сайт]. URL: https://www.interfax.ru/business/947703 (дата обращения: 09.10.2025).
9. Долговая нагрузка на россиян уменьшилась // Аналитический центр НАФИ: [сайт]. URL: https://nafi.ru/analytics/dolgovaya-nagruzka-na-rossiyan-umenshilas/ (дата обращения: 09.10.2025).
10. Скоринг и верификация данных на основе Big Data: о чем нужно знать // Билайн B2B: [сайт]. URL: https://www.beeline.ru/b2b/blog/skoring-i-verifikatsiya-dannykh-na-osnove-big-data-o-chem-nuzhno-znat (дата обращения: 09.10.2025).
11. Искусственный интеллект в банках: настоящее и будущее технологии в финансовом секторе // Финам: [сайт]. 18.05.2025. URL: https://www.finam.ru/publications/item/iskusstvennyiy-intellekt-v-bankax-nastoyashchee-i-budushchee-texnologii-v-finansovom-sektore-20250518-124623/ (дата обращения: 09.10.2025).
12. Технологии обработки структурированной и неструктурированной информации // Электронный научный архив УрФУ: [сайт]. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/143525/1/978-5-7996-3814-2_2025_009.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
13. Итоги работы Банка России 2024: коротко о главном // Банк России: [сайт]. URL: https://www.cbr.ru/about_cbr/annual_report/itogi-2024/ (дата обращения: 09.10.2025).
14. Стратегия ЦБ на 2025-2027 годы: о чем нужно знать банкам // iDSystems: [сайт]. URL: https://id-sys.ru/about/news/strategiya-tsb-na-2025-2027-gody-o-chem-nuzhno-znat-bankam/ (дата обращения: 09.10.2025).
15. Просрочка по кредитам россиян выросла до рекордных 1,5 трлн рублей // Forbes.ru: [сайт]. URL: https://www.forbes.ru/finansy/545041-prosrocka-po-kreditam-rossiian-vyrosla-do-rekordnyh-1-5-trln-rublei (дата обращения: 09.10.2025).
16. Просроченная задолженность по потребкредитам достигла максимума за 6 лет // Frank Media: [сайт]. URL: https://frankmedia.ru/132147 (дата обращения: 09.10.2025).
17. Перспективные направления развития банковского регулирования и надзора: текущий статус и новые задачи // Банк России: [сайт]. 25.08.2025. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/171549/20250825_perspektivy_bank_regul.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
18. Комментарий к среднесрочному прогнозу Банка России // Банк России: [сайт]. 25.07.2025. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/171120/comment_25072025.pdf (дата обращения: 09.10.2025).
19. Денежно-кредитная политика Центрального банка РФ на 2026 — 2028 годы: представлен проект // КонсультантПлюс: [сайт]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_703080/b9195b6c31911956e171b3152a514d021c25143a/ (дата обращения: 09.10.2025).
20. Прогноз банковского кредитования на 2025 год: под куполом ограничений // Эксперт РА: [сайт]. URL: https://www.raexpert.ru/researches/banks/prognoz_bank_credit_2025/ (дата обращения: 09.10.2025).